我国粮食产后领域人工智能技术的应用和展望

作者：吴子丹; 张强; 吴文福; 张忠杰; 尹君; 刘哲; 王小萌

来源：中国粮油学报, 2019, (11): 133-139+146.

• 人工智能
• 粮食产后
• 智慧粮食 artificial intelligence(AI)
• post-harvested cereal
• smart grain

运用人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术提升粮食产后的管理水平是粮食安全问题的热门话题之一。储粮智能通风、智能粮情监测等机理驱动AI技术推动了储备粮"四合一"技术的应用。粮堆多场耦合理论等新的储粮基础研究为机理驱动AI提供了新方法。数据驱动AI在粮食干燥控制、害虫识别等应用中发展较快。在粮食产业链管理当中,5T管理理念与方法使AI与技术管理高度融合,使成品质量管理与作业过程管理有机结合,为大数据的全链条应用提供了路径。但粮食产后领域仍然存在AI技术应用不平衡,总体水平较低问题。期待在粮情监控预警、收储精准品控、粮食大数据挖掘等方面,加快机理与数据双驱动AI技术...

• 单位
  吉林大学