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“AI下乡”:华为和袁隆平一起种海水稻,欲改造1亿亩良田

作者| 琥珀 

出品| AI科技大本营


我们总是无法忘怀“杂交水稻之父”袁隆平的名字,即便后来很多学者对他的成就有所争议。

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距今,三系杂交水稻的发现已经过去了 50 多年,袁隆平也近 90 岁高龄,但他依然活跃在农业生产一线。


想必近日不少人关注了华为与袁隆平合作培养海水稻的消息。


让盐碱地改造为良田长出水稻


据悉,华为将与袁隆平合作培育海水稻,通过土壤数字化让盐碱地上长出水稻,从 15 亿亩盐碱地里改造出 1 亿亩良田。


双方将共同研发并向客户提供农业物联网系统解决方案,计划今年在国内部署两到三朵“沃土云”。目前,位于青岛城阳的沃土云平台已经基本搭建完成进入试运行状态。


华为轮值董事长胡厚崑表示,盐碱地改良的核心技术是“土壤四维改造法”,包括培育新的水稻品种、对植物和土壤进行调节。这一技术除了改造盐碱地,还可以进一步优化现存的 18 亿亩耕地。


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图片来自华为官网


2017 年 10 月,华为 X Labs 公布的《联网农场智慧农业市场评估》白皮书,重点阐述了运营商在通过智能农业助力数字化转型的市场发展潜力。同年 12 月的“第二届国际海水稻论坛”上,作为青岛海水稻研发中心主任的袁隆平就公布了海水稻种植新技术“土壤四维改造法”。


此番合作的宣布,可以看做是华为凭借自身技术优势切入智慧农业市场的主力动作。


从双方的能力结合点来讲,“土壤四维改造法”依靠的华为提供的农业物联网解决方案“要素物联网系统”。


那么,何为“要素物联网系统”?


简而言之,就是将土壤数字化,通过传感器将土壤信息收集起来传送到大数据中心,“通过人工智能系统”,为商业决策做辅助依据。


该系统地上部分配有小型气象站、通信模块、高清摄像头,地下、地表则通过各种传感器(射频技术)对光照、温度、盐碱度等信息进行收集,然后传送到华为云端大数据中心,通过人工智能系统和专家诊断,提供靶向药品、定向施肥,大幅提高用水量、施肥量。


科技公司在田间地头都做了什么?


实际上,早在华为之前,阿里巴巴农村淘宝就与袁隆平团队达成合作,并发起“亩产一千美金”计划,加强农村人才培养、农业新技术合作等。


而今,阿里、京东、腾讯、百度等科技公司早已纷纷进入农业领域,试图通过人工智能等技术改造传统农业,如土壤监测系统、精准牲畜饲养、智能灌溉、无人机、智能温室等。


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阿里云 ET大脑、京东数科“神农大脑”的养猪技术,其中涉及了视频图像分析、人脸识别、语音识别、物流算法等人工智能技术;还有腾讯 AI Lab 种黄瓜比赛中所应用的强化学习技术,可以对真实的农作物生长环境进行全局优化;百度的农业遥感智能监测系统,引入边缘计算,对农作物病虫害实施智能化监测,可精准施药。


此前,华为还公布了“牛联网”、“智慧大棚”等智慧农业解决方案。


与网易自营农场养殖不同的是,以上多数科技公司自己并不直接经营农业生产,而是通过技术输出来帮助传统养殖企业改造养殖模式。

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去年 7 月,吴恩达创立的 Landing.ai 就与中联重科签署了战略合作,双方将在智慧农机等方面进行技术研发与合作。在吴恩达看来,用 AI 改造农业会让农民的工作更有效。


据研究机构 MarketsandMarkets 调研数据,全球智慧农业市场在 2017 年达到了 67 亿美元,预计到 2023 年将达到 135 亿美元;其中,2016 年人工智能技术在农业市场价值为 4.322 亿美元,预计这一数字到 2025 年将达到 26.285 亿美元,预测复合年增长率为 22.5%。


与此同时,面对水资源短缺、气候影响与耕地面积减少,提升农业生产效率、降低成本、优化资源配置,扩大粮食产量仍是当前农业生产亟待解决的问题。


可以说,不断增长的农业生产问题,倒逼传统农业寻求新的技术突破,农业也成为企业人工智能技术的“实验田”。


题外:一位不让 14 亿人饿肚子的普通人


在华为宣布与袁隆平合作培育海水稻的消息公布后,各大论坛的网友也纷纷亮出了评论:


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图片来自网络截图


这位一辈子都走在实践路上的改革者,这位不让 14 亿人饿肚子的普通人,这位曾一度被遗忘的“英雄”,这位具有争议性的人物,却通过实践得到了真知。


李飞飞曾对“AI的普世化”有过四方面解释:一是计算能力的普世化;二是算法和解决方案的普世化;三是数据的普世化;四是专家才能的普世化。从积极的角度来讲,在人工智能技术的发展路上,我们需要期待更多诸如袁隆平这样的“专家才能”的普世化;在这个基础之上,或许才是计算能力、算法、数据等硬实力的突破。


(*本文由AI科技大本营原创,转载请联系微信1092722531)



公开课预告

强化学习




本课程是一次理论+实战的结合,将重点介绍强化学习的模型原理以及A3C模型原理,最后通过实践落实强化学习在游戏中的应用。


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