果然,AI种的草莓,确实没有人工的甜。
今年7月,农业方面标签最明显的拼多多,发起首届“多多农研科技大赛”,并打响第一届草莓「人机大战」。
现在,5个月之后,结果出炉。
产量方面,AI大获全胜,但甜度方面,还是人工领先。
如同起初网友关注的那样:AI种的草莓,没有灵魂。
但当真如此吗?
首届种草莓人机大战结果
在这次比赛中,四支AI队伍利用数字设备、AI远程种植草莓。
与此对阵的,是四支传统农人队,他们则亲临比赛现场——云南富民,依靠已有的种植经验,与AI队伍在草莓的产量、品质、投入产出比等指标上展开比拼。
最终,AI在产量、投入产出比上以高比分战胜了人类。
具体来说,AI组的草莓产量平均值高于传统农人组平均值196.32%;
投入产出比平均值高出传统农人组平均值75.51%。
而在另一指标上——甜度,AI却不及人类。
对此,大赛技术支持专家、云南省农科院研究员阮继伟解释道,
AI组较好的水肥、温度和空气湿度控制促进了植株的快速生长和开花挂果,实现了较好的产量。投入产出比与产量正相关,AI组较高的产量提升了投入产出比。
传统组栽培基质含水量少,相较AI组,果实甜度更高。
不过,AI在甜度方面,当真不能跟人工匹敌吗?
对此,AI代表们”不服”,而且也有农业AI领域的大牛,给出了原理说明。
AI种植不简单
此次大会的全程参与者,中国农业大学信息与电气工程学院教授李道亮表示:
甜度控制是生物量和甜度平衡的问题,是要生物量,还是糖浓度?
相较于产量、投入产出比分别的196.32%、75.51%这种高比分差距,传统农人组的果实甜度整体均值仅超AI组5.24%,也不算啥了。
李道亮教授是中国农业大学信息与电气工程学院教授、国际信息处理联合会(IFIP)农业先进信息处理专委会主席,可谓是国内农业信息化领域权威,对AI变革农业这件事有发言权。
在他看来,这场比赛真正的难点,其实在于形成实时的、正确的决策。
每支队伍的草莓AI种植管控系统,需要通过传感器获取外部环境、水肥等数据,再基于设定的草莓生长模型,向控制草莓生长的外部设备输出决策。而这一过程是动态、实时的,贯穿整个草莓生长进程中的。
就拿此次大会获得AI组冠军的CyberFarmer·HortiGraph联队来说,一开始看到数据不对,就赶赴现场,结果发现是智能化温室里的设备出现了问题。
另一方面,根据不同的植物规律,其生长模型也不同。
来自荷兰阿姆斯特丹的AiCU队,是以他们的优势——用来种植西红柿的长效生长模型,运用到草莓身上,然后按照文献中的指示调节对应的参数,结果长势不好,叶子偏多,获得季军。
也就是说,通用模型不适合农作物。
李道亮教授举了一个形象的例子。
每一种植物都有它天生的一些规律,种草莓和西红柿之间的差距,并不能简单迁移,每个物种有每个物种的规律。
此外,虽然这次大赛还没有考察,但如果把另一些”要素”加入其中,结果也会不同。
比如微量元素的控制,就如植物中的钙、镁、硒,这是当前机器学习暂时还不能做到的,仍然需要栽培专家不断调节肥料的含量,来看对植物的品质有什么影响。
所以说,AI种植、AI农业,确实不简单。
AI农业三个阶段
当与其他产业一样,AI与农业的结合,同样来到了一个黄金时间点。
因为除了人的短板,技术问题已经很成熟。
“人如果没有研究清楚的话,人工智能也没有办法。但人工智能,可以做到人不可能做到的精细水平。”李道亮教授如是说。
在李道亮教授看来,AI农业还可以分成三个阶段,现阶段只是初级人工智能阶段——远程控制。
就是人把模型建好,知识图谱搭建好,传感器记录数据,人只需要观察然后对他下指令。这次比赛就让业内看到了AI种植的可行性、商业性。
第二阶段,是无人值守,或者尽可能少的人来支持。
第三阶段,也是最高级的,它自己有自主学习、自主决策、自主识别、自主作业的能力。到时候,AI已经是一位有经验的农民了。
除了技术层面,外部环境来看,数字农业经济也很有前景。
两方面来理解,一个是产业数字化,另一个是数字产业化。
一个是利用现有的装备(比如传感器)、网络等数字化手段,提升农业效率,提高产量,产生经济效益。
另一个则是,利用数字化技术、数据来挣钱的行业,比如拼多多上一些卖农产品的电商。
李道亮教授介绍道,当前产业数字化较为普遍一些,但整体来看规模都比较小。
而成立五年、电商平台里最“亲农民”的拼多多,正在从数字产业化到产业数字化进行转变,推动着数字农业变革。
经常使用拼多多的用户相比很熟悉他们的运营模式——直接与各地的农户合作,让水果从田间地头直接快递到家门口,没有中间商赚差价。
还时不时有百亿补贴、农民丰收节……这样的活动。
光去年一年,农产品和农副产品的成交额就超过了1364亿元,成为中国最大的农产品上行平台,同比增速保持在100%以上。
拼多多副总裁陈秋曾表示:“拼多多起家于农业、立命于农业。”
而这次多多农研科技大赛,则是拼多多的新尝试。
陈秋介绍:
通过建立一个长期的、规模化的竞技平台,通过全国‘顶尖农人’和世界‘人工智能’的切磋与较量,来充分激发青年学者的想象力与创造力。
最终探索出一批适用于小农生产模式的、低成本、可复制的AI农业应用,并且通过将人工经验数字化,来为农产区提供植物AI种植模型。
为什么是农业?
因为它十足重要,却又往往容易被忽略。作为最古老的产业,关系到每一个人的吃饭问题。
甚至不无夸大地说,搞好农业,和发射火箭一样重要。
毕竟发射火箭的人也得吃饭,未来移民火星之后的首要问题也是种粮食和吃饭。
而且农业也有自身特点,依赖于时空条件,所谓的“看天吃饭”。
加之我们国家的地理特点,在机械化工业革命里,农业没能展开手脚,难以普遍地实现现代化农业。
然而现在,在AI时代里,有天时地利人和,是时候可以更加关注新技术在农业的应用了。
一方面,作为根本性产业,关系到14亿人温饱,关系到社会的长治久安,如果能够更高效生产粮食蔬菜水果,功德无量。
另一方面,如此每一个人都息息相关的产业,如果能够更高效,社会效益和经济效益,都能双丰收。
区别于其他时候,现今数字农业经济的技术条件,都已经展现在眼前,如果利用好时机, 也能缩小贫富差距,帮农助农。
在李道亮教授的研究中,利用技术手段帮助农业变革的人才,也开始有了新称谓——“新农人”。
他们不仅有技术手段,而且还切实回报家乡,帮助农业农村变革,最后还享受着变革的成功,过着真正田园牧歌式的现代生活。
说实话,可能要不了几年,新农人就会成为时代新风尚,田园牧歌式的生活,就会成为城市打工人仰慕的新场景。
最后,拼多多这样的公司,在解决了农产品在线销售难题后,又开始行动起来参与到农业的供给侧改革中,并且通过种草莓这样的比赛,让人看到了AI等前沿技术变革农业的可能性和可行性。
相应的带头效应,或许也能让更多怀抱社会责任和担当的企业、技术人才加入其中。
AI的红利,会真正在黑科技、工业产业之后,流向农业、农村和农民。
李道亮教授说:
AI农业可以打破时间和空间资源的分散。我们对农业的关注度和投入度,还有很多事情可以做。
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