다 중 가입 AI 농업: 디지털 화 된 장면 의 예고

"현재 상태 가 비교적 긴장 되 고 현 단계 의 각종 설 비 는 모두 테스트 중 에 있다."운남 인 민 전 희 희 는 딸기 재배 와 팀 전 투 를 벌이 고 있다.그의 또 다른 신분 은 네덜란드 바 흐 닝 겐 대 온실 원예 학과 박사 다.그 가 속 한 팀 아 이 큐 는 앞서 17 개 AI 재배 팀 에서 결승 에 진출 했다.

중국 농업 대학 과 대학 들 이 국내 최초 농업 분야 의 인공지능 과 첨단 농민 들 의 맞대결 을 시작 해 딸기 재배 프로젝트 를 진행 했다.120 일 동안 요 녕 동 항, 강 소 구 용, 안휘 장 풍 등 지역 에서 세계 금상 등 상 을 수상 한 '첨단 농 인' 은 네덜란드, 강 소, 윈 난 과 중국 농업 과학원 에서 4 개의 인공지능 팀 과 대진 했다.

"세계 최고의 손 을 합 쳐 국제 첨단 의 디지털 농업 기술 을 국내 에서 현지 화하 고 응용 하 겠 다 는 취지 에서 다."7 월 29 일 에 새로운 농업 농촌 연구원 의 고급 총 감 인 공 택 은 21 세기 경제 보도 기자 와 인터뷰 에서 이번 경기 에서 승리 한 각 팀 은 농업 과학기술 기금 을 많이 조합 해서 제공 하 는 자금 지원 을 받 고 '다 농 원' 등 프로젝트 와 전국 각 생산지 에서 대회 에서 생산 한 선진 적 인 응용 프로그램 을 정착 시 킬 것 이 라 고 밝 혔 다.

결승전 의 결 과 는 재배 전략, 알고리즘 전략의 강점, 생산량, 품질, 수익 투입 산출 비율 등 몇 가지 측면 에서 평가 할 것 이 라 고 한다.모델 이 다른 경 기 는 쌍방 이 똑 같은 잣 대로 평가 해 야 하고 주최측 에 대해 반드시 진 지 를 확 고 히 하고 기 다 려 야 하 는 과제 이다.AI 와 인공 재배 의 경 기 는 효 익 만 을 기준 으로 하고 데이터 와 경험 은 현대 사회 에서 반드시 선별 해 야 하 는 명제 가 될 수 없다.

공 택 은 5G, 빅 데이터 와 탄소 지능, 인간 과 컴퓨터 혼합 지능 등 차세 대 AI 의 발전 에 따라 농업 분야 의 정보 화 응용 이 중요 한 방향 이 될 것 이 라 고 주장 했다.이 동시에 현재 국내 농업 생산 지역 이 직면 하고 있 는 문 제 는 농업 노동력 의 고령 화 문제 가 점점 심각 해 지고 노동력 이 농산품 의 원가 비중 에서 날로 높 아 지 는 등 일련의 실제 적 인 문제 이다.

새로운 AI 기술 이 농업 에서 의 응용 은 상기 문 제 를 효과적으로 해결 할 것 이다.예 를 들 어 식물 성장 모델 의 정확 한 관리, 비료 조절 약, 로봇 등 무인 화 작업 을 통 해 노동력 부족 문 제 를 해결 하 는 등 이다.이런 가장 선진 적 인 기술 은 현재 국내외 의 과학 연구 기구 와 생산지 에서 이미 실제 적 인 성과 와 응용 이 있다.앞에서 기술 이 발전 하면 소농 경영 주체 의 많은 문 제 를 해결 하고 더욱 안정 적 인 농산품 공급 사슬 을 가 져 올 수 있다 고 할 수 있다.

이 를 위해 농업 분야 의 구 조 를 지속 적 으로 확대 하고 농업 디지털화 의 속 도 를 추진한다.

깃발 을 한 차례 흔들다.

인공지능 이 얼마나 흥 행 했 으 면 시대 적 수요 가 얼마나 시 급 한가.아이 리 컨설팅 데이터 에 따 르 면 인공지능 부 능 실물 경제의 시장 규 모 는 2021 년 에 천 억 을 돌파 할 것 으로 전망 된다.그 간 농업 전반 은 '말 자 스 종말' 가설 에 대한 두려움 에 떨 고 있 었 다.

유엔 식량 농업 기 구 는 2050 년 까지 전 세계 인 구 는 90 억 명 을 넘 을 것 이 라 고 예측 했다. 한편, 인류 생활 수준의 향상 과 음식 구조의 개선 은 식량 수 요 량 이 70% 증가 할 것 이다.이 동시에 농업 발전 은 자원 부족 과 환경 파괴 등 문제 에 직면 하고 있다.어떻게 생산 능력 을 최대 화하 고 지속 가능 한 발전 을 실현 하 는 지 인공지능 은 해결 방안 의 하나 이다.

지금 은 조합, 징 동, 알 리 바 바 를 비롯 한 인터넷 거두 들 이 농업 에 눈 을 돌리 고 있다.공 택 은 국내 각 지역 에 뚜렷 한 지리 적 환경, 품종, 성숙 한 계절 의 차이 가 존재 하지만 플랫폼 은 소비자 단의 변 화 를 통 해 6 억 여 명의 사용자 들 을 분산 시 키 고 긴 주기의 수 요 를 신속하게 짧 은 주기의 대량 수요 로 모 을 수 있다 고 설명 했다.

최신 재무 보고 에 따 르 면 2020 년 1 분기 에 대량의 농산품 주문 수량 은 10 억 건 을 넘 었 고 동기 대비 184% 증 가 했 으 며 2019 년 의 농산품 거래액 은 1364 억 위안 에 달 했 고 동기 대비 109% 증가 했다.데이터 에 대한 민감 도 는 인공지능 과 농업 이 결 합 될 가능성 을 많이 보 여 준다.

이번 경 기 는 AI 농 사 를 많이 짓 기 위 한 깃발 로 볼 수 있다."전단 기술 의 발전 은 소농 경영 주체 의 많은 어 려 운 문 제 를 해결 하고 더욱 안정 적 인 농산품 공급 사슬 을 가 져 올 수 있다."공 택 이 는

인공 재배 팀 에 있어 서 이번 경 기 는 미래 추세 에 대한 탐색 이다.경험 은 요 녕 동 항 팀 의 핵심 경 쟁 력 이다.공개 자료 에 따 르 면 동 항 딸기 의 재배 면적 은 약 15 만 묘 에 달 했 고 2019 년 에 동 항 딸기 의 생산액 은 46 억 위안 에 달 했 으 며 관련 종사자 가 10 만 명 에 달 했 고 출전 한 동 항 사람들 은 '중국 딸기 제일 현' 의 명 예 를 짊 어 졌 다.

'지금 은 딸기 재배 기술 이 많이 성숙 해 졌 습 니 다. 기 존의 토대 에서 보면 더 많은 혁신 이 있 는 지, 마치 인력 을 절약 하 는 방식 인 것 같 습 니 다. 딸기 재배 가 인력 에 대한 수요 가 많 기 때 문 입 니 다.그러나 많은 설 비 는 사람 이 계속 조정 해 야 하기 때문에 전체 자동 화 된 상 태 를 이 룰 수 없다.1994 년 에 태 어 난 동 항 팀 의 마 동 니 는 21 세기 경제 보도 기자 에 게 알 렸 다.

노동력 고령 화 와 노동력 원가 비중 이 날로 높 아 지 는 것 은 현 단계 에서 인공 딸기 재배 가 해결 해 야 할 난관 이다.딸 기 를 재배 하 는 시기 에 따라 물 과 비 료 를 서로 다른 비율 로 조절 해 야 한다.육 묘, 모종 을 고 르 고 심 는 것 부터 비 료 를 주 는 것, 물 을 주 는 것, 약 을 쓰 는 것, 채집 등 부분 까지 모두 사람 이 장기 적 이 고 세 심하게 보 살 펴 야 한다.상용 화 된 딸기 재배 에 사용 되 는 셔터, 온도 제어 자동 송풍 구 와 비료 일체화 설 비 는 모두 인력 의 조작 이 필요 하 다.인건비 가 총 비용 의 60 ~ 70% 를 차지 하 다.

그러나 인력 의 소비 도 인공지능 의 발전 을 위해 공간 을 넓 혔 다.마 동 니 는 기자 에 게 "공업 기계 가 인공 을 대체 하 는 것 은 이미 잘 되 었 고 농업 도 시간 문제 일 뿐" 이 라 고 말 했다.업계 의 생산액 이 원가 와 적합 한 지 여 부 는 시간 적 인 검증 이 필요 한 문제 이다.

AI 에 게 이번 경 기 는 착지 실천 의 기회 이기 도 하 다.공개 데 이 터 를 보면 2025 년 까지 농업 시장의 AI 가 치 는 26 억 달러 에 달 할 것 으로 예상 되 고 복합 성 장 률 은 22.5% 에 달 할 것 으로 예상 된다.농업 시장 에서 의 AI 가 치 는 시장 효 익 을 가 져 올 뿐만 아니 라 미래 인구 와 식량 비례 에 대한 조정 이기 도 한다.

알고리즘 은 AI 조 의 핵심 경 쟁 력 이다.민 전 희 희 의 입장 에서 볼 때 이 경 기 는 현재 재배 능력 자 를 선택 하 는 것 이 아니 라 미래의 발전 모델, 예 를 들 어 에너지 절약, 지속 가능 한 현대 온실 재 배 를 위해 탐색 해 야 한다.환경 과 식물 응답 데 이 터 를 바탕 으로 데이터 구동 을 하 는 머 신 러 닝 알고리즘 은 적응 하고 홍보 하 는 장점 을 나타 낸다.

AICU 가 직면 한 도전 은 설비 디 버 깅 의 적절 한 장소 에 맞 는 것 이다.네덜란드 의 온실 원 예 는 국내 에 비해 상대 적 으로 성숙 한 상태 에 접어 들 었 다.농민 들 은 보통 이 부분 만 재배 하고 산업 체인 에 필요 한 제어 설비, 소프트웨어 관리, 농자 공 급, 노동 교육, 슈퍼마켓 의 공급 체인 연결, 계약 체결 등 이 상대 적 으로 완선 한 합작 모델 을 형성 했다.AICU 가 네덜란드 에서 쌓 은 경험 이 국내 에서 완전히 적용 되 지 못 하고 현지 화 과정 에서 계속 실천 해 야 한다. 이 는 온실 설비 와 센서 디 버 깅, 그리고 국내 하드웨어 소프트웨어 에 적응 하기 위 한 재배 전략 조정 등 을 포함한다.

이 동시에 국내의 전자상거래 장점 도 외국 에서 갖 추 지 못 한 것 이다."전자상거래 가 물류 발전 을 추진 하 는 것 이 비교적 빠 르 고 우리 온실 의 디지털화 관 리 는 우리 가 상하 류 를 연결 하 는 데 매우 편리 하 다. 더 좋 은 생산 구 조 를 만 들 거나 정확 한 주문 화 생산 을 통 해 안정 적 인 양질 의 제품 공급 을 실현 할 수 있다."경 기 를 통 해 민 전 희 의 팀 은 국내 딸기 재배 산업 체인 의 발전 을 모색 하 는 기 회 를 가 졌 다.

두 가지 접근 방식

AI 가 한 창 발전 하고 있 고 AI 농업 도 힘 을 모 으 고 있다.국무원 에서 발표 한 에서 2020 년 까지 인공지능 의 전체 기술 과 응용 은 세계 선진 수준 과 함께 핵심 산업 규 모 는 1500 억 을 넘 었 고 2030 년 에 1 조 를 넘 었 으 며 인공지능 은 시장 선두 산업 으로 발전 하 는 잠재력 이 있다 고 주장 했다.AI 와 농업 이 겹 치 는 시장 규모 도 2025 년 15 억 7000 만 명 에 이 를 전망 이다.

비록 비례 가 높 지 않 지만 농업 이 비약 적 인 발전 을 이 룬 후에 안정 적 이 고 대규모 시장 접근 방식 이 될 것 이다. 또한 디지털화 발전 도 농업 이 반드시 가 야 할 길이 다.그래서 인터넷 회사 들 은 농업 에 대한 열정 을 보 여 왔 다.2019 년 에 중국 과학기술 기업 의 기술 연구 와 개발 에 약 4005 억 의 투 자 를 했 는데 그 중에서 인공지능 알고리즘 에 대한 연 구 는 9.3% 였 고 대부분 은 인터넷 과학기술 회사 에서 투 자 했 습 니 다.농업 에 대한 접근 도 반드시 인터넷 회사 의 미래 발전 판도 에 나타 날 것 이다.

현재 의 AI 농업 은 아직도 과학기술의 거두 들 이 사례 를 잘 처리 하고 모델 을 잘 만들어 서 실력 있 는 합작 파트너 를 유치 하여 공동으로 홍보 하 는 단계 에 있다.

2018 년 초 에 콜라 보 레이 션 은 정식 적 으로 '농산품 중앙 정보 처리 시스템' 을 구축 했다. 빅 데이터 기술 로 전국 농산품 생산 지역 과 농산품 의 생산, 판매 상황 을 추적 했다. 이것 은 농업 분야 에서 '물건 을 찾 는 사람' 모델 을 실천 하 는 샘플 이 되 었 다.

반년 뒤 아 리 도 농업 두뇌 와 함께 AI 솔 루 션 을 농업 에 도입 하 겠 다 고 밝 혔 다.이 어 반 년 동안 텐 센트 와 징 둥 도 잇달아 AI 농업 계획 을 발표 했다.

텐 센트 는 연이어 2 년 동안 네덜란드 와 혁 녕 근 대학 과 공동으로 '국제 스마트 온실 재배 도전 전' 을 개 최 했 고 경 기 는 역시 인공 재배 의 대조 팀 을 설정 했다.재 미 있 는 것 은 2 회 대회 에서 인공 재배 와 AI 조 의 성적 순위 가 달 라 졌 다 는 점 이다.

민 전 희 희 희 는 두 번 의 경 기 를 직접 겪 은 사람 으로서 첫 번 째 경기 에서 5 조 AI 팀 의 최종 이윤 이 인공 재배 보다 많다 고 기자 에 게 말 했다.그러나 2 회 에서 AI 팀 은 모두 이윤 면 에서 인공 재배 자 를 앞 질 렀 다."사실 두 번 의 경 기 는 직접적 으로 비교 할 수 없어 요. 재배 하 는 작 물이 다 르 기 때 문 이에 요."제 2 회 시합 에서 AI 는 왜 인공 을 초과 할 수 있 습 니까?조직 위원 회 는 상세 한 분석 을 통 해 각 조 의 에너지, 물, 노동자 등 각 분야 의 원 가 를 세분 화 하 는 계산 을 했 고 재배 시간의 진도 에 따라 동태 적 인 비교 도 있 었 다. 지속 성 면 에서 AI 팀 의 활약 이 좋 았 고 에너지 면 에서 우리 팀 의 장점 이 뚜렷 했다. 이것 은 이윤 승리 의 기반 을 다 졌 다.

이 를 통 해 알 수 있 듯 이 알고리즘 을 바탕 으로 하 는 AI 재 배 는 정확 한 처 리 를 하고 에너지 손실 을 줄 일 수 있 지만 현 단계 의 인공지능 재 배 는 아직도 유연성 이 부족 하 다. 이것 은 데이터 의 부족 과 관련된다.현재 인공지능 이 농업 에 들 어 가 는 장면 은 아직도 개발 탐색 단계 에 있다. 성숙 한 제품 생산 모델 을 형성 하고 판매 가능 한 AI 해결 방안 을 완성 한 후에 야 AI 농업 변혁 을 완성 할 수 있다.

중국 농산품 상 행 의 첫 번 째 큰 플랫폼 으로서 이 농업 변혁 의 추진 과 직접 겪 는 사람 이다.농업 을 많이 발전 시 키 고 '분발' 을 바탕 으로 플랫폼 은 성숙 한 '농지 구름 조합' 모델 을 점차적으로 발전 시 켰 다.제품 의 수 요 는 클 라 우 드 에서 통합 한 후에 플랫폼 을 통 해 전국 에 분포 되 는 신 농 인 체 계 를 통 해 각 생산 지역 에 연 결 했 고 종류, 성숙 주기, 물류 조건, 정확 한 일치 에 따라 대응 하 는 소비자 에 게 매 칭 되 었 다.이 모델 은 데이터 알고리즘 을 바탕 으로 하 는데 이번 대 회 는 더 나 은 알고리즘 과 경험 을 가 진 게임 일 뿐 입 니 다.

인터넷 회사 의 가입 을 제외 하고 인공지능 이 농업 에 들 어 가 는 방식 도 농업 창업 형 회 사 를 통 해 하드웨어 와 서 비 스 를 판매 할 수 있다.에 따 르 면 응용 을 바탕 으로 하 는 스마트 농업 시장 은 2016 년 의 90.2 억 달러 에서 2022 년 의 184.5 억 달러 규모 에 달 했 고 연평균 복합 성 장 률 은 13.8% 에 달 할 전망 이다.이것 은 창업 형 과학기술 회사 에 시장 기 회 를 제공 하지만 인터넷 회사 의 진출 도 창업 형 회사 의 발전 방향 을 예측 하기 어렵다.

비록 농업 분 야 는 디지털화 발전 단계 에 들 어 갔 지만 실제 구조 에서 데이터 체인 의 연결, 인 프 라 시설 의 건설 과 인재 부족 은 모두 끊임없이 융합 되 어야 하 는 문제 이다.민 전 희 희 는 이상 적 인 상 태 는 농민 을 산업 노동자 나 직업 생산자 와 유사 한 신분 으로 만 들 고 일정한 데이터 분석 능력 을 갖 춘 것 이 라 고 주장 했다.농민 농 사 를 짓 는 사람들의 결정 은 주관적 경험 에 만 의존 하 는 것 이 아니 라 객관 적 인 데 이 터 를 바탕 으로 하 는 것 이다.AI 알고리즘 은 재배 전문 가 를 모방 하여 데이터 에 따라 농민 농 사 를 짓 는 사람들 에 게 최종 결정 을 내 릴 것 이다.'이렇게 데 이 터 를 바탕 으로 하 는 생산 모델 은 생산 구조 와 정확 한 생산 계획 을 작성 하고 후기 시장 을 잘 연결 하 는 데 도움 이 된다.만약 에 산업 체인 중간의 재배 절차 가 데이터 화 를 잘 하지 못 하면 모든 부분의 정보 전달 에 불리 하 다.

농업 의 지능 화 는 '길이 막 히 고 길 면 곧 도착한다' 는 말 밖 에 할 수 없다.

세 문제

신세대 인 '농부' 인 마 동 니 는 일찍부터 과학 기술 의 관점 에서 현 행 농업 발전 을 바라 보 았 다.인터뷰 에서 그 는 기자 에 게 현 단계 에 AI 가 완전히 커버 되 는 것 은 불가능 하 다 고 말 했다. 왜냐하면 그 비용 은 소수의 사람들 만 부담 할 수 있 기 때문이다.AI 농업의 발전 과정 에서 비용 은 현저 한 문제 중의 하나 이다.

테스트 단계 에서 AI 의 활약 이 돋 보 였 다.참가 팀 NJAI. 베 리 의 리더 니 군 은 매체 인터뷰 에서 신기 술 을 이용 한 재배 전략 으로 비료 이 용 률 이 50% 이상 에 달 할 수 있 고 무 와 물 을 70% 절약 할 수 있 으 며 1 묘당 350 위안 과 400 위안 의 노동 비용 을 절약 할 수 있다 고 말 했다.

그러나 문 제 는 신기 술 의 부담 이 농민 에 게 는 감당 되 지 않 는 다 는 점 이다.통상 적 으로 1 묘당 1 개 하우스 에 따 르 면 기 초 를 설치 하 는 환풍기, 천장 등 설비 의 원 가 는 약 10 만 위안 이다.만약 에 센서 의 수량 을 줄 이면 투입 원 가 를 5 - 10 만 위안 으로 줄 일 수 있 고 더 높 은 설 비 를 갖 추 려 면 20 만 위안 에 달 할 수 있다.

이와 함께 지혜 농업 이 시 행 될 때 가장 중요 한 전 제 는 땅 이 넓 어야 한 다 는 것 이다.그러나 중국 실정 에서 의 소농 경제 모델 로 인해 토지의 분화 가 심각 하고 토지의 분담 원가 가 높 은 것 도 어렵다.이 문 제 는 역시 이번 경기 에서 AI 팀 이 컴퓨터 관 리 를 총괄 하 는 물 과 비료 의 일체화 시스템 을 사용 하려 면 1000 평방미터 에 달 하 는 온실 에 적용 되 지만 경기 의 장 소 는 100 여 평방미터 에 불과 하 다.그래서 규모 화 된 생산 은 첫 번 째 천장 이다.

이에 민 전 희 희 는 3 개 월 동안 의 경기 에 있어 비용 이 많이 들 것 이 라 고 주장 했다. 그러나 10 년, 20 년, 심지어 50 년 을 고려 하거나 더 큰 규모 로 생산 할 때 전통 모델 의 지속 성 은 현대 농업 과 비교 할 수 없 을 것 이다.다른 한편, AI 조 의 표준화 생산 은 복제 성 을 가지 고 홍보 하기 쉽 지만 전통 농업 은 경험 에 강하 게 의존한다.AI 지혜 농업 은 선진 적 인 설 비 를 응용 하 는 목적 은 재배 하 는 사람들 을 보조 하여 성공 적 인 재배 기술 과 방법 을 복제 하고 식물의 성장 에 영향 을 주 는 환경 요 소 를 통제 할 수 있 게 함으로써 생산의 모델 화 통일 을 실현 하 는 것 이 생산 효율 을 향상 시 키 는 데 중요 한 의 미 를 가진다.마치 칼 을 가 는 것 이 장작 패기 에 지장 을 주지 않 는 것 과 같이 칼 에 대한 연 구 는 베 는 연구 보다 훨씬 의의 가 있다.

AI 농업 이 직면 해 야 할 두 번 째 문 제 는 데이터 의 부족 이다.AI 의 응용 은 대량의 데이터 로 알고리즘 을 훈련 시 켜 야 한다.농업 분야 에서 데 이 터 를 채 워 야 하 는 공간 이 크 고 대부분 데 이 터 는 매년 성장기 에 한 번 만 사용 할 수 있 으 며 심지어 몇 년 이 걸 려 야 특정한 지역 이나 농장 에서 통계 적 인 데 이 터 를 수집 할 수 있다.

현 단계 에 AI 는 주로 환경 에 대한 감 지 를 사용 하지만 식물의 구체 적 인 상 태 는 아직 미지수 이다.현대 온실 에서 식물 상태의 감 지 는 전문가 나 노동자 들 이 정기 적 으로 샘플 을 수집 하고 식물 형태 지 표를 측정 해 야 한다. 이런 측정 방식 의 결함 은 그의 성격 이 훼손 되 고 인력 에 대한 소모 에 있다.

한편 온실 은 현 행 단계 에서 도 의사 결정 데 이 터 를 기록 할 수 없다.일정한 시간 동안 사람 이 식물 에 대해 하 는 동작, 식물 이 어떤 반응 을 보 이 는 지 는 AI 가 배 워 야 할 부분 입 니 다.

이때 심도 있 게 농업 디지털화 구 조 를 선택 하고 많은 양 을 합 친 것 은 무엇 입 니까?이에 따라 공 택 은 올해 도 자금 과 기술, 자원 등 농업 에 대한 투 자 를 지속 적 으로 늘 릴 계획 이 라 고 밝 혔 다."농업 은 다시 투입 되 는 산업 으로 전국 여러 산지 가 분산 되 고 성숙 한 계절 도 다르다.""다양한 수 요 를 통합 시 켜 다양한 형태의 상품 을 하류 소비자 에 게 제공 해 야 합 니 다."

바로 중간 유통, 채널 업 체 의 각 절 차 를 없 애고 원금 을 낮 추어 효 과 를 창 출하 며 농민 과 최종 소비자 가 모두 수익 자가 되도록 하기 때문이다.재무 보고 데이터 에 따 르 면 2019 년 에 총 주문 수량 은 197 억 건 이 었 고 플랫폼 농 (부) 제품 의 활성 화 된 업 체 수량 은 58.6 만 건 으로 동기 대비 142% 증가 했다.2020 년 1 분기 에 플랫폼 농산품 의 주문 수량 은 10 억 건 을 넘 었 고 동기 대비 184% 증가 했다.

공 택 의 관점 에서 볼 때 현 단계 의 농업 디지털화 가 더욱 사회 적 의 미 를 가지 고 있 으 며, 단순히 상업 화 된 측면 에서 고려 해 서 는 안 된다.이번 대 회 를 통 해 기성 세대 농민 들 의 경험 과 인공지능 을 모 아서 더 많은 산업 에 저렴 한 비용 의 디지털 농업 관리 방법 을 가 져 오 기 를 기대한다.외국 에서 AI 기술 은 농업 에 많이 활용 되 고 국내 에서 아직 많 지 않 으 며 투과 율 은 매우 초급 단계 에 있다.'많이 노력 하 는 것 은 농 사 를 짓 고 농업 을 하 는 플랫폼 이다."우 리 는 농업 분야 의 자금 과 기술 투 자 를 지속 적 으로 확대 하여 농가 가 이익 이 있 고 돈 이 있 으 며 과학기술 로 농업 생산자 에 게 진짜 금 은 을 가 져 다 줄 것 이다."

콜라 보 레이 션 딸기 재배 전: 데이터 와 AI 농업 을 융합 시 키 는 현 행 장면 도감