智慧農(nóng)業(yè)新鏡像：年輕人和百度EasyDL的產(chǎn)業(yè)嬗變

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農(nóng)業(yè)，可能是數(shù)字化程度最低的一個(gè)領(lǐng)域。

曾有人對(duì)比過這樣一組數(shù)據(jù)：中國的農(nóng)業(yè)勞均產(chǎn)值只相當(dāng)于以色列的4%、美國的5%、歐盟的15%、日本的17%，僅僅略高于中等收入國家的平均水平，“補(bǔ)課”可以說農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不二法門。

讓人深思的還有另一組數(shù)據(jù)：1991年國內(nèi)農(nóng)業(yè)勞力占比約為60%，到了2018年這一數(shù)字已經(jīng)下降到26%，低于世界的平均水平。農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力人口的短缺，導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)的人工成本占比超50%。

和無處不在的互聯(lián)網(wǎng)相比，農(nóng)業(yè)的數(shù)字化就像是未經(jīng)開墾的荒原，同時(shí)也是留給新科技探索的處女地。

01 農(nóng)業(yè)是個(gè)嚴(yán)肅話題

過去幾年時(shí)間里，幾乎每一年都有農(nóng)業(yè)相關(guān)的政策出臺(tái)，不難從一些草蛇灰線中厘清農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的脈絡(luò)。

比如2019年國務(wù)院在《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018-2022年）》中提到，應(yīng)該大力發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)，實(shí)施智慧農(nóng)業(yè)工程和“互聯(lián)網(wǎng)+”現(xiàn)代農(nóng)業(yè)行動(dòng)，鼓勵(lì)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進(jìn)行數(shù)字化改造，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)遙感、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，提高農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)化水平。

到了2020年，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部在《數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展規(guī)劃（2019-2025年）》中再次強(qiáng)調(diào)，以產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化為發(fā)展主線，著力建設(shè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源體系，加強(qiáng)數(shù)字生產(chǎn)能力建設(shè)，加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村生產(chǎn)經(jīng)營、管理服務(wù)數(shù)字化改造。

2021年，國務(wù)院下發(fā)了本世紀(jì)第18個(gè)關(guān)于農(nóng)業(yè)的“一號(hào)文件”，強(qiáng)調(diào)要強(qiáng)化現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技和物質(zhì)裝備支撐，著力構(gòu)建現(xiàn)代鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)體系、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)營體系，推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。我國的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)正在走向以信息為生產(chǎn)要素，互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能和智能裝備應(yīng)用為特征的智慧農(nóng)業(yè)。

倘若按照時(shí)間做個(gè)排序的話，最初引導(dǎo)科技和農(nóng)業(yè)的融合，到智慧農(nóng)業(yè)的系統(tǒng)性布局，農(nóng)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)思路逐漸清晰的過程。

畢竟美國和日本已經(jīng)給出了示范，前者在種植、管理、收獲、流通等環(huán)節(jié)中通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、電商等措施，打造了全閉環(huán)式的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展模式；后者在人口老齡化的壓力下，利用數(shù)字化技術(shù)降低了農(nóng)業(yè)對(duì)自然環(huán)境和從業(yè)人員的依賴，逐漸走出了一條綠色有機(jī)農(nóng)業(yè)的新路子。

但智慧農(nóng)業(yè)在國內(nèi)卻是個(gè)嚴(yán)肅的話題。

一個(gè)既定事實(shí)在于，國內(nèi)在農(nóng)業(yè)傳感器、農(nóng)業(yè)模型、核心算法等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域仍處于“跟跑模仿”階段，可能落后先進(jìn)國家10—15年的時(shí)間。特別是很多地方缺少智慧農(nóng)業(yè)的頂層設(shè)計(jì)，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)的智慧化演進(jìn)多是以單點(diǎn)技術(shù)在細(xì)分領(lǐng)域進(jìn)行探索，不同地方的智慧化水平參差不齊。

也有人坦言：國內(nèi)缺少職業(yè)農(nóng)民的教育體系，即使有一些農(nóng)民培養(yǎng)機(jī)構(gòu)，過程也是走馬觀花式的?，F(xiàn)代職業(yè)農(nóng)民的短缺、高素質(zhì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理人員匱乏，使得智慧農(nóng)業(yè)在基層缺少支持者，內(nèi)生動(dòng)力嚴(yán)重不足。

或許一些人因此對(duì)智慧農(nóng)業(yè)的前景持悲觀論調(diào)，但下面幾個(gè)年輕人正在做的事情，或許會(huì)改變你對(duì)智慧農(nóng)業(yè)的認(rèn)知。

02 新農(nóng)人們的“新農(nóng)具”

當(dāng)外界還在以年齡偏高、文化水平普遍較低刻畫農(nóng)民形象時(shí)，一群年輕的博士生悄悄加入了“新農(nóng)人”的序列。

浙大博士章曉敏被人熟知的身份是寧波某高校的教師，但他的另一個(gè)身份是“微能云智能蟲情測報(bào)系統(tǒng)”的技術(shù)負(fù)責(zé)人。因?yàn)楣ぷ鞯脑颍聲悦粽J(rèn)識(shí)了浙江農(nóng)科院的農(nóng)學(xué)專家，發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)厮镜南x情監(jiān)測還是一項(xiàng)非常原始的工作，需要有人到水稻田里捕捉害蟲，然后靠經(jīng)驗(yàn)判斷蟲情的趨勢(shì)。

聽到農(nóng)學(xué)專家的訴苦后，章曉敏萌生了智能監(jiān)測蟲情的想法：或許可以在稻田里布置一套誘蟲裝置，自動(dòng)識(shí)別統(tǒng)計(jì)一段時(shí)間內(nèi)蟲子的種類和數(shù)量，然后結(jié)合數(shù)據(jù)變化科學(xué)判斷下一階段的蟲情趨勢(shì)。

章曉敏找到的“新農(nóng)具”是百度飛槳EasyDL，利用農(nóng)學(xué)專家們幫忙標(biāo)注的樣本數(shù)據(jù)，在EasyDL零門檻AI開發(fā)平臺(tái)上構(gòu)建了蟲害檢測模型。誘蟲器吸引到害蟲后會(huì)進(jìn)行滅活處理，然后定時(shí)進(jìn)行拍照，再將照片自動(dòng)上傳到云端服務(wù)器，通過飛槳EasyDL的算法模型識(shí)別害蟲的種類，并進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)匯總。

目前章曉敏帶頭研發(fā)的“微能云智能蟲情測報(bào)系統(tǒng)”已經(jīng)部署在寧波海曙的農(nóng)田中，可以識(shí)別稻飛虱、卷葉螟在內(nèi)的六種水稻常見害蟲，不僅實(shí)現(xiàn)了蟲情的實(shí)時(shí)監(jiān)測，還可以指導(dǎo)農(nóng)民有針對(duì)性地調(diào)整農(nóng)藥、化肥配比與投放有效進(jìn)行蟲害防控，減少化學(xué)農(nóng)藥的使用量，避免農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)殘超標(biāo)等問題發(fā)生。

在章曉敏幫助稻農(nóng)們“除蟲”的時(shí)候，百度的AI工程師阿權(quán)跑到了內(nèi)蒙古通遼，成為著名的伊胡塔牛市的?？?。

起因是藍(lán)奧云牧股份總裁王永生的一通電話，向百度求救解決“相牛”的難題。原來當(dāng)?shù)氐幕钆＝灰字饕性诰€下牛市，但一頭牛有多重、一天能長多少斤、小牛犢養(yǎng)到最后是賺還是賠，全靠“牛經(jīng)紀(jì)人”肉眼觀察，一些金牌“牛經(jīng)紀(jì)人”能將牛的重量誤差控制在5斤以內(nèi)，甚至能挑出品質(zhì)更好、病死率更低的牛。

可“相牛”絕技靠的是常年累月的經(jīng)驗(yàn)積攢，傳統(tǒng)的“相牛”方式也局限了活牛的交易場景，加上牛市的環(huán)境十分繁雜，各家牛的無序接觸很容易造成口蹄疫、布病等病發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。阿權(quán)想到的是先采集數(shù)據(jù)，給每頭牛建立“電子簡歷”，用飛槳EasyDL訓(xùn)練牛的數(shù)據(jù)打造AI相牛算法模型。

經(jīng)過長達(dá)幾年的摸索嘗試，阿權(quán)的團(tuán)隊(duì)終于研制出一套立體三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集裝置：當(dāng)牛從過道中有序經(jīng)過時(shí)，兩側(cè)的攝像頭便可以快速采集到牛的各種體尺數(shù)據(jù)和點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并進(jìn)行實(shí)時(shí)三維建模。阿權(quán)團(tuán)隊(duì)采集了2000多頭有效的活牛數(shù)據(jù)，算法模型也可以規(guī)?；涞亓?。

像章曉敏、阿權(quán)這樣的“新農(nóng)人”還有很多，在他們的帶動(dòng)下，農(nóng)業(yè)不再是一個(gè)嚴(yán)肅的話題，AI成了“新農(nóng)具”，數(shù)據(jù)成了“新農(nóng)資”。

03 智慧農(nóng)業(yè)的AI范式

可能就現(xiàn)階段來看，章曉敏等人對(duì)農(nóng)業(yè)的改造還是點(diǎn)狀開花，但百度飛槳讓由點(diǎn)到線，再由線到面成為了可能。

比如章曉敏幫助水稻監(jiān)測蟲情時(shí)沉淀下來的經(jīng)驗(yàn)，可以應(yīng)用于玉米、小麥等經(jīng)濟(jì)作物的蟲情監(jiān)測；阿權(quán)團(tuán)隊(duì)摸索出的“相牛”經(jīng)驗(yàn)，也可以在養(yǎng)豬、養(yǎng)羊等場景下復(fù)用……

百度飛槳不僅僅是降低了AI的應(yīng)用門檻，也讓AI在農(nóng)業(yè)中的落地形成了良性循環(huán)的飛輪效應(yīng)：越來越多的農(nóng)業(yè)場景完成數(shù)字化，通過簡單易用的飛槳EasyDL訓(xùn)練數(shù)據(jù)形成模型，實(shí)現(xiàn)智能化應(yīng)用。趁手的“新農(nóng)具”促使越來越多的人在自己熟悉的領(lǐng)域里將AI和農(nóng)業(yè)進(jìn)行融合。

可以佐證的是北京市大興區(qū)長子營鎮(zhèn)的智慧植物工廠，在這片由裕農(nóng)、京東方后稷、百度智能云聯(lián)合打造的現(xiàn)代化水培植物工廠中，極少人力就能生產(chǎn)出數(shù)倍于以往的新鮮蔬菜。個(gè)中秘密離不開人工智能的規(guī)模化應(yīng)用，自動(dòng)判斷蔬菜生長狀態(tài)、提醒采收、自動(dòng)檢測害蟲種類及數(shù)量、輸出植保方案、自動(dòng)識(shí)別克重……每一項(xiàng)創(chuàng)新功能背后，都可以找到百度飛槳EasyDL的身影。

以自動(dòng)判斷蔬菜生長狀態(tài)為例，借助EasyDL提供的智能標(biāo)注、模型訓(xùn)練、服務(wù)部署在內(nèi)的一站式服務(wù)，工程師構(gòu)建了克重識(shí)別模型，標(biāo)注了三四百張蔬菜照片進(jìn)行訓(xùn)練后，只需定時(shí)監(jiān)測拍攝一張圖片就能判斷蔬菜的重量、生長是否健康、能否進(jìn)行采收，準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。

確切地說， EasyDL讓我們看到了智慧農(nóng)業(yè)的新范式：

以往主導(dǎo)智慧農(nóng)業(yè)的科技巨頭，擅長的是自上而下打造典型樣本，這樣的方案不乏其內(nèi)在價(jià)值，可想要改變?nèi)珖霓r(nóng)業(yè)問題，可以說幾乎是不可行的方案。章曉敏代表的“新農(nóng)人”屬于自下而上的智慧化，他們沒有想過以一己之力改變農(nóng)業(yè)的現(xiàn)狀，熱衷于解決自己看到的一個(gè)個(gè)小問題，當(dāng)這些細(xì)小的力量被聚集在一起，呈現(xiàn)出來的正是智慧農(nóng)業(yè)的遍地開花。

智慧農(nóng)業(yè)的歷史進(jìn)程應(yīng)該有兩個(gè)視角：一個(gè)是宏觀上的政策紅利，通過一項(xiàng)項(xiàng)惠農(nóng)政策重拾外界改造農(nóng)業(yè)的信心；一個(gè)是微觀上的大膽嘗試，讓人工智能等前沿科學(xué)以通用技術(shù)的形式交到新農(nóng)人手中。所有的科技革命都是社會(huì)需要和技術(shù)創(chuàng)新雙輪驅(qū)動(dòng)的，新農(nóng)人們利用新工具創(chuàng)造的一個(gè)個(gè)奇跡，正是智慧農(nóng)業(yè)在中國的最佳注腳。

或許多年之后再回頭審視中國的智慧農(nóng)業(yè)進(jìn)程，零門檻的百度飛槳EasyDL將會(huì)是一個(gè)相當(dāng)耀眼的存在。中國從來都不缺少勤勞的“農(nóng)民”，每一次農(nóng)業(yè)的落后和崛起，都可以從生產(chǎn)力工具上找原因。

04 寫在最后

智慧農(nóng)業(yè)是一個(gè)典型的多學(xué)科交叉領(lǐng)域。

在一些人詬病農(nóng)業(yè)的保守和落后時(shí)，某種程度上陷入了常識(shí)主義的誤區(qū)。因?yàn)橐蝗盒罗r(nóng)人早已拿著“新農(nóng)具”行動(dòng)，他們可能是大學(xué)里的老師，可能是大廠里的工程師，也可能是資深的農(nóng)業(yè)專家，但他們都在做一件相同的事：將AI帶到了農(nóng)牧業(yè)的生產(chǎn)過程，為農(nóng)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)默默貢獻(xiàn)著自己的力量。

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