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【行业追踪】人工智能“入侵”农业,未来将取代人类?为何在中国举步维艰?

2019-08-05来源:上海金融报
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,其在农业领域已发挥出巨大效能,让腾讯、阿里等资本方看到了变革的机会,为此斥资研发。人工智能为何极具吸引力?又为何在中国的应用举步维艰?未来借助这一强大工具,人们是否无需再干农业?本文为你一一道来……


人工智能可以做什么农活儿呢?

  

产前:育种选种、土壤分析


在产前阶段,深度人工神经网络(DNN)可利用物联网获取的数据,对灌溉用水进行分析和指导,并通过对土壤成分的检测分析,选择适宜种植的作物品种,合理施肥。


以蓝河科技为例,蓝河科技是一家致力于用人工智能技术来减少农药与化肥滥用的公司。其研发的机器人可以通过摄像头“看到”秧苗,在几毫秒之内识别出强壮的植物,给弱小的植物施肥。


通过对农作物市场周期需求的大数据分析和预测,也可指导作物种植品种选择,避免产销脱节引发价格剧烈波动,造成经济损失和农产品浪费。



另外,云计算、大数据分析和机器学习等技术,还可以帮助筛选和改良农作物基因,达到提升口味、增强抗虫性、增加产量的目的。


例如阿里用AI养猪。ET大脑为每头猪建立包括品种、年龄、体重、进食情况、运动强度、运动频次、运动轨迹等在内的多个维度的数据档案,通过数据分析来判断猪的健康度、进食度、料肉比等。在前期理论验证阶段,阿里云ET大脑提升母猪年生产能力达3头,而死淘率则降低了3%左右。


产中:病虫害管理、自动采收


在产中阶段,人工智能技术可用于监测环境数据和农作物生长情况。通过建立病虫草害特征分类数据库,并利用计算机视觉技术识别作物品种、病害程度和杂草生长情况,可实现智能预防和管理病虫草害,减少经济损失。不仅如此,这在一定程度上还可减少除草剂和杀虫剂的使用,提升农产品安全性,减轻环境影响。


针对传统农业“看天吃饭”的缺陷,利用机器学习技术处理卫星图像数据,可预测天气等环境变化对作物的影响,提前应对。


佳格天地,通过卫星和气象大数据收集、处理、分析和可视化系统,为农场提供种植面积测算、作物长势监测、生长周期估算、产量预估、自然灾害预测、病虫害预警等服务。


在采收环节,计算机视觉技术与机械臂或机器人结合,可实现24小时自动化采收,节省人力,降低成本。



从斯坦福研究所剥离出来的初创企业Abundant Robotics已开发出自主采摘水果的技术。利用视觉技术来探测棚架上水果的位置,然后利用真空系统将水果从树枝上拉下来。这家公司已经获得谷歌旗下风投机构Google Ventures的扶持。


此外,大数据处理和语音识别等技术可运用于农业智能专家系统中,为农业从业者提供专业咨询服务和指导,帮助解决生产中各种技术问题。


产后:品质检测、优化物流


在产后阶段,具有计算机视觉的机械臂可进行农产品售前品质检测、分类和包装等工作;用大数据分析市场行情,可帮助农产品电商运营,引导企业制定更灵活准确的销售策略;通过人工智能遗传算法和多目标路径优化数学模型,可对物流配送路径进行智能优化,完善生鲜农产品供应链等。

   

人工智能为何在中国“举步维艰”


缺少可用数据


AI应用需要大量数据来对算法进行恰当的训练。农业虽然有大量的空间数据,但大部分数据只能在每年的生长季节使用一次。因此,可能需要数年才能收集到某个字段或某个具有统计意义的数据。通常,收集的数据需要大量预处理后,才能放心用于AI算法训练。


种植、养殖端不标准


我国农业实施家庭联产承包责任制,土地零散家庭化,非集中规模化,这也导致我们种植和养殖端非常不标准,大小、品种、方式、环境等因素千差万别,这也决定了实施人工智能的难度。


有两类地区比较容易实施:一是种植规模化产区,比如我国东北地区小麦、玉米、大豆、土豆等集中连片的产区,二是品种集中化产区,比如烟台苹果、赣南脐橙、阿克苏香梨等。正因为规模和集中,才有实施的经济效益。


基础设施不健全


另外,我国幅员辽阔,不是所有的土地上都有网络信号,尤其是广大的农业用地。人工智能靠网络数据,没有网络自然无法正常收集数据,更谈不上数据分析和技术应用。

   

人工智能崛起,未来没人干农业?



在过去60年里,美国农民数量(占总人口1%)急剧减少。剩余的农民将继续在育种、农作物保护、自动化以及提高农业生产率等方面使用更先进的技术。


无论是从近期到中期乃至从长远来看,农业领域的AI将需要农民的积极参与才能取得成功。


AI将成为非常强大的工具,它可以帮助组织应对现代农业中日益增长的复杂性。农民将从人工智能(AI)等新兴技术中获益。


尽管面临诸多挑战,但我们有理由相信,人工智能在农业领域的大规模应用,终将有一天会成为普遍的现实。

来源:世界农化网、神农岛


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