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AI种植PK传统农人，拼多多撒网数字农业

AI种植PK传统农人，拼多多撒网数字农业
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Fulco与智多莓队队长程飚交流
在平均海拔2000米以上的云南昆明 ， 拼多多组了一个局：让4支AI队伍和4支顶尖农人队伍PK种草莓 ， 探讨AI农业的落地情况以及重要性 。
“AI就像是小护士 ， 可自行处理较轻的病情 ， 让专家处理疑难杂症 。 ”AI队伍智多莓队队长程飚用一句话概括了AI在种植环节的作用 ， 核心是辅助专家诊断草莓的长势情况 ， 还能协助种植户种植 ， 大大解放人力 ， 还可实现一体化控制 。 “以前专家只能管5亩地 ， 有了AI小助手 ， 就可以管理50亩甚至是500亩 。 ”
接下来的120余天 ， 8支队伍将用“农人经验”和“人工智能”对高原草莓进行“人机”种植竞赛 。 人与机器的面对面 ， 表面上是传统种植与AI种植的较量 ， 实则是老模式与新模式的融合 。 这场比赛的目的不是争高下、分胜负 ， 而是探索农产品标准化的数字解决方案 ， 为数字化农业促进增收减贫蹚路 。 说得更清楚一些 ， 农产品在电商上“卖得好”是基础要求 ， 如何“种得好”才是追根溯源的要求 。
电商企业的举措 ， 是想与当地产业相结合 ， 利用各项数字科技直接参与种植 ， 直接从源头实现农业标准化 ， 做成数字农业 。 尽管诸多尝试还在实验阶段 ， 但电商企业有志于提供生产技术并直接组织生产 ， 以重构生产链、供应链、销售端的决心已很明显 。 不过 ， 这意味着投入巨大 ， 想要弥补数字农业发展短板也非一朝一夕可完成 。
人工智能PK农人经验劳模与AI同台竞技
AI农业是什么？AI有什么作用？可以在第一届“多多农研科技大赛”决赛上找到答案 。 程飚解释称 ， AI核心作用是辅助专家诊断棚里的长势情况 ， 专家无需到现场 。 “AI就像是小护士 ， 棚里发生的任何病状 ， AI会先主动识别作出判断 ， 看是住院还是喝点白开水 。 ”有了AI这位小助理 ， 专家就能解放出来 ， 解决更为重要的疑难杂症 。
同时 ， AI还能辅助种植户管理大棚 ， 减少种植户对种植的干预 ， “因为 ， 种植户会对一些统一的种植标准不理解 ， 导致实际操作与规范出现差异 ， 会影响草莓的长势” 。 程飚强调 。 AI可以实现对草莓的一体化控制 ， 既能统一管理严控品质 ， 还能解放人力 。
同属于AI队伍的AiCU队相信AI种植草莓的实力 。 AiCU的队员、荷兰瓦赫宁根大学博士生闵钱希曦是云南人 ， 她希望和队伍成员一起探索 ， 将最前沿的技术在家乡落地 。 闵钱希曦认为 ， 下一代温室智能控制的模式 ， 将会是基于感知-传输-思考的决策模式 ， 通过双层算法单元让AI提供更优的解决办法 ， “人类的知识和经验 ， 可以和AI共存 ， 并且用更简单、更可持续的方法为每个人提供优质美味的蔬果” 。
实际上 ， AiCU队的草莓几天前才搬进国家高原云果产业园 ， 种草莓的人还远在荷兰并未到达比赛现场 。 不过 ， 这并不耽误他们让草莓健康成长 ， 因为他们会通过远程操作的形式参加比赛 ， 所有的数据和传输都是通过传感器和软件来获取 。
与AI队伍一棚之隔的是农人队伍 。 7月23日 ， 全国劳动模范纪荣喜早早起床 ， 收拾行囊从江苏镇江赶往云南昆明 。 与他一同赴约的还有圣野浆果富民队、艳九天巾帼队、神农小队的农人们 。 他们都是种植草莓的好手 ， 有着十余年的种植经验 ， 农家肥和铲子等农具是他们共同的“伙伴” 。 他们还有另外一个共同点：相信人工种植草莓更靠谱 。
来自艳九天巾帼队的孙郁晴 ， 正与队员一起忙着准备基质、肥料 ， 将云南省农业科学院育苗基地提供的几百株“章姬”草莓苗定植到种植槽中 。 从安徽农大植保专业交换到美国科罗拉多州州立大学学习两年后 ， 孙郁晴更倾向于继续学习农业经济学和计算机 。 她认为 ， 未来一定要把农业和AI结合起来 ， 至少要先全面数据化 。
“人被机器取代”为时尚早科技改变农业
人力与科技想要实现和平相处并达到协调配合的程度 ， 需要时间 ， 更需要耐心 。 毕竟 ， 种植户们需要在技术投入和产出间寻找到平衡 ， 也就是投资回报率是否称心 。 不过 ， 人机共生是殊途同归 。 程飚和传统农人队圣野浆果富民队马廷东促膝探讨时达成了共识：人工智能与农人经验说是比赛 ， 但其实就是交流经验 ， 目的是输出成熟技术 ， 做好数字农业 。
几年前 ， 马廷东曾在草莓种植上做过技术投入 ， 但因流量和感应器的成本过高 ， 最终放弃了大规模种植 。 “经验是农民口中的术语 ， 在人工智能中就是数据 。 ”马廷东说 ， “技术改变农业 ， 但也需要看成本和产出比 ， 不然很难落地 。 尤其是现在数据积累还不够 。 ”
马廷东毫不犹豫地认为“种草莓这事儿 ， 还是人更胜一筹” 。 在他看来 ， “就目前技术水准来看 ， 人工智能大规模取代农民尚需时间 。 人可以根据不同环境立马调整 ， 机器则未必 。 数据积累也需要更长时间 ， 并且智慧农业及设施农业的投资回报率并不高” 。 他判断 ， AI是农业的未来趋势 ， 但还有很远的路要走 。
AI种植PK传统农人，拼多多撒网数字农业
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参赛队伍所添加的图谱识别
CyberFarmer.HortiGraph队伍的代表林森坚信人和AI最终会达成共生：“当前的人工智能 ， 是大数据和深度学习为代表的弱人工智能 ， 更高级形式则是碳智能和人机混合智能 。 ”他说 ， 顶尖农人们所担心的“人被机器取代”问题并不存在 ， 未来人和AI一定是协同发展、人机共生的关系 。
纪荣喜进一步强调 ， 农业生产中的人工智能应用是必然趋势 。 他在镇江的实验大棚里 ， 也加装了补光、补温、温湿度传感器 ， 以及水肥一体化设备 。 “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 。 ”
在拼多多副总裁陈秋看来 ， 人类的知识和经验仍然在农业生产中扮演非常重要的角色 ， 但人工智能可以作为强有力的工具 ， 服务于人类的创造性工作 。
过往的成功案例实则证明了人工智能可在农业上大展身手 。 AiCU队在2018年曾进行过远程操作温室黄瓜的种植 ， 6个月里 ， 所有的成员没有一次进入温室进行实地操控 。 队员们用传感器获得环境和植物数据 ， 通过算法结合成本、资源、能量、劳动力得出一个最优的栽培决策 。 去年 ， 他们升级了算法 ， 栽培了樱桃和番茄；今年疫情期间 ， 他们又进行了远程自动化栽培 。
如此来看 ， 人工智能在种植环节的权重势必会不断提升 ， 人和AI协同发展或许比想象中来得快点 。
“卖得好”还要“种得好”探索数字农业
无论120天的比赛结果如何 ， 对于拼多多而言 ， 这都是一次全新的尝试 。
陈秋解释称 ， 这次比赛 ， 对于拼多多来说仅仅是一个起点 ， 希望全世界的好手们能够将新一代人工智能技术与农事生产结合 ， 为中国众多的农产品产业带和小农户提供一种更低成本、易于操作的数字农业生产管理方法 ， 增加公众对数字农业的关注 ， 帮助推动中国农业数字化 。 “我们在认真探讨农业流通生产数字化应用、农业人工智能这件事对中国农业生产的长远影响 。 ”
AI种植PK传统农人，拼多多撒网数字农业
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云南农业科学院花卉所研究员阮继伟现场讲解
【AI种植PK传统农人，拼多多撒网数字农业】拼多多作为本次为“人工智能BATTLE传统经验”组局的主办方 ， 并不是强调双方要分出胜负 ， 而是为了能普及科学种植方式 ， 让农民在源头就实现“种得好” 。 这次决赛中 ， 各支队伍种出的草莓 ， 将经历严格的评估：产量及品质、投入产出比、算法及种植策略的先进性等 。
“多多农研科技大赛”组委会负责人兰克介绍 ， 其中的关键 ， 在于利用能源及农资最少 ， 种出草莓品质最优 。
NJAI.莓队长、南京农业大学教授倪军就举例称 ， 利用多样性传感器及作物生长感知技术 ， 可以有效减少化肥、农药用量 ， 提升产量和品质 。 此前其团队已在大田粮食作物生产中的氮肥管理领域有成功经验 。 “采用新技术的种植策略 ， 肥料利用率可达到50%以上 。 ”倪军表示 ， 经过实地测算 ， 亩省水70%、省肥50%左右 ， 相当于每亩地节约了350元 ， 而且还能省下400元的劳动成本 。
这些全球青年科学家及国内顶尖农人的众多策略和思考 ， 对于主办方拼多多来说 ， 也是一次深远的探索 。 陈秋说 ， 拼多多从成立之初 ， 就不断努力让农产品通过“拼”模式大规模上行 ， 而在农产品“卖得好”基础上 ， 平台还希望帮助农民更加“种得好” 。
拼多多在探索数字农业的底层研发 ， 不售卖任何解决方案 ， 陈秋强调 ， “不赚农民的钱 ， 而是帮农民多赚钱” ， 这是核心立意 。 所以 ， 此次比赛让传统作业的方式与人工智能进行切磋 ， 目的就是通过脚踏实地的探索 ， 为上游众多的产业带和小农生产者提供更低成本的解决方案 ， 并投入资金和资源建设示范点 ， 跑通流程形成可复制经验 。
“比赛在于探索将国际最前沿的数字农业科技做本地化应用 ， 形成一套可复制、可推广的模式与经验 ， 并在中国各大农业产区落地 。 ”中国农业大学副校长龚元石说 ， 数字农业、智慧农业是农业发展的必然之路 ， 希望参赛选手能够为小农户对接新科技、走向大市场探索出一条新道路 。
120天后 ， 市场上出现的或许不仅仅是AI培育出的草莓 ， 还可能是中国农产品标准化探索的最新积累 。
北京商报采访人员赵述评


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