人工智能（AI）農(nóng)業(yè)，是廣義智慧農(nóng)業(yè)概念下的一個分支。目前，在“智慧農(nóng)業(yè)”這個大概念下，集中了“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”“物聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”“大數(shù)據(jù)+農(nóng)業(yè)”“云計算+農(nóng)業(yè)”“人工智能+農(nóng)業(yè)”等“小概念”，而人工智能+農(nóng)業(yè)，看起來離我們最遠，但實際上近在眼前。
七個“人工智能+農(nóng)業(yè)”應(yīng)用場景
農(nóng)業(yè)是最講求實用的行業(yè)，當(dāng)那些層出不窮、令人眼花繚亂的新技術(shù)與農(nóng)業(yè)接軌時，農(nóng)業(yè)人往往會抱著“少談些概念，多講些應(yīng)用”的心態(tài)，去審視新技術(shù)與農(nóng)業(yè)的匹配是否能“順風(fēng)順?biāo)?rdquo;。所以，在談“人工智能+農(nóng)業(yè)”前，我們不妨先來看看這項技術(shù)目前已經(jīng)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域有了哪些具體的應(yīng)用。
早在2012年左右，專注于“人工智能+農(nóng)業(yè)”領(lǐng)域的美國藍河科技研發(fā)出了一款除草機器人。這款除草機器人與普通除草機器人最大的不同，就是它和最有經(jīng)驗的老農(nóng)一樣，能夠識別出目標(biāo)區(qū)域里哪些植物是需要保護的農(nóng)作物，哪些植物是需要清除的雜草，然后精準噴灑除草劑。想要實現(xiàn)這一功能，就需要用到人工智能領(lǐng)域中比較常見的計算機視覺識別技術(shù)。
主動識別雜草與作物還不是藍河科技除草機器人最大的本事，它最厲害的地方，在于它的“主動學(xué)習(xí)能力”——隨著使用時間的積累，除草機器人會變得越來越“聰明”，它會結(jié)合歷史產(chǎn)量經(jīng)驗，判斷哪片農(nóng)作物需要加強管理，哪片農(nóng)作物已經(jīng)達到最佳狀態(tài)。因此，它就如同是農(nóng)業(yè)界的“阿爾法狗”，會在工作中不斷累積經(jīng)驗、提高自己。事實上，藍河科技除草機器人誕生的時間要比阿爾法狗更早，所以它也算是“深度學(xué)習(xí)機器人”的先驅(qū)者。
值得一提的是，早在2017年，全球最大農(nóng)業(yè)機械制造商約翰迪爾公司以3億多美元的價格收購了藍河科技。由此可見，一些傳統(tǒng)的大型農(nóng)機公司，也意識到了“人工智能+農(nóng)業(yè)”會是未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的一個方向，早就在提早布局了。而隨著行業(yè)巨頭的紛紛加入，“人工智能+農(nóng)業(yè)”一定會在某一天迎來爆發(fā)期。
2015年，德國的農(nóng)業(yè)科技公司PEAT推出了一款名為 Plantix 的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。
我們可以將該應(yīng)用理解為“農(nóng)作物的網(wǎng)上醫(yī)生”，農(nóng)民們手機上下載了Plantix應(yīng)用之后，只需要將受害莊稼的照片上傳到Plantix，應(yīng)用就能快速診斷出作怪的真菌和昆蟲物種，并給出如何除害的建議。
Plantix給出的除害建議是從哪來的？答曰“人工智能”。Plantix可以主動識別圖片中的病蟲害種類，并且不斷學(xué)習(xí)除害知識，從而成為一個防治病蟲害領(lǐng)域的“專家”。該專家不僅知識豐富，更難得的是，它可以跨越時間和空間的限制，同時為全球各地農(nóng)業(yè)提供技術(shù)支持，這是人類專家所不具備的特點。
Plantix推出3年后，每個月被使用超過100萬次，使用該軟件最多的地區(qū)是印度、巴西和南非等農(nóng)業(yè)規(guī)模較大、但農(nóng)業(yè)技術(shù)支持相對落后的國家。
當(dāng)然，在“人工智能+農(nóng)業(yè)”領(lǐng)域，不僅只有國外公司在搞，我們國內(nèi)的一些科技公司也瞄準了這一領(lǐng)域。例如騰訊公司，在2019年第二屆國際智慧溫室種植挑戰(zhàn)賽中，就通過人工智能技術(shù)，成功種植出了畝產(chǎn)超人工種植4倍的黃瓜。而且，騰訊的這個人工智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，不僅可以替代人工進行體力勞動，也可以完全取代種植者的腦力勞動——在種植黃瓜的過程中，所有的生產(chǎn)決策都是由人工智能下達的。當(dāng)時，騰訊公司的人在荷蘭的大棚里安裝好了整套系統(tǒng)的軟件和硬件之后，就回到了中國，6個月之后，騰訊人工智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)在61平方米的溫室內(nèi)，種出了6992斤黃瓜，平均每平方米114斤，產(chǎn)量足足是人工種植的5倍多。而且，這些黃瓜質(zhì)量穩(wěn)定、形狀統(tǒng)一，普遍為重375g以上的A級優(yōu)質(zhì)瓜，很快就被搶購一空，最后一根還被AI團隊做成了一道拍黃瓜。
除了騰訊之外，阿里也開始進入“人工智能+農(nóng)業(yè)”領(lǐng)域，2018年6月7日，阿里正式發(fā)布“ET農(nóng)業(yè)大腦”，通過人工智能指導(dǎo)農(nóng)民播種、施肥和耕作，進行智慧選址，針對不同品種的果樹選擇最適宜的水土環(huán)境。除了種植業(yè)，阿里ET農(nóng)業(yè)大腦還邁出了人工智能養(yǎng)豬第一步。阿里云給每一頭豬建立檔案，包括品種、體重、進食情況、運動強度等，通過這些數(shù)據(jù)，對豬的行為特征、料肉比進行分析，大大提高了養(yǎng)豬效率。
目前，我們國家的“人工智能+農(nóng)業(yè)”其實已經(jīng)發(fā)展得如火如荼，覆蓋了農(nóng)業(yè)和經(jīng)營的各個環(huán)節(jié)。
產(chǎn)前階段，通過人工智能來進行育種選種、市場分析。
以前，我們種地都是習(xí)慣和經(jīng)驗使然，豐收歉收全憑天意。從這一刻開始，人工智能利用物聯(lián)網(wǎng)獲取的數(shù)據(jù)，不僅能監(jiān)測水源，還能分析土壤成分，選擇最適合種植的作物品種。通過對農(nóng)作物市場周期需求的大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，人工智能還能算出市場缺什么，就指導(dǎo)農(nóng)民種什么。另外，大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，還可以幫助農(nóng)民篩選和改良農(nóng)作物基因，口味好、產(chǎn)量高、抗蟲性佳的品種將得到最大限度發(fā)揮。
產(chǎn)中階段，通過人工智能來進行病蟲害管理、自動采收。
人工智能技術(shù)通過監(jiān)測環(huán)境數(shù)據(jù)和農(nóng)作物生長情況，建立病蟲草害特征分類數(shù)據(jù)庫，可實現(xiàn)智能預(yù)防和管理病蟲草害。這意味著農(nóng)藥的使用，將降到最低程度。
產(chǎn)后階段，通過人工智能進行品質(zhì)檢測、電商運營。
收獲之后，農(nóng)產(chǎn)品怎么進行品質(zhì)檢測、分類和包裝？別擔(dān)心，計算機大腦和機器臂可以統(tǒng)統(tǒng)承包這些煩瑣的流程。阿里云、騰訊云、百度云能永遠不知疲憊地用大數(shù)據(jù)分析市場行情，制定準確的銷售策略，最后由京東物流、菜鳥物流將農(nóng)產(chǎn)品送達到消費者手里。
“人工智能+農(nóng)業(yè)”需要克服的三道關(guān)卡
“人工智能+農(nóng)業(yè)”在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的各種應(yīng)用已經(jīng)屢見不鮮，而且很多應(yīng)用已經(jīng)走上了產(chǎn)業(yè)化的道路，未來可期。但是它畢竟是一個新的領(lǐng)域，需要通過不斷的探索和改良，才能形成真正的普惠價值。而且，目前來看，“人工智能+農(nóng)業(yè)”還有三大關(guān)卡亟須克服。
第一道關(guān)卡是“學(xué)習(xí)關(guān)卡”。
關(guān)于人工智能，我們最了解當(dāng)然就是阿爾法狗。阿爾法狗作為一款圍棋類的人工智能軟件，它可以通過自我學(xué)習(xí)來不斷提高自己。阿爾法狗能夠自己和自己下棋，據(jù)說，擊敗李世石的那套阿爾法狗系統(tǒng)在40天之內(nèi)進行了2900萬次“自我對弈”，從中積累了無數(shù)關(guān)于圍棋的技巧。世界上最勤奮的圍棋手一生下棋的盤數(shù)也不可能超過它的千分之一，怎么可能贏得了它呢？
阿爾法狗之所以能夠在短時間內(nèi)進行大量學(xué)習(xí)，是因為圍棋規(guī)則簡單、但變數(shù)多，在簡單的規(guī)則之下，埃爾法狗可以通過自我對弈來不斷試驗各種變數(shù)，最終做到“萬變于胸”。但是農(nóng)業(yè)可不是這樣，農(nóng)業(yè)的規(guī)則無窮無盡，變數(shù)不可盡述。所以，人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，無法實現(xiàn)內(nèi)部“自我學(xué)習(xí)”，只能通過不斷地收集、測量和總結(jié)各種外部的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，來進行自我提升，這勢必需要很長一段時間。所以，“人工智能+農(nóng)業(yè)”決不會像“人工智能+圍棋”那般橫空出世、一鳴驚人，它更需要厚積薄發(fā)、博觀約取。
第二道關(guān)卡是“數(shù)據(jù)關(guān)卡”。
人工智能之所以擁有“智能”，是建立在獲取海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上。但農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)可能是最缺乏、也最難獲得的。以開發(fā)一款A(yù)I食品檢測裝置為例，在培訓(xùn)這個檢測食品質(zhì)量的工具之前，必須為每一種新的食品創(chuàng)建數(shù)據(jù)。很多開發(fā)團隊都是日復(fù)一日地在客戶的加工車間中安營扎寨，甚至參與農(nóng)場采摘，試吃食物，以收集大量數(shù)據(jù)。
所以，想要實現(xiàn)“人工智能+農(nóng)業(yè)”的美好前景，必須要探索出一套“以數(shù)據(jù)描述農(nóng)業(yè)”的道路，這需要農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的方方面面、各個環(huán)節(jié)一起努力方能達成目標(biāo)。
第三道關(guān)卡是“成本關(guān)卡”。
任何新技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，都離不開成本問題。就目前的情況而言，建設(shè)“人工智能+農(nóng)業(yè)”系統(tǒng)的成本還是過高。我們之前說過，騰訊用人工智能的方式，實現(xiàn)了黃瓜增產(chǎn)4倍的“美好現(xiàn)實”，但是建設(shè)這樣一套系統(tǒng)的成本又是多少？靠增產(chǎn)的黃瓜啥時候能回本？恐怕這兩個問題的答案不容樂觀。當(dāng)然，任何產(chǎn)業(yè)隨著規(guī)模化的推進，成本都會大幅降低，我們不能用現(xiàn)在的成本去考量一個新生事物未來的價值，但是也不能無視成本現(xiàn)實而在技術(shù)的理想國度中狂歡。
七個“人工智能+農(nóng)業(yè)”應(yīng)用場景
農(nóng)業(yè)是最講求實用的行業(yè)，當(dāng)那些層出不窮、令人眼花繚亂的新技術(shù)與農(nóng)業(yè)接軌時，農(nóng)業(yè)人往往會抱著“少談些概念，多講些應(yīng)用”的心態(tài)，去審視新技術(shù)與農(nóng)業(yè)的匹配是否能“順風(fēng)順?biāo)?rdquo;。所以，在談“人工智能+農(nóng)業(yè)”前，我們不妨先來看看這項技術(shù)目前已經(jīng)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域有了哪些具體的應(yīng)用。
早在2012年左右，專注于“人工智能+農(nóng)業(yè)”領(lǐng)域的美國藍河科技研發(fā)出了一款除草機器人。這款除草機器人與普通除草機器人最大的不同，就是它和最有經(jīng)驗的老農(nóng)一樣，能夠識別出目標(biāo)區(qū)域里哪些植物是需要保護的農(nóng)作物，哪些植物是需要清除的雜草，然后精準噴灑除草劑。想要實現(xiàn)這一功能，就需要用到人工智能領(lǐng)域中比較常見的計算機視覺識別技術(shù)。
主動識別雜草與作物還不是藍河科技除草機器人最大的本事，它最厲害的地方，在于它的“主動學(xué)習(xí)能力”——隨著使用時間的積累，除草機器人會變得越來越“聰明”，它會結(jié)合歷史產(chǎn)量經(jīng)驗，判斷哪片農(nóng)作物需要加強管理，哪片農(nóng)作物已經(jīng)達到最佳狀態(tài)。因此，它就如同是農(nóng)業(yè)界的“阿爾法狗”，會在工作中不斷累積經(jīng)驗、提高自己。事實上，藍河科技除草機器人誕生的時間要比阿爾法狗更早，所以它也算是“深度學(xué)習(xí)機器人”的先驅(qū)者。
值得一提的是，早在2017年，全球最大農(nóng)業(yè)機械制造商約翰迪爾公司以3億多美元的價格收購了藍河科技。由此可見，一些傳統(tǒng)的大型農(nóng)機公司，也意識到了“人工智能+農(nóng)業(yè)”會是未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的一個方向，早就在提早布局了。而隨著行業(yè)巨頭的紛紛加入，“人工智能+農(nóng)業(yè)”一定會在某一天迎來爆發(fā)期。
無人駕駛拖拉機在作業(yè)
2015年，德國的農(nóng)業(yè)科技公司PEAT推出了一款名為 Plantix 的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。
我們可以將該應(yīng)用理解為“農(nóng)作物的網(wǎng)上醫(yī)生”，農(nóng)民們手機上下載了Plantix應(yīng)用之后，只需要將受害莊稼的照片上傳到Plantix，應(yīng)用就能快速診斷出作怪的真菌和昆蟲物種，并給出如何除害的建議。
Plantix給出的除害建議是從哪來的？答曰“人工智能”。Plantix可以主動識別圖片中的病蟲害種類，并且不斷學(xué)習(xí)除害知識，從而成為一個防治病蟲害領(lǐng)域的“專家”。該專家不僅知識豐富，更難得的是，它可以跨越時間和空間的限制，同時為全球各地農(nóng)業(yè)提供技術(shù)支持，這是人類專家所不具備的特點。
Plantix推出3年后，每個月被使用超過100萬次，使用該軟件最多的地區(qū)是印度、巴西和南非等農(nóng)業(yè)規(guī)模較大、但農(nóng)業(yè)技術(shù)支持相對落后的國家。
當(dāng)然，在“人工智能+農(nóng)業(yè)”領(lǐng)域，不僅只有國外公司在搞，我們國內(nèi)的一些科技公司也瞄準了這一領(lǐng)域。例如騰訊公司，在2019年第二屆國際智慧溫室種植挑戰(zhàn)賽中，就通過人工智能技術(shù)，成功種植出了畝產(chǎn)超人工種植4倍的黃瓜。而且，騰訊的這個人工智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，不僅可以替代人工進行體力勞動，也可以完全取代種植者的腦力勞動——在種植黃瓜的過程中，所有的生產(chǎn)決策都是由人工智能下達的。當(dāng)時，騰訊公司的人在荷蘭的大棚里安裝好了整套系統(tǒng)的軟件和硬件之后，就回到了中國，6個月之后，騰訊人工智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)在61平方米的溫室內(nèi)，種出了6992斤黃瓜，平均每平方米114斤，產(chǎn)量足足是人工種植的5倍多。而且，這些黃瓜質(zhì)量穩(wěn)定、形狀統(tǒng)一，普遍為重375g以上的A級優(yōu)質(zhì)瓜，很快就被搶購一空，最后一根還被AI團隊做成了一道拍黃瓜。
除了騰訊之外，阿里也開始進入“人工智能+農(nóng)業(yè)”領(lǐng)域，2018年6月7日，阿里正式發(fā)布“ET農(nóng)業(yè)大腦”，通過人工智能指導(dǎo)農(nóng)民播種、施肥和耕作，進行智慧選址，針對不同品種的果樹選擇最適宜的水土環(huán)境。除了種植業(yè)，阿里ET農(nóng)業(yè)大腦還邁出了人工智能養(yǎng)豬第一步。阿里云給每一頭豬建立檔案，包括品種、體重、進食情況、運動強度等，通過這些數(shù)據(jù)，對豬的行為特征、料肉比進行分析，大大提高了養(yǎng)豬效率。
目前，我們國家的“人工智能+農(nóng)業(yè)”其實已經(jīng)發(fā)展得如火如荼，覆蓋了農(nóng)業(yè)和經(jīng)營的各個環(huán)節(jié)。
產(chǎn)前階段，通過人工智能來進行育種選種、市場分析。
以前，我們種地都是習(xí)慣和經(jīng)驗使然，豐收歉收全憑天意。從這一刻開始，人工智能利用物聯(lián)網(wǎng)獲取的數(shù)據(jù)，不僅能監(jiān)測水源，還能分析土壤成分，選擇最適合種植的作物品種。通過對農(nóng)作物市場周期需求的大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，人工智能還能算出市場缺什么，就指導(dǎo)農(nóng)民種什么。另外，大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，還可以幫助農(nóng)民篩選和改良農(nóng)作物基因，口味好、產(chǎn)量高、抗蟲性佳的品種將得到最大限度發(fā)揮。
產(chǎn)中階段，通過人工智能來進行病蟲害管理、自動采收。
人工智能技術(shù)通過監(jiān)測環(huán)境數(shù)據(jù)和農(nóng)作物生長情況，建立病蟲草害特征分類數(shù)據(jù)庫，可實現(xiàn)智能預(yù)防和管理病蟲草害。這意味著農(nóng)藥的使用，將降到最低程度。
產(chǎn)后階段，通過人工智能進行品質(zhì)檢測、電商運營。
收獲之后，農(nóng)產(chǎn)品怎么進行品質(zhì)檢測、分類和包裝？別擔(dān)心，計算機大腦和機器臂可以統(tǒng)統(tǒng)承包這些煩瑣的流程。阿里云、騰訊云、百度云能永遠不知疲憊地用大數(shù)據(jù)分析市場行情，制定準確的銷售策略，最后由京東物流、菜鳥物流將農(nóng)產(chǎn)品送達到消費者手里。
“人工智能+農(nóng)業(yè)”需要克服的三道關(guān)卡
“人工智能+農(nóng)業(yè)”在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的各種應(yīng)用已經(jīng)屢見不鮮，而且很多應(yīng)用已經(jīng)走上了產(chǎn)業(yè)化的道路，未來可期。但是它畢竟是一個新的領(lǐng)域，需要通過不斷的探索和改良，才能形成真正的普惠價值。而且，目前來看，“人工智能+農(nóng)業(yè)”還有三大關(guān)卡亟須克服。
黑龍江農(nóng)墾友誼農(nóng)場GPS地面分差站
第一道關(guān)卡是“學(xué)習(xí)關(guān)卡”。
關(guān)于人工智能，我們最了解當(dāng)然就是阿爾法狗。阿爾法狗作為一款圍棋類的人工智能軟件，它可以通過自我學(xué)習(xí)來不斷提高自己。阿爾法狗能夠自己和自己下棋，據(jù)說，擊敗李世石的那套阿爾法狗系統(tǒng)在40天之內(nèi)進行了2900萬次“自我對弈”，從中積累了無數(shù)關(guān)于圍棋的技巧。世界上最勤奮的圍棋手一生下棋的盤數(shù)也不可能超過它的千分之一，怎么可能贏得了它呢？
阿爾法狗之所以能夠在短時間內(nèi)進行大量學(xué)習(xí)，是因為圍棋規(guī)則簡單、但變數(shù)多，在簡單的規(guī)則之下，埃爾法狗可以通過自我對弈來不斷試驗各種變數(shù)，最終做到“萬變于胸”。但是農(nóng)業(yè)可不是這樣，農(nóng)業(yè)的規(guī)則無窮無盡，變數(shù)不可盡述。所以，人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，無法實現(xiàn)內(nèi)部“自我學(xué)習(xí)”，只能通過不斷地收集、測量和總結(jié)各種外部的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，來進行自我提升，這勢必需要很長一段時間。所以，“人工智能+農(nóng)業(yè)”決不會像“人工智能+圍棋”那般橫空出世、一鳴驚人，它更需要厚積薄發(fā)、博觀約取。
第二道關(guān)卡是“數(shù)據(jù)關(guān)卡”。
人工智能之所以擁有“智能”，是建立在獲取海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上。但農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)可能是最缺乏、也最難獲得的。以開發(fā)一款A(yù)I食品檢測裝置為例，在培訓(xùn)這個檢測食品質(zhì)量的工具之前，必須為每一種新的食品創(chuàng)建數(shù)據(jù)。很多開發(fā)團隊都是日復(fù)一日地在客戶的加工車間中安營扎寨，甚至參與農(nóng)場采摘，試吃食物，以收集大量數(shù)據(jù)。
所以，想要實現(xiàn)“人工智能+農(nóng)業(yè)”的美好前景，必須要探索出一套“以數(shù)據(jù)描述農(nóng)業(yè)”的道路，這需要農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的方方面面、各個環(huán)節(jié)一起努力方能達成目標(biāo)。
第三道關(guān)卡是“成本關(guān)卡”。
任何新技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，都離不開成本問題。就目前的情況而言，建設(shè)“人工智能+農(nóng)業(yè)”系統(tǒng)的成本還是過高。我們之前說過，騰訊用人工智能的方式，實現(xiàn)了黃瓜增產(chǎn)4倍的“美好現(xiàn)實”，但是建設(shè)這樣一套系統(tǒng)的成本又是多少？靠增產(chǎn)的黃瓜啥時候能回本？恐怕這兩個問題的答案不容樂觀。當(dāng)然，任何產(chǎn)業(yè)隨著規(guī)模化的推進，成本都會大幅降低，我們不能用現(xiàn)在的成本去考量一個新生事物未來的價值，但是也不能無視成本現(xiàn)實而在技術(shù)的理想國度中狂歡。
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