AI正在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域崛起,它真能幫助養(yǎng)活整個(gè)世界嗎?
在博洛格獲得諾貝爾獎(jiǎng)后半個(gè)世紀(jì),我們生活在產(chǎn)量穩(wěn)定增長(zhǎng)的,而耕地總量卻在持續(xù)減少。氣候模式的變化和水資源的可用性正在改變某些農(nóng)業(yè)地區(qū)的生產(chǎn)力。與此同時(shí),人口繼續(xù)增長(zhǎng),預(yù)計(jì)到2050年將至少達(dá)到90億人,其中大部分增長(zhǎng)集中在發(fā)展中。
在這些,快速的經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張使人們對(duì)卡路里和蛋白質(zhì)的需求不斷增加。隨著人口增長(zhǎng)和對(duì)糧食需求的增長(zhǎng),我們正接近所謂的“馬爾薩斯末日(Malthusiandoomsday)”。在這種假設(shè)中,人口增長(zhǎng)速度超過(guò)了糧食供應(yīng)的增長(zhǎng),從而導(dǎo)致大規(guī)模饑荒。預(yù)防這種末日?qǐng)鼍昂芸赡苁?1世紀(jì)最重要的挑戰(zhàn)之一。
消費(fèi)增加推動(dòng)了對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)增長(zhǎng)的需求。全球各地的種植者都在應(yīng)對(duì)這樣的挑戰(zhàn),但他們必須以一種不會(huì)對(duì)地球資源造成無(wú)法彌補(bǔ)傷害的方式來(lái)應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。為了平衡增加生產(chǎn)和節(jié)約資源的目標(biāo),研究人員和企業(yè)家正在研究如何在現(xiàn)有的碳足跡上發(fā)展可持續(xù)性增強(qiáng)型農(nóng)業(yè)。就像博洛格那樣,這些研究人員和企業(yè)家們可以借助植物遺傳學(xué)、化學(xué)、農(nóng)學(xué)以及機(jī)械等工具。然而,今天他們還有全新的工具可用,即人工智能(AI)技術(shù)。
農(nóng)業(yè)迅速實(shí)現(xiàn)數(shù)字化
盡管在數(shù)字化行業(yè)調(diào)查中排名接近墊底,但農(nóng)業(yè)正迅速實(shí)現(xiàn)數(shù)字化。高速變量種植設(shè)備的采用正提供準(zhǔn)確的種植信息,產(chǎn)量監(jiān)測(cè)設(shè)備提供了關(guān)于收獲顆粒的各類信息。這類基礎(chǔ)數(shù)據(jù)(投入與產(chǎn)出)是構(gòu)建預(yù)測(cè)算法的關(guān)鍵。
農(nóng)民們正在使用傳感器和取樣技術(shù)收集土壤水分和養(yǎng)分水平的數(shù)據(jù)。有各種各樣的農(nóng)業(yè)信息管理系統(tǒng),使操作和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)獲取變得更容易?,F(xiàn)在的農(nóng)民可以使用軟件工具來(lái)輔助實(shí)地考察,從移動(dòng)應(yīng)用到無(wú)人機(jī),這些工具收集的數(shù)據(jù)可以用來(lái)評(píng)估作物的健康狀況,并監(jiān)測(cè)不同季節(jié)的病蟲(chóng)害情況。
隨著這種轉(zhuǎn)變,農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)變得更加豐富和實(shí)用。這些數(shù)據(jù)的可用性正在為開(kāi)發(fā)和部署農(nóng)業(yè)AI鋪平了道路。今天AI的應(yīng)用主要是由科技行業(yè)推動(dòng)的,從增強(qiáng)信息到移動(dòng)廣告植入,再到無(wú)人駕駛汽車。
五年前,谷歌資助的研究人員在AI領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展,他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件學(xué)會(huì)了識(shí)別貓和人的形狀,準(zhǔn)確率達(dá)到70%。今天,在一年一度的ImageNetChallenge上,許多團(tuán)隊(duì)已經(jīng)展示了超過(guò)人類的圖像識(shí)別能力,分類錯(cuò)誤率還不到3%。谷歌和IEEE計(jì)算協(xié)會(huì)正在舉辦名為iNaturalistCompetition的競(jìng)賽,希望訓(xùn)練AI算法識(shí)別5000多種不同種類的植物和動(dòng)物。
這些算法的力量也延伸到語(yǔ)言解釋方面。利用AI技術(shù),微軟的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)現(xiàn)在的出錯(cuò)率僅為5.1%,與專業(yè)人員的識(shí)別率相當(dāng)。他們的系統(tǒng)準(zhǔn)確性每年都有很大幅度的提高。
美國(guó)知名私募股權(quán)投資數(shù)據(jù)庫(kù)及數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商Pitchbook的數(shù)據(jù)顯示,在過(guò)去10年里,超過(guò)170億美元資金投資于美國(guó)的AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)身上。自2012年以來(lái),已經(jīng)有200多起與AI相關(guān)的收購(gòu)。這些收購(gòu)活動(dòng)主要由谷歌、Facebook、微軟以及亞馬遜等科技巨頭主導(dǎo),因?yàn)樗鼈兿M塬@得更多的能力,幫助改變交通、醫(yī)療、零售以及制造業(yè)等行業(yè)。農(nóng)業(yè)會(huì)成為下個(gè)被改變的目標(biāo)嗎?
農(nóng)業(yè)AI技術(shù)迅猛發(fā)展
雖然AI已經(jīng)成為技術(shù)社區(qū)的重要支柱,但許多大公司、設(shè)備制造商以及服務(wù)提供商還沒(méi)有大力發(fā)展農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的AI應(yīng)用。這種猶豫的部分原因可能是缺乏對(duì)AI技術(shù)進(jìn)步和潛在應(yīng)用不夠熟悉所致,這篇文章希望能部分地彌補(bǔ)這一缺陷。此外,AI算法在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展也具有挑戰(zhàn)性。AI應(yīng)用需要大量數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)算法進(jìn)行恰當(dāng)?shù)挠?xùn)練。而在農(nóng)業(yè)中,雖然有大量的空間數(shù)據(jù),但大部分?jǐn)?shù)據(jù)只能在每年的生長(zhǎng)季節(jié)使用一次。
因此,可能需要數(shù)年時(shí)間才能收集到關(guān)于某個(gè)給定字段或農(nóng)場(chǎng)具有統(tǒng)計(jì)意義的數(shù)據(jù)。通常,這個(gè)領(lǐng)域收集的數(shù)據(jù)需要大量的預(yù)處理(清理),然后才能被放心地用于訓(xùn)練AI算法。
今天,與數(shù)據(jù)連接相關(guān)的挑戰(zhàn)仍然存在?!度A爾街日?qǐng)?bào)》最近撰文指出,在農(nóng)場(chǎng)里,手機(jī)接收信號(hào)不夠穩(wěn)定或根本不存在,因此很難將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到可以分析的地方。缺乏數(shù)據(jù)使用和所有權(quán)的標(biāo)準(zhǔn)和透明度,以及收集和共享數(shù)據(jù)的困難,都導(dǎo)致農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的AI算法開(kāi)發(fā)人員仍然無(wú)法找到合適的數(shù)據(jù)。幸運(yùn)的是,像ClimateCorporation公司的FieldViewDrive、JohnDeere的JDlink以及Farmobile的PUC這樣的產(chǎn)品,旨在使設(shè)備數(shù)據(jù)的收集和傳輸變得更容易和無(wú)縫。
新興農(nóng)業(yè)技術(shù)(AgTech)公司開(kāi)發(fā)AI算法也可能加劇這個(gè)問(wèn)題。許多初創(chuàng)公司正在構(gòu)建決策自動(dòng)化工具,而在數(shù)據(jù)收集、準(zhǔn)備和基準(zhǔn)測(cè)試能力等方面仍然存在很大差距。在歷史上,農(nóng)場(chǎng)始終缺乏信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng),而硅谷科技公司一直依賴這些技術(shù)來(lái)開(kāi)發(fā)和部署AI應(yīng)用。在大規(guī)模農(nóng)業(yè)AI部署成功之前,農(nóng)場(chǎng)中的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施需要變得更加強(qiáng)大。
此外,有些新興公司傾向于避免使用經(jīng)過(guò)科學(xué)驗(yàn)證的、統(tǒng)計(jì)控制的實(shí)地試驗(yàn)來(lái)量化其產(chǎn)品的收益。相反,這些公司采用了“精益方法”,迅速在少量客戶中進(jìn)行推廣,此舉遵循了創(chuàng)辦科技初創(chuàng)企業(yè)的策略。雖然精益方法在軟件方面很有效,但在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,種植者不會(huì)冒險(xiǎn)在整個(gè)農(nóng)場(chǎng)采用全新技術(shù),為此其可能行不通。
在推出產(chǎn)品之前,主要的農(nóng)業(yè)公司需要通過(guò)多年的實(shí)地測(cè)驗(yàn)來(lái)確保產(chǎn)品的性能和明顯的效益。即使進(jìn)行了這樣的測(cè)試,許多種植者還是希望看到新產(chǎn)品在自己的土地上采用之前,能夠有上佳的表現(xiàn)。因此,普遍的“快速進(jìn)入市場(chǎng)”和“快速擴(kuò)張”心態(tài)可能不合適,而是需要采用更加漸進(jìn)的產(chǎn)品發(fā)布策略。
最終的挑戰(zhàn)是對(duì)AI人才的競(jìng)爭(zhēng)非常激烈。在科技初創(chuàng)企業(yè)社區(qū)中,人們普遍抱怨,在與軟件、互聯(lián)網(wǎng)和無(wú)人駕駛汽車行業(yè)的雇主進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)的情況下,很難找到合適的AI人才。此外,即使招募到這些人之后,留住他們也是不小的挑戰(zhàn)。一家MGV投資公司的機(jī)器學(xué)習(xí)專家最近被科技巨頭招募,年薪超過(guò)700萬(wàn)美元。
農(nóng)業(yè)AI技術(shù)的前景
盡管農(nóng)業(yè)領(lǐng)域AI技術(shù)面臨諸多挑戰(zhàn),但我們有理由相信,AI在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的成功和大規(guī)模推廣將會(huì)成為現(xiàn)實(shí)。以下就是有望部分改變農(nóng)業(yè)的AI技術(shù)。
AbundantRobotics:這是從斯坦福研究所剝離出來(lái)的初創(chuàng)企業(yè),它已經(jīng)開(kāi)發(fā)出自主采摘取水果的技術(shù)。AbundantRobotics利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)來(lái)探測(cè)棚架上生長(zhǎng)的水果位置,然后利用真空系統(tǒng)將其從樹(shù)枝上拉下來(lái)。這家公司已經(jīng)獲得谷歌旗下風(fēng)投機(jī)構(gòu)GoogleVentures的扶持。
圖2:AbundantRobotics公司的自動(dòng)摘果機(jī)
Resson:孟山都成長(zhǎng)創(chuàng)投公司(MonsantoGrowthVentures)扶持的初創(chuàng)企業(yè),在加拿大和美國(guó)圣何塞都有辦事處。Resson已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一種圖像識(shí)別算法,與訓(xùn)練有素的人類相比,它能夠更準(zhǔn)確地檢測(cè)和分類植物害蟲(chóng)與疾病。Resson與麥凱恩食品公司(McCainFoods)合作,以幫助減少土豆生產(chǎn)供應(yīng)鏈的損失。
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