解碼植物數字生命

《法人》特約撰稿 陳思進

大數據時代下，數字經濟、數字消費、數字教育等概念蓬勃發展，當然還有數字植物。什么是數字植物？植物如何實現數字化和可視化？數字植物技術成果如何助力智慧農業和數字鄉村高質量發展？

人類社會幾千年發展歷程中，農業一直處于核心地位，是一切生產發展要素的源泉。每一次工業革命的成果，農業領域都是非常重要的應用場景，并伴隨著先進科學技術的出現和應用不斷實現迭代和技術革命。當前工業4.0 大背景下，應如何理解和做好農業數字化升級，迎接農業4.0 時代的到來？

智慧農業賦予植物數字生命

農業是經濟的重要組成部分，而數字化技術則在當今社會得到廣泛應用。農業數字化指應用數字技術、通過信息化手段提高農業生產效率，優化資源配置，實現農業現代化。在數字化時代，其極大改變了農業的生產模式及經營方式，并具有廣闊發展前景。數字化技術在農業領域的應用包括：遠程遙感技術、精準農業技術、農業物聯網技術、智能農業機器人技術、數字農業信息服務等。這些數字化技術不僅可以降低農民的勞動強度，同時提高了農業生產效率，增加了產量。

從100年前的美洲、歐洲“機械化革命”到20世紀中葉的“農業自動化革命”，再到“化學生物科學化革命”，三次全球農業技術革命都標志著現代農業朝著農業數字化方向革新。由于歷史原因，中國在農業機械化、智能化領域相對滯后，因此中國需要積極面對新型技術，改變傳統固化思維，實現農業數字化革命。

當前，中國數字農業市場分為以下三個層面：

第一是市場生態端數字化。主要包括電商、溯源系統、冷鏈運輸、植物二維碼知識庫、農產品規格標號尺寸數字化以及將農產品送到消費者手中的平臺和農產品消費者市場偏好調查等。相當于幫助農戶將產品與消費者通過數字化平臺連接起來，將新鮮產品送到消費者手中。

第二是平臺端數字化。主要針對縣域或設定區域的基本農田管理統計以及水果蔬菜糧食種植的數據管理，農資、保險、貸款、自然災害病蟲害等數字化管理平臺，數據展示顯示、領導駕駛艙操作、遙感數據等。在政府層面可以鏈接“一網統管”之類的政府管理平臺。

第三是生產端數字化。主要涵蓋土壤溫度濕度PH 值、EC 值、各種磷鉀氮肥力，空氣大氣壓、溫度濕度、PM2.5，種植地域氣象等數據。尤其是未來晴雨溫度，以及植物本身的病蟲害、長勢、通過葉面反應的水分飽和度，肥力缺失度等數據，將所有數據進行采集后傳輸至云端綜合植物AI 模型進行實時云計算，然后得出精準的種植決策，并讓相應電控設備進行智能化精準作業。上述流程主要以達到生產環節中的降本增效、降低能耗為目的。

海量數據“喂養”數字農業系統

AI 算法落地需要具備生產價值和強大算力支撐，以及海量數據“喂養”，而海量數據需要硬件或者實物進行數據采集，才能形成一套農業生產的數字化閉環鏈路系統。因此，以下因素缺一不可，如缺失部分會導致整體功能大打折扣。

首先，要建立植物的基礎生長模型。根據各種傳感器采集的植物數據計算出作物在發芽期、成長期、打漿期、掛果期的供水量、施肥量等。

其次，要了解植物。通過各種傳感器，識別作物的磷鉀氮肥力以及葉綠素等。

再次，要解決通信問題。動態系統中的各種閥門、水泵、土壤、空氣以及種植的植物都應實現數據互聯互通，這是全鏈路組網的基本要素之一，不具備全鏈路通信，智慧農業將無從談起。

此外，完整的農業生產數字化閉環鏈路系統對整個數據模型進行動態規劃。例如，在澆水時考慮作物里面磷鉀氮稀釋情況；在施磷鉀氮等肥料時考慮澆水情況；打農藥時考慮環境及天氣數據等。總而言之，通過模型中的歐幾里得AI 算法系統的平衡，實現對農作物的智能控制。

綜上所述，農業生產數字化閉環鏈路系統是AI 綜合計算后得到的種植決策及執行過程。其核心問題之一，在于種植決策必須要有IoT 設備進行執行，傳統設備或人力無法達到AI 決策精準執行的要求。其中，電控設備本身的IoT 化以及決策下達到應用場景的通信系統都是至關重要的環節。

科技5G 智慧植物方艙資料圖片

以滴翠智能科技的AI 系統為例，其將農業傳感器與智能控制結合起來，在智慧農業領域形成了獨特的AI 智能動態規劃系統解決方案。對于AI 智能動態規劃系統的工作機理，滴翠智能創始人兼CEO 安浚表示，最重要的在于傳感器，沒有傳感器的底層數據，AI 計算無從談起。

眾所周知，第一代傳感器以彈簧變形、熱脹冷縮等基礎物理變化獲取傳感器標的數據；第二代傳感器以電化學法、電解法電離法、霍爾效應等物理化學基礎原理感知標的數據；第三代傳感器則是在前兩代傳感器的基礎上增加AI 芯片，將基礎數據進行綜合計算，得到更加準確的傳感器數值。

由于在農業應用場景中，大量基礎數據和傳感器標的數據相互影響、相互關聯，導致算法模型的復雜性呈指數型增長。而滴翠智能基于電化學法、電解法電離法、霍爾效應、光學等基礎數據進行全方位、多維度采集，將所有數據在滴翠云端進行多重維度數學計算，通過AI 分析后得到一個非常精準的傳感器模型。這是在傳感器領域的一個革命性創新，將徹底改變傳感器領域的產業布局及實現應用場景使用價值質的飛躍。

每棵植物被精準數字化“勾勒”

實現閉環農業數字化系統，了解植物本身的狀態屬性是第一位的。其中，針對植物病蟲害、葉綠素、氮素、水分、糖分等要素的傳感器檢測，是數字化鏈路的首要步驟。

目前，國內外針對植物本身進行檢測的傳感器幾乎空白，小部分葉面檢測的傳感器無法大面積商用。采取不同分子狀態，針對光波反射不同原理（這完全不同于傳統的RGB 識別方式）升級的第四代非接觸式光學AI 傳感器研發，屬于該領域開創性突破，該產品的落地使用不僅解決了“了解”植物的數據獲取，還完善了AI 模型算法的閉環數據鏈路，這是實現數字農業降本增效的關鍵能力。

賦予植物數字生命，需要構筑一個全面而完備的植物種植模型，將科技與自然相融合，為植物的生長與繁衍創造最理想的方案。通過深入研究植物的生理特征、生長規律以及對環境的響應，建立起一個詳盡的數學模型，準確反映植物與環境的互動關系，引導農業生產，為農民提供精準的種植建議，優化生產過程，提升產量和質量，打造農業生產的新工具，為農業可持續發展注入了更為持久的活力。

賦予植物數字生命，需要基于海量數據搭建完善的農業知識大圖譜數據庫，并將其與人工智能融合，為農業從業者提供智力支持。通過匯聚來自各個領域的農業知識，從育種、種植、疾病防治到市場營銷等，打造一個涵蓋廣泛內容的知識寶庫。同時，以人工智能技術為驅動，將這一龐大的農業知識圖譜轉化為智能決策的利器。利用強大的數據分析和模式識別，系統能夠自動從海量信息中提取關鍵知識，為農業從業者提供實時、準確的指導。這將極大地提升農業生產效率和質量，將農業智能化推向新的高度。

憑借先進的植物AI 種植模型，可以匯聚廣域通信、局域自組網、邊緣計算和集成電路控制系統等多種先進技術，打造更為卓越的感知控制能力，創造精密感知系統，使每一片土地、每一棵植物都能在數字世界中得到精準勾勒，從而將種植與養殖活動的準確性和效率提升。這不僅是科技的飛躍，更是農業領域的一次突破，以智能化的感知和控制，引領數字化農業的嶄新時代，掀開農業生產新篇章。

農業數字化已成為未來農業發展的必然趨勢，數字化技術應用將為農業生產帶來無限想象空間。然而，數字化技術應用并不是一蹴而就，需要政府和企業的共同推進。只有明確了農業數字化的價值和意義，并積極推動數字化技術的應用，才能讓農業數字化在現實生產中發揮最大效益。