Page 224 - 基于深度学习的人工智能技术研究

Research on Artificial Intelligence Technology Based on Deep Learning
基于深度学习的人工智能技术研究

再从市场角度展开深入探索，根据所得到的分析与研究结果制定相应的生产计划，
这在一定程度上能够大大降低广大农户所面临的风险，促使农业生产在供给方面
能够达到平衡，以免发生农产品过剩、供给需求衔接不顺等情况，保障农户能够
获得良好的收益。例如，广东省中山市在对特色农产品进行推广时，便已经采用

了更加精准的营销体系，分析了当下营销情况与所存在的问题，并提出了具有针
对性的营销方案，从而能够对客户各方面的要求展开更为精准的评估。云南地区
在农产品营销上也采用了精准营销模式，此种营销模式需要先利用大数据技术分
析云南地区农产品的情况，之后再根据云南当地农产品本身的特点以及消费情况，

全面了解云南地区市场需求，为农户种植与销售农产品奠定了良好基础。通过利
用大数据技术准确预测市场需求，能够为农户农产品的种植以及销售提供依据，
有利于农业的发展。
2. 追溯与监控农产品

在供应链不断增加的背景下，对农产品进行监控与追踪则变得非常重要。监
控追踪农产品时是从农户开始到客户，以免农产品出现被污染的情况，从而提升
了零售商店与仓库存储中农产品的质量。如果想要完成农产品的追踪，需要构建
出一个完善的大数据系统，对农产品相关信息进行搜集，同时还需要定期检测农

产品质量。在监控农产品的销售与生产等各方面流程时，不仅能够使得农产品质
量变得更加可靠与真实，而且还拥有良好的可追溯性，使得供应链条上全部环节
都变得更加健全。此外，政府部门需要充分考虑到当地实际情况，推出能够满足
智慧农业发展的方案，不断优化当地农业发展规划，让其不仅能够满足农业发展

需求，而且还能够使得农业发展呈现出智能化。在智能农业背景下，大数据技术
如果想要充分发挥出其在农产品追溯与监控方面的作用，还要重视农户培训教育
工作，政府部门需要先起到领导作用，构建出更加健全的培训制度，从而农户提
供多元的学习途径，使农户对智慧农业与大数据技术有一个深入了解，并能够有

效利用大数据技术。
3. 引导种植与养殖
借助大数据技术分析环境数据，需要和互联网与智能设备结合在一起，之后
应用于农业测土配方、茬口作业等方面，以便能够得到更加精准的种植规划，使

得养殖和种植在生产技术上能够得到明显提升，丰富农产品生产方式。对于畜禽
养殖来说，利用大数据技术构建与使用污染防治分析系统，能够对前后端的相关

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