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        專訪丨賽為智能人工智能研究院首席科學(xué)家汪玉冰:AI浪潮下的農(nóng)業(yè)改革

        時間:2018-11-19來源:互聯(lián)網(wǎng) 作者:編輯 點(diǎn)擊:
        在不少輿論抱怨著資本寒冬,風(fēng)口不再的時刻,我們似乎忽略了一個巨大的藍(lán)海市場—農(nóng)業(yè)。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)的快速發(fā)展,以科技為主導(dǎo)的規(guī)模化、精細(xì)化和智

        在不少輿論抱怨著資本寒冬,風(fēng)口不再的時刻,我們似乎忽略了一個巨大的藍(lán)海市場—農(nóng)業(yè)。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)的快速發(fā)展,以科技為主導(dǎo)的規(guī)模化、精細(xì)化和智能化是未來農(nóng)業(yè)科技的大趨勢。

        2018年11月16日,在高交會2018年人工智能領(lǐng)袖峰會上,賽為智能人工智能研究院首席科學(xué)家汪玉冰發(fā)表了主題為《AI浪潮下的農(nóng)業(yè)改革》演講,講述了農(nóng)業(yè)科技革命的發(fā)展歷程以及未來趨勢,最后闡述了賽為智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的兩個落地項目。

        汪玉冰長期圍繞傳感器與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè),在傳感器敏感機(jī)理、信息獲取及結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方面開展基礎(chǔ)理論和應(yīng)用研究。她在國內(nèi)外SCI/EI多個核心學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表了SCI論文十余篇,授權(quán)發(fā)明專利十余項,并主持了多門科研項目。

        會后,專訪了汪玉冰,從產(chǎn)業(yè)發(fā)展、人工智能、農(nóng)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等方面探討了農(nóng)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀與未來。

        農(nóng)業(yè)4.0與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)

        土地也會‘過勞死’。人們不斷從土地索取,然后注入各種‘營養(yǎng)’,還使用大量防治病蟲害的農(nóng)藥,土地的功能被破壞。過度使用和地力透支是我國的土地環(huán)境現(xiàn)狀。

        -中國工程院院士孟偉

        2013年,德國政府正式提出了“工業(yè)4.0”的概念,明確了信息化在工業(yè)化中的重要作用。時隔兩年,以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)、云計算技術(shù)為支撐和手段的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)形態(tài)——農(nóng)業(yè)4.0也隨著提出。

        農(nóng)業(yè)4.0是繼1.0的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)、2.0的機(jī)械化農(nóng)業(yè)、3.0的信息化農(nóng)業(yè)之后進(jìn)步到智能化的更高階段。《黨的十九大報告》曾重點(diǎn)指出,農(nóng)業(yè)4.0是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的制高點(diǎn),是未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的根本方向。

        汪玉冰告訴,從以人力農(nóng)業(yè)1.0(以人力、畜力使用為主要特征)、農(nóng)業(yè)2.0(以農(nóng)業(yè)機(jī)械化為主要特征)、農(nóng)業(yè)3.0(以單項信息技術(shù)應(yīng)用為主要特征)再到農(nóng)業(yè)4.0(以信息技術(shù)集成化、業(yè)務(wù)應(yīng)用全程化、生產(chǎn)設(shè)備在線化為主要特征)的過程中,中國正處于從農(nóng)業(yè)3.0邁向農(nóng)業(yè)4.0的過渡階段。

        農(nóng)業(yè)4.0的提出,同時讓能夠承載現(xiàn)代農(nóng)業(yè)飛速發(fā)展的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè),再次成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。據(jù)市場研究公司Research and Markets發(fā)布的《2020年全球精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)市場預(yù)測》報告顯示,全球精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)市場預(yù)計將以11.7%的年復(fù)合增長率從2015年的27.6億美元增至2020年的48億美元。

        精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是指根據(jù)特定地理空間位置特性,對生產(chǎn)和農(nóng)耕作業(yè)進(jìn)行精細(xì)化調(diào)整,做到精準(zhǔn)控制灌溉、施肥、除草等生產(chǎn)輸入,達(dá)到高產(chǎn)、低耗、減排、生態(tài)友好的農(nóng)耕水平。它涉及了農(nóng)業(yè)傳感器與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、動植物生命與環(huán)境信息感知技術(shù)、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)、農(nóng)業(yè)機(jī)器人智能識別與控制技術(shù)、農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)作業(yè)技術(shù)與裝備等。此外,它包括了信息采集-信息解碼-投入優(yōu)化-田間實(shí)踐的良性循環(huán),其中信息和數(shù)據(jù)是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)最核心部分。

        美國和以色列是使用精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)較早的國家,目前已經(jīng)在該方面取得了一定的進(jìn)步。

        美國的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)以規(guī)模化著稱,全國約有200多萬個農(nóng)場,其中有60%-70%采用了精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)。此外,美國還有專業(yè)的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)服務(wù)公司,為農(nóng)場提供精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)設(shè)備與服務(wù)。美國農(nóng)業(yè)部還與太空署合作,利用遙感衛(wèi)星探測土壤和作物信息。

        以色列則擁有發(fā)達(dá)的溫室技術(shù)與節(jié)水灌溉系統(tǒng)。其中,以色列的溫室技術(shù)從20世紀(jì)70年代至今,已經(jīng)完全實(shí)現(xiàn)了智能化與自動化。一個溫室大約4000㎡,從播種開始到收獲,全過程電腦控制,基本上不需要人力,而將滴灌技術(shù)引入溫室系統(tǒng),進(jìn)一步提高了花卉、蔬菜等農(nóng)作物的產(chǎn)量。

        事實(shí)上,中國早在20世紀(jì)90年代,就開始了精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的應(yīng)用研究,先后在北京、上海、新疆、黑龍江等13個地方實(shí)現(xiàn)了大面積應(yīng)用。但是與國外相比,國內(nèi)推進(jìn)農(nóng)業(yè)4.0顯然會更困難一點(diǎn)。汪玉冰表示,中國的農(nóng)業(yè)發(fā)展還需要借鑒國外經(jīng)驗(yàn)。

        AI賦能農(nóng)業(yè),數(shù)據(jù)必不可少

        人工智能的發(fā)展依靠數(shù)據(jù)的支持,農(nóng)業(yè)若想完全實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè),需要首先實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)數(shù)字化,完成農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)布局。

        在峰會現(xiàn)場,汪玉冰表示,農(nóng)業(yè)的數(shù)據(jù)收集目前還是一件比較困難的事情。賽為智能其中一個項目是采用深度學(xué)習(xí)的方法,針對不同的田間環(huán)境和土壤類型,進(jìn)行農(nóng)田施肥模型的構(gòu)建。該項目已經(jīng)收集一百余個土壤樣本相關(guān)數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)結(jié)果相關(guān)系數(shù)能達(dá)到93%。

        事實(shí)上,國內(nèi)外大部分公司都是利用傳感器、衛(wèi)星遙感或者無人機(jī)航拍進(jìn)行農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的收集工作,通常收集的數(shù)據(jù)主要有土地土壤數(shù)據(jù)、農(nóng)作物生長數(shù)據(jù)、天氣氣候數(shù)以及病蟲害數(shù)據(jù)等,賽為也不例外。

        在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域,國內(nèi)主要有佳格天地、珈和科技、大氣候農(nóng)業(yè)等企業(yè),三者致力于建立農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)平臺。聯(lián)想佳沃集團(tuán)則意圖打造農(nóng)業(yè)產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后全方位的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)服務(wù)生態(tài)圈。前幾日,華為攜手鹽堿地稻作改良研究所發(fā)布了農(nóng)業(yè)沃土云平臺,旨在利用信息技術(shù)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進(jìn)行定時定量管理,根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品的生長情況合理分配資源。

        在國外,也已經(jīng)有不少企業(yè)瞄準(zhǔn)大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)管理的應(yīng)用。如孟山都近兩年分別以2.5億美元收購Precision Planting公司,9.3億美元并購Climate Corporation公司。Climate Corporation公司成立于2016年,主要利用衛(wèi)星進(jìn)行天氣數(shù)據(jù)的收集并對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,為農(nóng)民提供意外保險服務(wù)。

        汪玉冰表示,大數(shù)據(jù)思維的背后,其實(shí)是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)從“靠經(jīng)驗(yàn)”走向“靠數(shù)據(jù)”、從粗放走向精準(zhǔn)的變革。

        我國的農(nóng)業(yè)發(fā)展正處于爬坡過坎的關(guān)鍵期。當(dāng)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)獲取變得相對容易后,人工智能的技術(shù)也將逐漸滲透到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,智慧農(nóng)業(yè)企業(yè)以及該行業(yè)未來發(fā)展?jié)摿薮蟆?/p>

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