AI能干什么？

它能與人類(lèi)交流，能幫助人類(lèi)識(shí)別并抓捕嫌疑犯，也能夠協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行診斷……不知不覺(jué)間，AI已經(jīng)深度滲透人類(lèi)的生活，幫助教育、安防、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能化升級(jí)。

然而，在AI向著人類(lèi)生活全面進(jìn)軍的時(shí)候，依然有著“滄海遺珠”般的存在，比如農(nóng)業(yè)。

農(nóng)業(yè)已成AI的“試驗(yàn)田”，它需要AI

AI與農(nóng)業(yè)之間存在一種“互利互需”的關(guān)系。

于農(nóng)業(yè)而言，AI的加入能夠幫助其解決勞動(dòng)力短缺、工作效率低等問(wèn)題。這其中，以植保無(wú)人機(jī)最具代表性。

某農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)運(yùn)營(yíng)商表示，一架載重10公斤的植保無(wú)人機(jī)，作業(yè)面積為8－12畝，每日作業(yè)面積可高達(dá)200－300畝。若是人為噴灑，人均速度最快1畝／小時(shí)，一臺(tái)植保無(wú)人機(jī)的工作量相當(dāng)于數(shù)十個(gè)人。

所需人工少、工作效率高……這種自動(dòng)化、智能化的操作，很適合當(dāng)下的農(nóng)業(yè)。

“有很多過(guò)去的小農(nóng)田變成了大片農(nóng)田，這意味著機(jī)械作業(yè)越來(lái)越有優(yōu)勢(shì)。由人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的農(nóng)業(yè)，將會(huì)幫助減輕農(nóng)民的勞動(dòng)強(qiáng)度，同時(shí)也使整個(gè)作業(yè)過(guò)程更加環(huán)保�！彼固垢４髮W(xué)計(jì)算機(jī)系客座教授、原百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)表示。

就在今年7月底，其所創(chuàng)立的AI公司Landing．a(chǎn)i與中聯(lián)重科簽署了戰(zhàn)略合作協(xié)議，雙方將在智慧農(nóng)機(jī)等方面進(jìn)行技術(shù)研發(fā)與合作。在吳恩達(dá)看來(lái)，用AI改造農(nóng)業(yè)會(huì)讓農(nóng)民的工作更有效。

眼下，農(nóng)業(yè)已經(jīng)對(duì)AI有所需求，反之，于AI而言，農(nóng)業(yè)則是一塊“試驗(yàn)田”，也是一個(gè)大有可為的應(yīng)用場(chǎng)景。

依舊以植保無(wú)人機(jī)為例，當(dāng)無(wú)人機(jī)尋求B端應(yīng)用的時(shí)候，存在需求、風(fēng)險(xiǎn)性較小的農(nóng)業(yè)就成為了第一批“試驗(yàn)田”。2013年，無(wú)人機(jī)還處于“萌芽期”，所謂的植保無(wú)人機(jī)也才只有100架的保有量。彼時(shí)，從事噴灑作業(yè)的無(wú)人機(jī)就已經(jīng)在農(nóng)業(yè)中展示拳腳，并磨練、提升有關(guān)技術(shù)。

現(xiàn)如今，植保無(wú)人機(jī)在噴灑作業(yè)中的操作愈發(fā)成熟穩(wěn)練，且保有量也翻了不止百倍。有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，至2025年，國(guó)內(nèi)無(wú)人機(jī)市場(chǎng)總規(guī)模將達(dá)到750億，而農(nóng)業(yè)植保無(wú)人機(jī)就占去了200億的份額。

可以說(shuō)，植保無(wú)人機(jī)代表了“AI＋農(nóng)業(yè)”的一個(gè)縮影。在農(nóng)業(yè)這一場(chǎng)景下，植保無(wú)人機(jī)所搭載的AI技術(shù)得到了提升，并實(shí)現(xiàn)了自己的價(jià)值。

這之外，不同于已經(jīng)半只腳踏入成熟期的植保無(wú)人機(jī)，自動(dòng)駕駛農(nóng)機(jī)、采摘機(jī)器人、農(nóng)作物物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控……更多的“AI＋農(nóng)業(yè)”應(yīng)用正處于不同階段的發(fā)展期或是萌芽期。這也意味著，“AI＋農(nóng)業(yè)”的成長(zhǎng)空間還有很多。

農(nóng)業(yè)需要AI，但是農(nóng)民“不信任”AI

調(diào)查機(jī)構(gòu)MarketsandMarkets的報(bào)告顯示，全球智慧農(nóng)業(yè)市場(chǎng)在2017年達(dá)到了67億美元，預(yù)計(jì)將在2018年達(dá)到75．3億美元，到2023年則是135億美元，預(yù)測(cè)年復(fù)合增長(zhǎng)率為12．39％。其中，2016年人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)市場(chǎng)的價(jià)值為4．322億美元，預(yù)計(jì)這一數(shù)值到2025年將變?yōu)?6．285億美元，預(yù)測(cè)復(fù)合年增長(zhǎng)率為22．5％。

依照數(shù)據(jù)來(lái)看，“AI＋農(nóng)業(yè)”大有可為。然而，從眼下的情況來(lái)看，農(nóng)民有時(shí)候并不“信任”AI，以致于不去用AI。

在許多人看來(lái)，諸如植保無(wú)人機(jī)這類(lèi)自動(dòng)化工具不能夠取得他們的“信任”。換一種說(shuō)法，AI＋農(nóng)業(yè)的軟硬件應(yīng)用對(duì)于他們而言是“陌生”的，而有時(shí)候，最終成效也難以保證。

目前，人們較為熟知的“AI＋農(nóng)業(yè)”產(chǎn)品為植保無(wú)人機(jī)，但截至今年6月，其普及率不足10％。這背后的原因有許多，包括飛手短缺、缺乏行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)以致于植保效果難以有效評(píng)估等等。

植保無(wú)人機(jī)之外，“AI＋農(nóng)業(yè)”的軟硬件應(yīng)用還包括自動(dòng)駕駛農(nóng)機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控、采摘機(jī)器人等等。不可否認(rèn)，一旦這些技術(shù)或產(chǎn)品被投入使用，它們將能夠帶來(lái)極大的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。屆時(shí)，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)，農(nóng)作物將能夠朝著最佳狀態(tài)的方向生長(zhǎng)，而通過(guò)自動(dòng)駕駛農(nóng)機(jī)、采摘機(jī)器人等等，人力成本也將大大降低。

然而，這些還只是“未來(lái)”。

在現(xiàn)實(shí)情況中，這些應(yīng)用有的還處于實(shí)驗(yàn)室中，有的才堪堪起步，比之植保無(wú)人機(jī)更讓農(nóng)民覺(jué)得“陌生”。

此外，在具體的實(shí)施上，它們也正面臨一些難題。以物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控為例，農(nóng)作物生病前兆是什么？怎樣才是最佳生長(zhǎng)環(huán)境？它的標(biāo)準(zhǔn)是什么？什么時(shí)候才是最佳收獲時(shí)間？AI系統(tǒng)判斷這些問(wèn)題都需要大量數(shù)據(jù)的支撐，然而這方面卻是相對(duì)缺失的，需要人們將以往棄之一旁的數(shù)據(jù)重新“撿起來(lái)”，建立一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，以此去進(jìn)行訓(xùn)練。另外，在某些地區(qū)，物聯(lián)網(wǎng)所依賴(lài)的網(wǎng)絡(luò)信號(hào)連接的穩(wěn)定性也是一個(gè)問(wèn)題。

再看采摘機(jī)器人，用某業(yè)內(nèi)人士的話來(lái)說(shuō)，這方面的技術(shù)并不純熟，尤其是在力度掌控和工作效率方面，眼下并不如人工采摘更好。而在現(xiàn)實(shí)中也的確如此，雖然時(shí)有出現(xiàn)采摘機(jī)器人的最新動(dòng)態(tài)，但多數(shù)時(shí)候只是有關(guān)公司、高校取得新進(jìn)展，在具體的商業(yè)落地方面還不具備可行性。

最后

眼下看來(lái)，AI＋農(nóng)業(yè)的確具有發(fā)展前景，且植保無(wú)人機(jī)也打了一個(gè)較好的“開(kāi)頭”。但是，農(nóng)民不“信任”AI、不采用AI也是一種較為普遍的現(xiàn)實(shí)。

依據(jù)目前的情況，在實(shí)施操作上，AI在農(nóng)業(yè)上主要有兩大主流方向，一類(lèi)是物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控，一類(lèi)是規(guī)模性、非精細(xì)型農(nóng)作業(yè)，比如自動(dòng)駕駛農(nóng)機(jī)、植保無(wú)人機(jī)等等。

而在模式上，前者較為適合針對(duì)性的系統(tǒng)部署，后者多將采用租賃式，由一個(gè)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行運(yùn)營(yíng)，面向農(nóng)民提供服務(wù)，如同現(xiàn)在植保無(wú)人機(jī)的服務(wù)模式。至于采摘等精細(xì)類(lèi)操作，在技術(shù)等方面還需要多加磨合磨合。