在不少輿論抱怨著資本寒冬，風口不再的時刻，我們似乎忽略了一個巨大的藍海市場—農(nóng)業(yè)。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術的快速發(fā)展，以科技為主導的規(guī)?；?、精細化和智能化是未來農(nóng)業(yè)科技的大趨勢。

2018年11月16日，在高交會2018年人工智能領袖峰會上，賽為智能人工智能研究院首席科學家汪玉冰發(fā)表了主題為《AI浪潮下的農(nóng)業(yè)改革》演講，講述了農(nóng)業(yè)科技革命的發(fā)展歷程以及未來趨勢，最后闡述了賽為智能在農(nóng)業(yè)領域的兩個落地項目。

汪玉冰長期圍繞傳感器與精準農(nóng)業(yè)，在傳感器敏感機理、信息獲取及結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方面開展基礎理論和應用研究。她在國內(nèi)外SCI/EI多個核心學術刊物上發(fā)表了SCI論文十余篇，授權發(fā)明專利十余項，并主持了多門科研項目。

會后，筆者專訪了汪玉冰，從產(chǎn)業(yè)發(fā)展、人工智能、農(nóng)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等方面探討了農(nóng)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀與未來。

農(nóng)業(yè)4.0與精準農(nóng)業(yè)

土地也會‘過勞死’。人們不斷從土地索取，然后注入各種‘營養(yǎng)’，還使用大量防治病蟲害的農(nóng)藥，土地的功能被破壞。過度使用和地力透支是我國的土地環(huán)境現(xiàn)狀。

——中國工程院院士孟偉

2013年，德國政府正式提出了“工業(yè)4.0”的概念，明確了信息化在工業(yè)化中的重要作用。時隔兩年，以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)、云計算技術為支撐和手段的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)形態(tài)——農(nóng)業(yè)4.0也隨著提出。

農(nóng)業(yè)4.0是繼1.0的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)、2.0的機械化農(nóng)業(yè)、3.0的信息化農(nóng)業(yè)之后進步到智能化的更高階段?！饵h的十九大報告》曾重點指出，農(nóng)業(yè)4.0是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的制高點，是未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的根本方向。

汪玉冰告訴億歐，從以人力農(nóng)業(yè)1.0（以人力、畜力使用為主要特征）、農(nóng)業(yè)2.0（以農(nóng)業(yè)機械化為主要特征）、農(nóng)業(yè)3.0（以單項信息技術應用為主要特征）再到農(nóng)業(yè)4.0（以信息技術集成化、業(yè)務應用全程化、生產(chǎn)設備在線化為主要特征）的過程中，中國正處于從農(nóng)業(yè)3.0邁向農(nóng)業(yè)4.0的過渡階段。

農(nóng)業(yè)4.0的提出，同時讓能夠承載現(xiàn)代農(nóng)業(yè)飛速發(fā)展的精準農(nóng)業(yè)，再次成為人們關注的焦點。據(jù)市場研究公司Research and Markets發(fā)布的《2020年全球精準農(nóng)業(yè)市場預測》報告顯示，全球精準農(nóng)業(yè)市場預計將以11.7％的年復合增長率從2015年的27.6億美元增至2020年的48億美元。

精準農(nóng)業(yè)是指根據(jù)特定地理空間位置特性，對生產(chǎn)和農(nóng)耕作業(yè)進行精細化調(diào)整，做到精準控制灌溉、施肥、除草等生產(chǎn)輸入，達到高產(chǎn)、低耗、減排、生態(tài)友好的農(nóng)耕水平。它涉及了農(nóng)業(yè)傳感器與物聯(lián)網(wǎng)技術、動植物生命與環(huán)境信息感知技術、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)與云計算技術、農(nóng)業(yè)機器人智能識別與控制技術、農(nóng)業(yè)精準作業(yè)技術與裝備等。此外，它包括了信息采集－信息解碼－投入優(yōu)化－田間實踐的良性循環(huán)，其中信息和數(shù)據(jù)是精準農(nóng)業(yè)最核心部分。

美國和以色列是使用精準農(nóng)業(yè)技術較早的國家，目前已經(jīng)在該方面取得了一定的進步。

美國的精準農(nóng)業(yè)以規(guī)?；Q，全國約有200多萬個農(nóng)場，其中有60%-70%采用了精準農(nóng)業(yè)技術。此外，美國還有專業(yè)的精準農(nóng)業(yè)服務公司，為農(nóng)場提供精準農(nóng)業(yè)設備與服務。美國農(nóng)業(yè)部還與太空署合作，利用遙感衛(wèi)星探測土壤和作物信息。

以色列則擁有發(fā)達的溫室技術與節(jié)水灌溉系統(tǒng)。其中，以色列的溫室技術從20世紀70年代至今，已經(jīng)完全實現(xiàn)了智能化與自動化。一個溫室大約4000㎡，從播種開始到收獲，全過程電腦控制，基本上不需要人力，而將滴灌技術引入溫室系統(tǒng)，進一步提高了花卉、蔬菜等農(nóng)作物的產(chǎn)量。

事實上，中國早在20世紀90年代，就開始了精準農(nóng)業(yè)的應用研究，先后在北京、上海、新疆、黑龍江等13個地方實現(xiàn)了大面積應用。但是與國外相比，國內(nèi)推進農(nóng)業(yè)4.0顯然會更困難一點。汪玉冰表示，中國的農(nóng)業(yè)發(fā)展還需要借鑒國外經(jīng)驗。

AI賦能農(nóng)業(yè)，數(shù)據(jù)必不可少

人工智能的發(fā)展依靠數(shù)據(jù)的支持，農(nóng)業(yè)若想完全實現(xiàn)精準農(nóng)業(yè)，需要首先實現(xiàn)農(nóng)業(yè)數(shù)字化，完成農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)布局。

在峰會現(xiàn)場，汪玉冰表示，農(nóng)業(yè)的數(shù)據(jù)收集目前還是一件比較困難的事情。賽為智能其中一個項目是采用深度學習的方法，針對不同的田間環(huán)境和土壤類型，進行農(nóng)田施肥模型的構(gòu)建。該項目已經(jīng)收集一百余個土壤樣本相關數(shù)據(jù)，實驗結(jié)果相關系數(shù)能達到93%。

事實上，國內(nèi)外大部分公司都是利用傳感器、衛(wèi)星遙感或者無人機航拍進行農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的收集工作，通常收集的數(shù)據(jù)主要有土地土壤數(shù)據(jù)、農(nóng)作物生長數(shù)據(jù)、天氣氣候數(shù)以及病蟲害數(shù)據(jù)等，賽為也不例外。

在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)領域，國內(nèi)主要有佳格天地、珈和科技、大氣候農(nóng)業(yè)等企業(yè)，三者致力于建立農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)平臺。聯(lián)想佳沃集團則意圖打造農(nóng)業(yè)產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后全方位的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)服務生態(tài)圈。前幾日，華為攜手鹽堿地稻作改良研究所發(fā)布了農(nóng)業(yè)沃土云平臺，旨在利用信息技術對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進行定時定量管理，根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品的生長情況合理分配資源。

在國外，也已經(jīng)有不少企業(yè)瞄準大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)管理的應用。如孟山都近兩年分別以2.5億美元收購Precision Planting公司，9.3億美元并購Climate CorporaTIon公司。Climate CorporaTIon公司成立于2016年，主要利用衛(wèi)星進行天氣數(shù)據(jù)的收集并對數(shù)據(jù)進行分析，為農(nóng)民提供意外保險服務。

汪玉冰表示，大數(shù)據(jù)思維的背后，其實是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)從“靠經(jīng)驗”走向“靠數(shù)據(jù)”、從粗放走向精準的變革。

我國的農(nóng)業(yè)發(fā)展正處于爬坡過坎的關鍵期。當農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)獲取變得相對容易后，人工智能的技術也將逐漸滲透到農(nóng)業(yè)領域，智慧農(nóng)業(yè)企業(yè)以及該行業(yè)未來發(fā)展?jié)摿薮蟆?/p>