“在沒有這些 AI 解決方案的時候，重復性的巡廠工作占用了我很多的工作時間，”李開說，“但是這些模型做好后，真的感覺自己可以管理更大面積的植物工廠了。”

每天行走三萬步，農(nóng)業(yè)專家被重復性工作束縛

位于北京大興區(qū)龐各莊的京東方植物工廠是一所占地面積達 4160 平方米的現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)種植基地，經(jīng)過了幾年的發(fā)展，這里實現(xiàn)了無紙化管理且周年穩(wěn)定生產(chǎn)。整個工廠中僅有三名工作人員，其中兩名工人負責日常的播種、移苗、采收、清洗等工作，而作為農(nóng)業(yè)專家的李開則主要負責蔬菜生長管理、植保等技術工作。

在李開負責的植物工廠生產(chǎn)區(qū)內，為了觀察蔬菜的生長情況、蟲害情況，他每天需要巡廠兩次以上，行走步數(shù)達近三萬步。而且，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)沒有節(jié)假日之分，他不得不全年守候在工廠里。

然而，目前整個行業(yè)都面臨著農(nóng)業(yè)人才短缺的問題，京東方植物工廠也不例外，如何能把農(nóng)業(yè)專家的經(jīng)驗快速地規(guī)模化復制，成為整個行業(yè)迫切的需求。

（AI 系統(tǒng)的監(jiān)視、農(nóng)作物生長狀態(tài)的可預測使客戶提前下單成為可能）

當 AI 技術遇到農(nóng)業(yè)，越難越有成就感

一個渴望引入新技術實現(xiàn)規(guī)模擴張，一個在積極探索技術的更多落地應用，京東方植物工廠與百度大腦一拍即合。

“在 AI 領域，我們非常認可百度的實力，所以，相信我們的合作也能給植物工廠帶來不一樣的改變。”據(jù)植物工廠的總經(jīng)理秦清介紹，京東方植物工廠與百度大腦接觸后，很快達成了合作意向，并在雙方共同努力下，完成了技術落地，如今 1.0 版已經(jīng)實現(xiàn)了針對某類水培蔬菜的智能種植。

比如，在京東方植物工廠育苗室，可以對蔬菜的長勢進行分析，比如蔬菜的枯萎識別、重量估計、蟲害識別，都可運用百度的多模數(shù)據(jù)，對蔬菜進行逐棵識別。而水培方案通過精調，還可實現(xiàn)對環(huán)境的控制，比如對溫濕度、光照、水肥濃度等進行控制。在面對難以根治的蟲害問題時，雙方打造的蟲害預警引擎，通過蟲害樣本的數(shù)據(jù)采樣和識別訓練，建立預警模型，

可以第一時間降低蟲害造成的損失。

就重量估計而言，百度大腦結合京東方植物工廠的智能排產(chǎn)、供應分析引擎等功能，通過對植物生長期的拍照，由機器進行數(shù)據(jù)收集和樣本學習，來判斷出準確的克重及數(shù)量。李開興奮地給出了解釋：“以前我們憑經(jīng)驗感知克重，偶爾會出現(xiàn)偏差，不能給客戶帶來完美的消費體驗，但現(xiàn)在有了機器攝像頭識別以后，可以準確將數(shù)據(jù)上傳到我們的管理系統(tǒng)上，然后告訴你哪里多少克了，到 120 克了，或者是 100 克了，這樣管理起來就更精準了。”

支撐這些功能實現(xiàn)的，是百度大腦強大的深度學習、圖像識別等技術。然而，把這些高精尖的 AI 技術用在農(nóng)業(yè)領域，在初始階段還是面臨不小挑戰(zhàn)。而讓秦經(jīng)理印象更為深刻的， 也恰恰是百度大腦與京東方植物工廠共同探索 AI 落地的這段經(jīng)歷。

（植物工廠的智能化腳步遠未停止，京東方和百度大腦的合作仍在持續(xù)探索中，部分環(huán)節(jié)已經(jīng)有了比較明確的發(fā)展方向）

植物工廠智能可見，真正走向無人化

百度大腦的出現(xiàn)，讓有農(nóng)業(yè)情懷的李開對科技農(nóng)業(yè)的未來充滿信心。

“在沒有這些 AI 解決方案的時候，重復性的巡廠工作占用我很多的工作時間，”李開說，“但是這些模型做好后，真的感覺自己可以管理更大面積的植物工廠了。”

像李開這樣的農(nóng)業(yè)專家的工作效率提升其實是整個植物工廠行業(yè)的一個縮影。從現(xiàn)代化到智能化，植物工廠的降本增效開始顯現(xiàn)：

比起傳統(tǒng)的土壤種植，植物工廠目前的培育速度明顯要快很多，周期也更短，例如生菜在溫室大棚里也要 70~80 天才可成菜，而在京東方的植物工廠里只需30~40 天，且不受季節(jié)的影響，全年都可以種植并采收到新鮮的蔬菜。相比傳統(tǒng)大田種植，更能實現(xiàn)節(jié)水 90% 的效果，并且產(chǎn)出的蔬菜都無農(nóng)藥殘留，保障了食品安全。

此外，由于機器自動識別的標準化與準確率優(yōu)于人工，這也提升了蔬菜的品質和產(chǎn)量。據(jù)了解，植物工廠引入 AI 技術之后，初步估計產(chǎn)量提升了10%~15%；同時像種子、基質、營養(yǎng)液這類的生產(chǎn)資料的使用，也降低了 10%~15% 的用量。由于對專業(yè)人才依賴的降低也解放了農(nóng)業(yè)專家，使其工作效率提高了 3 倍，預計一個專家從原來只能照看 20 畝地到目前能看 60 畝，甚至更多。

AI 不停，探索不止

當然，植物工廠的智能化的腳步遠未停止。談到未來，秦經(jīng)理表示京東方植物工廠和百度大腦的合作仍在持續(xù)探索中，部分環(huán)節(jié)已經(jīng)有了比較明確的發(fā)展方向，比如將依靠深度學習和克重識別模式結合全面的生長因子數(shù)據(jù)，對蔬菜生長進行狀態(tài)預測，以實現(xiàn)科學種植，提升品質。即便沒有農(nóng)業(yè)專家的指導，工作人員也能了解不同狀況下應該如何去做。

目前，京東方植物工廠也在致力于將這項農(nóng)業(yè)智能化整體解決方案向外輸出，而百度大腦的 AI 技術賦能無疑是至關重要的一環(huán)。

“我們的愿景是：用科技改變農(nóng)業(yè)，讓每個人吃得健康。”秦經(jīng)理表示，“希望通過與百度大腦的合作，未來能實現(xiàn)完全無人的植物工廠，讓中國的農(nóng)業(yè)早日實現(xiàn)智能化、無人化、機械化。”

專家點評

智慧農(nóng)業(yè)是近年來 AI 技術的重要落地場景之一，包括農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控、精準農(nóng)業(yè)車聯(lián)網(wǎng)應用、魚塘養(yǎng)殖遠程智能監(jiān)控、溫室大棚環(huán)境遠程監(jiān)控、農(nóng)產(chǎn)品安全溯源、農(nóng)業(yè)標準化生產(chǎn)系統(tǒng)，等等。

對于廣大從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的人來說，對農(nóng)作物生長狀態(tài)的巡視、預測都是十分艱辛的工作。如果借助 AI 技術能夠更好地解決農(nóng)產(chǎn)品的養(yǎng)殖以及安全問題，也將有助于構建智能無土栽培系統(tǒng)，成功解決城市種植土地稀缺的痛點。

———財經(jīng)評論員石述思

來源：中國網(wǎng)

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