把人工智能應(yīng)用在農(nóng)業(yè)會(huì)碰撞出怎樣的火花

     農(nóng)業(yè)是人類(lèi)賴以生存的根本，在三次產(chǎn)業(yè)中占據(jù)基礎(chǔ)性地位，對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的穩(wěn)定與發(fā)展至關(guān)重要。然而，隨著人口的快速增長(zhǎng)、耕地面積的逐步縮減以及城鎮(zhèn)化的加速推進(jìn)，農(nóng)業(yè)面臨的挑戰(zhàn)日益嚴(yán)峻。為應(yīng)對(duì)這種挑戰(zhàn)，國(guó)內(nèi)外都在探索通過(guò)信息技術(shù)來(lái)促進(jìn)農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效，其中以人工智能為基礎(chǔ)的智慧農(nóng)業(yè)新模式發(fā)展迅速，出現(xiàn)了很多典型案例，為農(nóng)業(yè)廣泛深度融合應(yīng)用人工智能提供了有益參考。

人工智能與農(nóng)業(yè)融合應(yīng)用的基本態(tài)勢(shì)

      農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)和服務(wù)領(lǐng)域存在很多痛點(diǎn)問(wèn)題，如生產(chǎn)方式較粗放、農(nóng)業(yè)服務(wù)不完善等。不少企業(yè)以產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)為導(dǎo)向，積極探索人工智能在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)中的融合創(chuàng)新，為解決農(nóng)業(yè)痛點(diǎn)問(wèn)題找到了新的突破點(diǎn)。

      在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，人工智能助力農(nóng)業(yè)生產(chǎn)精細(xì)化，從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效。在種植領(lǐng)域，企業(yè)利用人工智能對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)情況及環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供精準(zhǔn)指導(dǎo)。例如，Infosys、IBM Watson IoT和Sakata Seed Inc.在美國(guó)加利福尼亞兩塊田地上布置測(cè)試床，利用基于機(jī)器視覺(jué)的無(wú)人機(jī)、環(huán)境傳感器和土壤傳感器，全方位、立體化地采集植物高度、空氣濕度、土壤肥力等18種數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)上傳到Infosys信息平臺(tái)進(jìn)行大數(shù)據(jù)管理和人工智能技術(shù)分析，分析結(jié)果反饋至企業(yè)ERP系統(tǒng)、植物育種研發(fā)系統(tǒng)，以指導(dǎo)下一步生產(chǎn)和育種。在養(yǎng)殖領(lǐng)域，企業(yè)通過(guò)對(duì)畜禽多元化數(shù)據(jù)的采集與分析，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)養(yǎng)殖。例如，阿里云與四川特驅(qū)集團(tuán)、德康集團(tuán)合作推行智能養(yǎng)豬，豬場(chǎng)內(nèi)遍布與ET農(nóng)業(yè)大腦連接的攝像頭，自動(dòng)采集、分析豬的體型及運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，運(yùn)動(dòng)量不達(dá)標(biāo)的豬會(huì)被趕出室外繼續(xù)運(yùn)動(dòng)，以保證豬肉品質(zhì)；此外，利用ET農(nóng)業(yè)大腦、結(jié)合聲學(xué)特征及紅外線測(cè)溫技術(shù)，可通過(guò)豬的咳嗽、叫聲、體溫等數(shù)據(jù)判斷豬是否患病，及時(shí)預(yù)警疫情。


      在農(nóng)業(yè)服務(wù)中，人工智能可緩解信息不對(duì)稱(chēng)導(dǎo)致的農(nóng)產(chǎn)品供需失衡及農(nóng)業(yè)融資難等問(wèn)題。一方面，行業(yè)主管部門(mén)或企業(yè)運(yùn)用人工智能建立農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格走勢(shì)預(yù)測(cè)模型，指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體動(dòng)態(tài)調(diào)整產(chǎn)能，既可減少由于盲目生產(chǎn)導(dǎo)致的成本浪費(fèi)，也能提升消費(fèi)者滿意度。例如，IBM利用機(jī)器學(xué)習(xí)分析衛(wèi)星圖像、天氣、人口、土地等數(shù)據(jù)，對(duì)農(nóng)作物供需情況進(jìn)行預(yù)測(cè)；笛卡爾實(shí)驗(yàn)室使用基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，預(yù)測(cè)美國(guó)國(guó)內(nèi)的玉米產(chǎn)量，為農(nóng)民的生產(chǎn)決策提供參考。另一方面，金融機(jī)構(gòu)依托農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建立農(nóng)民征信體系，可提高對(duì)農(nóng)業(yè)金融的風(fēng)險(xiǎn)把控能力，增加農(nóng)民融資機(jī)會(huì)并降低融資成本。如，互聯(lián)網(wǎng)信用評(píng)估平臺(tái)閃銀和互聯(lián)網(wǎng)金融公司農(nóng)信寶開(kāi)發(fā)的“八戒分期”，通過(guò)線上采集超過(guò)300個(gè)維度的農(nóng)戶數(shù)據(jù)，在后臺(tái)利用人工智能模型進(jìn)行分析，可在數(shù)秒內(nèi)完成對(duì)生豬養(yǎng)殖戶的信用評(píng)分并反饋給審核人員，幫助金融機(jī)構(gòu)降低風(fēng)控成本和壞賬，也顯著降低了養(yǎng)殖戶融資成本。

      總體而言，人工智能在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和服務(wù)環(huán)節(jié)都涌現(xiàn)出了一些融合應(yīng)用的典型案例，為促進(jìn)農(nóng)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了新思路。但這些融合應(yīng)用目前主要處于探索和試點(diǎn)階段，融合模式仍需優(yōu)化完善，應(yīng)用范圍也有待逐步擴(kuò)大。

      我國(guó)人工智能與農(nóng)業(yè)領(lǐng)域深度融合面臨多重挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)在國(guó)外農(nóng)業(yè)領(lǐng)域已形成了相對(duì)成熟的融合模式和較大范圍的應(yīng)用。而我國(guó)雖然也出現(xiàn)了一些典型案例，但整體還處于起步階段，農(nóng)業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

      一：是農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施薄弱。人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的融合應(yīng)用對(duì)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)響應(yīng)和海量數(shù)據(jù)積累有較高要求。但我國(guó)村級(jí)信息化服務(wù)網(wǎng)絡(luò)不夠健全，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò)化水平還有待提升。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率為36.5%，僅為城鎮(zhèn)地區(qū)的一半。

      二：是智能化農(nóng)業(yè)設(shè)備供給水平不足。針對(duì)智能農(nóng)業(yè)設(shè)備的專(zhuān)用芯片較為缺乏，而通用芯片在環(huán)境較差的農(nóng)業(yè)現(xiàn)場(chǎng)非常容易發(fā)生損壞，進(jìn)而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)智能設(shè)施應(yīng)用受阻。同時(shí)，由于農(nóng)業(yè)場(chǎng)景復(fù)雜，農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人等設(shè)備在實(shí)際應(yīng)用中存在效率不高、靈活度不夠等問(wèn)題，智能化設(shè)備的性能還需要進(jìn)一步提升。

      三：是農(nóng)民應(yīng)用人工智能的意愿和能力不夠。一方面，智能化農(nóng)業(yè)設(shè)備的投資金額大、回收周期長(zhǎng)，導(dǎo)致農(nóng)民“不敢用”。另一方面，智能化農(nóng)業(yè)設(shè)備的操作方式與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)設(shè)備差別較大，農(nóng)民對(duì)智能化設(shè)備的操作能力不足，“不會(huì)用”也阻礙了農(nóng)業(yè)的智能化發(fā)展。

加快人工智能與農(nóng)業(yè)領(lǐng)域深度融合的建議

      針對(duì)人工智能與農(nóng)業(yè)深度融合面臨的挑戰(zhàn)，行業(yè)主管部門(mén)應(yīng)從基礎(chǔ)設(shè)施、技術(shù)供給、產(chǎn)業(yè)需求等多角度入手，全面促進(jìn)人工智能與農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的深度融合，探索現(xiàn)代農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的有效路徑。

      支撐能力方面，著力強(qiáng)化農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施及農(nóng)業(yè)信息服務(wù)平臺(tái)建設(shè)。一方面，進(jìn)一步加強(qiáng)農(nóng)村信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，擴(kuò)大寬帶和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍，提升網(wǎng)絡(luò)速率，為部署智能化農(nóng)業(yè)設(shè)施、采集農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)奠定良好基礎(chǔ)。另一方面，建立健全農(nóng)業(yè)信息服務(wù)平臺(tái)，提高農(nóng)產(chǎn)品供需、價(jià)格等信息的智能化預(yù)測(cè)水平，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策提供更多參考與指導(dǎo)。

      技術(shù)供給方面，持續(xù)提升農(nóng)業(yè)領(lǐng)域人工智能技術(shù)供給水平。一方面，應(yīng)加大對(duì)農(nóng)業(yè)專(zhuān)用芯片、傳感器等基礎(chǔ)零部件以及農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)、農(nóng)業(yè)機(jī)器人等智能化設(shè)備研發(fā)應(yīng)用的支持力度，提升智能化農(nóng)業(yè)設(shè)備供給能力和供給質(zhì)量。另一方面，應(yīng)著力培養(yǎng)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域融合解決方案提供商，催生農(nóng)業(yè)領(lǐng)域融合應(yīng)用人工智能的優(yōu)秀解決方案。

      產(chǎn)業(yè)需求方面，應(yīng)大力培養(yǎng)農(nóng)民應(yīng)用人工智能的意愿與能力。一方面，應(yīng)加強(qiáng)人工智能與農(nóng)業(yè)深度融合的宣傳工作，讓農(nóng)民充分認(rèn)識(shí)到應(yīng)用人工智能的長(zhǎng)期效益，調(diào)動(dòng)農(nóng)民開(kāi)展智慧農(nóng)業(yè)的積極性。另一方面，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)投資應(yīng)用農(nóng)業(yè)智能化設(shè)備的財(cái)政補(bǔ)貼，強(qiáng)化對(duì)農(nóng)民應(yīng)用智能化設(shè)施的培訓(xùn)工作，提高農(nóng)民開(kāi)展農(nóng)業(yè)智能化生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的能力。