五種傳感器收集作物和環境信息

植物不會說話，如何與植物交流？

在自然界，物種之間有很多種交流的方式，例如蜜蜂會通過振翅、舞蹈、釋放信息素交流，告知同伴哪里有新鮮花粉，而植物更多靠分泌各類化學物質，比如當一株植物被害蟲侵襲時，就會分泌化學物質，揮發進入空氣中，周圍的植物感知之后就會引發抗蟲反應。

實際上在植物生長的各個階段也會分泌一些化學物質，反應出植物的狀態，例如缺水、蟲害等，從現代農業的角度出發，如果能夠收集植物釋放出的信息，就可以及時調整種植策略，指導農業生產。

近日，以色列農業公司SupPlant宣布獲得由Red Dot Capital領投的2700萬美元的B輪融資，該公司利用人工智能系統結合先進的算法，分析植物壓力、生長模式、實時和預測的天氣條件以及土壤含水量的實時數據，并為未來10天～14天的灌溉用水提供建議。

SupPlant成立于2012年，旨在以數字方式為地球上的每一項灌溉決策提供信息。SupPlant稱其有世界上最大的植物傳感數據庫，獨特的人工智能系統是世界首個也是唯一允許自主灌溉的商業系統。2 0 2 1年，SupPlant曾入選TIME人工智能灌溉最佳發明名單。

SupPlant融資情況

SupPlant公司的五種傳感器

該公司有兩種產品：硬件與軟件結合產品和純軟件解決方案。硬件傳感器可以檢測植物數據，從五個位置收集信息，分別是植物的果實、葉子和莖，以及深層和淺層土壤，水果傳感器插入到水果中，可以監測圓形和橢圓形水果7毫米～160毫米3個直徑范圍內的微環境變化;葉片溫度傳感器固定在葉片上，測量葉片的溫度變化，探頭的特殊設計對自然葉片溫度的干擾幾乎可以忽略不計;土壤傳感器是一種高精度傳感器，可確定土壤體積含水量，樹干半徑測量儀能夠以高時間分辨率、微米范圍內的微變化監測植物如何對其環境做出反應;氣象傳感器負責收集當地的氣象數據。

SupPlant的專有數據庫收集了14個國家32種作物的數據，涵蓋了從中東干旱地區到中美洲熱帶地區的作物生長條件，傳感器收集的數據上傳到云端，通過人工智能和大數據分析之后，給出精確的灌溉建議。

當然，并不是所有的農民都有足夠的資金使用傳感器，因此公司還在開發無需傳感器的API產品，通過收集和分析本地氣候、植物和灌溉數據，提供成本極低的灌溉建議、天氣預報和作物壓力警報，以及支持人工智能的農藝指導，以使作物更能抵御氣候變化，避免作物歉收。

“經過幾年的市場投放，我們部署了數以萬計的傳感器，進行了數百萬次灌溉活動，覆蓋了33多種作物，200多個品種，在任何你能想象到的地理條件以及氣候條件下。因此，今天產品的基本價值在于我們擁有地球上最獨特的灌溉數據庫。”SupPlant首席執行官本·尼爾解釋道，“顯然，硬件是實現這一目標的推動力，而且比單獨使用軟件更準確，但隨著公司收集越來越多的數據，軟件系統也能夠推斷出各種作物的表現。”（綜合整理報道）（編輯/小文）52E42D2D-9858-4147-BCBF-D26ED802B375