只需一个IPAD，就能轻松完成排队挂号、网上订餐、超市配送、代收包裹、家居安防……物联网正好似一张“智慧支持网”，让智慧城市的蓝图成为一个个惠民的应用，开启百姓智能生活新模式。展会现场，来自杨浦、浦东、嘉定的崭新智慧社区，世界500强企业微软带来的云计算智慧城市平台，天龙VHOME智能家居展台，以及来自无锡、杭州、青岛等外省市展团带来的优秀案例展示，都在预示着智慧社区已成为发展主流，智慧城市建设不在遥不可及。
关键词智慧农业；物联网；物联网架构；发展现状；问题
DiscussionDevelopmentofInternetofThingsandWisdomAgriculture
DONGMiaoHUANGRong-rongZHENGYongZHAOShi-jingCHENJie*
（TongjiUniversity，Shanghai201800）
AbstractWiththedevelopmentofinternet，wisdomagricultureisatrendofagricultureinourcountry，andtheinternetofthingsisthekeytechnologyofwisdomagriculture.Thispapermainlyintroducedtheconnotationofinternetofthingsandwisdomagriculture，architectureofinternetofthings，mainlyincludingperceptionlayer，networklayerandapplicationlayer.Atthesametime，thepaperconcretelyintroducedtheinternetofthingsinwisdomagriculturedevelopmentsituationandexistingproblems.
Keywordsinternetofthings；wisdomagriculture；frameworkofinternetofthings；developmentsituation；problems
智慧农业是我国近几年根据农业的发展而新产生的一个概念，就是在传统农业的基础上应用物联网技术，充分利用传感器和其他平台软件对农业生产生活进行监测和控制。由于我国农业已经步入由传统农业向现代化农业发展的阶段，越来越多的现代化智能技术融入到农业中，而物联网技术则是智慧农业的主要支撑技术，我们越来越多地感受到智慧农业给我们带来的便捷、高产和优质，这是我国未来农业发展的一个主要趋势。
1物联网与智慧农业
1.1物联网
物联网[1]（internetofthings）定义的核心和基础仍然是互联网，主要是将物品与物品之间用互联网进行连接，所使用的技术包括智能感知识别技术、普适计算等通信感知技术，简而言之，就是利用互联网等通信技术实现远程管理控制的智能化网络，从而更好地将物与物、人与物进行连接，可以说物联网是互联网的延伸，在兼容了互联网所有的应用后，同时又具有自己的私有化和个性化。农业物联网是将物联网技术与农业相结合，是将其具体应用在农产品生产、经营、管理、服务的整个产业链当中，即将农产品与农产品之间的信息应用现代智能感知技术进行采集测定，然后将收集到的信息数据进行识别处理，再传到操作终端，实现智能化控制[2]。物联网在农业生产中的具体应用就是通过在农业生产中安装各类传感器，如温度传感器、湿度传感器等，通过数据连接，将无线传感网络、电信网、互联网进行集成，实现农业生产信息在各个环节的传输，最后将大量农业生产信息进行整理融合，由操作终端实现对农业生产的过程监控，进而实现现代化农业生产高产、高效、集约的目标。
1.2智慧农业
智慧农业即在传统农业的基础上应用物联网技术，充分利用传感器和其他平台软件对农业生产生活进行监测和控制，使农业系统不再像传统农业一样封闭，而是具有“智慧”，智慧农业不仅可以进行基本的感知、控制和管理，更是扩展到了电子商务、食品溯源防伪、农业休闲旅游、农业信息服务等方面的内容，物联网技术可以说是智慧农业的基础[3]。
2智慧农业物联网架构
2.1信息感知层
顾名思义，感知层相对于物联网而言，类似于人类的感觉器官，主要是用于识别物体并进行信息采集。信息感知层通过采用先进的传感技术，即利用温度、湿度、光照、风速等各种传感器，得到农业生产过程中的精细化信息，如设施内温度、湿度、光照情况、CO2浓度、土壤湿度、营养液浓度等信息，是对植物生长状况进行判定的基础[4]。
2.2信息传输层
信息传输层由互联网、云计算平台、移动通信网、无线传感器网络等组成，主要负责传递和处理感知层获取的信息，也是物联网的中枢环节。信息传输层主要作用就是将信息感知层获取的数据以多种通信协议向局域网或广域网。其中应用较多的为无线传感网络。无线传感器网络[5]通过无线通信方式自行组网，对网络覆盖区域中的对象的动态信息进行采集，并进一步计算处理。由于其监控效率高，且具有成本低的有点，因而在农业领域的信息采集工作中应用广泛。
2.3信息应用层
信息应用层通过对数据进行科学处理而制定相应的管理决策，从而实现对农业生产过程的控制。例如利用无线传感器网络获取作物生长环境的温湿度、光照强度等信息，并对各类信息进行分析，依据制定的管理策略，与传动机构进行通讯，控制传动机构，进行自动灌溉、施肥、加温、控光等，同时对异常信息自动报警[6]。
3智慧农业物联网技术分析
3.1信息感知技术
物联网技术是智慧农业的基础，而信息感知技术又是物联网技术的基础，信息感知技术是整个智慧农业中最基础的环节。该技术包括射频识别技术、全球定位系统技术、农业传感器技术、遥感技术等。
3.1.1射频识别技术。射频识别技术是一种利用射频通信实现的非接触式自动识别技术，该技术与互联网、通讯等技术相结合，可实现全球范围内的物品跟踪与信息共享。射频识别技术在食品行业中主要应用于食品的跟踪和溯源。应用射频识别技术系统可确保食品供应链的高质量数据交流，可确保食品源的清晰，实现产品追踪，从而实现质量监控和追溯[7]。同时，射频识别技术与传感器技术相结合，可以感知食品加工和储藏过程中环境的状态信息，因为环境因素对食品品质影响很大，记录分析这些因素就显得十分重要。利用无线通信技术可以方便地把这些状态信息及其变化传递出来。
3.1.2全球定位系统技术。全球定位系统（globalpositioningsystem，GPS）是美国从20世纪70年代开始研制，在1994年全面建成，可以在海陆空的三维空间中进行全方位的导航和定位。全球定位系统技术的定位定时功能能够实现对农田具体生产状况的跟踪与描述，同时辅助农业机械将农作物肥料等定点运送并喷洒到准确的位置[8]。
3.1.3农业传感器技术。农业传感器技术是农业物联网的核心，主要用于采集各类农业信息，包括空气温度、湿度等环境指标参数，畜禽养殖业中的有害气体含量，种植业中的光、温、水、肥、气等参数，以及水产养殖业中的酸碱度、氨氮、溶解氧、浊度、电导率等参数。
3.1.4遥感技术。遥感技术从不同高度的平台上，使用不同的传感器，对地球表层各类地物的电磁波谱信息进行收集，并进行分析处理。遥感技术利用地面目标反射或辐射电磁波的固有特性，通过观察目标的电磁波信息以达到获取目标的几何信息和物理属性的目的。在智慧农业采集地面空间分布的地物光谱反射或辐射信息，实施全面监测，同时根据光谱信息，进行空间的定性与定位分析，从而提供大量的田间时空变化信息[9]。
3.2信息传输技术
农业信息感知技术在智慧农业中运用最广泛的是无线传感网络。无线传感网络[10]采用无线通信方式，由部署在监测区域内大量的传感器节点组成，负责感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息。蓝牙（bluetooth）[11]是一种短距离无线通信技术规范，能够实现数据和语音通信，蓝牙通信带宽为lMb/s，一个“蓝牙”主设备最多同时与7个其他的“蓝牙”设备通信，支持点对点和点对多的连接，使用灵活的无基站组网方式。目前主要的应用场景有数码相机图像传输，计算机、手机等的交互会议，耳机、游戏机等的电子娱乐产品等，汽车产品等。Wi-Fi（wirelessfidelity）是IEEE定义的无线网络通信的工业标准（IEEE802.11），主要特点是可靠性高、速度快，在开放的环境通信距离达到300m以上，在相对封闭的环境里通信距离在100m。组网灵活、成本低、可移动性好，与现有的有线以太网络非常容易整合。但是其明显的缺点是信号强度影响其稳定性，抗干扰性不好，且设备的功耗非常高。目前，Wi-Fi应用在如手机、PAD等的便携式电子产品中，有效解决校园网或办公室无线局域网的无线接入问题[12]。
3.3信息应用技术
信息处理技术是物联网技术的最后环节，也是智慧农业实现自动控制的基础，应用的技术有云计算、决策支持系统、专家系统、地理信息系统、智能控制技术等技术。
3.3.1云计算。云计算指将计算任务分布在资源池上，使应用系统实现根据需要获取存储空间及软件服务。面对智慧农业中的大量数据，云计算可以实现信息存储资源和计算能力的分布式共享，超级强大的信息处理能力同时也为大量信息提供支撑[13]。
3.3.2决策支持系统。决策支持系统以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策。农业决策支持系统在农业节水灌溉优化、大型养鸡厂管理、小麦栽培、饲料配方优化设计、农机化信息管理、土壤信息系统管理上进行了广泛应用研究[19]。农业决策支持系统可对地方农业生产过程进行分析和模拟，预测不同决策方案的效果与效益，从而优化农业生产决策。目前决策支持系统技术在农业结构优化、产量预测及潜力分析、确定农业投资规模等方面得到广泛应用[20]。
3.3.3专家系统。专家系统模拟人类专家解决各种复杂的实际问题，具有与专家水平解决问题的能力。该系统在利用农业专家多年积累的知识与经验的基础上，对需要解决的农业问题进行分析判断，提出决策，使计算机在农业生产中起到人类农业专家的作用[17]。例如专家系统在榨菜病虫害防治中的应用，为农户和科技人员提供了病虫害信息交流平台，为菜农提供了病虫害防治的科学指导，现实意义显著[18]。
3.3.4地理信息系统。地理信息系统主要用于建立自然条件、生产条件、土壤数据、作物病虫草害发展趋势、作物产量等的空间信息数据库，为分析差异性和实施调控提供处方决策方案[15]。利用地理信息系统进行土壤适宜性评价就是将土壤质地、类型、氮磷钾含量、有机质含量等土地数据进行整合，并赋予权重，再进行分析运算，生成土壤适宜性评价图，也可建立数学模型，实现土地适宜性的分级[16]。
4智慧农业物联网技术应用现状
4.1传感器在温室中的应用
在此过程中，对各类参数的测定采集尤为重要。主要是采用温度、湿度、光照、CO2、土壤湿度、土壤养分等各类传感器检测农业环境中的各项物理量参数，并根据生产控制策略，实现生产自动控制，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境[21]。
4.2传感器在自动化农业机械中的应用
由于农业现代化的快速发展，对农业机械精度的要求也越来越高，对于机械各部分强度的测量也就尤为重要。例如，应用传感器技术测定农机的性能指标及零部件的结构强度；用应变式传感器测定犁体的阻力，为犁体曲面设计提供科学依据；播种机上安装的光电传感器可随时监测机器是否堵塞，保证农作物出苗率；自动灌溉装置中土壤温度、湿度传感器的使用，在保证农作物灌溉用水的同时实现节约用水[22]。
4.3遥感技术在农业中的应用
遥感技术是一种现代测量技术，它是通过非接触、少破坏的方法对农林业等方面信息进行测定获取，它可以测定农作物品种的分布区域、植物品种的分类、土地肥沃程度、植物生长情况、植物受灾情况等，然后通过遥感所获得的信息来确定最合适的种植和最适度的施肥，这也就在一定程度上控制了农药化肥的不合理使用，防止了环境污染，从而获得更高的效益[23]。
5智慧农业物联网技术存在的问题
农业物联网是一项创新型现代化信息集成技术，正在不断改变着我国传统农业的面貌，即便如此，农业物联网也遇到了一定的问题[24]。
5.1物联网设备概念性产品多于实际应用性产品
我国农业物联网设备主要产自高校院所的实验室，很多都是学生们研究出的概念性产品，实际应用推广并不高，且实验室理论研究与农业实际应用差异较大。
5.2不计成本的示范对农业物联网的推广并没有实际价值
物联网技术虽然说是在农业中要进行普遍推广，但更多的注重试点示范而不看重经济指标，尚无法实现大规模商业化应用，实际价值不大。由于我国农业仍处于弱势地位，物联网在我国农业领域的应用受限，发展初期同时受到资金的限制。
5.3资金投入回报周期长，不利于物联网推广
农业物联网基础设施建设具有一次性投入大、回报周期长的特点。在农业整体比较效益低、以小农户分散经营为主的情况下，很多物联网设备因价格偏高很难大面积推广。
5.4传感器的缺乏
目前我国农用传感器种类较少，主要集中在温度和湿度监测方面，对其他农业生产环境因子的监测传感器严重不足，对生物本体的感知传感器则更少。同时，国产传感器性能不稳定，监测数据的准确性不足，且器材寿命较短[25]。
6结语
智慧农业是我国未来农业发展的主要趋势，是未来农业的发展方向，随着信息技术的进一步发展，物联网技术会得到更大范围的应用。现在，已经可以看到物联网技术为智慧农业带来更多智能化和信息化，而现在要做的就是提升农业物联网的自主创新能力，加快低成本、高可靠性、使用期限长的传感器开发，加强Zig-Bee技术等新型无线传输技术在农业上的应用研究，提升专家系统等智能决策系统的实用性和可靠性，通过单项技术突破与多项技术集成应用并举，加快技术研发应用步伐，使基于物联网的智慧农业可以在农村地区大范围使用，这是我国未来农业的趋势和目标。
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一、花乡智慧旅游建设的路径分析
旅游业虽是花乡重点扶持的产业，但花乡并没有充分调动资源发展智慧旅游业，本文根据花乡的现状针对性的提出了六条智慧旅游建设的路径。
(一)周边服务智慧化
周边是指景区的周围，周边服务的智慧化也会带动游客的热情，吸引更多的游客。周边服务的智慧化包括周边酒店的智慧化、交通的智慧化、旅行社的智慧化、购物的智慧化等。不管是新型城镇化还是智慧旅游，核心都是以人为本，周边服务的智慧化就是基于游客体验的更加人性化的服务。如世界公园的周边有公交站点，但智慧酒店、智慧旅社、和智慧购物等都相对欠缺。其他旅游景点也都是这种情况。
(二)智慧景区的建设
花乡的旅游景点普遍缺乏智慧系统的建设，据调查很大原因是花乡大部分的旅游产业都隶属于北京花木集团，也就是说这些产业的建设、管理都是由花木集团承接的。智慧景区的建设也要依靠花木集团的改革。
智慧景区包括智慧风景名胜类、智慧博物馆类和智慧文物保护类。这三类智慧景区花乡都可以建设，插花博物馆是即将建成的博物馆，还有北京汽车博物馆应该考虑建成智慧博物馆;世界公园等应该建设为智慧风景名胜;大葆台西汉墓应建设成为智慧文物保护区。
1、APP智能终端
如今的用户对智能终端的依赖程度越来越高，移动终端应用市场也越来越大。每个人都喜欢轻装出行，所以智能终端的开发无疑是获得广大市场的明智之举。
系统的界面主要显示各种功能的按钮，包含景点、线路、美食、酒店、门票、购物、娱乐和个人中心等。比如其中的电子门票功能的使用就可以为用户和景区工作人员提供很大的方便性。游客想要购票时首先进入手机或平板APP智能终端，点击购票按钮，接着界面就会显示可以选购的门票，可以选择套票或者单个旅游目的地的门票，接着填写订单信息，完成网上支付，手机就会接收到二维码或门票序号的信息，按时出示信息就可以直接进入景区了。
(四)一村一景，联动开放
坚持“一村一景”避免“千村一面”。多元化发展是一个地区可持续发展的保证，花卉是花乡的重点产业，世界公园、世界花卉大观园都是国家4A级景区，都是要重点扶持发展的旅游业，但是各自要有各自的主题和品牌。花香还有不少的郊野公园，榆树庄村的榆树庄郊野公园、六圈村的御康郊野公园、看丹村的看丹公园、新发地村的海子公园等几乎每个村都有某个产业或公园，那么要想发展起来必须突出自己的特色，形成“一村一景”的局面。联动开放是指利用物联网、大数据等整合各村的资源，对花乡各村开放数据有利于对各村资源的调配，也有助于各村进行沟通，共同谋划花乡的发展之路。
(五)开发工业、农业智慧旅游
新型城镇化核心是以人为本，也就是各个产业的发展更加注重消费者或用户的体验，那么在这个新的形势下，花乡应该抓住机遇，利用自己的资源优势，积极开发农业、工业旅游，第一产业第二产业向第三产业转型，响应北京市非首都功能疏解的大政策。
(六)依靠顶层设计和万众创新，打造花乡特色
1、顶层设计
2、万众创新
二、花乡智慧旅游建设的SWOT分析
三、花乡智慧旅游建设对政策的启示
(一)高度重视智慧旅游的建设
花乡智慧旅游建设的不足根本原因还是政府的不够重视，智慧旅游的建设是融合了新型城镇化、非首都功能疏解、互联网+等国家一系列政策方针的举措，是智慧城市建设的必由之路。
(二)强化花乡智慧旅游运营管理创新与政策制度保障
第一，成立专业化的智慧旅游运营管理部门，推动乡村旅游运营管理创新。第二，制定有关投资、财政、金融、税费、土地等激励性的优惠政策，通过出台这些政策以降低乡村旅游开发与经营的成本与风险，鼓励和吸引农民和有关企业积极参与乡村旅游开发与经营。第三，约束性法规与制度包括有关标准以及旅游市场秩序管理条例，通过这些标准和制度的研制与颁布，以规范乡村旅游中游览、交通、住宿、餐饮、购物等有关服务，保护乡村旅游资源环境和市场环境，促进乡村旅游的可持续健康发展[3]。第四，建设支持“万众创新”的开放性平台，保障人人可以参与创新。
(三)做好整体规划和顶层设计
整体规划和顶层设计就是保证各个工作的协调发展，坚持十三五创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展、共享发展的理念，时刻明确智慧旅游建设的目的是花乡的整体性发展。
(四)开发独具特色的花乡旅游产品，推动乡村旅游产业融合发展
1987年5月，为了更好适应市场经济发展，提高本乡花卉的知名度，经市区批准，由黄土岗乡改名为花乡。可见花乡早就想利用自己的资源优势发展自己的特色。那么在新型城镇化背景下，花乡未来的发展应该以花卉为主，不是花卉的种植而是观赏，是发展旅游观光业。加之北京市非首都功能疏解的政策背景，旅游业要和战略新兴产业相结合才会有较好的前景，也就是和移动互联网、大数据等高新技术的结合。所以发展智慧旅游业是必然趋势。
四、结论
【摘要】2016年是“十三五”的开局之年，也是全面建成小康社会决胜阶段的开局之年，设施农业产业将面临更多的机遇和挑战。在以往的研究中，针对物联网对设施农业影响的研究比较多，本文将以人工智能在设施农业领域应用为视角，分析人工智能对设施农业的潜在发展优势。
施农业是集种植、农业装备等多领域为一体的系统工程，是一种在人为可控环境下进行的高效农业生产方式，具有成套的生产技术、完整的设施装备和生产规范[1]。近几年，随着信息技术的发展，物联网技术逐渐被应用到农业生产和科研中，这是现代农业依托新型信息化应用的一次进步[2]。本文结合人工智能研究成果，着重介绍人工智能技术在设施农业种植领域方面的应用前景，根据设施农业产前、产中、产后3个阶段，对现有研究成果进行了阐述。
人工智能概述
“人工智能”一词是1956年在Dartmouth学会上提出。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI，它是研究用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新型科学技术[3]。
作为计算机科学的一个重要分支，人工智能技术着眼于探索智能的实质，模拟智能行为，最终制造出能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科，即怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一位美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”@些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。人工智能自诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大，可以设想，未来应用了人工智能的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
随着人工智能技术的日益成熟，人们意识到人类已经具备了设计和建造智慧型设施农业所需的硬件和软件技术条件，结合设施农业高投入高产出，资金、技术、劳动力密集型的特点，完成工厂化农业生产已经不是梦想[4]。依靠人工智能技术，作物可以在适宜的温度、湿度、光照、水肥等设施环境下，生产优质、高产的农产品，摆脱对自然环境的依赖，实现设施生产的高度智能化，提高农业生产的效率，降低劳动成本[5]。
人工智能在设施农业领域的应用
人工智能技术在产前阶段的应用
在设施农业产前阶段，凭借人工智能技术可对土壤、灌溉水量需求、作物品种质量鉴别等方面做出分析和评估，为农民做出科学指导，对后续的农业生产起到很好的保障作用。
土壤分析是农业产前阶段最重要的工作之一，是实现定量施肥、宜栽作物选择、经济效益分析等工作的重要前提[6]。在土壤分析等农业生产智能分析系统中，应用最广泛的技术就是人工神经网络（简称ANN）。ANN是模拟人脑神经元连接的，由大量简单处理单元经广泛并互连形成的一种网络系统，它可以实现对人脑系统的简化、抽象和模拟，具有人脑功能的许多基本特征。目前可以通过该技术分析土壤性质特征，并将其与宜栽作物品种间建立关联模型。土壤性质特征的探测主要是借助非侵入性的探地雷达成像技术，然后利用神经网络技术在无人指导的情况下对土壤进行分类研究，进而建立起土壤类别与宜栽作物的关联关系；土壤表层的黏土含量也可通过人工智能方法预测，该技术通过分析电磁感应土壤传感器获取的信号，使用深度加权方法从中提取土壤表层质地信息，然后使用ANN预测土壤表层的黏土含量。
传统农业对灌溉用水的使用量往往依靠经验，无法根据环境变化进行精确调节，对多目标灌溉规划问题也无能为力。人工智能技术可帮助人们选择合适的水源对作物进行灌溉，保证作物用水量，大大减轻灌溉问题对作物产量造成的不良影响。在美国，有专家研制出一个隐层的反馈前向ANN模型和一个位于科罗拉多州地区阿肯色河流域的消费使用模型，使用它们可勘察区域气候变化对灌溉用水供应和需求可能产生的影响。在灌溉项目研究中，为了选择最好的折中灌溉规划策略，还可基于多目标线性规划优化，利用神经网络将非支配的灌溉规划策略加以分类，将这些策略分为若干个小类别。结果表明，在对多目标灌溉规划问题加以建模时，综合模型方法是有效的。
人工智能技术在产中阶段的应用
在设施农业产中阶段，主要应用是农业专家系统、人工神经网络技术、农业机器人等。这些技术能够帮助农民更科学地种植农作物并对温室大棚进行合理的管理，指导农民科学种植，提高作物产量。这些人工智能技术的使用推进了农业现代化的发展，提高了农业生产的效率，使农业生产更加机械化、自动化、规范化。
专家系统是指应用于某一专门领域，拥有该领域相当数量的专家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家级水平，能像专家一样解决困难和复杂问题的计算机（软件）系统。国际上农业专家系统的研究始于20世纪70年代末期的美国，1983年日本千叶大学研制出MTCCS（番茄病虫害诊断专家系统），到了20世纪80年代中期，农业专家系统不再是单一的病虫害诊断系统，美国、日本、中国等国家也相继转向开发涉及农业生产管理、经济分析、生态环境等方面的农业专家系统。农业科研人员把人工智能中的专家系统技术应用到农业生产中，开发出了农业专家系统。它可代替农业专家走进生产温室，在各地区具体指导农民科学种植农作物，这是科技普及的一项重大突破。
在设施生产中可以使用机器人来代替农民进行作物采收，不仅可以降低劳动成本，也可以提高工作效率。WolfgangHeinemann等人研发出的具有独特设计结构的采收机器人，该机器人可以在无需人类干扰的情况下自动采收白芦笋。为了保证机器人能够精确行进，它使用了2个独立的速度控制轮和级联控制结构（其中包含了一个内部的定位误差控制器和一个外部的横向偏置控制器）。借助PID算法①，机器人系统可以分析自己的运动轨迹，优化驱动电机的控制参数，保证系统能够稳定自主的运行。
在中国，应用人工智能技术的智能杂草识别喷雾系统已经得到了长足发展。图像分析系统通过分析田间图像的颜色模型，根据色差分量②颜色特征实现杂草实时识别，并基于Canny算子对识别到的杂草进行边缘检测，提取其特征参数，配合超生测距等技术可以精确控制喷头位置及用药量[7]。该技术的应用可以大大提高除草剂的经济性，对保护环境也大有益处。
人工智能技术在产后阶段的应用
人工智能技术在设施农业产后阶段也有相当多的应用前景。
在农产品分类方面人工智能技术能提供很好的支持。张嘏伟[8]等提出了一种基于图像识别的番茄分类方法，该方法根据番茄的表面缺陷、颜色、形状和大小，使用遗传算法训练的多层前馈神经网络对番茄进行分类，并与BP训练神经网络③进行了比较。结果表明，遗传算法在训练次数和准确性上都具有优势。谢静[9]等对图像识别分类中的图像预处理方法进行了研究，包括图像噪声去除方法、图像分割方法、边缘提取方法等。提出了使用改进的canny算法④和当量直径法相结合来检测水果大小的新思路，并使用模糊聚类方法处理gabor滤波器提取水果表面缺陷特征，对水果表面缺陷进行了分类。
随着社会的发展，人民生活水平的提高，广大消费者及国家都对食品安全问题越来越重视，农产品质量检测方法也在不断进步。图像识别、电子鼻等技术都应用在了农产品检测中。李洪涛[10]等利用人工嗅觉装置，模拟人的嗅觉形成过程分析、识别和检测农产品在腐败过程中释放的不同特征气体。其制作了小型化的传感器阵列并利用半导体制冷片搭建了一个PID温度控制系统，保证传感器正常工作的温度及湿度。在当前技术的发展下，科学家们以彩色计算机视觉系统为重要技术手段，综合运用图像处理、人工神经网络、遗传算法、模拟退火算法以及决策树、专家系统等人工智能领域的技术，研究出了众多实现农产品品质检测和自动分级的新方法。
草莓、葡萄等农产品很容易破损和受伤，依靠人工采摘和搬运，不仅增加了劳动成本，也影响农产品采摘后的品质。结合磁流变（MR）流体技术，工程师们设计出了一种可用于搬运农产品的磁机器人手爪，该手爪经过精确设计，可以搬运胡萝卜、草莓、西兰花和葡萄等不同形状食品，而且不会在食物表面留下任何淤痕和凹陷。为了让机器人手爪更为快速、准确地工作，在磁流变手爪的基础上结合力传感技术开发出了更为灵活、智能的新型手爪。该手爪可在410～530ms内抓握50～700g重量的农作物，还能显著减少细菌的交叉感染。
人工智能发展前景
近年来，人工智能技术已经取得了长足的进步，语音识别、自然语言识别、计算机视觉、自动推理、数据挖掘、机器学习以及机器人学都在蓬勃发展。人工智能的未来就是在智能感知的前提下，结合大数据技术自主学习，椭人们做出决策、代替重复性工作。在农业方面出现全天候全自动平台，实现农业生产的全自动化[11]。物联网技术在设施农业中已经得到普及，在温室大棚中的大量智能传感器是机器感知的基础，而感知则是智能实现的前提之一，通过感知，农业数据源源不断地汇集在一起。云计算的发展为大数据存储和大规模并行计算提供了可能[12]，而数据则是机器学习的书本。设施农业是物联网、云计算、人工智能三大技术结合应用的领域之一，它们的结合颠覆了传统农业生产方式。
面对众多的新技术、新成果，把它们投入到生产中去才是关键。如何让技术能够适应中国复杂的农业生产环境，同时还要面对不同知识水平的用户，这些都是人工智能技术、云计算技术等高新技术在农业生产中所面临的问题。设施农业高产出高投入的特点，正适合应用这些新技术，这样既可以让新技术有实践的机会，又可以让其他涉农用户对新技术有直观的感知，这对技术进步和技术推广都很有帮助[13]。
人工智能技术虽然前景光明，但其应用的研究才刚刚起步，离目标还很远。未来，人工智能技术可以更好地为人们服务，改善人们的生活，并带来巨大的社会和经济效益[14]。在人工智能的引领下，农业已迈入数字和信息化的崭新时代，借助其技术优势来提高农业生产的经济效益，是全面实现农业生产现代化、智能化、信息化的必由之路。
参考文献
[1]李雪，肖淑兰，赵文忠，等.信息技术在农业领域的应用分析[J].东北农业大学学报，2008，39（3）：125-128.
[2]施连敏，陈志峰，盖之华，等.物联网在智慧农业中的应用[J].农机化研究，2013（6）：250-252.
[3]刘现，郑回勇，施能强，等.人工智能在农业生产中的应用进展[J].福建农业学报，2013，28（6）：609-614.
[4]姜芳，曾碧翼.设施农业物联网技术的应用探讨与发展建议[J].农业网络信息，2013（5）：10-12.
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[8]张嘏伟.计算机视觉系统在番茄品质识别与分类中的研究[D].保定：河北农业大学，2005.
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[11]张震，刘学瑜.我国设施农业发展现状与对策[J].农业经济问题，2015（5）：64-70.
[12]施连敏.物联网在智慧农业中的应用[J].农机化研究，2013（6）：250-252.
《经济》：随着城市化、信息化和现代化的发展，智慧城市已成为各国争相发展的新方向。在您看来，智慧城市的内涵是什么？我国的智慧城市建设有哪些特点？
李伯虎：就目前而言，智慧城市尚没有统一的定义。在我们看来，智慧城市是在科学发展观的指导下，以创新为驱动，以人为本，以新一代的物联网、互联网、云计算、通信、自动控制、建模仿真、智能科学、大数据、标准、安全等先进的信息技术，系统工程技术与城市的经营、管理、运行技术的深度融合为手段，对城市基础支撑、资源环境、社会民生、产业经济以及市政管理领域活动中的人、物、环境，进行智慧化地感知、互联、协同运行和处理，从而为市民、企业、政府构建“和谐、安全、高效、幸福、可持续发展”的现代化创新型城市生态系统。
纵观我国智慧城市的建设，主要有以下几个特点。第一，多类建设模式。华南师范大学许晶华教授总结了3种建设模式，即成都、上海、重庆、南京、扬州等主导的信息基础设施先导模式；以无锡、天津、杭州、广州、西安等为代表的智能产业驱动模式；北京、沈阳、宁波、武汉、深圳等进行的以发展城市智能服务为突破口的建设模式。第二，发展不平衡。《首届中国智慧城市发展水平评估报告》对全国96个城市的官方数据、第三方数据与申请公开数据进行统计、量化处理后，其结果显示：我国处于智慧城市规划布局阶段的城市有17个，启动准备阶段26个，建设推进阶段46个，部署应用阶段7个，初具规模阶段0个。第三，具有极强的中国特色。例如，我国智慧城市建设起点较低，观念、队伍、技术、产业、设备、投资等方面相对薄弱；我国地域辽阔，各地区经济发展不平衡，建设智慧城市的基础差异较大；城镇化与工业化、农业现代化同步发展，涉及规模空前（数亿人）的农村人口迁移、就业、社会保障、资源利用等问题。此外，智慧城市建设还涉及中国特色的城市、城镇嵌套结构，户籍制度，土地管理制度；并兼有政府推动型和市场推动型的两种发展模式及政府宏观调控与市场推动两种机制等。
《经济》：党的十报告提出，要坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路。智慧城市建设在我国城镇化发展的道路上扮演着怎样的角色？
李伯虎：智慧城市是创新型国家的重要组成部分，也是推动新型城镇化发展的重要举措。通过建设智慧城市，能够有效缓解诸如交通拥挤、资源能源紧张、环境污染、食品卫生差、住房不足、就医难、管理滞后等“城市病”，提高城镇化质量，使城市生态从单个、部门式的社会管理模式，向互联、协同、智慧的全社会和谐发展，向人与自然共生共赢的高质量新模式发展。
智慧城市建设将对城市的产业升级和经济转型起到重要的推动作用。智慧城市建设将促进新信息技术与装备的发展，进而带动一大批具有广阔市场前景、资源消耗低、产业带动大、就业机会多、综合效益好的新兴产业发展。同时，智慧城市还将与新型城镇化形成互动发展。一方面，新型城镇化的需求引领智慧城市的发展，包括丰富智慧城市的内涵，扩展智慧城市产业，带动智慧城市落地，推动信息化与工业化深度融合、工业化和城镇化良性互动、城镇化和农业现代化协调发展；另一方面，智慧城市的这些新发展又将反过来促使城镇化产生新的需求和变化，如此良性循环，逐步推动城市可持续发展。
《经济》：智慧城市建设与信息技术密不可分，请您谈一下，信息技术对于智慧城市建设的重要性。
李伯虎：可以说，包括物联网、云计算、网络与通信、高性能计算、建模仿真等在内的新兴信息技术，为实现智慧城市的全面感知、泛在互联、协同运作、智能处理提供了先进的核心使能技术与手段。
具体地讲，物联网技术可为智慧城市实现“人―物―环境”三元融合一体提供最重要的基础使能技术与新运行模式；云计算技术为城市中海量信息的存取、资源共享和协同、智能计算等提供使能技术与服务；网络通信技术则为信息传输搭建高速的网络通信环境，为市民提供无处不在的公共服务，为政府公共管理提供网络通信基础支撑，构建随处可用、高速互联、终端多样化的网络化城市；高性能计算技术将在智慧城市求解复杂问题和开展海量信息处理及计算等方面提供有力的技术支持。同时，通过对智慧城市各功能领域和运营活动的建模、分析，建模仿真技术能够高效指导智慧城市进行论证、设计、分析、试验、运行和评估，尤其是现代建模仿真系统，可以成为智慧城市智能处理系统的组成部分，参与城市实时运行中的各类处理、分析与决策。作为支持智慧城市各领域进行决策和预测的基础技术，大数据技术能够实现对智慧城市中庞大的结构化、半结构化和非结构化数据的快速存取、挖掘、管理、处理；而系统工程技术将会有效解决智慧城市这一复杂系统在体系结构、支撑平台、系统集成和实施方法等方面的重大难题，从而支持智慧城市的构建、集成和运营。
值得一提的是，智慧城市建设是一个由人（组织）、经营管理、技术构成的复杂系统工程，因此，我们必须要将先进的信息技术、系统工程技术及城市运行管理技术三者进行深度有机融合，并将其应用于城市的全系统及建设的全生命周期中，这样才能高质量、低成本、快速、智慧地为市民、企业、政府构建“和谐、安全、高效、幸福、可持续发展”的现代化创新型城市生态系统。
《经济》：目前，我国智慧城市的建设现状如何？我国应如何规划智慧城市建设？