人工智能引领农业食品工业变革：文献计量与未来趋势

"这篇论文通过文献计量分析探讨了人工智能在农业食品工业中的应用及其影响，旨在揭示两者之间的关联、发展趋势以及未来的研究方向。" 在当前快速发展的科技时代，人工智能（AI）正在逐步渗透到各个经济领域，其中包括农业食品工业。尽管AI在其他领域的应用已经相对成熟，但在农业食品行业的应用及其影响却尚未得到充分的理解。这篇研究通过文献计量分析，即通过量化的方法对已发表的相关文献进行统计和分析，来填补这一知识空白。 首先，研究指出，人工智能在农业食品工业的应用可以分为三个不同的增长阶段，每个阶段都对应着不同的技术成熟度和产业采纳程度。这些阶段可能包括初期的技术试验，中期的规模化应用，以及后期的智能化转型。这些阶段的划分有助于理解技术的发展路径和行业适应性。 接着，论文列举了在农业食品行业中应用最广泛的人工智能策略，如农业机器学习和深度学习，这些技术有助于提高农作物产量、优化生产流程、改善食品安全监测等。通过分析这些策略，研究者能够识别出行业内的关键趋势，为未来的实践提供指导。 在国家层面，研究分析了20个发表相关文献最多的国家，这些国家可能在AI与农业食品工业融合方面处于领先地位，他们的经验对于其他国家来说具有参考价值。同时，论文还列出了20个被引用最多的出版物，这些文献代表了该领域的核心研究，对进一步研究人工智能在农业中的应用具有启示作用。 关键词分析揭示了作者和研究者关注的焦点，例如，"农业机器学习"和"深度学习"是高频关键词，表明这两个技术在农业中的应用受到广泛关注。通过基于摘要的树图，可以直观地看到研究热点和潜在的交叉学科领域。 此外，论文还识别了与AI实施相关的挑战，将它们归类为四大类别，这包括技术实施成本、数据可用性和质量、政策法规以及农民和从业者的接受程度。这些障碍为政策制定者和企业提供了改进和应对策略的依据。 最后，研究基于资源基础理论（RBV）构建了一个框架，强调了AI对农业食品资源的长期影响，并提出了多个研究命题，旨在推动该领域的发展。通过提供有针对性的建议，论文为研究人员和从业人员提供了未来研究的路线图，有助于促进农业食品行业的人工智能技术进步。 这篇论文通过系统性的文献分析，深入探讨了人工智能在农业食品工业中的应用现状、发展趋势以及面临的挑战，为该领域的研究和实践提供了宝贵的见解。