農業用ドローンは熱を帯び続け、今後の開発に向けた3つの大きなトレンドが浮上

農業用ドローンは熱を帯び続け、今後の開発に向けた3つの大きなトレンドが浮上

農業は国民の衣食住の問題を解決する鍵であり、国民経済の発展を促進する重要な基盤でもあります。我が国は、耕作可能な土地が約20億ムーある国として、常に農業の発展に注目し、重視してきました。近年、人口ボーナスの継続的な減少と高齢化の顕著化に伴い、わが国の農業生産が直面する圧力は増加し続けており、ドローンなどのインテリジェント機器が農業需要の変化に対応し、農業の発展を促進するツールとなるよう推進するのに役立っています。

[[352465]]

伝統的な農業の変革と向上において、ドローンは比類のない重要な役割を果たします。一方、ドローンは、播種、農薬散布、害虫駆除、監視など、農業生産のあらゆる段階で手作業を代替することができ、地形や天候などが農業生産に与える影響を排除し、深刻化する農業労働力不足のジレンマを打破することができます。一方、農業分野におけるドローンの活用は、農業生産の効率や品質の向上を促進し、農業生産の安全性を確保することもできます。

これを踏まえて、農家は現在、ドローンを農業開発の「新たな寵児」とみなしている。大規模農家、協同組合、家族経営の農家、農業資材供給会社など、いずれもドローンメーカーとの連携を強化し始めており、農業用ドローンの急速な導入を効果的に促進しています。同時に、多くのドローン企業が農作物保護などの分野にも参入し、市場資本との熱い融合により、将来性の高い農業用ドローン産業が誕生しました。

関連データによると、2018年現在、わが国の農業用植物保護ドローンの市場規模は25億人民元を超え、産業用ドローンの規模の約41%を占めています。 2019年に市場規模はさらに拡大し、約50億人民元に倍増し、2020年にはさらに100億人民元を超えると予想されています。熱い情勢の中、企業の熱意は大いに高まり、今年に入ってから、DJIとXAGは相次いで新製品をリリースし、資金調達を完了し、発展の勢いは持続している。

しかし、我が国では現在、農業用ドローンの開発と応用が活況を呈しているものの、その背後には多くの問題も潜んでいます。新興産業の一つである農業用ドローンは、さらなる発展を遂げるために、以下の3つの側面で取り組む必要があります。

最初のステップは、製品の浸透率を高めることです。

現在、生産量、技術、価格、操作、積載量などの要因の組み合わせにより、農業用ドローンの市場浸透率は高くありません。海外の50%を超える浸透率と比較すると、わが国のそれは2桁未満であり、その差は非常に明白です。このような背景から、我が国はドローン技術の革新とアップグレードを強化し、多様な機能の開発を促進し、操作手順を簡素化し、耐荷重性を向上させ、製品の生産量を拡大し、製品価格を下げ、今後も配当補助金をアップグレードし続ける必要があります。

2つ目は、標準と仕様を改善することです。

現在、ドローンによる妨害、プライバシーの盗難、違法飛行による負傷などの事件が頻発しており、農業用ドローンの応用においてもさまざまな混乱が生じています。これを踏まえ、我が国は基準や規格の構築を強化する必要があります。一方で、政策と法律の導入を通じて、ドローンの法的枠組みを改善し、ドローンの乱用を減らし、個人と社会の安全を確保します。他方では、関連する製品と業界の標準を確立し、製品の品質を向上させ、業界の発展を規制し、関連する問題を回避します。

さらに、サービスエコシステムを構築する必要があります。

農業用ドローン産業が成熟して発展するためには、ドローン本体や各種ソフトウェア、ハードウェアアプリケーションに加え、人材、メンテナンス、保険など、その後のサポート設備も重要です。このような状況において、我が国はドローンサービスネットワークを強化・改善し、ドローンアフターサービス市場の構築を加速し、ドローン人材育成市場、ドローンメンテナンス市場、ドローン賠償責任保険市場の継続的な発展を奨励することで、ドローンエコシステム全体の段階的な成長と改善を推進する必要があります。

<<:  基礎ゼロでもわかる人工知能入門

>>:  なぜ機械学習モデルの90%が実稼働に至らないのか

ブログ    
ブログ    

推薦する

宇宙の果ては「計算」だ! AI界の大物ウルフラム氏の最新スピーチ:LLMはコンピューティング空間を自律的に探索、シンギュラリティは今や到来

人工知能、宇宙、そしてあらゆるものを計算的に考えるにはどうすればよいでしょうか?最近、有名なイギリス...

...

疫病流行中の人間の行動にAIが混乱!データ変更による作業の「異常」は手動での制御が必要

[[327938]]ビッグデータダイジェスト制作著者: 劉俊環半年前に Taobao をオープンした...

アルゴリズム モデルをエンドツーエンドのインテリジェント モデルに変換するにはどうすればよいでしょうか?

エッジ インテリジェント テクノロジーのエンジニアリング プラクティスを紹介する前に、避けることので...

6 つの基本的な AI 用語: 優れた人工知能コンサルティング サービスを提供するには?

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」(ID: AI_Discov...

顔認識はあなたの家の玄関からどれくらい離れていますか?

最近、Google Chinaは新たなPR活動を開始した。そのひとつは、Zhihuで「AIが私たちの...

新しい顔認識ツール: 少ないデータでも「国際的な顔」を認識

最近、アマゾンの顔認識ツールが米国議会議員28名を犯罪者と誤って照合し、注目を集めた。顔認識ツールは...

JavaScript アルゴリズムを使用するための 6 つの実用的なヒント

[[208068]] 1. 2つの数値を入れ替える通常、2 つの数値の値を交換する方法としては、新し...

中国でドローン配送用の商用「操縦免許」が発行されるまでにどれくらいの時間がかかるのでしょうか?

[[264191]]少し前、米国で初となるドローン配送の「操縦免許」が正式に発行された。これを取得...

...

DeepSpeechを使用してアプリ内で音声をテキストに変換する

アプリでの音声認識は単なる楽しい機能ではなく、重要なアクセシビリティ機能です。コンピュータの主な機能...

GPU とニューラル ネットワーク アクセラレータ チップが自動車アプリケーションにインテリジェントな優位性をもたらす仕組みを説明します。

車が自ら考えるのを助ける —— グラフィックスプロセッシング ユニット( GPU ) とニューラル...

自動駐車を徹底研究!業界標準の動向、評価指標、システム紹介まであらゆる角度から収集!

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...