农业AI前景光明，数据基础却成瓶颈
农业AI的落地瓶颈不在算法，而在数据基础——不解决数据碎片化和质量，再强大的模型也白搭。
AI能让农作物增产26%、用水减少41%、化学品用量降33%，但前提是数据干净。农业数据碎片化——来自IoT传感器、无人机、GPS地块——不整合好，AI就会输出看似靠谱实则有害的建议。先建好数据模型，再谈AI。
正文摘录
农业已准备好迎接 AI，但数据还没准备好 人工智能正在改变农业领域的可能性，但行业领导者应警惕在没有打好基础的情况下就投资 AI。  这些用例前景广阔，尤其对于这个需要应对波动的化肥价格、难以预测的天气以及容错空间极小的利润率的行业来说。[研究](https://www.researchgate.net/publication/390905953TheIntegrationofArtificialIntelligenceinAgricultureEmergingTrendsBenefitsandChallenges) 表明，AI 驱动的预测模型可将作物产量提高 26%，用水量减少 41%，化学品使用量减少 33%。 然而，AI 供应商通常不会告诉你的是：这些解决方案只有在拥有干净、坚实的数据基础时才会有效。但在 Reltio，我们在这方面有经验，包括在一家大型农业分销商领导技术战略，并构建了一个被全球企业使用的数据平台——我们亲身体会到了这一点。 AI 供应商不会告诉你的事 农业领域的供应商对话通常遵循一个熟悉的模式。推销伴随着宏伟的承诺：使用 AI 实时监测作物健康、优化灌溉、从每英亩土地中榨取更多产量。 这个承诺很有吸引力，但很少出现的问题是：这些承诺背后的数据基础是否准确且完整？如果不是，那么 AI 极有可能产生看似权威但实际会误导行动的输出，而这些行动充其量是反效果的。 例如，一个基于不一致的历史数据训练的产量预测模型将产生不精确的预测。同样，一个依赖碎片化传感器数据的精准灌溉系统将做出浪费水资源而非节约用水的灌溉决策。