繼阿里巴巴、騰訊、百度、京東等互聯網巨頭紛紛舉著AI大旗進軍農業後，日前拼多多創始人兼CEO黃崢也宣佈涉入農產品上行端，並表示中國農業將被AI、5G和物聯網徹底改變。
持續火爆的AI農業是個什麼概念？簡單來說，人工智能研究用計算機去完成過去只有人才勝任的智能工作，賦能於農業時，經過對農業大數據的深度學習和模仿，做出高精準度的農業解決方案。
也就是說，當我們用有足夠多的農業數據和強大的計算能力驅動AI的學習決策能力，其可適用於多種應用場景，併為社會作出降成本、增效率等貢獻。
結合國內外的成功示範案例，AI農業的前景也許出乎更多人意料。
基於種植管理端
一、降成本 減人力
美國的藍河科技公司和農業機器人公司，都在利用機器視覺功能讓農業機械“活”起來。
前者是通過過AI深度學習來識別農作物和雜草，實現智能農藥噴霧，相關負責人表示這可以節省 80% 的除草劑，同時降低人工成本，達到精準種植和管理的目的；後者則探測棚架上生長的水果位置，達到1秒1個水果的採摘速度，而且不損傷果樹和水果，提高農業生產效率。
二、病蟲情預警+模型建立
病蟲害是全世界農業最頭疼的問題。美國數據農業技術公司Resson已經利用AI開發出一種智能圖像識別算法，更準確地監測和分類植物害蟲與疾病。
大氣候農業也在試圖通過智能圖像識別功能，分析出蟲情趨勢，發出蟲情預警。同時，當AI與農眼系統實時採集的氣象、蟲情、土壤、圖像等數據和信息結合，可形成蟲情模型，指導農戶和政府預防蟲害。
基於農產品上行端
三、產量預測，降低損耗
農作物的產量可以被精準預測到嗎？以色列的Prospera公司用近距離攝像機和雲服務收集分析農民需要的信息，再通過機器學習分析做到了，並可提醒農戶採取措施彌補預期損失。該項技術已得到認證並沃爾瑪、樂購等零售企業中大力使用。
而東京大學研究團隊，則在構建可預測蔬菜等農作物的產量與供應需求的AI智能系統，通過正確預測市場農產物的需求量，以銷定產，避免糧食浪費或生產不足。
設想一下，世界約8億的饑荒人口，但每年有13億噸糧食被浪費，如果真能利用這項AI智能系統調配全球糧食，或許未來真能大大改善饑荒情況。
四、溯源安全認證
目前很多大型企業在實踐採用圖像、視頻監控與AI深度學習相結合的方式，監測豬牛羊等動物的運動軌跡，通過大數據分析建立生存模型，判斷其對情緒和健康狀況是否正常，再以具象化的方式展示到經銷商和消費者面前。
基於農業可持續發展
五、減汙染 生態安全
上世紀80年代初，汙染土壤和環境的石化農業給日本農業帶來了幾乎毀滅性的打擊，倒逼日本發展起有機農業。
我國農業目前的情況和當時的日本極為相似，在種植管理端引入AI技術，化肥、農藥、水資源等有望實現精準規劃，從而降低對土壤和環境的破壞，恢復並培養農作物所需的理想環境，隨之而來的食品安全問題也將有效解決。
當然在我國，人工智能需在農業領域的信息化、技術化普及到一定程度才能較好地造福於民。距離AI農業的實現尚有點距離，但心懷期待未嘗不可。
注：本文圖片來自於網絡。
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