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種瓜植稻,科技巨頭賦能田間地頭
2019-01-11 07:52:55 來源: 南方日報
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  日前,一則“華為與袁隆平合作培養水稻”的消息引發關注。1月8日,華為發布聲明稱,沒有任何從事水稻種植業務的計劃。不過,這并不意味著華為就與農業“絕緣”,華為表示,通過提供ICT技術(信息和通信技術)賦能土壤數字化,助力鹽堿地改良,推動以物聯網、大數據、移動互聯等為支撐的智慧農業發展。

  事實上,越來越多的科技企業深入到田間地頭。繼網易進軍養豬行業后,去年2月阿里云宣布將ET大腦來實現AI養豬、11月京東宣布推出了基于“豬臉識別”等AI技術的智能養殖方案,騰訊也透露了用AI技術種植黃瓜。

  與網易直接進軍農業不同,華為、騰訊、京東等公司并不直接參與農業種植,而是用技術賦能,助力農牧產業升級與發展,以達到降本增效的目標。借助科技,“靠天吃飯”的傳統農業正在悄然發生變化;農業+科技,這種最古老+最現代的組合,頗受人期待。

  華為:推動鹽堿地節水節肥

  此前,外界誤以為,華為將與袁隆平公司合作,直接進軍水稻種植。事實上,華為將利用自身擅長的ICT技術,推動智慧農業數字化轉型。

  在2018中國管理·全球論壇暨金蝶用戶大會上,華為輪值董事長胡厚崑就表示,全國共有15億畝鹽堿地,相當于國土面積的10%。能否從中改造出1億畝良田,種上一種耐鹽堿地水稻?袁隆平院士主導和推動了一個名叫“海水稻”的項目。鹽堿地改良的核心技術是“四維改造法”,華為參與其中,田間地頭立一個桿,桿上有現代化的小型氣象站、通信模塊,未來還將有高清的攝像頭。同時,地下、地表部署了各種各樣的傳感器。傳感器感知光、溫、堿度、生長態勢等信息,通過窄帶物聯網技術即時傳送至大數據中心,也就是智慧農業沃土云平臺上,然后通過人工智能和專家診斷系統,可以實現精準施肥與用藥、土壤質量監測、病蟲害防治以及自動測產,結果非常令人振奮:節水30%,節肥40%,糧食更綠色、更健康了,同時經濟收益提升20%。

  “在過去的一萬多年中,從早期的看天吃飯、到機械化、自動化規模生產,再到智能化的體系運作,農業經歷了四個關鍵時期。”胡厚崑說。事實上,農業只是華為技術賦能的一個小小的縮影,交通、制造、金融、公共服務等行業進行了廣泛的數字化轉型。

  騰訊:用AI遠程控制種黃瓜

  無獨有偶,同在深圳的另一家科技公司騰訊,也在悄然研究智慧農業。2018年3月,荷蘭著名的高等學府瓦赫寧根大學面向全球人工智能團隊,發起了一場線下真人實景大型農作物養成與模擬經營類挑戰賽——種黃瓜。

  它設定的挑戰目標是:在限定4個月時間內,在指定的無差別的溫室內,利用傳感器和攝像頭,獲取溫室氣候、作物發育情況等數據,加入自己的模型或機器學習算法,遠程控制作物生長。

  騰訊團隊種黃瓜最大的不同是,整個種植中幾乎沒有人工操作。像澆水,通風、光照、施肥和打頂決策這些工作,都是由人工智能AI自動收集環境數據,通過深度學習和計算,進行判斷和決策,再驅動溫室里的設備元件完成。

  通過建立的農業人工智能系統,它可以繼續學習,自動適應新的環境和條件變化,并作出決策和判斷。從一開始的種植密度、留莖比例,到后來的留葉、留果策略,以及在溫室中對光照、通風、溫度、濕度、水分等的控制,它通過自動學習,不斷計算如何在資源最優化的同時,最大程度地提升黃瓜的產量。

  團隊成員遠在中國,大多數時候只能通過監控攝像頭遠程觀測這間位于歐洲的溫室。在人工智能系統的精心照料下,4個月里,騰訊團隊的溫室累計收獲3496公斤黃瓜。

  農業在未來會遭遇來自環境、資源和人口增長的挑戰。這一次嘗試,驗證了人工智能可以成為人類應對這些挑戰的一種解決之道。

  技術輸出,有所為有所不為

  相比之下,以消費級無人機起步的大疆,幾年前就已切入農業領域。上個月,大疆農業發布全新旗艦植保無人飛機T16,該機1小時作業可達150畝,而上一次產品為90畝。

  越來越多的科技企業入局智慧農業。去年2月,阿里云宣布,通過ET大腦實現人工智能養豬,提高豬的存活率和產崽率,此外,可以對每棵果樹進行個性化管理,大大提高管理效率,預計可以幫助每畝地節省200元以上成本。

  京東則在去年年末推出了“神農大腦”,整套智能養殖計劃包括神農大腦(AI)、神農物聯網設備(IoT)、神農系統(SaaS)三大模塊,可實現“養豬智能化”,例如,養殖場可通過“刷臉”識別在養殖過程中根據每頭豬的狀態調配不同的飼料,豬舍內的溫度、濕度等也都完全由系統自動調節。

  和網易味央有很大不同,阿里和京東自己并不經營養豬場,而是通過技術輸出來幫助傳統養殖企業改造養殖模式。同時,對于阿里和京東這些具有電商基因的互聯網公司來說,利用科技改造農業除了能幫助傳統農業提高生產效率,也有利于通過自己的電商平臺和物流體系切入農產品市場,比如阿里的“農村淘寶”。

  目前,人工智能在農業領域的應用,仍然面臨很多技術難點。比如,如何把人工智能在某一個領域的學習能力有效地遷移到真實而又復雜多變的農業種植中去?如何將人類廣博的專業知識與人工智能結合?

  “當年輕的人工智能與古老的農業相碰撞時,會遇到諸多挑戰,如何預見和解決這些難題,需要耐心、創新,甚至是一些靈感。”騰訊方面表示。(記者 郜小平)

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【糾錯】 責任編輯: 陳夢瑤
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