電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/梁浩斌）AI+種田有沒有搞頭？

在上周日，國務(wù)院發(fā)布了《中共中央國務(wù)院關(guān)于進(jìn)一步深化農(nóng)村改革扎實(shí)推進(jìn)鄉(xiāng)村全面振興的意見》，作為今年的一號(hào)文件，《意見》中主要強(qiáng)調(diào)實(shí)現(xiàn)中國式現(xiàn)代化，必須加快推進(jìn)鄉(xiāng)村全面振興。與此同時(shí)，文件也首次提到了“農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力”。

“農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力”又該怎么理解？根據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部相關(guān)人士的解讀，這包括了生物育種技術(shù)、無人機(jī)技術(shù)、AI技術(shù)和數(shù)字技術(shù)等，而這些技術(shù)的應(yīng)用，將有效改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展?fàn)顩r。

AI跟農(nóng)業(yè)有什么關(guān)系？

相信很多讀者在看到這都會(huì)產(chǎn)生疑問：AI和農(nóng)業(yè)，看似牛頭不對(duì)馬嘴的兩個(gè)領(lǐng)域，他們之間有什么關(guān)系？

那就要先了解一個(gè)概念：精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。

過去農(nóng)業(yè)領(lǐng)域?qū)嶋H上早已意識(shí)到農(nóng)田土壤的肥力、水分分布不均等問題，但由于技術(shù)原因，缺乏手段對(duì)這些問題進(jìn)行有效管理。自19世紀(jì)開始，化學(xué)肥料開始流行后，土壤采樣和分析技術(shù)就已經(jīng)開始發(fā)展。

到20世紀(jì)中葉，拖拉機(jī)等農(nóng)業(yè)機(jī)器開始逐漸普及，這也為未來的農(nóng)業(yè)智能化提供了基礎(chǔ)硬件。

而精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)概念的正式出現(xiàn)，一定程度上得益于美國在1990年開放民用GPS定位信號(hào)。同年，明尼蘇達(dá)大學(xué)就提出了“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”的概念，這個(gè)概念的核心是通過數(shù)據(jù)科學(xué)優(yōu)化資源分配。

如今，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)已經(jīng)成為一種主流的農(nóng)業(yè)管理模式，通過集成傳感器、遙感、地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)、IoT、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，對(duì)農(nóng)田環(huán)境和作物生長進(jìn)行精細(xì)化、差異化的管理。目的是提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、減少資源浪費(fèi)、降低成本并實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

實(shí)際上，自1980年開始，就開始有公司開發(fā)用于農(nóng)田監(jiān)測的傳感器，比如1982年傳感器大廠Richardson就推出了第一臺(tái)商用谷物產(chǎn)量監(jiān)測器，通過流量傳感器、溫濕度傳感器等，實(shí)時(shí)測量收割機(jī)工作時(shí)的作物產(chǎn)量，并且可以監(jiān)測谷物的含水量，從總質(zhì)量中扣除水分重量，計(jì)算出干重產(chǎn)量。

而后續(xù)這種谷物產(chǎn)量檢測器，同步了GPS的位置記錄，繪制出農(nóng)田的產(chǎn)量熱力圖，可以顯示出同一塊田內(nèi)產(chǎn)量高低的區(qū)域，從而可以對(duì)不同區(qū)域農(nóng)田的肥料或水分進(jìn)行調(diào)整，來年增加農(nóng)作物產(chǎn)量。1994年，美國農(nóng)機(jī)公司John Deere推出搭載GPS的“GreenStar”精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航。

隨著傳感器等技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，除了農(nóng)機(jī)上的改進(jìn)之外，開始出現(xiàn)一些直接收集農(nóng)田實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的產(chǎn)品，比如土壤電導(dǎo)率傳感器、多光譜相機(jī)等。比如村田推出的土壤傳感器中，集成了溫度傳感器、濕度傳感器以及電導(dǎo)率傳感器，可以對(duì)土壤的含水量、肥料量、溫度等數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)監(jiān)測，并通過無線傳感網(wǎng)絡(luò)，甚至是衛(wèi)星通信來將數(shù)據(jù)傳輸至云端進(jìn)行計(jì)算、管理。

2017年，IBM推出農(nóng)業(yè)AI平臺(tái)Watson Decision Platform，利用AI對(duì)農(nóng)田進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)測、病害蟲害識(shí)別等。

近十年來無人機(jī)的發(fā)展，也讓精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)不只是平原大面積耕地的專屬。農(nóng)業(yè)無人機(jī)的出現(xiàn)，比如大疆推出的農(nóng)用無人機(jī)，完成包括揚(yáng)肥、精準(zhǔn)施藥、多光譜采集等任務(wù)，大幅降低了遙感的成本（過去需要用到衛(wèi)星遙感），同時(shí)不受地形的影響，讓精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)惠及到更多小型農(nóng)戶。

除了傳統(tǒng)的農(nóng)田環(huán)境，溫室、養(yǎng)殖等都能夠利用到AI技術(shù)。比如在智能溫室中，可以利用傳感器和AI技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控溫室內(nèi)的環(huán)境條件，自動(dòng)調(diào)節(jié)溫度、濕度和光照，確保作物的最佳生長環(huán)境。

在養(yǎng)殖環(huán)境中，同樣可以利用傳感器和AI技術(shù)監(jiān)測牲畜的健康狀況和行為，早期發(fā)現(xiàn)疾病并提供適當(dāng)護(hù)理。例如，AI可以通過安裝在牲畜身上的傳感器監(jiān)測其健康和行為，幫助養(yǎng)殖戶早期發(fā)現(xiàn)疾病或壓力跡象。

在生物育種方面，以往為了改良農(nóng)作物品種，需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力。如今的生物育種平臺(tái)，已經(jīng)開始采用基因組數(shù)據(jù)分析，抗逆性模擬系統(tǒng)、表型組學(xué)AI篩選工具等，利用AI技術(shù)加速品種改良的周期。

甚至在供應(yīng)鏈端，農(nóng)作物產(chǎn)品還會(huì)應(yīng)用到區(qū)塊鏈溯源系統(tǒng)、冷鏈物流路徑優(yōu)化算法、庫存動(dòng)態(tài)預(yù)測模型等，通過AI算法優(yōu)化物流路徑和配送計(jì)劃，減少庫存積壓和運(yùn)輸成本，提高供應(yīng)鏈效率。


AI農(nóng)業(yè)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈

所以，AI、傳感器、無人機(jī)等與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)實(shí)際上已經(jīng)密不可分，從直接的農(nóng)田環(huán)境管理到供應(yīng)鏈優(yōu)化，都有著AI的身影。

而農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的提出，也反映出國家從政策上推動(dòng)AI等先進(jìn)技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的普及，提高農(nóng)業(yè)整體的生產(chǎn)力和效率。

那么要實(shí)現(xiàn)AI農(nóng)業(yè)的普及，最關(guān)鍵的是傳感器。前面也提到，在農(nóng)田中用到的土壤監(jiān)測傳感器，里面一般包含溫濕度傳感器、電導(dǎo)率（EC）傳感器、pH值傳感器、氮磷鉀傳感器（用于檢測養(yǎng)分，采用光譜或電化學(xué)法）。主要的供應(yīng)商包括霍尼韋爾、艾默生電氣、Decagon、西克、TRUEBNER、村田、賽通科技等。

用于作物管理和產(chǎn)量預(yù)測、病蟲害識(shí)別等的多光譜傳感器，目前一般可以與無人機(jī)進(jìn)行搭配，比如大疆的P4 Multispectral。無人機(jī)上除了多光譜傳感器外，還需要高精度的RTK定位模塊，以及ToF、激光雷達(dá)等避障系統(tǒng)。在目前一些農(nóng)機(jī)產(chǎn)品上，為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化運(yùn)作，也需要高精度定位模塊以及多種避障傳感器。

在畜牧養(yǎng)殖領(lǐng)域，則需要給牲畜安裝可穿戴式的生物傳感器，比如在牛、羊等牲畜上打上耳標(biāo)傳感器，對(duì)體溫、活動(dòng)量等進(jìn)行監(jiān)測。

同時(shí)，二氧化碳傳感器在溫室大棚等場景也已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。

小結(jié)：

根據(jù)BergInter的研究報(bào)告，全球精密農(nóng)業(yè)解決方案市場預(yù)計(jì)將從2023年的55億歐元增長到2028年的11.6%，達(dá)到95億歐元。隨著近年AI大模型的技術(shù)爆發(fā)，AI技術(shù)毫無疑問將會(huì)進(jìn)一步滲透至農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，通過AI技術(shù)對(duì)各種傳感器獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將會(huì)大大提高農(nóng)業(yè)的產(chǎn)量和效率。