“騰訊牌番茄”新鮮上市，你想吃嗎？

2020-06-29 14:53

作為農業大國的公民，很多人潛意識里其實都存在著一個“種田夢”，從當初“開心農場”偷菜到近期火爆的動森游戲里“種田”，我們總喜歡在網絡世界里實踐這個夢想。與此同時，一些互聯網大廠卻在現實里搞起了農業，探索起了AI優化農業種植的可能性。

最近騰訊宣布了一項AI＋農業領域的“種田”新進展。依靠自研AI算法和技術，“騰訊AIoT智慧種植方案iGrow”在遼寧的第一批番茄試點已經迎來了小豐收。騰訊牌番茄，新鮮上市！

AI如何優化“種田”？

隨著人工智能技術的不斷發展，AI對農業生產的優化已經可以深入到農業生產的各個環節中。產前，通過AI可以對土壤進行檢測分析，讓農作物找到最合適它的土壤；產中，AI能對環境進行檢測，幫助預防和管理病蟲草害，減少經濟損失；產后，AI還能進行品質檢測和分類，進行市場分析，幫助制定優化的配送方案，實現更高的效益等等。

近些年，隨著溫室種植在農業生產中變得越來越普遍，溫室大棚也成為了AI技術發揮更大價值的舞臺。在這次在騰訊種植番茄的iGrow智慧種植方案中，人工智能的作用就主要體現在讓種植決策與溫室控制更精準。

農作物在不同的生長周期對溫室環境有不同要求。拿傳統的溫室種植番茄為例，農民需要在番茄的育苗期、生長期、成熟期設定不同溫度，但是很難精準識別和察覺每個時刻下環境和作物生長狀態的細微變化，從而判斷對應的理想溫度。

而“騰訊AIoT智慧種植方案iGrow”采用物聯網傳感器，可以實時、準確、自動地監測溫室的氣候環境，從而用數據的來取代農民的感性判斷，幫助農作物在最好的環境里成長，當然成長出來的果實是更完美、健康的果實。

iGrow的智慧種植方案具有自動智能、因時制宜、高效精準等特點，它的主要原理可以分為三步：

第一步，利用攝像頭和其他傳感器，在溫室里收集溫室氣候和作物生長的數據，比如空氣、突然溫濕度，二氧化碳濃度和光合有效值等；

第二步，利用集成專家經驗的iGrow溫室仿真器，快速做大量種植模擬（15秒能模擬82個生長周期），再用不斷優化的強化學習AI算法選擇最佳種植決策；

第三步，自動控制溫室，精準利用資源，提高作物的品質和產量。

遼寧試點：每畝提升了數千元凈利潤

AI讓農民們省了不少事，種植決策和溫室控制都可以讓它來自動執行，那么騰訊番茄的收成怎么樣呢？騰訊AI Lab與遼寧達成合作后展開了兩期種植試點，一期試點在今年5月份結束，使用的是當地三個日光溫室種植番茄，其中兩個部署了iGrow方案的實驗組。

一期對比結果中，排除AI算法研發和基于騰訊云的平臺費用成本，第一批番茄實現了口感型番茄種植的凈利潤提升，每畝每季度凈利潤增加數千元，初步驗證了這套智慧種植方案的商業價值。

資深農業技術員劉建華表示：實驗組和對照組的利潤差，主要是因為試點期間迎來了突發的2月倒春寒，溫度驟降。對照組中，農民參考往年經驗設定了固定溫度，周期內調整了3次溫度，但因無法實時調整，溫度驟降時溫室保溫性變差，氣溫波動大；在iGrow實驗組里，則體現了AI算法的穩定性與強容災能力，配合卷簾、放風機等底層自動化控制技術，實現了小時級的溫度調整，因時制宜。

雖然試點取得成功，但騰訊的iGrow方案在農業應用中仍有許多需要可以優化的地方，比如當前AI方案中只能完成種植決策和溫室控制，修剪與采摘工作仍是要由人工來完成的。除此以外，由于農業場景種植周期長、數據不規范、采集成本高，會出現數據短缺的問題，另外溫室仿真器也會存在一定的精度誤差，這些因素都會限制AI在農業領域的進一步應用和推廣。

AI改變農業的未來

聯合國估計，到2050年全球人口將增加到97億人以上，那時很多饑餓的人口需要養活。相比于人口的大量增長，耕地面積只會增加4％。所以解決辦法不是擴大農田來種植莊稼，而是更有效地利用現有的土地。而人工智能就是提高現有土地有效利用率的突破口。

人工智能除了可以幫助對農業生產環境進行監測和提供指導外，也可以應用在農業機器硬件上，智能收割和播種的機器將能代替農民或減少農民的體力勞動量和時間。舉個例子，Harvest CROO Robotics 創造了采摘成熟草莓的硬件和收割蘋果園的機器技術。這類人工智能將感知和動作結合在一起，機器能夠看到并判斷能否需要收獲，然后繼續執行收獲的動作。無人駕駛拖拉機也將應用和推廣，不需要真人指導，通過編程就可以控制它以一定的速度行駛，同時有效的方式執行特定任務。