专家 农业方面的大赦国际:已经可以使农业更容易管理的地方

农场可以拥有良好的农学家,现代设备和若干会计方案.
但经理仍然可以 得到真实的照片晚了。
有一个地方出了问题 技术课开始了。 部件延迟 。 阿格诺姆还没有检查过田地. 机师报来使者. 技术数据单独保存。
我们有情报
但要了解农场内发生的情况,仍需收集.
这是AI比普通聊天员更有趣的地方.

现场可以更精确地控制.

卫星监测可以让你看到植被状况不同的地区,并引导那里农学家的注意力.
例如,这一类的 " OneSoil " 和其他系统有助于处理卫星数据和实地条件。
岂能取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取.
但是,专家没有检查整个地区,反而得到了需要关注的特定领域。
如果农场规模较大,它不仅会影响工作的便利性。 这是人们的时间,技巧和对问题的反应速度.

问题可以更快地解决

有一些计算机视觉工具可以分析植物相片,帮助预先识别出疾病或害虫的迹象.
例如,阿格里奥从事这种工作。
下一个是更有用的情况。

• 一名员工在车站发现了问题.
• 我已经修好了
• 资料与现场有关。
• 阿格诺姆得到了任务。
• 检查后,结果和采取的行动得以保留.

一段时间后,农场不接收员工手机上的照片,而是接收特定地区问题的历史.

最受低估的网站 - 说吧 管理层

这就是我会特别仔细看的地方。
因为人工智能领养并不一定始于无人机、机器人和购买新技术。
该公司可能已经:

• 数据
• 字段卡
• 报告
• 维修
• 备件
• 仓库
• 采购
• 计划
• 气象数据.

问题常常是,它们都单独存在。
现在,另一个选择。
经理早上开一个报告。
它显示:

• 需要检查三个地点
• 闲置
• 两个部分的申请没有变动
• 部分计划工作未结束
• 在一个领域,指标与前一期间相比有所变化。

这已不再是虚构的,也不是管理经济的普遍AI。
这是正常的自动化,与数据和AI的正常工作,这有助于从它们那里收集清晰的图片.

员工也不必手动做任何事情。

机械师需要说明具体的技术错误。
他可以搜索PDF,呼叫工程师,或者写信给同事.
或者,你可以问一个内部AI助手的问题,他负责农场的技术文件。
农学家晚上会发报告
系统可以将它们汇总为一.
雇员申请购买。
大赦国际可按部门、优先事项和类别加以安排。
但在这里,重要的是不要将公司工具与常规ChatGPT或其他神经网络相混淆.
内部文件,财务数据,员工信息和其他封闭材料不应简单地上传到公共神经网络. 这种任务需要单独的控制程序,并有明确的访问权。

大赦国际已经在这一领域开展工作。

还有更严肃的解决办法。
例如,约翰·迪尔在See & Spray系统中使用计算机视觉来分辨杂草.
这是另一个层面:相机,机器学习和农业机械一起工作.
但我不会从最昂贵的解决方案开始。
首先,你需要了解 哪里的经济已经失去了时间和金钱。

先看哪边

如果农学家花大量时间主要控制大面积地区,则监视卫星监测.
如果工厂上的问题是混乱地固定的,就看电脑视觉和按地点的正常核算.

如果从技术中收集数据,但几乎不影响决定,则分析分析。
如果经理从电话,聊天和桌子上收集家庭状况,则观看管理信息的自动化.
如果雇员不断寻找指示,手动制作相同的报告,并在系统之间传输数据,那么已经有一个内部AI助理的工作.

我该从哪里开始?

我首先不会问要买哪个神经网络。
我会解决一个正常的一天生意。
早上有什么消息吗?

• 谁收取.
• 所存之处.
• 后谁得.
• 经理必须不断澄清自己.
• 做的决定太迟了。
• 雇员每天都重复哪些行动?

在这一分析之后,通常已经明确了哪里需要AI,哪里常规自动化就足够了,哪里首先只需要使过程有序.
然后技术开始解决商业问题,而不只是用另一个程序出现在农场中.