農(nóng)業(yè)人工智能的應(yīng)用和思考

文/羅錫文 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)

習(xí)近平總書記在“人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢”第九次集體學(xué)習(xí)會議上指出，“人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，加快發(fā)展新一代人工智能是事關(guān)我國能否抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革機遇的戰(zhàn)略問題”，“要加強基礎(chǔ)理論研究，支持科學(xué)家勇闖人工智能科技前沿‘無人區(qū)’，努力在人工智能發(fā)展方向和理論、方法、工具、系統(tǒng)等方面取得變革性、顛覆性突破，確保我國在人工智能這個重要領(lǐng)域的理論研究走在前面、關(guān)鍵核心技術(shù)占領(lǐng)制高點”，“要主攻關(guān)鍵核心技術(shù)，以問題為導(dǎo)向，全面增強人工智能科技創(chuàng)新能力，加快建立新一代人工智能關(guān)鍵共性技術(shù)體系，在短板上抓緊布局，確保人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)牢牢掌握在自己手里”。

人工智能是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。自1956年在達特茅斯會議上第一次被正式提出后經(jīng)歷了三個發(fā)展階段，包括人工智能起步期（1950s-1980s）、專家系統(tǒng)推廣期（1980s-1990s）和深度學(xué)習(xí)期（2006s-至今）。

人工智能的研究領(lǐng)域包括：機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。新一代人工智能（AI2.0）的關(guān)鍵共性技術(shù)包括：知識計算引擎與知識服務(wù)、跨媒體分析推理、群體智能、混合增強智能、自主無人系統(tǒng)、虛擬現(xiàn)實、智能計算芯片與系統(tǒng)、自然語言處理 。

我國政府高度重視人工智能發(fā)展，相繼出臺了十多個關(guān)于發(fā)展人工智能的規(guī)劃，截止到2018年8月，全國已有一半以上省份發(fā)布了新一代人工智能專項規(guī)劃。

農(nóng)業(yè)人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀

早在上個世紀(jì)人工智能技術(shù)便開始了在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的探索，但由于當(dāng)時技術(shù)水平有限，并未帶來太多實質(zhì)性的進展。進入21世紀(jì)后，人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域所發(fā)揮出的巨大效能，讓農(nóng)業(yè)看到了新的變革的機會。

人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，主要是集成應(yīng)用計算機與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、3S技術(shù)、無線通信技術(shù)、音視頻技術(shù)及專家智慧，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可視化遠程診斷、遠程預(yù)警和遠程控制等智能管理。

人工智能技術(shù)最初應(yīng)用于耕作、播種、栽培等方面的專家系統(tǒng)。

隨著物聯(lián)網(wǎng)和智能控制技術(shù)的應(yīng)用，出現(xiàn)了采摘智能機器人、智能探測土壤、探測病蟲害、氣候災(zāi)難預(yù)警等智能識別系統(tǒng)。將人工智能識別技術(shù)與智能機器人技術(shù)相結(jié)合，可廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)的耕整、種植、采摘等環(huán)節(jié)，極大提升勞動生產(chǎn)率、土地產(chǎn)出率和資源利用率。

以種植業(yè)為例，可以在種子檢測、智能種植、作物監(jiān)控、土壤灌溉等方面發(fā)揮作用。

種子是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最重要的生產(chǎn)資料之一，種子質(zhì)量直接關(guān)系到作物產(chǎn)量。種子的純度和安全性檢測，是提升農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的重要手段。因此，利用圖像分析技術(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等非破壞性的方法對種子進行準(zhǔn)確的評估，對提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量起到了很好的保障作用。

農(nóng)情信息采集機器人

在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)中，需要耗費大量的人力、物力。搭載人工智能技術(shù)的機器人將有助于緩解農(nóng)民的負擔(dān)，大大降低土地對勞動力的需求量。例如在種植、管理、采摘、分揀等環(huán)節(jié)都可以通過智能機器人來完成，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)種植的智能化與自動化。

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的很多方面，大部分的工作是通過對農(nóng)作物外觀的判斷進行的，例如農(nóng)作物的生長狀態(tài)、病蟲害監(jiān)測以及雜草辨別等等。在過去，這些工作是通過人的肉眼去觀察，但是這存在著不少問題，比如農(nóng)民并不能保證根據(jù)經(jīng)驗做出的判斷是完全正確的，而且，由于沒有專業(yè)人士及時到現(xiàn)場診斷，可能會使農(nóng)作物病情延誤或加重。人工智能技術(shù)可在農(nóng)作物檢測中提供強大的技術(shù)的支持，通過機器人視覺技術(shù)，模擬人類的視覺功能，從客觀事物的圖像中獲取信息并處理和分析。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備機器學(xué)習(xí)能力，能夠根據(jù)檢測得到的氣候指數(shù)和當(dāng)?shù)氐乃臍庀笥^測數(shù)據(jù)，選擇最佳灌溉規(guī)劃策略。通過對土壤濕度的實時監(jiān)控，利用周期灌溉、自動灌溉等多種方式，提高灌溉精準(zhǔn)度和水的利用率。這樣既能節(jié)省用水，又能保證農(nóng)作物良好的生長環(huán)境。

人工智能與大數(shù)據(jù)集成技術(shù)也已應(yīng)用在我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機械裝備中，已研制出蔬菜嫁接機器人、花卉移栽機器人、水果采摘機器人、作物株間機械除草機器人；可實現(xiàn)自動巡檢、靶向施藥、精密定植、選擇剪枝、快速套袋、識別采集、柔性搬運和智能分揀等各種功能的農(nóng)業(yè)機器人。

我國人工智能整體發(fā)展水平與發(fā)達國家相比仍存在較大差距，首先是在基礎(chǔ)理論、核心算法以及關(guān)鍵設(shè)備等方面差距較大，缺少重大原創(chuàng)成果。這是我國最大的劣勢，我們現(xiàn)在所用的主流理論和關(guān)鍵算法，絕大多數(shù)都是歐美國家發(fā)明的。其次是人才稀缺，尤其是智能農(nóng)業(yè)研發(fā)、制造和應(yīng)用人才嚴(yán)重缺乏。人才稀缺是目前人工智能發(fā)展面臨的共性難題。高盛公司在《全球人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)布》報告中稱，中國的人工智能人才儲備僅占全球的5%左右，距離美國有較大差距。最后是科研機構(gòu)和企業(yè)尚未形成具有國際影響力的生態(tài)圈和產(chǎn)業(yè)鏈，缺乏系統(tǒng)的超前研發(fā)布局；適應(yīng)人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施、政策法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)體系亟待完善。

農(nóng)產(chǎn)品加工智能車間

2017年7月，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確提出：推動人工智能與各行業(yè)融合創(chuàng)新，在制造、農(nóng)業(yè)、物流、金融、商務(wù)、家居等重點行業(yè)和領(lǐng)域開展人工智能應(yīng)用試點示范，推動人工智能規(guī)模化應(yīng)用，全面提升產(chǎn)業(yè)發(fā)展智能化水平。在智能農(nóng)業(yè)方面，要研制農(nóng)業(yè)智能傳感與控制系統(tǒng)、智能化農(nóng)業(yè)裝備、農(nóng)機田間作業(yè)自主系統(tǒng)等。建立完善的天、空、地一體化的智能農(nóng)業(yè)信息遙感監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。建立典型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)智能決策分析系統(tǒng)，開展智能農(nóng)場、智能化植物工廠、智能牧場、智能漁場、智能果園、農(nóng)產(chǎn)品加工智能車間和農(nóng)產(chǎn)品綠色智能供應(yīng)鏈等集成應(yīng)用示范，同時建立農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)智能決策分析系統(tǒng)。除去國家層面的政策之外，各地政府也開始密集出臺相關(guān)政策，以解決人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用中面臨的實際問題。

2018年4月，教育部印發(fā)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，提出加強人才培養(yǎng)與創(chuàng)新研究基地的融合，完善人工智能領(lǐng)域多主體協(xié)同育人機制，以多種形式培養(yǎng)多層次的人工智能領(lǐng)域人才;到2020年建立50家人工智能學(xué)院、研究院或交叉研究中心，并引導(dǎo)高校通過增量支持和存量調(diào)整，加大人工智能領(lǐng)域人才的培養(yǎng)力度。截至2017年12月，國內(nèi)共有七十余所高校圍繞人工智能領(lǐng)域設(shè)置86個二級學(xué)科或交叉學(xué)科。2018年國內(nèi)高校首批612個“新工科”研究與實踐項目中，已布局建設(shè)將近60個人工智能類項目。

對加快發(fā)展農(nóng)業(yè)人工智能的思考

雖然人工智能技術(shù)已經(jīng)開始應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，但是與其在金融、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域上的成功應(yīng)用相比，人工智能在農(nóng)業(yè)上的運用略顯初級，大多農(nóng)場、農(nóng)業(yè)設(shè)備制造商還沒有深入推進人工智能的引入。究其原因，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)獲取比其他行業(yè)要難，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)統(tǒng)計和量化應(yīng)用困難，農(nóng)業(yè)環(huán)境變化對人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的測試、驗證和推廣更加困難，缺乏既懂農(nóng)業(yè)又懂人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才。

為推動人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，應(yīng)從基礎(chǔ)研究、核心技術(shù)、科技應(yīng)用和人才隊伍建設(shè)四個方面發(fā)力。

加強基礎(chǔ)研究。整合全球智能農(nóng)業(yè)技術(shù)資源，加強國際合作交流，建設(shè)智能農(nóng)業(yè)協(xié)同研發(fā)創(chuàng)新平臺。引進、消化國內(nèi)外智能農(nóng)業(yè)先進技術(shù)，集成創(chuàng)新一批具有自主知識產(chǎn)權(quán)的智能農(nóng)業(yè)技術(shù)。

突破關(guān)鍵核心技術(shù)。加快建立“信息感知、定量決策、智能控制、精準(zhǔn)投入、個性服務(wù)”的農(nóng)業(yè)智能技術(shù)體系。主要從以下三個方面著手：

智能農(nóng)業(yè)關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)。基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)情感知技術(shù)、基于大數(shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)分析技術(shù)、基于云計算的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)深度融合，催生多種智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)。這也是智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的四大關(guān)鍵技術(shù)。

智能農(nóng)業(yè)機械重大產(chǎn)品研制。突破信息感知、決策智控、試驗檢測、精細生產(chǎn)管控等應(yīng)用基礎(chǔ)及節(jié)能環(huán)保拖拉機、精量種植、變量植保與高效收獲裝備等關(guān)鍵共性核心技術(shù)，重點是農(nóng)業(yè)機器人；創(chuàng)制關(guān)鍵共性核心技術(shù)裝置與系統(tǒng)。

典型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)智能分析決策系統(tǒng)。包括農(nóng)業(yè)資源管理、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)情會商、農(nóng)產(chǎn)品市場預(yù)測和農(nóng)民個性服務(wù)等。

設(shè)施農(nóng)業(yè)大棚

強化科技應(yīng)用開發(fā)。主要從五個方面開展重點工程建設(shè)。

智能農(nóng)業(yè)支撐平臺建設(shè)工程。開發(fā)建設(shè)智能農(nóng)業(yè)平臺、組建國際智能農(nóng)業(yè)研究院、組建智能農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺。

智能農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新工程。加快低成本、低功耗、高精度，穩(wěn)定可靠、適合農(nóng)業(yè)復(fù)雜特殊環(huán)境條件的新型物聯(lián)網(wǎng)傳感器的研發(fā)；突破智能化農(nóng)業(yè)關(guān)鍵裝備，實現(xiàn)控制智能化、操作自動化；開展人工智能知識處理與利用技術(shù)研究。

智能農(nóng)業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新工程。開展智能農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新；開展農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全監(jiān)管追溯創(chuàng)新；開展智能農(nóng)業(yè)電子商務(wù)應(yīng)用創(chuàng)新。

智能農(nóng)業(yè)應(yīng)用示范工程。開展設(shè)施園藝、水產(chǎn)養(yǎng)殖、畜禽養(yǎng)殖、現(xiàn)代種業(yè)、智能農(nóng)機等智能應(yīng)用示范。采用田間自動導(dǎo)航系統(tǒng)、機器視覺系統(tǒng)等精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究成果，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機械作業(yè)的高效率、高質(zhì)量、低能耗和改善操作者的舒適性與安全性。建立智能農(nóng)機的大數(shù)據(jù)平臺，利用人工智能統(tǒng)籌安排農(nóng)機調(diào)度，實現(xiàn)農(nóng)機跨區(qū)作業(yè)科學(xué)調(diào)度；構(gòu)建由定位系統(tǒng)、土地信息采集系統(tǒng)、遙感監(jiān)測系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)、智能化農(nóng)機系統(tǒng)、環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)等智能系統(tǒng)構(gòu)成的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)，提高農(nóng)機智能水平；應(yīng)用農(nóng)機智能監(jiān)控終端，實施農(nóng)機定位耕種、平地、整地、深松等作業(yè)技術(shù)體系，推廣農(nóng)作物“種、水、肥、藥”一體化精準(zhǔn)作業(yè)技術(shù)、農(nóng)田廢棄物處理技術(shù)，提高農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量和效率，實現(xiàn)精準(zhǔn)智能、自動高效。加快實現(xiàn)“一控兩減三基本”目標(biāo)，保護和改善生態(tài)環(huán)境。

智能農(nóng)業(yè)國際合作工程。主要建設(shè)國際智能農(nóng)業(yè)示范園區(qū)和開展一些國際合作項目。

加強人才隊伍建設(shè)。將高端人才隊伍建設(shè)作為人工智能發(fā)展的重中之重，堅持培養(yǎng)和引進相結(jié)合，完善人工智能教育體系，加強人才儲備和梯隊建設(shè)，特別是加快引進和培養(yǎng)全球頂尖人才和青年人才，形成我國人工智能人才高地。具體措施包括：培育高水平人工智能創(chuàng)新人才和團隊；加大高端人工智能人才引進力度；建設(shè)人工智能學(xué)科。