種菜、除蟲、相牛，他們讓AI生長在田間地頭
農業(yè)，可能是數字化程度最低的一個領域。
曾有人對比過這樣一組數據：中國的農業(yè)勞均產值只相當于以色列的4%、美國的5%、歐盟的15%、日本的17%，僅僅略高于中等收入國家的平均水平，“補課”可以說農業(yè)數字化轉型的不二法門。
讓人深思的還有另一組數據：1991年國內農業(yè)勞力占比約為60%，到了2018年這一數字已經下降到26%，低于世界的平均水平。農業(yè)勞動力人口的短缺，導致農產品生產的人工成本占比超50%。
和無處不在的互聯網相比，農業(yè)的數字化就像是未經開墾的荒原，同時也是留給新科技探索的處女地。
01 農業(yè)是個嚴肅話題
過去幾年時間里，幾乎每一年都有農業(yè)相關的政策出臺，不難從一些草蛇灰線中厘清農業(yè)數字化轉型的脈絡。
比如2019年國務院在《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018-2022年）》中提到，應該大力發(fā)展數字農業(yè)，實施智慧農業(yè)工程和“互聯網+”現代農業(yè)行動，鼓勵對農業(yè)生產進行數字化改造，加強農業(yè)遙感、物聯網應用，提高農業(yè)精準化水平。
到了2020年，農業(yè)農村部在《數字農業(yè)農村發(fā)展規(guī)劃（2019-2025年）》中再次強調，以產業(yè)數字化、數字產業(yè)化為發(fā)展主線，著力建設基礎數據資源體系，加強數字生產能力建設，加快農業(yè)農村生產經營、管理服務數字化改造。
2021年，國務院下發(fā)了本世紀第18個關于農業(yè)的“一號文件”，強調要強化現代農業(yè)科技和物質裝備支撐，著力構建現代鄉(xiāng)村產業(yè)體系、現代農業(yè)經營體系，推進農業(yè)綠色發(fā)展。我國的現代農業(yè)正在走向以信息為生產要素，互聯網、物聯網、大數據、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能和智能裝備應用為特征的智慧農業(yè)。
倘若按照時間做個排序的話，最初引導科技和農業(yè)的融合，到智慧農業(yè)的系統性布局，農業(yè)的數字化轉型是一個思路逐漸清晰的過程。
畢竟美國和日本已經給出了示范，前者在種植、管理、收獲、流通等環(huán)節(jié)中通過物聯網、大數據、電商等措施，打造了全閉環(huán)式的智慧農業(yè)發(fā)展模式；后者在人口老齡化的壓力下，利用數字化技術降低了農業(yè)對自然環(huán)境和從業(yè)人員的依賴，逐漸走出了一條綠色有機農業(yè)的新路子。
但智慧農業(yè)在國內卻是個嚴肅的話題。
一個既定事實在于，國內在農業(yè)傳感器、農業(yè)模型、核心算法等關鍵技術領域仍處于“跟跑模仿”階段，可能落后先進國家10—15年的時間。特別是很多地方缺少智慧農業(yè)的頂層設計，導致農業(yè)的智慧化演進多是以單點技術在細分領域進行探索，不同地方的智慧化水平參差不齊。
也有人坦言：國內缺少職業(yè)農民的教育體系，即使有一些農民培養(yǎng)機構，過程也是走馬觀花式的。現代職業(yè)農民的短缺、高素質農業(yè)生產管理人員匱乏，使得智慧農業(yè)在基層缺少支持者，內生動力嚴重不足。
或許一些人因此對智慧農業(yè)的前景持悲觀論調，但下面幾個年輕人正在做的事情，或許會改變你對智慧農業(yè)的認知。
02 新農人們的“新農具”
當外界還在以年齡偏高、文化水平普遍較低刻畫農民形象時，一群年輕的博士生悄悄加入了“新農人”的序列。
浙大博士章曉敏被人熟知的身份是寧波某高校的教師，但他的另一個身份是“微能云智能蟲情測報系統”的技術負責人。因為工作的原因，章曉敏認識了浙江農科院的農學專家，發(fā)現當地水稻的蟲情監(jiān)測還是一項非常原始的工作，需要有人到水稻田里捕捉害蟲，然后靠經驗判斷蟲情的趨勢。
聽到農學專家的訴苦后，章曉敏萌生了智能監(jiān)測蟲情的想法：或許可以在稻田里布置一套誘蟲裝置，自動識別統計一段時間內蟲子的種類和數量，然后結合數據變化科學判斷下一階段的蟲情趨勢。
章曉敏找到的“新農具”是百度飛槳EasyDL，利用農學專家們幫忙標注的樣本數據，在EasyDL零門檻AI開發(fā)平臺上構建了蟲害檢測模型。誘蟲器吸引到害蟲后會進行滅活處理，然后定時進行拍照，再將照片自動上傳到云端服務器，通過飛槳EasyDL的算法模型識別害蟲的種類，并進行數據的統計匯總。
目前章曉敏帶頭研發(fā)的“微能云智能蟲情測報系統”已經部署在寧波海曙的農田中，可以識別稻飛虱、卷葉螟在內的六種水稻常見害蟲，不僅實現了蟲情的實時監(jiān)測，還可以指導農民有針對性地調整農藥、化肥配比與投放有效進行蟲害防控，減少化學農藥的使用量，避免農產品農殘超標等問題發(fā)生。
在章曉敏幫助稻農們“除蟲”的時候，百度的AI工程師阿權跑到了內蒙古通遼，成為著名的伊胡塔牛市的?？?。
起因是藍奧云牧股份總裁王永生的一通電話，向百度求救解決“相?！钡碾y題。原來當地的活牛交易主要集中在線下牛市，但一頭牛有多重、一天能長多少斤、小牛犢養(yǎng)到最后是賺還是賠，全靠“牛經紀人”肉眼觀察，一些金牌“牛經紀人”能將牛的重量誤差控制在5斤以內，甚至能挑出品質更好、病死率更低的牛。
可“相?！苯^技靠的是常年累月的經驗積攢，傳統的“相?！狈绞揭簿窒蘖嘶钆５慕灰讏鼍埃由吓Ｊ械沫h(huán)境十分繁雜，各家牛的無序接觸很容易造成口蹄疫、布病等病發(fā)風險。阿權想到的是先采集數據，給每頭牛建立“電子簡歷”，用飛槳EasyDL訓練牛的數據打造AI相牛算法模型。
經過長達幾年的摸索嘗試，阿權的團隊終于研制出一套立體三維點云數據采集裝置：當牛從過道中有序經過時，兩側的攝像頭便可以快速采集到牛的各種體尺數據和點云數據，并進行實時三維建模。阿權團隊采集了2000多頭有效的活牛數據，算法模型也可以規(guī)?；涞亓?。
像章曉敏、阿權這樣的“新農人”還有很多，在他們的帶動下，農業(yè)不再是一個嚴肅的話題，AI成了“新農具”，數據成了“新農資”。
03 智慧農業(yè)的AI范式
可能就現階段來看，章曉敏等人對農業(yè)的改造還是點狀開花，但百度飛槳讓由點到線，再由線到面成為了可能。
比如章曉敏幫助水稻監(jiān)測蟲情時沉淀下來的經驗，可以應用于玉米、小麥等經濟作物的蟲情監(jiān)測；阿權團隊摸索出的“相?！苯涷灒部梢栽陴B(yǎng)豬、養(yǎng)羊等場景下復用……
百度飛槳不僅僅是降低了AI的應用門檻，也讓AI在農業(yè)中的落地形成了良性循環(huán)的飛輪效應：越來越多的農業(yè)場景完成數字化，通過簡單易用的飛槳EasyDL訓練數據形成模型，實現智能化應用。趁手的“新農具”促使越來越多的人在自己熟悉的領域里將AI和農業(yè)進行融合。
可以佐證的是北京市大興區(qū)長子營鎮(zhèn)的智慧植物工廠，在這片由裕農、京東方后稷、百度智能云聯合打造的現代化水培植物工廠中，極少人力就能生產出數倍于以往的新鮮蔬菜。個中秘密離不開人工智能的規(guī)?；瘧?，自動判斷蔬菜生長狀態(tài)、提醒采收、自動檢測害蟲種類及數量、輸出植保方案、自動識別克重……每一項創(chuàng)新功能背后，都可以找到百度飛槳EasyDL的身影。
以自動判斷蔬菜生長狀態(tài)為例，借助EasyDL提供的智能標注、模型訓練、服務部署在內的一站式服務，工程師構建了克重識別模型，標注了三四百張蔬菜照片進行訓練后，只需定時監(jiān)測拍攝一張圖片就能判斷蔬菜的重量、生長是否健康、能否進行采收，準確率達到95%以上。
確切地說， EasyDL讓我們看到了智慧農業(yè)的新范式：
以往主導智慧農業(yè)的科技巨頭，擅長的是自上而下打造典型樣本，這樣的方案不乏其內在價值，可想要改變全國的農業(yè)問題，可以說幾乎是不可行的方案。章曉敏代表的“新農人”屬于自下而上的智慧化，他們沒有想過以一己之力改變農業(yè)的現狀，熱衷于解決自己看到的一個個小問題，當這些細小的力量被聚集在一起，呈現出來的正是智慧農業(yè)的遍地開花。
智慧農業(yè)的歷史進程應該有兩個視角：一個是宏觀上的政策紅利，通過一項項惠農政策重拾外界改造農業(yè)的信心；一個是微觀上的大膽嘗試，讓人工智能等前沿科學以通用技術的形式交到新農人手中。所有的科技革命都是社會需要和技術創(chuàng)新雙輪驅動的，新農人們利用新工具創(chuàng)造的一個個奇跡，正是智慧農業(yè)在中國的最佳注腳。
或許多年之后再回頭審視中國的智慧農業(yè)進程，零門檻的百度飛槳EasyDL將會是一個相當耀眼的存在。中國從來都不缺少勤勞的“農民”，每一次農業(yè)的落后和崛起，都可以從生產力工具上找原因。
04 寫在最后
智慧農業(yè)是一個典型的多學科交叉領域。
在一些人詬病農業(yè)的保守和落后時，某種程度上陷入了常識主義的誤區(qū)。因為一群新農人早已拿著“新農具”行動，他們可能是大學里的老師，可能是大廠里的工程師，也可能是資深的農業(yè)專家，但他們都在做一件相同的事：將AI帶到了農牧業(yè)的生產過程，為農業(yè)的數字化轉型和智能化升級默默貢獻著自己的力量。
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