吳恩達都在做的AI農業(yè)到底有什么魔力？

但在眼下，農民有時(shí)候并不“信任”AI，甚至不采用AI。

AI能干什么？

它能與人類(lèi)交流，能幫助人類(lèi)識別并抓捕嫌疑犯，也能夠協(xié)助醫生進(jìn)行診斷……不知不覺(jué)間，AI已經(jīng)深度滲透人類(lèi)的生活，幫助教育、安防、醫療等多個(gè)領(lǐng)域實(shí)現智能化升級。

然而，在A(yíng)I向著(zhù)人類(lèi)生活全面進(jìn)軍的時(shí)候，依然有著(zhù)“滄海遺珠”般的存在，比如農業(yè)。

農業(yè)已成AI的“試驗田”，它需要AI

AI與農業(yè)之間存在一種“互利互需”的關(guān)系。

于農業(yè)而言，AI的加入能夠幫助其解決勞動(dòng)力短缺、工作效率低等問(wèn)題。這其中，以植保無(wú)人機最具代表性。

某農業(yè)無(wú)人機運營(yíng)商表示，一架載重10公斤的植保無(wú)人機，作業(yè)面積為8-12畝，每日作業(yè)面積可高達200-300畝。若是人為噴灑，人均速度最快1畝/小時(shí)，一臺植保無(wú)人機的工作量相當于數十個(gè)人。

所需人工少、工作效率高……這種自動(dòng)化、智能化的操作，很適合當下的農業(yè)。

“有很多過(guò)去的小農田變成了大片農田，這意味著(zhù)機械作業(yè)越來(lái)越有優(yōu)勢。由人工智能技術(shù)驅動(dòng)的農業(yè)，將會(huì )幫助減輕農民的勞動(dòng)強度，同時(shí)也使整個(gè)作業(yè)過(guò)程更加環(huán)保。”斯坦福大學(xué)計算機系客座教授、原百度首席科學(xué)家吳恩達表示。

就在今年7月底，其所創(chuàng )立的AI公司Landing.ai與中聯(lián)重科簽署了戰略合作協(xié)議，雙方將在智慧農機等方面進(jìn)行技術(shù)研發(fā)與合作。在吳恩達看來(lái)，用AI改造農業(yè)會(huì )讓農民的工作更有效。

眼下，農業(yè)已經(jīng)對AI有所需求，反之，于A(yíng)I而言，農業(yè)則是一塊“試驗田”，也是一個(gè)大有可為的應用場(chǎng)景。

依舊以植保無(wú)人機為例，當無(wú)人機尋求B端應用的時(shí)候，存在需求、風(fēng)險性較小的農業(yè)就成為了第一批“試驗田”。2013年，無(wú)人機還處于“萌芽期”，所謂的植保無(wú)人機也才只有100架的保有量。彼時(shí)，從事噴灑作業(yè)的無(wú)人機就已經(jīng)在農業(yè)中展示拳腳，并磨練、提升有關(guān)技術(shù)。

現如今，植保無(wú)人機在噴灑作業(yè)中的操作愈發(fā)成熟穩練，且保有量也翻了不止百倍。有數據統計，至2025年，國內無(wú)人機市場(chǎng)總規模將達到750億，而農業(yè)植保無(wú)人機就占去了200億的份額。

可以說(shuō)，植保無(wú)人機代表了“AI+農業(yè)”的一個(gè)縮影。在農業(yè)這一場(chǎng)景下，植保無(wú)人機所搭載的AI技術(shù)得到了提升，并實(shí)現了自己的價(jià)值。

這之外，不同于已經(jīng)半只腳踏入成熟期的植保無(wú)人機，自動(dòng)駕駛農機、采摘機器人、農作物物聯(lián)網(wǎng)監控……更多的“AI+農業(yè)”應用正處于不同階段的發(fā)展期或是萌芽期。這也意味著(zhù)，“AI+農業(yè)”的成長(cháng)空間還有很多。

農業(yè)需要AI，但是農民“不信任”AI

調查機構MarketsandMarkets的報告顯示，全球智慧農業(yè)市場(chǎng)在2017年達到了67億美元，預計將在2018年達到75.3億美元，到2023年則是135億美元，預測年復合增長(cháng)率為12.39%。其中，2016年人工智能技術(shù)在農業(yè)市場(chǎng)的價(jià)值為4.322億美元，預計這一數值到2025年將變?yōu)?6.285億美元，預測復合年增長(cháng)率為22.5%。

依照數據來(lái)看，“AI+農業(yè)”大有可為。然而，從眼下的情況來(lái)看，農民有時(shí)候并不“信任”AI，以致于不去用AI。

在許多人看來(lái)，諸如植保無(wú)人機這類(lèi)自動(dòng)化工具不能夠取得他們的“信任”。換一種說(shuō)法，AI+農業(yè)的軟硬件應用對于他們而言是“陌生”的，而有時(shí)候，最終成效也難以保證。

目前，人們較為熟知的“AI+農業(yè)”產(chǎn)品為植保無(wú)人機，但截至今年6月，其普及率不足10%。這背后的原因有許多，包括飛手短缺、缺乏行業(yè)標準以致于植保效果難以有效評估等等。

植保無(wú)人機之外，“AI+農業(yè)”的軟硬件應用還包括自動(dòng)駕駛農機、物聯(lián)網(wǎng)監控、采摘機器人等等。不可否認，一旦這些技術(shù)或產(chǎn)品被投入使用，它們將能夠帶來(lái)極大的農業(yè)經(jīng)濟效益。屆時(shí)，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)監測，農作物將能夠朝著(zhù)最佳狀態(tài)的方向生長(cháng)，而通過(guò)自動(dòng)駕駛農機、采摘機器人等等，人力成本也將大大降低。

然而，這些還只是“未來(lái)”。

在現實(shí)情況中，這些應用有的還處于實(shí)驗室中，有的才堪堪起步，比之植保無(wú)人機更讓農民覺(jué)得“陌生”。

此外，在具體的實(shí)施上，它們也正面臨一些難題。以物聯(lián)網(wǎng)監控為例，農作物生病前兆是什么？怎樣才是最佳生長(cháng)環(huán)境？它的標準是什么？什么時(shí)候才是最佳收獲時(shí)間？AI系統判斷這些問(wèn)題都需要大量數據的支撐，然而這方面卻是相對缺失的，需要人們將以往棄之一旁的數據重新“撿起來(lái)”，建立一個(gè)數據庫，以此去進(jìn)行訓練。另外，在某些地區，物聯(lián)網(wǎng)所依賴(lài)的網(wǎng)絡(luò )信號連接的穩定性也是一個(gè)問(wèn)題。

再看采摘機器人，用某業(yè)內人士的話(huà)來(lái)說(shuō)，這方面的技術(shù)并不純熟，尤其是在力度掌控和工作效率方面，眼下并不如人工采摘更好。而在現實(shí)中也的確如此，雖然時(shí)有出現采摘機器人的最新動(dòng)態(tài)，但多數時(shí)候只是有關(guān)公司、高校取得新進(jìn)展，在具體的商業(yè)落地方面還不具備可行性。

最后

眼下看來(lái)，AI+農業(yè)的確具有發(fā)展前景，且植保無(wú)人機也打了一個(gè)較好的“開(kāi)頭”。但是，農民不“信任”AI、不采用AI也是一種較為普遍的現實(shí)。

依據目前的情況，在實(shí)施操作上，AI在農業(yè)上主要有兩大主流方向，一類(lèi)是物聯(lián)網(wǎng)監控，一類(lèi)是規模性、非精細型農作業(yè)，比如自動(dòng)駕駛農機、植保無(wú)人機等等。

而在模式上，前者較為適合針對性的系統部署，后者多將采用租賃式，由一個(gè)團隊進(jìn)行運營(yíng)，面向農民提供服務(wù)，如同現在植保無(wú)人機的服務(wù)模式。至于采摘等精細類(lèi)操作，在技術(shù)等方面還需要多加磨合磨合。

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