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　　生態(tài)種植 農(nóng)田被插上了“AI芯片”

　　自古以來，降水、病蟲、草害、土壤等因素對種植都有極大影響。以往為采集氣象數(shù)據(jù)，技術(shù)人員只能將天氣預(yù)報的筆記，還有通過土樣、水樣采集的土地養(yǎng)分、濕度等各種數(shù)據(jù)從各地農(nóng)場寄到相關(guān)農(nóng)業(yè)部門，再利用機器進行分析；傳統(tǒng)水稻田的巡田、除蟲、除草等也要靠人力完成……這些耗時、耗力的工作，隨著人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)高速發(fā)展，正在發(fā)生質(zhì)的改變。

　　如今，農(nóng)田被插上了“AI芯片”，在衛(wèi)星、無人機、物聯(lián)網(wǎng)等高科技手段的支持下，曾對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要影響的因素，逐漸演變成大屏幕上的可視數(shù)據(jù)，供人工智能技術(shù)團隊進行智能分析與預(yù)測。

　　在艾米人工智能農(nóng)業(yè)實驗室中，記者看到了AIRICE“農(nóng)田大腦”系統(tǒng)。在系統(tǒng)的大屏幕上實時展示不同區(qū)域試驗田中天氣、土壤、農(nóng)作物等各類數(shù)據(jù)。艾米人工智能農(nóng)業(yè)項目總監(jiān)桑強表示：“我們做的*步是把數(shù)據(jù)采集輸入至云端大數(shù)據(jù)后臺中，經(jīng)過一段時間累計，AI團隊會建立起各種算法模型，如病蟲害、降雨量、蒸發(fā)量、土壤濕度關(guān)系等，科學地計算預(yù)測農(nóng)田的產(chǎn)量、需肥量、放水量等。據(jù)悉，該實驗室團隊目前主要集中于水稻生態(tài)種植的現(xiàn)代化、智能化。所謂生態(tài)種植，與常規(guī)種植相比，它意味著避免除草劑、除蟲劑等化學農(nóng)藥、化肥使用，以保證種植出來的產(chǎn)品安全、沒有污染。”

　　然而，目前看到的大數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)只是整套“大腦”的*步。未來，這套系統(tǒng)還包含了智能感知、智能預(yù)警和智能行為。智能感知是指系統(tǒng)能夠?qū)ψ魑锏冗M行健康指數(shù)分析，而當“發(fā)現(xiàn)”病蟲草害時就會做出智能預(yù)警；再者，“大腦”可“控制”各種生產(chǎn)機械、智能設(shè)備，例如各種農(nóng)業(yè)機器人機進行田間作業(yè)。

　　在田間裝上傳感器 實現(xiàn)遠程感知

　　對于AI+農(nóng)業(yè)，實驗室團隊看來，現(xiàn)階段主要是解決了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)三大“痛點”。一是保持生態(tài)種植的質(zhì)量和產(chǎn)量。二是田間種植中人力問題，尤其讓80后、90后等年輕人愿意種田，培訓專業(yè)的懂得生態(tài)種植的人才。第三則是可復(fù)制種植標準，“單個農(nóng)場可以做得很好，那么一百個農(nóng)場呢？如何降低成本，特別是人力成本，并且快速復(fù)制和部署到全國各地。”

　　據(jù)了解，目前在艾米不同地區(qū)的試驗田中已基本實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)實時采集的環(huán)節(jié)。這些數(shù)據(jù)是如何實現(xiàn)遠程采集？利用大量的傳感器：例如位于從化的約300畝試驗田中安裝了26個傳感器。據(jù)團隊的技術(shù)專家表示，傳感器的多少是按照試驗田的面積決定，26個只是基礎(chǔ)，由于不同地區(qū)的地勢落差、土壤濕度、酸度、鹽分不一樣。假如是落差較大、濕度差別較大的區(qū)域，傳感器會布置得更密集。

　　以從化的農(nóng)場為例，氣象數(shù)據(jù)和土壤數(shù)據(jù)目前是每隔一小時采集*。采集后的數(shù)據(jù)會實時傳輸?shù)较到y(tǒng)的云端，進入農(nóng)田大腦的后臺進行存儲和處理，然后實時展示在大屏幕終端上。桑強表示，“預(yù)計今年初可在一個系統(tǒng)上看到多個農(nóng)場不同的數(shù)據(jù)，也就說，通過一個界面能實現(xiàn)管理，哪個農(nóng)場出現(xiàn)異常情況，系統(tǒng)就會預(yù)警。而農(nóng)場的種植者也可通過這一智能系統(tǒng)來監(jiān)控農(nóng)場的各種數(shù)據(jù)情況。”

　　根據(jù)去年印發(fā)的《廣東省新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（下稱《規(guī)劃》）中關(guān)于智慧農(nóng)業(yè)的應(yīng)用場景，重點是在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)園中大力推進“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧農(nóng)業(yè)，應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)，推動農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈改造升級。

　　機器人“入田”

　　視覺識別巡田、除草

　　縱觀全球，許多發(fā)達國家正大力投入智慧農(nóng)業(yè)的研發(fā)。日本在不同地區(qū)通過信息通信技術(shù)、機器人、智能溫室等新技術(shù)來打造智慧農(nóng)業(yè)。有些地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者在農(nóng)場的塑料大棚區(qū)，安裝了傳感器，它能夠監(jiān)測大棚內(nèi)的溫度、濕度、二氧化碳濃度等數(shù)值，再通過網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳到云端服務(wù)器存儲起來，不僅是電腦，手機也可以查看保存的數(shù)據(jù)。去年4月，日本富士通聯(lián)合九州大學共同研究如何利用AI技術(shù)來提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。研究人員在專用實驗場所“Smart House”中，利用九州大學植物體測量評定技術(shù)，并結(jié)合圖像處理技術(shù)，從相機拍攝的植株高度、植被葉量、植物莖部直徑等數(shù)據(jù)來了解植物生長繁殖狀況。

　　而農(nóng)業(yè)全球聞名的以色列，將農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)農(nóng)業(yè)與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)相結(jié)合，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)智能化。據(jù)悉，早前，當?shù)匾粍?chuàng)新團隊利用安裝在牛棚內(nèi)的多種傳感器采集數(shù)據(jù)，并通過軟件對數(shù)據(jù)進行分析，能實時了解奶牛的緊張情緒程度，從而通過不同手段為奶牛緩解情緒提高產(chǎn)量。另外，為了提高農(nóng)業(yè)的效率，還有以色列公司利用傳感器、遙感技術(shù)軟件等增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)量，提高農(nóng)作物生產(chǎn)利潤。

　　近年來，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及一些科技創(chuàng)新團隊，都在嘗試利用農(nóng)業(yè)無人機、智能灌溉、智能溫室、機器人等一系列物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能整合產(chǎn)業(yè)鏈、利用互聯(lián)網(wǎng)思維去改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)，發(fā)展智能農(nóng)業(yè)。去年4月，京東宣布將以無人機農(nóng)林植保服務(wù)為切入點，整合京東集團物流、金融、生鮮、大數(shù)據(jù)等能力，搭建智慧農(nóng)業(yè)共同體，同時打造*農(nóng)場品牌“京東農(nóng)場”。在去年11月，京東宣布進軍養(yǎng)豬和種菜市場，將通過整合“神農(nóng)大腦（AI）”、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、獨創(chuàng)養(yǎng)殖巡檢機器人、飼喂機器人、3D農(nóng)業(yè)攝像頭等高科技手段，實現(xiàn)整個養(yǎng)豬業(yè)的智能化、數(shù)字化和互聯(lián)網(wǎng)化。另外，阿里在去年正式發(fā)布了阿里云ET農(nóng)業(yè)“大腦”。百度則在2018世界大會上公布了AI遙感智能監(jiān)測病蟲害的*新成果，完成*科學用藥，農(nóng)藥使用量降低50%。

　　記者了解到，目前艾米實驗室團隊研發(fā)的田間機器人已進入室內(nèi)路障測試階段。據(jù)計劃，田間機器人1.0主要專注于田間“穿插行走”，2.0版本將利用智能視覺進行植株分析，3.0版本則可通過智能行為進行田間作業(yè)。這個機器人包含數(shù)個除草臂和攝像頭，“行走”速度約5公里/小時，工作時間能達到10小時/天、100畝地/天，“這相當于50~65個人的工作效率。”技術(shù)人員表示。利用機器人負擔巡田、除草等環(huán)節(jié)，不僅能節(jié)約人力成本，同時有望大面積實現(xiàn)零化學農(nóng)藥、零化肥、零除草劑的“生態(tài)種植”標準。這也是目前對農(nóng)業(yè)發(fā)展*的推動之一，“我們從化農(nóng)場改造后一兩年，白鷺就飛回來了，因為有它想吃的蟲。其實每種生物的存在，對整個生態(tài)都是有影響的。”艾米生態(tài)人工智能農(nóng)業(yè)實驗室董事長鄔茂超表示。

　　然而，正如針對不同行業(yè)領(lǐng)域的機器人所需的技術(shù)與性能有差異化，當前田間機器人的研發(fā)焦點在于“自主控制”。據(jù)悉，這方面要結(jié)合高精度的定位、傳感技術(shù)、圖像識別、*AI算法等。在“圖像識別小組”努力下，AI算法已能“辨別”到水稻、雜草、石頭等，在田里可自動“瞄準”雜草并除掉。而在缺少參照物的大片農(nóng)田中，機器人可通過“GPS+RTK定位+圖像路徑識別+避障系統(tǒng)”來“尋路”。

　　物聯(lián)網(wǎng)專家解釋，“田間機器人除了避障外，更重要的是要克服水稻田的實際環(huán)境，如田間的泥濘、水溝，對機器人與傳感器等機械設(shè)備都是一大考驗。”據(jù)預(yù)測，未來300畝田將布置1臺機器人系統(tǒng)。

　　據(jù)早前，華為X Labs發(fā)布的《聯(lián)網(wǎng)農(nóng)場 智慧農(nóng)業(yè)市場評估》白皮書指出，到2020年，智慧農(nóng)業(yè)的潛在市場規(guī)模有望由2015年的137億美元增長至268億美元。物聯(lián)網(wǎng)有望成為促進農(nóng)業(yè)提產(chǎn)、實現(xiàn)供需平衡的關(guān)鍵使能技術(shù)。

　　智能農(nóng)業(yè)處于“融合”階段

　　需大量數(shù)據(jù)積累

　　人工智能近年在工業(yè)、金融、醫(yī)療、教育、汽車等各個領(lǐng)域都很火熱，并且逐漸實現(xiàn)技術(shù)驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級階段。而在業(yè)界看來，我國智能農(nóng)業(yè)仍處于“早期融合”。

　　暨南大學管理學院副教授湯胤表示，“就目前我們調(diào)研的結(jié)果來說，人工智能+農(nóng)業(yè)仍處于比較早期的融合階段，一方面?zhèn)鹘y(tǒng)農(nóng)業(yè)耕作方式根深蒂固，但生產(chǎn)效率不高。這與人工智能的發(fā)展瓶頸有很大關(guān)系。”

　　“近年來，人工智能尤其在視覺方面的突破，以及物聯(lián)網(wǎng)的普及，使得智慧農(nóng)業(yè)成為可能”。具體來說，很多地區(qū)農(nóng)田逐漸推進物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的部署，這些設(shè)備的部署使農(nóng)田的變化可以被龐大的云端系統(tǒng)所數(shù)字化讀取，也就是“監(jiān)”，進而根據(jù)大數(shù)據(jù)搭建預(yù)測模型，這些模型可用于科學決策，也就是“控”。

　　“就我們觀察，絕大多數(shù)農(nóng)田目前仍然處在‘監(jiān)而不控’的階段，這其實是一種浪費。另外，通過，計算機視覺技術(shù)也開始應(yīng)用于農(nóng)田宏觀層面的把控，但在微觀層面，例如識別病蟲害仍然缺乏較為成功的案例。”湯胤表示。

　　據(jù)《規(guī)劃》指出，要突破農(nóng)業(yè)“大數(shù)據(jù)+知識圖譜”關(guān)鍵技術(shù)，建立一批單品大數(shù)據(jù)全產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)用模式，建立基于知識圖譜、自然語言語義識別、機器學習的農(nóng)技農(nóng)藝和災(zāi)害防控與應(yīng)急處理服務(wù)體系，有效支撐鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施。

　　據(jù)透露，今年1月，艾米生態(tài)實驗室將發(fā)布“生態(tài)水稻生長圖譜”大數(shù)據(jù)。當前，研究團隊已建立生態(tài)水稻圖譜數(shù)據(jù)中心，采集了百萬級的生態(tài)水稻數(shù)據(jù)，“未來，這套圖譜將成為人工智能算法的依據(jù)”。

　　盡管國內(nèi)人工智能視覺技術(shù)在近年突飛猛進，但是用于農(nóng)業(yè)中，仍有不少困難要克服。“人工智能視覺目前主要集中在人臉識別，不過在農(nóng)業(yè)，比如水稻田中，要識別的是水稻、病蟲草害的種類，這些在國內(nèi)目前尚未有足夠大量的數(shù)據(jù)給機器進行學習。”桑強如此表示，“如何訓練AI模型進行對稻苗和病蟲草害的識別，就只能靠一項項做數(shù)據(jù)采集，甚至自己養(yǎng)蟲子來拍攝。”

　　湯胤表示，智慧農(nóng)業(yè)現(xiàn)階段面臨的*困難反而不是技術(shù)層面上的問題，而是數(shù)據(jù)方面的積累。另一方面的困難，是人工智能人才荒，這方面人才本來就稀缺，如果農(nóng)業(yè)領(lǐng)域不能提供足夠的吸引力，就更難以吸引*的人才加盟。

　　記者觀察：

　　如今，越來越多不同領(lǐng)域的農(nóng)業(yè)，例如水稻、玉米、小麥等糧食生產(chǎn)，禽類魚類養(yǎng)殖、蔬菜水果種植、棉花作物種植等都裝上“智能芯片”，與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)“結(jié)合”，通過探索現(xiàn)代化、智能化的生產(chǎn)手段，從而提升產(chǎn)量、增加收益、降低各類成本，令整個生態(tài)環(huán)境變好。

　　然而，理想很豐滿，現(xiàn)實很骨感。畢竟，我國農(nóng)業(yè)發(fā)展多年，許多地區(qū)仍主要依靠人力，通過傳統(tǒng)的方式手段進行生產(chǎn)。據(jù)農(nóng)業(yè)專家表示，相對于智能賦能的其他行業(yè)，農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員技術(shù)素質(zhì)、農(nóng)業(yè)精益化生產(chǎn)水平等農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)較為薄弱。

　　另外，相比美國、日本、以色列等農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展得較早的國家，它們有更多技術(shù)與數(shù)據(jù)的積累，因此，在智能農(nóng)業(yè)的種植生產(chǎn)過程中，具有足夠研究數(shù)據(jù)和理論做支持，如知道怎樣控制農(nóng)作物的淋水量，從而實現(xiàn)增產(chǎn)。而在我國，如衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、無人機等已逐漸在各地“試水”。但目前無人機可能只是針對農(nóng)作物噴灑某種農(nóng)藥，但不會告訴你某類田、某類作物，在幾月份要噴什么藥，噴灑多少分量等。

　　“我國傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)種植，個性化很強，同樣是水稻，每家每戶種植的方式和技術(shù)都不同，如何形成一套智能化標準、生態(tài)標準，這也是我們亟須解決的問題。”鄔茂超說道。

　　然而，在面對智能農(nóng)業(yè)技術(shù)人才緊缺的問題上，正如湯胤教授所言，例如農(nóng)田“大腦”和田間機器人配合使用，有望使得一般農(nóng)戶家庭可以管理超過500畝農(nóng)田，大幅提高生產(chǎn)效率，大幅降低人力成本，減少田間作業(yè)強度。如果未來這個目標能夠?qū)崿F(xiàn)，意味著智慧農(nóng)業(yè)將成為新一代青年青睞的新工作新角色，有望改變我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的格局。

　　智能農(nóng)業(yè)的探索者們，希望利用這些采用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能技術(shù)的設(shè)備，令從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)變成一件具有“幸福感”的事情，讓越來越多的年輕人愿意去到田間、去到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)園區(qū)服務(wù)。

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