在田间装上传感器,实现远程感知,农民可以近乎实时地查看土壤和作物状况的相关数据;利用物联网提供的实时数据,能对农作物疾病进行预测和预防;机械工具可以实现自动灌溉和饲养农作物……日前,记者在广州一家人工智能农业实验室看到,“智慧大脑”已悄无声息地深入田间。

我国是传统的农业大国,大米更是我们日常生活中主要的粮食之一。“农田智能化、数字化成为农业发展的趋势。”据国务院《新一代人工智能发展规划》及《广东省新一代人工智能发展规划》均明确提出这一观点。

广州的艾米生态人工智能农业实验室从三年多前便着手将人工智能与生态农业结合,试图利用AI改变传统“面朝黄土背朝天”的耕作方式,为农业装上“智慧大脑”。全媒体记者在“大脑”后台的研究室看到,尽管远离田间,但仍可通过田间数个传感器、无人机等实时收集农作物、天气、土壤等数据,监测农作物的生长情况,从而减少田间耕作人员的数量与工作量。据了解,能“自动巡航”和除草的田间机器人1.0已进入原型测试阶段。

智慧农业是我国农业现代化发展的必然趋势。纵观全球,许多发达国家同样在大力投入智慧农业的研发。专家表示,信息技术、人工智能、互联网、物联网、神经网络、无人机等技术的重大变革,孕育着一场农业技术的重大变革。

生态种植农田被插上了“AI芯片”

自古以来,降水、病虫、草害、土壤等因素对种植都有极大影响。以往为采集气象数据,技术人员只能将天气预报的笔记,还有通过土样、水样采集的土地养分、湿度等各种数据从各地农场寄到相关农业部门,再利用机器进行分析;传统水稻田的巡田、除虫、除草等也要靠人力完成……这些耗时、耗力的工作,随着人工智能(AI)、大数据、物联网等新一代信息技术高速发展,正在发生质的改变。

如今,农田被插上了“AI芯片”,在卫星、无人机、物联网等高科技手段的支持下,曾对农业生产具有重要影响的因素,逐渐演变成大屏幕上的可视数据,供人工智能技术团队进行智能分析与预测。

在艾米人工智能农业实验室中,全媒体记者看到了AIRICE“农田大脑”系统。在系统的大屏幕上实时展示不同区域试验田中天气、土壤、农作物等各类数据。艾米人工智能农业项目总监桑强表示:“我们做的第一步是把数据采集输入至云端大数据后台中,经过一段时间累计,AI团队会建立起各种算法模型,如病虫害、降雨量、蒸发量、土壤湿度关系等,科学地计算预测农田的产量、需肥量、放水量等。据悉,该实验室团队目前主要集中于水稻生态种植的现代化、智能化。所谓生态种植,与常规种植相比,它意味着避免除草剂、除虫剂等化学农药、化肥使用,以保证种植出来的产品安全、没有污染。”

然而,目前看到的大数据采集环节只是整套“大脑”的第一步。未来,这套系统还包含了智能感知、智能预警和智能行为。智能感知是指系统能够对作物等进行健康指数分析,而当“发现”病虫草害时就会做出智能预警;再者,“大脑”可“控制”各种生产机械、智能设备,例如各种农业机器人机进行田间作业。

在田间装上传感器实现远程感知

对于AI+农业,实验室团队看来,现阶段主要是解决了传统农业三大“痛点”。一是保持生态种植的质量和产量。二是田间种植中人力问题,尤其让80后、90后等年轻人愿意种田,培训专业的懂得生态种植的人才。第三则是可复制种植标准,“单个农场可以做得很好,那么一百个农场呢?如何降低成本,特别是人力成本,并且快速复制和部署到全国各地。”

据了解,目前在艾米不同地区的试验田中已基本实现了大数据实时采集的环节。这些数据是如何实现远程采集?利用大量的传感器:例如位于从化的约300亩试验田中安装了26个传感器。据团队的技术专家表示,传感器的多少是按照试验田的面积决定,26个只是基础,由于不同地区的地势落差、土壤湿度、酸度、盐分不一样。假如是落差较大、湿度差别较大的区域,传感器会布置得更密集。

以从化的农场为例,气象数据和土壤数据目前是每隔一小时采集一次。采集后的数据会实时传输到系统的云端,进入农田大脑的后台进行存储和处理,然后实时展示在大屏幕终端上。桑强表示,“预计今年初可在一个系统上看到多个农场不同的数据,也就说,通过一个界面能实现管理,哪个农场出现异常情况,系统就会预警。而农场的种植者也可通过这一智能系统来监控农场的各种数据情况。”

根据去年印发的《广东省新一代人工智能发展规划》(下称《规划》)中关于智慧农业的应用场景,重点是在现代农业产业园中大力推进“互联网+”智慧农业,应用物联网、云计算、大数据等现代信息技术,推动农业全产业链改造升级。

机器人“入田”

视觉识别巡田、除草

纵观全球,许多发达国家正大力投入智慧农业的研发。日本在不同地区通过信息通信技术、机器人、智能温室等新技术来打造智慧农业。有些地区的农业生产者在农场的塑料大棚区,安装了传感器,它能够监测大棚内的温度、湿度、二氧化碳浓度等数值,再通过网络将数据上传到云端服务器存储起来,不仅是电脑,手机也可以查看保存的数据。去年4月,日本富士通联合九州大学共同研究如何利用AI技术来提高农业生产效率。研究人员在专用实验场所“SmartHouse”中,利用九州大学植物体测量评定技术,并结合图像处理技术,从相机拍摄的植株高度、植被叶量、植物茎部直径等数据来了解植物生长繁殖状况。

而农业全球闻名的以色列,将农业物联网、互联网技术农业与传统农业相结合,实现农业智能化。据悉,早前,当地一创新团队利用安装在牛棚内的多种传感器采集数据,并通过软件对数据进行分析,能实时了解奶牛的紧张情绪程度,从而通过不同手段为奶牛缓解情绪提高产量。另外,为了提高农业的效率,还有以色列公司利用传感器、遥感技术软件等增加农业产量,提高农作物生产利润。

近年来,国内互联网巨头以及一些科技创新团队,都在尝试利用农业无人机、智能灌溉、智能温室、机器人等一系列物联网技术、人工智能整合产业链、利用互联网思维去改造传统农业,发展智能农业。去年4月,京东宣布将以无人机农林植保服务为切入点,整合京东集团物流、金融、生鲜、大数据等能力,搭建智慧农业共同体,同时打造首个农场品牌“京东农场”。在去年11月,京东宣布进军养猪和种菜市场,将通过整合“神农大脑(AI)”、物联网设备、独创养殖巡检机器人、饲喂机器人、3D农业摄像头等高科技手段,实现整个养猪业的智能化、数字化和互联网化。另外,阿里在去年正式发布了阿里云ET农业“大脑”。百度则在2018世界大会上公布了AI遥感智能监测病虫害的最新成果,完成精准科学用药,农药使用量降低50%。

全媒体记者了解到,目前艾米实验室团队研发的田间机器人已进入室内路障测试阶段。据计划,田间机器人1.0主要专注于田间“穿插行走”,2.0版本将利用智能视觉进行植株分析,3.0版本则可通过智能行为进行田间作业。这个机器人包含数个除草臂和摄像头,“行走”速度约5公里/小时,工作时间能达到10小时/天、100亩地/天,“这相当于50~65个人的工作效率。”技术人员表示。利用机器人负担巡田、除草等环节,不仅能节约人力成本,同时有望大面积实现零化学农药、零化肥、零除草剂的“生态种植”标准。这也是目前对农业发展最大的推动之一,“我们从化农场改造后一两年,白鹭就飞回来了,因为有它想吃的虫。其实每种生物的存在,对整个生态都是有影响的。”艾米生态人工智能农业实验室董事长邬茂超表示。

然而,正如针对不同行业领域的机器人所需的技术与性能有差异化,当前田间机器人的研发焦点在于“自主控制”。据悉,这方面要结合高精度的定位、传感技术、图像识别、高级AI算法等。在“图像识别小组”努力下,AI算法已能“辨别”到水稻、杂草、石头等,在田里可自动“瞄准”杂草并除掉。而在缺少参照物的大片农田中,机器人可通过“GPS+RTK定位+图像路径识别+避障系统”来“寻路”。

物联网专家解释,“田间机器人除了避障外,更重要的是要克服水稻田的实际环境,如田间的泥泞、水沟,对机器人与传感器等机械设备都是一大考验。”据预测,未来300亩田将布置1台机器人系统。

据早前,华为XLabs发布的《联网农场智慧农业市场评估》白皮书指出,到2020年,智慧农业的潜在市场规模有望由2015年的137亿美元增长至268亿美元。物联网有望成为促进农业提产、实现供需平衡的关键使能技术。

智能农业处于“融合”阶段

需大量数据积累

人工智能近年在工业、金融、医疗、教育、汽车等各个领域都很火热,并且逐渐实现技术驱动产业升级阶段。而在业界看来,我国智能农业仍处于“早期融合”。

暨南大学管理学院副教授汤胤表示,“就目前我们调研的结果来说,人工智能+农业仍处于比较早期的融合阶段,一方面传统农业耕作方式根深蒂固,但生产效率不高。这与人工智能的发展瓶颈有很大关系。”

“近年来,人工智能尤其在视觉方面的突破,以及物联网的普及,使得智慧农业成为可能”。具体来说,很多地区农田逐渐推进物联网设备的部署,这些设备的部署使农田的变化可以被庞大的云端系统所数字化读取,也就是“监”,进而根据大数据搭建预测模型,这些模型可用于科学决策,也就是“控”。

“就我们观察,绝大多数农田目前仍然处在‘监而不控’的阶段,这其实是一种浪费。另外,通过,计算机视觉技术也开始应用于农田宏观层面的把控,但在微观层面,例如识别病虫害仍然缺乏较为成功的案例。”汤胤表示。

据《规划》指出,要突破农业“大数据+知识图谱”关键技术,建立一批单品大数据全产业链应用模式,建立基于知识图谱、自然语言语义识别、机器学习的农技农艺和灾害防控与应急处理服务体系,有效支撑乡村振兴战略实施。

据透露,今年1月,艾米生态实验室将发布“生态水稻生长图谱”大数据。当前,研究团队已建立生态水稻图谱数据中心,采集了百万级的生态水稻数据,“未来,这套图谱将成为人工智能算法的依据”。

尽管国内人工智能视觉技术在近年突飞猛进,但是用于农业中,仍有不少困难要克服。“人工智能视觉目前主要集中在人脸识别,不过在农业,比如水稻田中,要识别的是水稻、病虫草害的种类,这些在国内目前尚未有足够大量的数据给机器进行学习。”桑强如此表示,“如何训练AI模型进行对稻苗和病虫草害的识别,就只能靠一项项做数据采集,甚至自己养虫子来拍摄。”

汤胤表示,智慧农业现阶段面临的最大困难反而不是技术层面上的问题,而是数据方面的积累。另一方面的困难,是人工智能人才荒,这方面人才本来就稀缺,如果农业领域不能提供足够的吸引力,就更难以吸引优秀的人才加盟。

如今,越来越多不同领域的农业,例如水稻、玉米、小麦等粮食生产,禽类鱼类养殖、蔬菜水果种植、棉花作物种植等都装上“智能芯片”,与人工智能、物联网等技术“结合”,通过探索现代化、智能化的生产手段,从而提升产量、增加收益、降低各类成本,令整个生态环境变好。

然而,理想很丰满,现实很骨感。毕竟,我国农业发展多年,许多地区仍主要依靠人力,通过传统的方式手段进行生产。据农业专家表示,相对于智能赋能的其他行业,农村互联网基础设施建设、农业从业人员技术素质、农业精益化生产水平等农业基础较为薄弱。

另外,相比美国、日本、以色列等农业现代化发展得较早的国家,它们有更多技术与数据的积累,因此,在智能农业的种植生产过程中,具有足够研究数据和理论做支持,如知道怎样控制农作物的淋水量,从而实现增产。而在我国,如卫星遥感数据、无人机等已逐渐在各地“试水”。但目前无人机可能只是针对农作物喷洒某种农药,但不会告诉你某类田、某类作物,在几月份要喷什么药,喷洒多少分量等。

“我国传统农业种植,个性化很强,同样是水稻,每家每户种植的方式和技术都不同,如何形成一套智能化标准、生态标准,这也是我们亟须解决的问题。”邬茂超说道。

然而,在面对智能农业技术人才紧缺的问题上,正如汤胤教授所言,例如农田“大脑”和田间机器人配合使用,有望使得一般农户家庭可以管理超过500亩农田,大幅提高生产效率,大幅降低人力成本,减少田间作业强度。如果未来这个目标能够实现,意味着智慧农业将成为新一代青年青睐的新工作新角色,有望改变我国农业生产的格局。

智能农业的探索者们,希望利用这些采用物联网、人工智能技术的设备,令从事农业生产变成一件具有“幸福感”的事情,让越来越多的年轻人愿意去到田间、去到农业生产园区服务。