AI農業

新維舟黑作坊

聯合國估計，到2050年，全球人口將增加到97億人以上，全球糧食短缺的情況可能會更加嚴重，那時很多饑餓的人口需要養活。相比于人口的大量增長，耕地面積只會增加4%。因此，人類亟待發動下一次“農業綠色革命”，在現有農業生產模式之外，找到糧食生產的下一個增長點。

農業的內外困局

聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）在最新的指導各國政府報告中明確表示，世界上土地管理、農業生產方式必須做出改變，以遏制全球變暖。2007-2016年期間，農業、林業和其他土地利用活動占人造溫室氣體凈排放總量的23%。當把食品生產前和生產后活動也算入時，這一比例上升到37%。

氣候變暖將導致了更多的熱浪，干旱和強降水，以及土地退化和荒漠化。極端天氣事件變得更加頻繁，全球糧食供應鏈將受到更多的破壞，從而導致糧食價格上漲，并增加糧食不安全和饑餓的風險。

此外，農業是一個充滿變量的動態系統，無論是氣候、土壤、種子、還是養分，在傳統農業生產中都難以精準監控，通常依賴農業專家數十年的經驗積累，才能正確判斷。而AI不僅能夠基于已有信息進行學習，還能基于機器學習對其進行檢測分析，推動對每一個變量，每一個生產過程的精細化管理、檢測、優化。

隨著AI技術被引入到農業，農場主可以用傳感器監測信息以提取特征規律，用集成專家經驗的仿真器進行模擬、探索和優化，從而形成一套實時、精準的決策方案，可以說AI是提升土地利用效率的關鍵。

5G+物聯網+農業新業態將迎來爆發

而隨著5G的落地，AIoT設備數量的爆發，土地的利用效率很可能在新技術的協助下達到新的高度。通過科技與農業的各要素的深度整合，提高制造效率、改善產品質量、降低產品成本和資源消耗，將傳統農業提升到智能農業的新階段。技術與農業的結合點至少有以下這些方面有很大的潛力可以挖掘。

1.AI選種提升產量

現在阿里云農業大腦已經實現了AI圖像采集，乃至及DNA測序的選種技術。相比于傳統農業，AI幫助我們選出成活率更高，而且質量更好的種子。

這是由物理農場到數字農場的轉變。利用大數據、AI和預測分析為農民提供日常農場問題的解決方案，比如精確農藝、作物管理、風險管理等。通過將農業服務和技術提供連接在一個平臺上，AI提供關于農地現場的深刻見解，為農民和農學顧問提供有關農場運營的“深層”信息。

可協助農民調整耕作計劃，甚至更換作物;重新考慮施肥計劃以達到提升耕地土壤肥沃度的目標;隨時掌握天候的變化與預報，并據以審視種子的選擇;根據土壤樣本分析的水分與氮含量調整春耕的時程;監控作物的長勢和病蟲情況，優化土地利用，做出產量預測。

此場景一般需要AI對農田的物聯網數據和遙感成像或是農田高光譜成像進行分析和預測，農民可據以建立更正確而有效的作物栽種模式，支持當季決策與提升獲利潛力，而不受數據復雜度或氣候模式造成的變異性所影響。

2.天氣跟蹤和預報

天氣跟蹤和預報是AI在農業中的重要應用，因為它有助于收集流行天氣條件的最新信息，如溫度、雨水、風速和風向以及太陽輻射。根據一項研究，90%的農作物損失是由于天氣事件造成的，其中25%的損失可以通過使用預測天氣模型來預防。

使用手持儀器、傳感器、GPS和野外氣象站等各種設備進行天氣跟蹤應用，獲取實時信息。實時信息有助于農民做出各種決策，如及時播種作物和作物收獲前分析。天氣跟蹤和預報應用市場預計將在5年內以25%的最高復合年均增長率增長。

3.建立動物檔案、提升養殖效率

目前基于動物臉識別技術，可以為每一只家禽有建立專屬ID，將通過物聯網技術動物的體重、體溫、進食量等指標進行采集，并在云端進行分析，甚至還可以通過豬的叫聲來判斷其有無疾病，甚至有沒有吃飽。這可以為我們提供肉質更好、營養更為均衡的肉類。

不同于農作物，家畜和家禽的個體經濟價值更高，一旦受到疾病影響，損失更大影響更遠。在養殖過程中即便經驗豐富的飼養員也無法做到對每一頭動物的情況了如指掌。AI技術的出現，則能解決這一問題。

通過機器視覺原理以及配套的物聯網設備對數據進行收集處理，以直觀的方式了解每一頭動物的健康狀況，或機器學習可以通過音頻數據分析來正確識別用其他方法不可檢測的疾病，或利用AI檢測牛奶質量監控牛群的健康狀況，提高牛奶質量。正確診斷牲畜所患疾病并盡早在損失發生之前進行治療可以消除由疾病導致的損失，挽回的損失可達20億美元。

除了在上述場景中集中了主要的AI融資計劃外，AI也應用于農業機械的自動駕駛、作物識別和學術科研等場景。

4.IoT（物聯網）科學灌溉、施肥

在農業中土壤、溫濕度等環境因素的作用很大，而通過物聯網乃至技術的分析，可以幫助農民快速準確地監測農場土壤、環境等因素的變化，并通過反饋技術對環境參數進行修正。當然也有利用無人機掃描整個農場，并且評估土壤中灌溉和氮含量水平的方案，并以此來科學用水、施肥，使肥料使用最小化，達到經濟效益與環保的雙贏。

此外，室內農業已成近年農業發展的趨勢，室內農業方面的融投資越來越多。其主要優勢大致可歸納為三大項：用水量、土地面積、化學安全性。然而，發展室內農業依然面臨許多挑戰，所以室內農業在自動化的同時也更具智能化。

與通過AI提高田間管理效率類似，室內農業管理也需要傳感器采集大量物理數據，AI不斷地學習和預測如何生產出最優質的產品，控制光線，調節水分養分，并拍攝每株植物的相機圖像，以監控其健康狀況。最終達到，只需按下某個作物“按鈕"，室內農場就會為其自動配置最適宜的氣候條件。

5.AI解決雜草和害蟲問題

AI能夠區分健康和患病的葉子，然后通過Iot機器人集成來去除病蟲及雜草，這項技術最多可以減少80%的化學物質的使用，而花在除草劑上的錢會減少90%。雜草控制對農民來說非常重要，因為目前約有250個品種對現代除草劑具有抗藥性，僅大豆和玉米作物上的雜草生長每年就造成400多億美元的損失。可以說解決雜草與害蟲的AI未來發展潛力還非常巨大。

在此類場景中，AI與機器人的結合最多。雜草是農田管理中的重頭戲，而現代農業嚴重依賴化學除草劑，造成的后果是大量農藥殘留，額外的成本投入與抗除草劑的雜草。利用AI圖像辨識技術，開發出能辨識雜草的智慧型農藥噴霧器或除草機器人，可以準確地判斷雜草和作物，再進行除草劑的噴灑。比過去傳統噴灑農藥的方式，不但減少了90% 藥劑的用量，降低成本也提高效率，對于環境和作物也相對有較多適當的保護。

6.AI教你正確的收獲姿勢

決定最佳收割時間一直是一項技術含量很高的工作，只有最有經驗的農民才能給出較為合適的時間點，而隨著科技的進步，目前通過白熾光燈及UVA燈照射水果，通過圖像分析來確定成熟度的技術也已經誕生，這意味著農民可以選擇只采摘最成熟的水果或蔬菜，而把其他未成熟的水果留一段時間。

收獲季可以說是農業中的“超級碗”，它往往構成了最高的成本，需要最多的勞動力，而農場則有可能賺取或失去全年的利潤。特種農作物采摘，尤其是漿果，大多是依靠人力來完成的，而種植者們正受到勞動力短缺的困擾。采摘機器人可以幫助提高生產力、減少作物損失，同時也提供了勞動力短缺問題的解決方案。現階段的自動采摘機和機器人，已能夠辨識和挑選成熟的蘋果、草莓和番茄。

2017年至2018年期間，機器人設備技術在83筆融投資交易中的資金增長了53%，其中包括除草機器人和專注于食品安全的機器人，甚至制作章魚丸子的機器人，所以預估到2024年，農業機器人產業規模將可達57億美金。

可以說，通過“技術+農業”的解決方案，將促進農業全面的數字化升級轉型，實行規模化、產業化、集約化的發展，將農業的畝產量提升到前所未有的高度。這將大幅提升農業生產效率及企業的盈利能力。對產值數十萬億元農業產業而言，提高5%～10%的效率，就會產生數萬億元人民幣的價值。

到2025年，北美預計將在農業市場中占據AI的主要份額，而亞太地區的市場預計將在預測期內以最高的復合年均增長率增長。IBM、Microsoft、John Deere等多家農業技術提供商在該地區的存在正在推動北美農業AI市場的增長。

5G甚至6G時代的來臨，直接導致了土地利用率以肉眼可見的速度在提升，AI在農業項目各個環節也起著革命性作用。這些突破對于更多發展中國家甚至落后國家而言，都是解放人力和釋放技術的重要標示——“越是艱難的環境，越需要來自土地的突破”，也許新農業就如一劑全球化進程的催化劑，將人類進步的進程至少縮減數十年。

我們，拭目以待。