行业互联网|AI 与劳模的交点：拼多多农研大赛释放的产业能量
AI作为技术助攻 ， 在2020的种种变局和多个产业中焕发出了许多新的应用空间 ， 也刷新了自己在普通人心目中的认知 ， 从挑战人类的"阿尔法狗"变成身边无处不在的便捷功能 。
当各行各业都盼着与AI产生更加紧密的关联之际 ， 国民经济不可或缺的基石——农业 ， 自然也不会缺席 。
最近 ， 拼多多就通过第一届"多多农研科技大赛" ， 将AI引入到了云南的草莓种植园中 。
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作为零售电商的生力军 ， 拼多多在流通销售层面对农产品销售的带动作用不言而喻 。 这次在生产端高举技术大旗 ， 又会带来哪些新的价值创生 ， 就很值得探讨了 。
我们就以此为契机 ， 聊聊AI与农业、零售与生产、机器与人工 ， 是如何在拼多多的黏合下融为一体的 。
从传统行业到数字产业 ，
"农业版"人机共生正当时
机器学习能够将感知和决策能力引入到现实之中 ， 来提升物理世界的整体效率 。 这是此次AI风潮能够真实起飞的核心原因 。
那么 ， 如何让AI与"经验为王"的农业生产融为一体？在很多人看来 ， 算法为王是第一波AI红利的根源 。 个性化推荐算法成就了千人千面的资讯平台 ， 出行资源匹配算法提高了人与车辆的连接效率 ， 人脸识别算法更是出现在了支付、交通、娱乐等生活当中 。
显然 ， 当下的中国并不缺乏优秀的算法 ， 那么横亘在农业数字化、智能化变革面前的首要障碍是什么呢？答案是优质的数据、合适的流程 。
【行业互联网|AI 与劳模的交点：拼多多农研大赛释放的产业能量】就如同三角形需要三条边来稳定形状一样 ， 智慧农业也需要集齐这三个要素来完善自身 。 通过与产业近距离接触的方式来收集高质量的数据 ， 了解垂直业务场景的逻辑与需求 ， 进而优化算法模型 ， 让AI得以真正解决农业生产流程中的种种复杂问题 。
在种植算法的基础上有效指导农业生产 ， 为模型提供符合不同地域、不同作物、不同作业方式的数据和流程 ， 打造适应当地种植环境的作物模型 ， 自然是必不可少的 。
那么问题来了 ， 这一切都需要农民群体与AI通力合作 。 如何让传统务农者感受AI、信任AI、渴望AI？靠农科站技术员们的谆谆科普 ， 靠科技大厂们的宣传横幅？
拼多多的选择是 ， 与中国农业大学联合搞一个"劳动比赛" ， 青年科学家利用人工智能 ， 人类劳模利用专业经验 ， 通过高原草莓"人机"种植竞赛 ， 切磋出适宜本土化推广的种植方法 。
未来几个月的时间里 ， 我们将在第一届"多多农研科技大赛"中 ， 看到四只参赛队伍将与来自中国草莓种植大县的顶尖农人高手 ， 进行一场技术对决 ， 将图像识别、图像分类、实时决策推理等深度学习能力带入到生产当中去 ， 通过双方的PK找到最有效的产业智能化方案 ， 看看机器学习能否让草莓更香甜、让种植效益最大化 。
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竞赛的好处是 ， 年轻人有动力下沉到田地间去释放技术的能力 ， 务农者有意愿主动触碰技术以提升战斗力 。 然后"劳模经验"与"人工智能"一碰撞 ， 也就探索出了更加本土化的数字农业解决方案 。
在机器智能与人类智能、前沿科技与传统劳作之间 ， 寻找到一个平衡的交点 ， 进而可以真正落地 。
AI以致用：
拼多多的技术场景穿透有何不同？
智能科技与传统农业之间的壁垒被打通 ， AI也如同草莓一样茁壮生长 。
作为大赛的发起者之一 ， 拼多多的技术路线 ， 无疑给了业界一个惊喜的创新 ， 那就是——用对战模式让AI落地 ， 推动农业智能化 。
首先 ， 从单向输出改为双向认知 。 不同于过去科技企业以服务方身份向农民群体输出实验室算法模型与解决方案的赋能模式 ， "多多农研科技大赛"没有预设结果 ， 而是在人机协作中让双方共同探索 ， 农业技术带头人可以在真实操作中感知AI带来的改变 ， 年轻人也能在实践中通过现实经验不断调整自己的理论框架 。
比如全国劳模纪荣喜就不无感慨地说："我60岁可能就不种草莓了 ， 将来谁来种？怎么种？这是个亟待解决的问题 ， 如果人工智能能学习到几十年的种植经验 ， 那是最好不过 。 "
这种双向认知上的变革也为智慧农业锻造了一只更具生命力的生力军 。
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其次 ， 从技术优先到人机协同 。 对战设计既没有神话AI的技术优势 ， 也没有忽视人类多年经验的重要性 ， 让AI与当地环境、专家经验等互通有无 ， 能够更准确地构建出能满足农事生产决策模型 ， 高效算法能够更准确地判断出何时施肥、何时降温 ， 相对应的产粮和品质提升效果如何 。
来自云南本土的"AI战队"智多莓队就通过15项环境参数、7项作物参数 ， 建立起一套草莓PCSE生长模型 ， 由AI自动作出种植策略判断 。 这些都是以往单纯依靠人工或机器判断所达不到的 。
最后 ， 从终端零售延伸到产业上游 。 作为基础产业 ， 农业的数字化升级的困难之处在于 ， 其涉及的产业链条更深、更广 。 一个看似简单的草莓种植 ， 也需要从认知、种苗、技术、设施、采购和市场等六大环节来整体做功 ， 才能看到显著"疗效" 。
在这种需求下 ， 作为国内最大的农产品上行平台拼多多 ， 从农产品的终端环节延展到上游生产端来释放自身的能量 ， 也是水到渠成的 。
为善则预 ， 佐雍得尝：
拼多多与农业的不解之缘
想必大家已经发现了 ， 对于拼多多来说 ， "多多农研科技大赛"不仅是一场比赛 ， 更是一块重要的产业拼图 。 它的出现 ， 让拼多多在农业领域的整体战略跃然纸上 。
如果我们将农产品产业链这个系统进行分解 ， 会发现拼多多的存在感已经流动在整个供应链体系当中 。
在终端层面 ， 拼多多6.28亿活跃买家成为中国农产品电商成交的基本盘 。 2019年 ， 拼多多上的农产品和农副产品成交额超过了1364亿元 ， 涉农活跃商家数量是58.6万家 ， 成为中国最大的农产品上行平台 。 推动农业电商的同时 ， 拼多多与千万农民群体也成为了"利益共同体" 。 想要让农民"卖得好" ， 让消费者"买得好" ， 向上游环节要效益就成了必须考虑的事 。
也正是围绕这个目标 ， 拼多多一方面完成了农产品流通链路的数字化 ， 一方面助力生产种植的数字化 ， 通过打造比赛、农产品电商研究、新农人培训等方面发力前端 ， 试图构建起一套生产数据、消费数据、流通链条等在内的数字农业中台 ， 帮助将前沿的智慧农业科技在生产当中实现落地应用 。
用拼多多副总裁陈秋的话来说就是 ， "前端技术进步的一小步 ， 有可能会重塑从生产到流通的全产业链条 。 "
让14亿人的新消费需求反哺农业 ， 拼多多的创新之举 ， 无疑为拉开智能农业的时代大幕 ， 交付了自己的独特价值 ， 也为AI缔造了更大的生长空间与可能性 。
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务实、落地 ， 是中国农业大学代表的学术界 ， 以及联合国粮食及农业组织等官方机构 ， 对第一届"多多农研科技大赛"的一致观感 。
可以说 ， 经过了数年的市场教育和基础设施准备工作 ， 如今的AI已经进入了一个关键的产业化节点 ， 将前沿技术的可能性转化为国计民生的真实价值 ， 成为各行各业的革新之火 。
而拼多多打造出一场实用、致用的产业智能化竞赛 ， 背后既有赛制本身对技术、经验、环境等不同要素的充分尊重与考量 ， 也离不开其自身不售卖解决方案、专注于数字农业底层研发的中立姿态 。
"不赚农民的钱 ， 而是帮农民多赚钱" ， 是拼多多的立意与目标 。 在这样更为单纯的愿景驱使下 ， 自然能够以农业核心利益为先导 ， 帮助技术与农民完成一次实打实的牵手 。
产业智能化有时极为复杂 ， 需要无数科技巨头与政府组织、产业从业者、工程师与开发者们苦苦追求 ， 才能取得一点进步；有时很简单 ， 就像这次大赛一样 ， 回到了科学的原点——AI和人工到底哪个好 ， 好在什么地方 ， 做个双盲试验就知道了 。
拼多多与农业的机缘 ， 或许也说明了一件事 ， AI产业化固然是一个规模庞大的市场机遇 ， 吸引了无数弄潮儿前来掘金 ， 但追风的同时 ， 只有怀揣一颗赤子之心 ， 坚定不移地与国家发展、社会福祉、民众需要站在一起 ， 才能真正"感时代之所需所急" ， 并交出最具智慧的答卷 。
一边帮助AI释放技术能量 ， 一边积极推进农业供应链升级 ， 连接起数字世界与传统世界的拼多多 ， 也站到了时代红利叠加的交点上 。
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