看了AI種草莓,我想回去當農民

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楊淨 發自 凹非寺

量子位 報導 | 公眾號 QbitAI

果然,AI種的草莓,確實沒有人工的甜。

看了AI種草莓,我想回去當農民 科技 第1張

今年7月,農業方面標簽最明顯的拼多多,發起首屆「多多農研科技大賽」,並打響第一屆草莓「人機大戰」

現在,5個月之後,結果出爐。

產量方面,AI大獲全勝,但甜度方面,還是人工領先。

如同起初網友關註的那樣:AI種的草莓,沒有靈魂。

但當真如此嗎?

首屆種草莓人機大戰結果

在這次比賽中,四支AI隊伍利用數字設備、AI遠程種植草莓。

與此對陣的,是四支傳統農人隊,他們則親臨比賽現場——雲南富民,依靠已有的種植經驗,與AI隊伍在草莓的產量、品質、投入產出比等指標上展開比拼。

看了AI種草莓,我想回去當農民 科技 第2張

最終,AI在產量、投入產出比上以高比分戰勝了人類。

具體來說,AI組的草莓產量平均值高於傳統農人組平均值196.32%

投入產出比平均值高出傳統農人組平均值75.51%

而在另一指標上——甜度,AI卻不及人類。

對此,大賽技術支持專家、雲南省農科院研究員阮繼偉解釋道,

AI組較好的水肥、溫度和空氣濕度控制促進了植株的快速生長和開花掛果,實現了較好的產量。投入產出比與產量正相幹,AI組較高的產量提升了投入產出比。

傳統組栽培基質含水量少,相較AI組,果實甜度更高。

AI組較好的水肥、溫度和空氣濕度控制促進了植株的快速生長和開花掛果,實現了較好的產量。投入產出比與產量正相幹,AI組較高的產量提升了投入產出比。

傳統組栽培基質含水量少,相較AI組,果實甜度更高。

不過,AI在甜度方面,當真不能跟人工匹敵嗎?

對此,AI代表們」不服」,而且也有農業AI領域的大牛,給出了原理說明。

AI種植不簡單

此次大會的全程參與者,中國農業大學資訊與電氣工程學院教授李道亮表示:

甜度控制是生物量和甜度平衡的問題,是要生物量,還是糖濃度?

甜度控制是生物量和甜度平衡的問題,是要生物量,還是糖濃度?

相較於產量、投入產出比分別的196.32%75.51%這種高比分差距,傳統農人組的果實甜度整體均值僅超AI組5.24%,也不算什麼了。

李道亮教授是中國農業大學資訊與電氣工程學院教授、國際資訊處理聯合會(IFIP)農業先進資訊處理專委會主席,可謂是國內農業資訊化領域權威,對AI變革農業這件事有發言權。

看了AI種草莓,我想回去當農民 科技 第3張

在他看來,這場比賽真正的難點,其實在於形成實時的、正確的決策。

每支隊伍的草莓AI種植管控系統,需要通過傳感器獲取外部環境、水肥等數據,再基於設定的草莓生長模型,向控制草莓生長的外部設備輸出決策。而這一過程是動態、實時的,貫穿整個草莓生長進程中的。

就拿此次大會獲得AI組冠軍的CyberFarmer·HortiGraph聯隊來說,一開始看到數據不對,就趕赴現場,結果發現是智能化溫室裡的設備出現了問題。

看了AI種草莓,我想回去當農民 科技 第4張

另一方面,根據不同的植物規律,其生長模型也不同。

來自荷蘭阿姆斯特丹的AiCU隊,是以他們的優勢——用來種植西紅柿的長效生長模型,運用到草莓身上,然後按照文獻中的指示調節對應的參數,結果長勢不好,葉子偏多,獲得季軍。

看了AI種草莓,我想回去當農民 科技 第5張

也就是說,通用模型不適合農作物。

李道亮教授舉了一個形象的例子。

每一種植物都有它天生的一些規律,種草莓和西紅柿之間的差距,並不能簡單遷移,每個物種有每個物種的規律。

每一種植物都有它天生的一些規律,種草莓和西紅柿之間的差距,並不能簡單遷移,每個物種有每個物種的規律。

此外,雖然這次大賽還沒有考察,但如果把另一些」要素」加入其中,結果也會不同。

比如微量元素的控制,就如植物中的鈣、鎂、硒,這是當前機器學習暫時還不能做到的,仍然需要栽培專家不斷調節肥料的含量,來看對植物的品質有什麼影響。

所以說,AI種植、AI農業,確實不簡單。

AI農業三個階段

當與其他產業一樣,AI與農業的結合,同樣來到了一個黃金時間點。

因為除了人的短板,技術問題已經很成熟。

「人如果沒有研究清楚的話,人工智慧也沒有辦法。但人工智慧,可以做到人不可能做到的精細水平。」李道亮教授如是說。

在李道亮教授看來,AI農業還可以分成三個階段,現階段只是初級人工智慧階段——遠程控制

就是人把模型建好,知識圖譜搭建好,傳感器記錄數據,人只需要觀察然後對他下指令。這次比賽就讓業內看到了AI種植的可行性、商業性。

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第二階段,是無人值守,或者盡可能少的人來支持。

第三階段,也是最高級的,它自己有自主學習、自主決策、自主識別、自主作業的能力。到時候,AI已經是一位有經驗的農民了。

除了技術層面,外部環境來看,數字農業經濟也很有前景。

兩方面來理解,一個是產業數字化,另一個是數字產業化

一個是利用現有的裝備(比如傳感器)、網路等數字化手段,提升農業效率,提高產量,產生經濟效益。

另一個則是,利用數字化技術、數據來掙錢的行業,比如拼多多上一些賣農產品的電商。

李道亮教授介紹道,當前產業數字化較為普遍一些,但整體來看規模都比較小。

而成立五年、電商平臺裡最「親農民」的拼多多,正在從數字產業化到產業數字化進行轉變,推進好康字農業變革。

經常使用拼多多的用戶相比很熟悉他們的運營模式——直接與各地的農戶合作,讓水果從田間地頭直接快遞到家門口,沒有中間商賺差價。

還時不時有百億補貼、農民豐收節……這樣的活動。

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光去年一年,農產品和農副產品的成交額就超過了1364億元,成為中國最大的農產品上行平臺,同比增速保持在100%以上。

拼多多副總裁陳秋曾表示:「拼多多起家於農業、立命於農業。」

而這次多多農研科技大賽,則是拼多多的新嘗試。

看了AI種草莓,我想回去當農民 科技 第8張

陳秋介紹:

通過建立一個長期的、規模化的競技平臺,通過全國‘頂尖農人’和世界‘人工智慧’的切磋與較量,來充分激發青年學者的想像力與創造力。

最終探索出一批適用於小農生產模式的、低成本、可復制的AI農業應用,並且通過將人工經驗數字化,來為農產區提供植物AI種植模型。

通過建立一個長期的、規模化的競技平臺,通過全國‘頂尖農人’和世界‘人工智慧’的切磋與較量,來充分激發青年學者的想像力與創造力。

最終探索出一批適用於小農生產模式的、低成本、可復制的AI農業應用,並且通過將人工經驗數字化,來為農產區提供植物AI種植模型。

因為它十足重要,卻又往往容易被忽略。作為最古老的產業,關係到每一個人的吃飯問題。

甚至不無誇大地說,搞好農業,和發射火箭一樣重要。

畢竟發射火箭的人也得吃飯,未來移民火星之後的首要問題也是種糧食和吃飯。

而且農業也有自身特點,依賴於時空條件,所謂的「看天吃飯」

加之我們國家的地理特點,在機械化工業革命裡,農業沒能展開手腳,難以普遍地實現現代化農業。

然而現在,在AI時代裡,有天時地利人和,是時候可以更加關註新技術在農業的應用了。

一方面,作為根本性產業,關係到14億人溫飽,關係到社會的長治久安,如果能夠更高效生產糧食蔬菜水果,功德無量。

另一方面,如此每一個人都息息相幹的產業,如果能夠更高效,社會效益和經濟效益,都能雙豐收。

區別於其他時候,現今數字農業經濟的技術條件,都已經展現在眼前,如果利用好時機, 也能縮小貧富差距,幫農助農。

看了AI種草莓,我想回去當農民 科技 第9張

在李道亮教授的研究中,利用技術手段幫助農業變革的人才,也開始有了新稱謂——「新農人」

他們不僅有技術手段,而且還切實回報家鄉,幫助農業農村變革,最後還享受著變革的成功,過著真正田園村歌式的現代生活。

說實話,可能要不了幾年,新農人就會成為時代新風尚,田園村歌式的生活,就會成為城市打工人仰慕的新場景。

最後,拼多多這樣的公司,在解決了農產品在線銷售難題後,又開始行動起來參與到農業的供給側改革中,並且通過種草莓這樣的比賽,讓人看到了AI等前沿技術變革農業的可能性和可行性。

相應的帶頭效應,或許也能讓更多懷抱社會責任和擔當的企業、技術人才加入其中。

AI的紅利,會真正在黑科技、工業產業之後,流向農業、農村和農民。

李道亮教授說:

AI農業可以打破時間和空間資源的分散。我們對農業的關註度和投入度,還有很多事情可以做。

AI農業可以打破時間和空間資源的分散。我們對農業的關註度和投入度,還有很多事情可以做。

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