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2019年日本出版了一篇評估報告〝日本農業中智能技術應用現況與展望〞，其中重點如下：
一、日本農業所應用的人工智慧
1.
機器視覺：包括影像處理，模式辨識與機械學習
2.
農業機器人
3.
農業物聯網
4.
雲計算：通過氣象數據，通過氣象數據，過去產量，病蟲害狀況等預測未來收穫日期。
二、人工智慧在日本農業領域的局限性
日本農業在人工智慧已有許多宣傳報導，例如NEC發展病死雞
之監測，富士通的農產品產量預測，日本水產公司的水中魚隻長度與重量估計系統，松下電器之番茄採摘機器人。相關公司與其發展技術如下圖：
目前面對的問題如下：
1.
技術層次不足：機器識別無法達到人類的精確度。尤其農業環境的高溫高濕，灰塵等容易造成識別誤差
2.
數據不足：農業數據缺乏標準化
3.
無法大規模推廣：不同地區，不同種類的農作物，其差異性，使得智能化的需求不一致。同一技術能夠應用範圍偏小。
4.
基礎建設不足：智慧化之基礎如機械與自動化，其層次不足。
評論
上述日本人工智慧在農業應用之問題，在台灣與中國也是相同。當然如果只是弄弄研究經費，不必有真正成果，台日中三方一樣得就不需要考慮上述之侷限。
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