• 成功指标：确定关键绩效指标 (KPI) 以跟踪 AI 实施的有效性（例如，提高作物产量、降低劳动力成本、提高供应链效率）。 • 持续改进：定期评估绩效，收集利益相关者的反馈意见，并改进 AI 模型以确保持续优化。寻找扩大其使用范围的机会。 农产品行业的关键 AI 用例 1. 作物监测和预测 包括机器视觉和传感器在内的 AI 工具可以分析植物健康状况并预测作物性能。从而实现更好的资源分配、疾病预防和产量预测。 2. 供应链优化 AI 可以预测需求、优化库存管理、检测异常并分析价格趋势，以简化供应链运营。 3. 劳动力优化 AI 可用于通过预测收获高峰期、安排工人和优化劳动力成本来更有效地分配劳动力。 4. 基因组预测 人工智能驱动的基因组学应用通过预测植物的理想性状来帮助改进育种计划，从而培育出更能适应气候变化的优良作物品种。