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百度AI種菜

    發表時間:2019-09-08 02:15

2018年,中國糧食產量超6.5億噸,蟬聯世界第一。同年,美國糧食產量超過5億噸,位居世界第二。從數據上看,我國人民手中的“飯碗”端得很穩。

但是事實真的如此樂觀嗎?

截至2018年年末,中國直接從事農業的人口在2到3億之間,人均負責的耕地面積不到10畝。而美國從事農業的人口不足600萬,卻管理著超過20億畝的耕地,平均每個人管理超過300畝的耕地!

1.

美國農業為何如此發達?

在2001年的電影《珍珠港》中,導演邁克爾·貝為觀眾展現了20世紀30年代美國的田園風貌——在那個年代,美國農民是開著飛機播撒農藥的。

機械化,是美國農業生產率如此之高的根本原因。美國是最先使用拖拉機、聯合收割機、播種機的國家之一。

圖片來源于網絡

在上世紀四十年代,美國就已經實現了糧食生產的全機械化。除美國外,荷蘭、德國和法國都在全球農業出口中名列前茅。這些歐洲國家的耕地面積并不大,卻依靠極高的農業效率成為了農業大國。

工業化并不會影響農業的發展,反而會給農業提供巨大的助力。科技進步,是農業增長的最強動力。相比之下,中國農業整體發展水平較低,在生產效率等方面還遠不如發達國家。

2.

雖然我國農業整體發展水平不足,但并不意味著我國不能“后發先至”,在農業領域探索最前沿的技術。

近幾年,以半導體技術見長的京東方公司,玩起了“跨界”,在北京大興區建立了一家四千多平米的“植物工廠”。這家植物工廠之所以叫“工廠”而不是“農場”,是因為里面所有的農作物都是工業化生產出來的。

京東方利用 LED 照明和無土栽培技術,希望能以工業化的方式生產農產品。植物工廠里的蔬菜被種植在營養液或生長基床上,完全脫離了土壤。

在耕地中的蔬菜,太陽落山后就無法繼續進行光合作用,而植物工廠里的 LED 燈彌補了這個空白,保證每顆蔬菜每天都能達到14個小時的最佳照射時間。

在這樣的照射下,原本在大棚里需要70-80天才能長成的生菜,在植物工廠里只需要30-40天就可以長成,而且完全不受季節影響。

除了光照優于自然條件外,植物工廠里的蔬菜在各方面都受到了最精細的“照料”。無論是溫度、濕度還是蟲害、肥料,所有的因素都會保持最優狀態。溫度濕度會自然調節,發現蟲害會第一時間殺滅,水肥密度始終保持適宜等等。

比于傳統耕地種植,植物工廠中的作物用水量只是耕地中同種作物的十分之一,畝產卻是耕地種植的五倍。目前,植物工廠每月可以生產超過八萬棵蔬菜,這些蔬菜無蟲害、無農藥殘留、營養價值高,被多家餐廳所青睞。

3.

李開,是京東方植物工廠的農業專家。工廠中作物的生長狀況,如何最佳化地施用水肥和農藥,都是來自于他的判斷。

在過去,李開最主要的工作之一是每天兩次的巡廠。四千多平米的廠區,數萬棵蔬菜,都需要他一步步地走,一棵棵地看。這讓他每天的微信步數都保持在三萬步以上。

“我每天的微信步數基本都是排在第一名的,能一邊工作一邊鍛煉身體也挺好的。”李開半開玩笑地說道,“這些工作雖然瑣碎,但卻非常有必要。每棵菜都像一個生命,照顧它們就像照顧小孩子一樣,它們的需求很多,水、溫度等都是有要求的,一不留神就活不了了。所以農業的生產管理想要精細化,需要付出很大的精力。”

如果只有通過更多的人力才能實現農業生產的精細化的話,那就意味著植物工廠的模式無法普及。農業專家的數量有限,如何將農業專家的知識和經驗快速地規模化復制,成為整個行業迫切的需求。

為了解決這個問題,京東方找到了百度大腦。

“在 AI 領域,我們非常認可百度的實力,所以,相信我們的合作也能給植物工廠帶來不一樣的改變。”據植物工廠的總經理秦清介紹,京東方植物工廠與百度大腦接觸后,很快達成了合作意向,并在雙方共同努力下,完成了技術落地,如今1.0版已經實現了針對某類水培蔬菜的智能種植。

比如,在京東方植物工廠育苗室,可以對蔬菜的長勢進行分析,比如蔬菜的枯萎識別、重量估計、蟲害識別等,都可運用百度的多模數據,對蔬菜進行逐棵識別。

而水培方案通過精調,還可實現對環境的控制,比如對溫濕度、光照、水肥濃度等進行控制。

在面對難以根治的蟲害問題時,雙方打造的蟲害預警引擎,通過蟲害樣本的數據采樣和識別訓練,建立預警模型,可以第一時間降低蟲害造成的損失。

就重量估計而言,百度大腦結合京東方植物工廠的智能排產、供應分析引擎等功能,通過對植物生長期的拍照,由機器進行數據收集和樣本學習,來判斷出準確的克重及數量。

李開興奮地給出了解釋:“以前我們憑經驗感知克重,偶爾會出現偏差,不能給客戶帶來完美的消費體驗,現在有了機器攝像頭識別以后,可以準確地將數據上傳到我們的管理系統上,然后告訴你哪里多少克了,到120克了,或者是100克了,這樣管理起來就更精準。”

支撐這些功能實現的,是百度大腦強大的深度學習、圖像識別等技術。由于機器自動識別的標準化與準確率優于人工,這也提升了蔬菜的品質和產量。

據了解,植物工廠引入 AI 技術后,初步估計產量提升了10%-15%;同時像種子、基質、營養液這類的生產資料的使用,也降低了10%-15%的用量。

由于對專業人才依賴的降低也解放了農業專家,其工作效率提高了3倍,預計一個專家從原來只能照看20畝地到目前能看60畝,甚至更多。

4.

當然,植物工廠的智能化的腳步遠未停止。

京東方植物工廠和百度大腦的合作仍在持續探索中,部分環節已經有了比較明確的發展方向,比如將依靠深度學習和克重識別模式結合全面的生長因子數據,對蔬菜生長進行狀態預測,以實現科學種植、提升品質。有了 AI 的幫助,普通的農民也可以像李開一樣,成為“真正”的農業專家!

目前,京東方植物工廠也在致力于將這項農業智能化整體解決方案向外輸出,而百度大腦的 AI 技術賦能無疑是至關重要的一環。

在 AI 技術的“加持”下,農業專家們的工作場景從田間地頭變成了辦公室,依靠著電腦就能控制龐大的農業基地;讓原本“靠天吃飯”的農業變得標準化、數字化;讓土地資源稀缺的地區也有了發展農業的可能;全國人民還可以從此吃上安全放心的蔬菜

隨著 AI 的不斷進步,未來我國的農業將不僅僅是機械化的,而會是數字化、智能化的,那一天離我們并不遙遠。

責任編輯:

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