2020 年受疫情影响，甘蔗砍收劳动力流动性受到限制，甘蔗砍收劳动成本上涨，糖厂和蔗农以甘蔗机械化收割需求明显增加，长期以来甘蔗的扣杂政策主要是由糖厂单方面来制定，测杂的程序要求各糖厂不同，主要是以进厂甘蔗或地头收获甘蔗取样测杂为主，随着机收量的增加，测杂的人力、物力成本增加，效率比较低下，同时受取样代表性的影响，测杂的数值常常引发争议，如何找到一种各方都参与，测杂的结果相对信服，且效率较高的测杂方式成为迫切需求，本文从影响机收的主要因素出发，通过对各因素之间的关联，建立测算模型，并得出预估值，结合 AI 的相关技术。分析结果表明人工预测杂系统与 AI 机结合的扣杂方式，为解决当前的扣杂方式，协调平衡各方利益，指导蔗农、服务队降低含杂量等方面具有一定的指导意义。
