你是否知道,从全球来看,1950年每一位农民都必须为10位居民提供足够的食物;到2014年,一位农民则需要满足150位居民的食物需求;而在未来十年里,技术进步可以让每位农民为500人提供足够的食物。

这便是农业技术进步的价值,即以尽可能少的人力,养活更多的人口。

应该说,为了实现农业智能化的目标,从事相关工作的企业不可谓不多,从事的领域也是包罗万象。那么,哪里才是农业智能化的突破口?为了回答这个问题,全球知名的风投研究机构CBInsights曾专门做过调研。

在2017年其评选的百家农业科技企业中,人们惊奇地发现,所谓农业智能化,已经很少有农化类型的企业,更多的是智能灌溉、农业物联网和无人机、精准农业等领域的智慧农业相关企业??梢运?,这些企业所从事的方向基本上代表了未来5-10年农业智能化的研发趋势  

    从这些方向趋势来看,中国“AI+农业”的落地画卷才刚刚展开。

在中国,农业机器人有关的研究与开发尚处于起步阶段,即与“智能化”尚有距离的“机械化”阶段。2016年10月,农业部正式批准浙江创建全国农业“机器换人”示范省。按照计划,到2020年,浙江将建成一批基本实现主要农作物生产全程机械化的示范县,以及机械化、设施化、智能化程度突出的示范基地,为全国提供示范样板。

之所以将试验田选址在浙江,是因为在发展机制方面,它建立了以农业机械共同利用为主要特征的农机社会化服务机制,也是全国最早开始探索这一机制的省份之一。

由此可见,农业智能化在我国的实现需要一步一个脚印,不可操之过急。洞察君认为,“AI+农业”在我国的落地需在时间、区域、方向上做好准备。

从落地的时间上,未来5-10年将是农业智能化落地的高峰。这是因为,AI应用需要大量数据来对算法进行恰当的训练。农业虽然有大量的空间数据,但大部分数据只能在每年的生长季节使用一次。

因此,可能需要数年才能收集到某个字段或某个具有统计意义的数据。通常,收集的数据需要大量预处理后,才能放心用于AI算法训练。中国很多农产品没有现成的数据库,因此还需要大量的时间去收集和训练。

在落地区域上,由于我国农业实施家庭联产承包责任制,土地零散家庭化,非集中规?;?,这也导致我国种植和养殖端作业非常不标准,大小、品种、方式、环境等因素千差万别,这也决定了实施人工智能的难度。

因此,未来有两类地区比较容易成为“人工智能+农业”的试验高地:一是种植规?;?,比如我国东北地区小麦、玉米、大豆、土豆等集中连片的产区,二是品种集中化产区,比如烟台苹果、赣南脐橙、阿克苏香梨等。正因为规模和集中,才有实施的经济效益。

  

对于企业改造方向来讲,以前百度首席科学家吴恩达所创立的landing.ai与中联重科的合作为例,农业智能化的落地改造关键在于两方面——技术合作与人才培养。

技术合作上,Landing.ai将为中联重科农业机械和其他领域提供人工智能技术的战略,双方将共同开发数款基于人工智能技术的农业机械产品;人才培养方面,Landing.ai则将帮助中联重科招聘、培训,为其建立一支专业的人工智能技术团。

“路漫漫系其修远”,虽然农业智能化并非一朝一夕之事,但在未来5-10年中,为我国种植规?;?、品种集中化产区的农业企业提供技术战略及人才培养,将有望成为我国“AI+农业”加速落地的关键密码。