“拍照识虫”并不是一项全新技术，然而传统识别精度低，无法在野外实际应用，要实现这一需求必须依赖于人工智能深度学习，实现识别技术的“自我进化”。
“这就要解决海量数据和人工智能算法模型两大问题。”谢成军表示，通过安徽省农科院提供的100多万张农作物病虫害样本图像采集比对，加上人工智能的深度学习，目前系统平均识别率在80%以上，能够实现水稻病虫害及时、快速诊断及精准施药指导。
这是人工智能技术正在渗入中国农村的缩影。从“经验种田”到“数据种田”，随着人工智能技术的逐渐“渗入”，中国农村生产力正在发生新的变革。
在中国西部的山西省晋中市太谷县，总投资50亿元的番茄小镇正在格子头村建设，未来这里将建成智能温室大棚，实现订单生产、标准化种植、精细化分级、品牌化销售和冷链配送。
在太谷县的一个番茄温室大棚里，一根小管、一桶肥料配合一套电脑系统，就能够根据植株的生长周期定时按比例灌溉与施肥。这种水肥一体化技术是田森现代农业科技园区正在推广的一种人工智能新技术。
田森现代农业科技园区温室大棚种植负责人李景飞介绍，以前传统种植的情况下，都是靠经验手动浇水和施肥，现在全部数据呈现，自动化操作。
从“面朝黄土背朝天”到“点开手机能种田”，农业生产方式翻天覆地的变化背后，是人工智能“渗入”农业生产碰撞出的奇妙反应。
安徽农业大学的青年学者徐玉祺表示，推动生产智能化，适应了农村劳动力缺乏的现状，降低农业生产的劳动强度，更多的土地能够被充分利用，也让越来越多的年轻人愿意回归农村成为新农民。
作为安徽省农业信息化产业技术体系首席专家，李绍稳正在主持开发一套农情预警项目，通过环境温度、湿度、雨量、光照等历史数据采集归纳，以人工智能算法推理，实现预警的功能。
李绍稳认为，中国仍处于传统农业向现代农业转换的过渡阶段，要实现精准农业必须依靠智能装备的机械化和智慧农业的信息化，这些都与人工智能技术紧密结合。
自中国农业领域全产业链人工智能工程“农业大脑”亮相以来，各地的相关应用迅速落地开花，这是一种以传感器、物联网、云计算、大数据和人工智能为支撑的新型现代农业形态。
目前，众多中国科技企业已参与到农业大数据和人工智能的开发中。
扫描“二维码身份证”，便可监控每个甜瓜的生长周期，实时掌握作物浇水、施肥、成熟度情况，让瓜在最好的时间被采摘;完整记录一头生猪一生的运动轨迹，没跑完200公里不许出栏，实时识别小猪进食情况、叫声，以便判断其健康程度……
此外，人工智能的使用也为打造智慧乡村，实现“治理有效”开辟了新的路径。
徐玉祺认为，人工智能既有宏观上智能化政务“云端办公”“网络自治”、基层选举监督、大数据对生产规划的指导，也可体现为对留守儿童的超远距离监护与沟通等，农村治理中的痼疾和死角在智能技术中会得到有效遏制和整治。同时，乡村治理模式的智能化对促进城乡融合、增强农村吸引力起着重要的作用。
