人工智能几乎在每个行业都扮演着越来越重要的角色。农业也不例外。

在呈现数据时，人工智能比专家更有效地连接不同数据点之间的点。在许多情况下，它找到复杂问题答案的能力超过了熟练专业人员。AI擅长识别复杂数据集中的模式，这意味着它可以快速找到专业人士遗漏的模式。因此，人工智能被用于农业和农业投入等行业。传统上，这个行业几乎独立于高科技软件。

AI在农业投入品行业的应用如下。

实践

实践证明，利用人工智能、机器学习和分析来管理分销系统可以优化农业投资者的投资回报。考虑到农业行业庞大的供应链，供应商准确了解跨不同供应链的需求是繁琐、昂贵且耗时的。

没有人工智能的支持，供应商必须从一个农民旅行到另一个农民，以了解他们的需求。这带来了很大的后勤障碍。每个农民都必须花相当多的时间来充分了解自己的需求。因此，农业投入品行业的参与者最终会使用大量资源来了解对其产品的需求。

利用人工智能，我们可以超越庞大的农业供应链。人工智能系统收集某个地区每个农场供应多少肥料、饲料、农药和其他产品的数据。一旦这些数据输入到系统中，系统就可以准确预测未来将使用、储存和使用多少农业投入。人工智能的预测能力使农业投入行业的参与者能够鸟瞰其产品的使用情况。通过掌握有多少产品被耗尽的全貌，农业供应商可以优化供应链。

人工智能考虑的数据比人类专家多。它可以预测整个供应链需要多少额外的产品。通过考虑测量数据等。此外，如果某个地区遭受干旱，人工智能系统可以准确优化受影响地区的供应链，从而最大限度地减少缺水的影响。

人工智能系统从每个供应链接收连续的数据，并可以在考虑几十个数据点后重新校准装运。因此，在农业投入品行业使用人工智能的企业发现，他们需要减少对农村供应链的访问。专家很难考虑一些指标来得出有效的结论。一个AI系统可以考虑几十个指标，得出合理的结论。

新产品开发

和每一个行业一样，农业也在不断创新。创新对于为快速增长的人口增加产量和种植粮食至关重要。为了给农业创造有用的产品，农业投入品行业需要人工智能能力。人工智能可以帮助发现新农药或肥料对作物的影响。提供此类输入的公司将受益于人工智能的智能见解。

人工智能在农业上的应用更是惊人。它可以分析一个区域可能消耗多少特定的输入。此外，在考虑产品需求后，产量可以增加或减少。与人工智能共享的实时数据使其能够持续监控广阔的区域。并且它可以改变它的计算来考虑由季节变化引起的需求变化。专家使用静态信息来评估需求AI。然而，这可以通过实时数据来实现。因此，与有农业行业经验的专业人士相比，人工智能可以更准确地评估和预测市场形势。

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