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导读: 放眼整个中国,在科技资源、人才、资金最匮乏的农村市场,从客观角度来看,这个异于城市的地方对于科技或许有着更广泛的刚性需求。回首2018年,巨头养殖、AI医疗、智慧建筑已经悄悄在这样一片土地上开花。

去年年底,“一块改变命运的屏幕”成了刷屏话题。

当时支持与反对方各自罗列出很多观点,但我们或许可以承认,这些讨论都是建立在这样一个前提上:新技术与农村生活的结合,已经开始触发一些改变。

把目光放到这个中国最广袤的市场上,会发现从农业到农村市场所需的种种服务,再到农村劳动力转移的宏观走向,其中有太多需求可以被科技力量填补。

而农村市场科技人才资源相对匮乏的客观情况,又让智能化在某种程度上变成了异于城市社会的刚性需求。

如果我们回望2018,会发现从下半年开始,科技巨头们纷纷布局起了AI进军农业的探索,并且各种AI、AI教育的新兴产品与服务,都开始走向农村这块新的试验田。

AI与农村的故事,正在短时间内快速升温。但在热闹的布局背后,我们也会发现一些明晰的瓶颈,横亘在农村市场与AI的想象力之间。

绕过屏幕的争议,更多AI故事正在山村田垄间上演着。无论2019年是否能被称作“AI+农村”元年,至少这一年,田野上的AI故事必然会以一个令人惊奇的百分比上涨。

让我们来回忆一下,直到今天为止,AI都以哪些方式完成了下乡进村的任务。

科技巨头的农业圆舞曲

AI进村的核心目标,当然是要证明自己能在第一产业有所建树。

所谓AI农业,在技术逻辑上很容易理解,即利用AI带来的物理识别与能力,结合数据分析技术,将农业生产中大量流程进行重新优化,从而以智能方式提高农业生产效率,优化农产品质量。

理论上来说,这套逻辑既能种粮食种菜,也能养猪养鹅。但实际运转起来却不容易。一方面农业数据相对匮乏,标准化程度很低,另一方面相关技术设备近乎空白,AI农业命题之下不仅是算法与数据问题,同时也是对工程化能力与硬件制造能力的考验。

而在AI持有者——BAT为代表的科技巨头们眼中,既然要进军产业AI与产业互联网,那么农业又是无法绕开的一个选项。其巨大市场潜力和社会价值都是科技公司不能放弃的蛋糕。在2018年产业AI全面开动的契机里,农业AI也就顺势开始了自己的故事。

最先动手的是阿里。2018年6月7日,云栖大会·上海峰会上阿里云发布了ET农业大脑,通过数字档案生成、智能农业数据分析、农产品溯源等技术结合,开始将AI解决方案带入农业。

随后半年中,腾讯和京东都宣布了自己的AI农业计划。有消息认为,擅长AI的百度也已经在路上。

综合来看,AI农业命题如今主要走两条路:AI养殖与AI种植。

说到养殖科技,咱们中国人的看家本领那就是养猪。可能很多人没有意识到,在规模化、技术化养猪这条路上,中国人绝对写就了一部波澜壮阔的史诗。也正因为养猪事业的规模化标准化程度高,对新技术十分敏感,科技巨头玩AI+养殖,十有八九都是从猪开始。

阿里的ET农业大脑,就利用了机器视觉加持的AI摄像头与数据分析能力,来观察猪们生长数据,从而达成优胜劣汰;并且将声纹识别和红外线测温带到了养猪场,通过猪的体温和声音进行AI预测猪的身体状况,最终达成提升母猪产崽能力,降低死亡率的效果。

去年11月,京东数科也开始描绘AI和猪的浪漫故事。在接入AI摄像头与数据智能系统之外,京东的方案里还加入了IoT系统,以及自主开发的养殖巡检、饲喂机器人等等,并且采用了新的“猪脸识别”技术。

有理由相信,接下来会有更多科技公司开始AI养猪生涯。

而AI在种瓜种菜上,也有自己的一套。阿里的ET农业大脑先后在甜瓜和生菜上完成了合作案例。而去年12月,腾讯AI lab团队的“种黄瓜”在国际人工智能温室种植大赛(Autonomous Greenhouse Challenge)上获得了“AI策略”单项第一名、总分第二名。这也被外界认为是腾讯向AI农业的进军开启。

腾讯这次展示的“种黄瓜”,特殊之处在于通过强化学习算法,将专家知识系统潜入了仿真机当中,使智能体可以有效学习人类专家的思维模式,从而回到实际种植中提升黄瓜产量,并且对成本进行了压缩,提高了技术的实用性。

AI种植业,目前一般集中在果园和温室种植当中,通过对植株进行数据收集和智能识别,来判断肥料、水分、温度、光照等条件的适宜与否,从而让粗放的种植模式智能化、精准化。再搭配一些可溯源、可直播的互联网玩法,健康+高产的AI果菜就诞生了。

又能养猪,又能种菜,感觉AI在农业领域已经很吃得开了。

但是不用乐观太早,目前来看,巨头们的AI农业之旅只是刚刚开了个头。今天各种值得夸耀的案例,都还是示范价值远大于商业价值。

一方面,农业数据在今天依旧稀缺,农业AI依旧需要BAT的专家们下到田间地头去采集数据,修正参数。另一方面,大量农业区域和农业领域都是数据的真空地带,今天AI想要走入农业,还只能依靠一些数据化标准化程度高的农业部类,比如现代化养殖场;或者依托有相关农业科技积累的合作者,比如大型农业集团——来更多完成1对1的商业实验性质AI+农业案例。

与中国广袤的农田牧场相比,BAT的专家显然是不够用的。

所以说,今天AI农业还处在科技巨头们做好案例,打好样板,然后吸引有实力的合作伙伴共同推广的阶段。大规模的农业改造还远远谈不上。只有当形成傻瓜式产品与可终端售卖的AI农业解决方案;科技巨头与农户间的产业中间层搭建起了清晰的产业链之后,“AI改变农业”这句话才有被说出口的底气。

但无论如何,当看到北上广高大楼宇里的数据专家和算法工程师,蹬着拖鞋蹲在田里观察农作物长势,我们依稀还是能看到一个有张力的故事开始了。

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