一座蔬菜大棚中的智能調節(jié)設備
“人工智能與大數(shù)據技術是我們發(fā)展現(xiàn)代農業(yè)、智慧農業(yè)核心的基礎技術?!比涨?,中國農業(yè)科學院農業(yè)信息研究所(以下簡稱信息所)所長孫坦研究員走上農科講壇,為與會者作了題為“大數(shù)據驅動的智慧農業(yè)”的報告。
人工智能與大數(shù)據的農業(yè)應用場景
孫坦指出,智慧農業(yè)不是憑空出現(xiàn)的,但是智慧農業(yè)具備產業(yè)化的市場標準、顛覆式轉變是在人工智能技術出現(xiàn)之后。分析發(fā)現(xiàn),智慧農業(yè)領域以大數(shù)據和人工智能為基礎和主要驅動力。
農業(yè)領域的人對傳統(tǒng)病蟲害防治場景都非常熟悉。但是在智慧農業(yè)的環(huán)境下,病蟲害防治將呈現(xiàn)另外一種景象:悉尼大學研發(fā)的針對蘋果進行精準打藥的智能機器人,首先通過圖像識別病蟲害的位置,之后根據識別結果,對病蟲害進行精準打藥。
再來看智慧農業(yè)的果品采摘場景:日本松下公司研發(fā)的西紅柿采摘機器人,通過圖像識別算法獲取西紅柿的位置、顏色和形狀等信息,并精準采摘成熟的西紅柿。
“智慧農業(yè)實際上也被稱為農業(yè)3.0,核心特點是數(shù)據加智能,廣泛地通過智能感知系統(tǒng)獲取相關的信息和數(shù)據,然后通過對所獲取的數(shù)據分析、整理和挖掘驅動群決策。它的智能化程度非常高,使用智能機械?!?a >孫坦說。
如果分析國內外目前關于智慧農業(yè)的研究動態(tài)將會發(fā)現(xiàn),2015—2017年SCI關于智慧農業(yè)的發(fā)文和被引情況中,其發(fā)文量在倍增,被引量增長也非常明顯。
“說明智慧農業(yè)已經成為研究熱點,但研究水平相對較低。”孫坦指出。繼續(xù)分析發(fā)現(xiàn),智慧農業(yè)非常強調數(shù)據的重要性和精準性,主要應用是農業(yè)的可視化遠程診斷、遠程控制、災變預警等智能管理。
如果對比智慧農業(yè)和人工智能的關鍵詞,會發(fā)現(xiàn)它們的重復率非常低?!斑@也說明人工智能技術在農業(yè)研究領域的應用還不是特別充分,仍然是以3S技術、傳感器、農業(yè)物聯(lián)網、農業(yè)遠程自動控制為主要研究對象。”孫坦說。
大數(shù)據在農業(yè)領域另一個重要應用是計算育種:首先遴選種質資源和基因資源,然后收集它們的表型數(shù)據,把表型數(shù)據和基因數(shù)據進行融合,接著進行組裝映射。在映射過程中,標記和確認感興趣的用于育種的材料,也就是它的基因片段,然后進入到分子育種階段。
“這種模式在未來會成為計算育種或者育種專家一個重要的助手、工具,甚至是替代性的工具?!?a >孫坦指出。
面向區(qū)域的整體技術解決方案
在簡單考察了國際上關于智慧農業(yè)的情況之后,信息所根據研究布局和特長,選擇了大數(shù)據的融合治理與并行計算、機器視覺與表型、農業(yè)模型和全局數(shù)據管理、信息控制,以及計算育種為重點發(fā)展方向。
孫坦介紹,在大數(shù)據驅動的智慧農業(yè)的基本范式上,信息所推出了1+1+N的模式:一個智慧農業(yè)大數(shù)據中心,支撐一個智慧農業(yè)大數(shù)據決策指揮平臺,帶動N個面向區(qū)域特色的智慧農業(yè)的具體應用。從主體決策上來講,包括生產經營者、消費者和管理者;從要素上來講,涵蓋農業(yè)投入品、產出品和廢棄物。
具體而言,首先,需要做數(shù)字農業(yè)系統(tǒng),完成數(shù)字農業(yè)的本底資源的數(shù)字化才能為智慧農業(yè)提供基礎支撐。然后主要是智慧農場、智慧牧場和現(xiàn)代農業(yè)產業(yè)園區(qū)等應用;在政府監(jiān)管方面,包括土地管理、農資監(jiān)管、補貼、扶貧、信貸、保險、環(huán)保監(jiān)管、食品安全等,都要融入到整個數(shù)字農業(yè)的產業(yè)系統(tǒng)之中。最后,產生的所有數(shù)據進入到大數(shù)據中心,融匯整理和挖掘之后,再反過來去支撐生產、管理以及消費系統(tǒng)?!斑@是我們面向區(qū)域的一個整體技術解決方案?!?a >孫坦說。
在模型建設和機器視覺與表型深度學習的基礎上,建立全局的大數(shù)據管理平臺。例如智慧農業(yè)果園管理平臺,把政府的監(jiān)管、電子商務、質量溯源、監(jiān)測控制應用和整個生產過程都集成到一個平臺上。
孫坦認為,智慧農業(yè)的模型必須為農業(yè)節(jié)本提質增效發(fā)揮作用。只有有了模型,才能讓自動化農業(yè)裝上中國芯,才會讓它有腦,實現(xiàn)智能。
“我們之所以很看重機器視覺與表型,是因為它是一種低投入,并且是可以有效替代人工勞動力的技術解決方案;之所以很看重全局數(shù)據控制和信息管理,是因為我們站在區(qū)域以及農業(yè)和其他產業(yè)的相互關聯(lián)的視角上,去解決整個過程中的數(shù)據分析、控制、挖掘以至于決策支持,并進行傳遞?!?a >孫坦說。
不過,孫坦也指出了目前智慧農業(yè)領域的技術瓶頸:農業(yè)物聯(lián)網缺乏智慧;農業(yè)傳感器投入高,質量不穩(wěn)定;勞動力替代問題尚無定論;流程控制和全局管理問題。
他認為解決方案包括:要堅持大數(shù)據驅動,堅持多源數(shù)據的融匯;加強流程信息管理;走軟件替代硬件的道路,降低成本;做動態(tài)的智慧決策。
因此,智能模型技術是跨越農業(yè)互聯(lián)網、實現(xiàn)智慧農業(yè)不可或缺的核心和基礎;機器視覺與表型技術是很重要的手段和渠道;全產業(yè)鏈的信息管理和控制,是發(fā)揮大數(shù)據全局治理優(yōu)勢,支持各個環(huán)節(jié)、局部和整體不同范圍決策的一個重要基礎。