我們?cè)趲浊隁v史中，都在努力提高畝產(chǎn)量、提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的利潤(rùn)率，但我們從來都沒有從定量化、系統(tǒng)化、自動(dòng)化的角度進(jìn)行種植效率的計(jì)算和優(yōu)化。
饑荒有可能在21世紀(jì)重新上演？
到2050年，全球總?cè)丝陬A(yù)計(jì)可達(dá)100億。要讓這么多人都吃飽飯，我們的食物產(chǎn)量就要?jiǎng)?chuàng)歷史新高。
1974年，世界糧食大會(huì)曾提出“在十年內(nèi)消除饑餓、糧食危機(jī)和營(yíng)養(yǎng)不良”的目標(biāo)。然而直到現(xiàn)在，在許多發(fā)展中國(guó)家，貧困和饑餓問題依然存在。
聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織發(fā)布的2020年《世界糧食安全和營(yíng)養(yǎng)狀況》預(yù)計(jì)，2020年全球食物不足人口將增加8 300萬人至1.32億人。聯(lián)合國(guó)警告稱，2020年共有25個(gè)國(guó)家面臨嚴(yán)重的饑餓風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)計(jì)全世界將有6.9億人處于饑餓狀態(tài)。“我們的食品系統(tǒng)正在失靈！”聯(lián)合國(guó)秘書長(zhǎng)安東尼奧·古特雷斯對(duì)全球的食物安全隱患憂心忡忡。
（圖片來源于網(wǎng)絡(luò)）
與此同時(shí)，盡管全球人口增長(zhǎng)正在放緩，但非洲和亞洲的人口增長(zhǎng)強(qiáng)勁，導(dǎo)致未來食物需求仍將大幅增長(zhǎng)。據(jù)聯(lián)合國(guó)預(yù)測(cè)，到2050年世界人口將達(dá)到100億，到2100年將達(dá)到112億。
在人口因素的推動(dòng)下，食物需求預(yù)計(jì)會(huì)顯著增加。國(guó)際食物政策研究所對(duì)2050年全球食物的預(yù)測(cè)結(jié)果顯示：從區(qū)域分布來看，未來的食物消費(fèi)增長(zhǎng)將發(fā)生在非洲、中東以及亞太地區(qū)。
到2050年，全球三分之二的人可能生活在城市地區(qū)。而城市化和人口結(jié)構(gòu)變化將改變食物需求的構(gòu)成，不斷變化的人口結(jié)構(gòu)和人口空間分布將影響食物需求的變化。
挑戰(zhàn)之大是前所未有的。我們只剩下30年的播種收割，就要迎來100億人口大關(guān)。顯而易見，如果我們想要養(yǎng)活地球上的人類，我們所熟悉的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式就要發(fā)生改變。
AI種植不輸人類種植專家
從2004年到2018年，小麥的生產(chǎn)成本降低了14%，而同期CPU的生產(chǎn)成本卻下降了99.8%。這意味著農(nóng)業(yè)技術(shù)的進(jìn)步遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于半導(dǎo)體工業(yè)。
同時(shí)，CPU的高速發(fā)展為AI提供了高效的運(yùn)算能力，幫助該領(lǐng)域產(chǎn)生了大量能得到工業(yè)應(yīng)用的技術(shù)。
下圖顯示了近幾年主要的幾次AI會(huì)議發(fā)表的論文數(shù)量，這一數(shù)量在最近幾年已經(jīng)增長(zhǎng)了數(shù)倍。對(duì)比農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平的緩慢增長(zhǎng)和AI技術(shù)的飛速進(jìn)步，一個(gè)很自然的想法就是探索如何利用AI促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展。
（圖為小麥和CPU的制造成本以及AI論文發(fā)表數(shù)量）
現(xiàn)在我們從一個(gè)相對(duì)可控的問題入手：全自動(dòng)溫室控制算法開發(fā)。目的就是用借助于溫室模擬器，在短時(shí)間內(nèi)開發(fā)自動(dòng)控制算法，盡量少的資源，例如水和電，生產(chǎn)盡量多的食物。
溫室模擬器是一個(gè)關(guān)于溫室的系統(tǒng)化、定量化的建模問題，是對(duì)溫室的完全數(shù)學(xué)抽象。
這樣我們就知道在怎樣的氣候條件下，用怎樣的種植策略，比如將怎樣的溫度、濕度、營(yíng)養(yǎng)、二氧化碳濃度、光照條件等組合，能夠有什么樣的產(chǎn)出。
所有的作物模型，都通過計(jì)算機(jī)程序進(jìn)行定量化的模擬，然后通過一定的接口暴露給控制程序，這樣程序員就可以通過簡(jiǎn)單的控制指令去操控溫室，并在幾十秒里看到種植效果。這樣就充分利用計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力，加快農(nóng)業(yè)技術(shù)的迭代速度。
AI根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)做出一項(xiàng)決策，環(huán)境就會(huì)根據(jù)不同的決策演變到下一種狀態(tài)，同時(shí)給AI一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)，而AI根據(jù)新的狀態(tài)再做決策。如此類推，AI通過和環(huán)境不停地進(jìn)行交互式學(xué)習(xí)，獲得盡量多的獎(jiǎng)勵(lì)。這個(gè)環(huán)境既可以是一個(gè)真實(shí)的物理環(huán)境，也可以是一個(gè)計(jì)算機(jī)仿真環(huán)境。因?yàn)橛?jì)算機(jī)的成本越來越低、計(jì)算能力越來越強(qiáng)，在仿真環(huán)境下進(jìn)行AI訓(xùn)練就會(huì)變得非常高效，而成本則非常低。
基于上面這些想法，騰訊在首席探索官網(wǎng)大為的推動(dòng)下與世界上最好的農(nóng)業(yè)大學(xué)之一——荷蘭瓦赫寧根大學(xué)開展了合作：挑戰(zhàn)用人工智能來種植！
（圖為騰訊與瓦赫寧根大學(xué)合作種黃瓜）
在比賽中，騰訊的AI算法iGrow交出了一張漂亮的種黃瓜成績(jī)單。
iGrow在短短幾個(gè)月里，學(xué)習(xí)了相當(dāng)于一萬五千年的黃瓜種植經(jīng)驗(yàn)。
在剛開始將近兩個(gè)月的時(shí)間里凈利潤(rùn)是負(fù)的，因?yàn)檫@時(shí)一直在消耗資源，溫室也在折舊，而沒有黃瓜收成。
大概從第三個(gè)月開始有了收成，虧損在縮小。
從大概第50天開始轉(zhuǎn)虧為盈，最后的凈利潤(rùn)是每平方米20歐元左右。
最后人工智能種植的凈利潤(rùn)和荷蘭最優(yōu)秀的人類種植專家?guī)缀跻粯?，并且獲得了更好的二氧化碳效率。
等到2020年6月第二屆人工智能種植挑戰(zhàn)賽，復(fù)賽隊(duì)的五個(gè)AI收成均超過有20年經(jīng)驗(yàn)的農(nóng)業(yè)種植專家組。其中，冠軍組實(shí)現(xiàn)畝產(chǎn)資源消耗減少16%，凈利潤(rùn)增加121%。
在中國(guó)的田間地頭，最新進(jìn)展是：
在東北遼寧的黑土地上，用三個(gè)日光溫室種植番茄，其中兩個(gè)部署了iGrow方案。2020年5月試點(diǎn)結(jié)束后，實(shí)驗(yàn)組和未改造的對(duì)照組相比，每畝每季增加了數(shù)千元的凈利潤(rùn)。
具體而言，人工智能是怎么種植的呢？
AI如何養(yǎng)活“T先生”？
各種傳感器被安裝在一株西紅柿上，暫且稱它為“T先生”。T先生發(fā)出了饑餓的信號(hào)，傳感器捕獲到這一信號(hào)，并立即發(fā)送給AI大腦，AI大腦迅速做出決策，將肥料配比好，把光線調(diào)整好，開始為T先生供水。
那么，水分是把營(yíng)養(yǎng)送到葉子里，還是送到果實(shí)里？
當(dāng)然，我們想讓葉子生長(zhǎng)得更少一些、果實(shí)更大一些。于是，AI大腦不斷調(diào)整水、肥、光的比例，給予T先生刺激信號(hào)，讓它把營(yíng)養(yǎng)輸送到果實(shí)中，葉子中只保留蒸騰作用所必需的水分。
當(dāng)傳感器發(fā)現(xiàn)T先生的果實(shí)收到了足夠多的養(yǎng)分，無法再吸收時(shí)，只能將水分、養(yǎng)分送到葉子中。AI大腦就做出決策，減少水分、養(yǎng)分供應(yīng)，調(diào)暗光線，讓T先生休息一下。
通過不斷試驗(yàn)，AI大腦收集了足夠多的數(shù)據(jù)，反復(fù)訓(xùn)練構(gòu)建出西紅柿的生長(zhǎng)模型，又不斷總結(jié)規(guī)律，發(fā)現(xiàn)T先生的兄弟姐妹們都有同樣的習(xí)慣，這就形成了新的種植模式，成千上萬公頃的西紅柿就可以按照同樣的水、肥、光進(jìn)行配比管理，這樣不僅擴(kuò)大產(chǎn)量，同時(shí)還實(shí)現(xiàn)了農(nóng)作物的生理節(jié)水。
（圖為人工智能種植的西紅柿）
舌尖上的AI
當(dāng)前AI的應(yīng)用貫穿于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品流通和食物消費(fèi)的全過程。
（圖為“AI+農(nóng)業(yè)”應(yīng)用環(huán)節(jié)）
在播種前，AI技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析與溯源就能幫助農(nóng)民保證種子、化肥等農(nóng)用物資的質(zhì)量。
AI技術(shù)正在取代傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所仰賴的歷法與經(jīng)驗(yàn)，用海量數(shù)據(jù)和信息更精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)一切。
除此之外，AI還能給出一系列預(yù)測(cè)：今年溫度如何？降雨多不多？病蟲害嚴(yán)重嗎？市場(chǎng)價(jià)格走高還是降低？AI都能給出相應(yīng)建議。
這些分析結(jié)果直接用于指導(dǎo)生產(chǎn)決策和生產(chǎn)計(jì)劃，從源頭減少風(fēng)險(xiǎn)和浪費(fèi)，從而更好地迎合市場(chǎng)需求。
在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，AI技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)和遙感等技術(shù)攜手，綜合地理、氣象、水溫等多維度數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)從土壤分析到農(nóng)作物生長(zhǎng)，從天氣監(jiān)測(cè)到施肥、撒藥等多環(huán)節(jié)全方位的智能分析和控制，利用智能化工具節(jié)約人工成本和資源投入，提高種植效率和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。
在農(nóng)產(chǎn)品流通和消費(fèi)過程中，AI通過整合生產(chǎn)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)，有效對(duì)接供求雙方，平衡各地農(nóng)產(chǎn)品供求數(shù)量。還能通過追蹤食物供應(yīng)鏈創(chuàng)新食品分銷和食品配送方式，預(yù)測(cè)消費(fèi)者需求，盡可能地減少庫(kù)存，提高周轉(zhuǎn)效率，減少流轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)中的食物浪費(fèi)。
本文摘自《重構(gòu)地球》
