作者 / 速途網 喬志斌

編者按：似乎從人工智能誕生的那一刻開始，人與AI的對抗便從未停止，從棋盤桌上打到了桌下，從棋子之間的“兵戎相見”，到草莓田間的“甜蜜對抗”，不僅精進了人類的技藝，也升級了AI的能力。

近日，由中國農業大學和拼多多共同發起，聯合國糧農組織技術指導的首屆“多多農研科技大賽”決賽在云南昆明正式啟動。4支獲得過世界金獎等獎項的農人隊伍，將對陣來自荷蘭、江蘇、云南和中國農業科學院的4支人工智能隊伍，將開展為期120天的“頂尖農人VS人工智能”高原草莓種植競賽。

通過青年科學家和頂尖新農人的切磋與交流，探索出一條將人工智能與農業生產有效結合的道路，切實摸索出一批能在小農生產模式下有效解決實際問題的可行性方案，從而提高農產品的生產品質和經營效益，為中國農業的現代化發展作出貢獻。

解農業技術之困，助力脫貧攻堅

雖然比賽是“人與AI”之間的對抗，但AI并非是用來完全取代人類，而是立足當下解決人和機器的共生問題。

細數人類發展，農業早已從刀耕火種、靠天吃飯，發展到工業化大規模作業，再到如今數字農業、智慧農業的概念的提出。人工智能技術正在被越來越多的運用到農業管理中，改變著傳統農業的運營模式。

在“智多莓”領隊程飚的介紹中，在部分邊遠和貧困地區，農業成為當地人民摘掉貧困帽子的重要途徑之一，云南省怒江州瀘水市洛本卓白族鄉當地的傈僳族村民，草莓種植出來以后大概一公斤可以種到60-70元。

深山峽谷攔不住脫貧渴望，看到了希望的村民將一塊塊山地開墾成為草莓種植的土地。然而，當地濕熱的土壤和氣候并不是很適合種草莓，在農業專家的指導下走上了設備與技術升級的道路。

面對有限的專家資源，與當地層出不窮的技術問題的矛盾，精細化、可復制的數字化農業成為解決當前勞動力不足與技能不足的問題的關鍵。通過AI技術對人的輔助，幫助種植戶根據產品的需要或者是外部環境快速作出判斷，從而實現穩定地供應優質和美味的蔬果。

雖然當前的人工智能并非“全知全能”，但就如同AlphaGo在為圍棋領域的造詣，對于“循規蹈矩”這件事，AI顯然比人類更在行。因為每個人對于技術的理解程度不同，進而導致執行差異比較大，而機器學習的認知是標準的。所以，發展AI技術，實現農業數字化，發展智慧農業的重要途徑。

來自AiCU的隊員、荷蘭瓦赫寧根大學博士生閔錢希曦是云南人，她希望通過大賽，與行業專家進行學習交流，并將積累的經驗可以更好的服務于家鄉農業和全國農業的發展。

目前，在生產端，農業存在投資回報周期長、人力管理成本高、高素質勞動人才整體稀缺等問題，使得農業的數字科技含量相比于其他行業還有很大的增長空間。因此，通過比賽產出一批切實成果，幫助小農戶承擔得起新技術，并從中受益，不僅是本次的大會的重要意義，也是整個行業的理想。

人機隊伍高手過招，品質、效益兩手抓

既然是“人機對弈”，比什么？怎么比？自然成為了比賽的核心問題。

速途網從拼多多賽事負責人了解到，除了從實際收獲草莓的產量、品質、食品安全等常規方面進行較量之外，大賽評委還將把投入產出比、采取的技術方法、推廣性作為重要評價指標。值得一提的是，每組選手不僅要用最少的投入，種出品質最佳、效益最高的草莓，還要提交對于數字農業與傳統農業觀察的建議書。

當下，中國AI農業發展相對薄弱技術主要有三點：一是農業專用傳感器落后，且穩定性較差；二是植物模型與智能決策準確度低，缺乏按需決策控制；三是缺乏智能化精準作業裝備。

而在AI組的方案講解中，筆者看到了大量傳感器技術的應用，來自NJAI.莓隊長、南京農業大學教授倪軍認為，利用多樣性傳感器及作物生長感知技術，可以有效減少化肥、農藥用量，提升產量和品質。此前其團隊已在大田糧食作物生產中的氮肥管理領域有成功經驗。他表示，經過實地測算，畝省水70%、省肥50%左右，相當于每畝地節約了350元，而且還能省下400元的勞動成本。

來自云南本土的智多莓隊，則計劃將近紅外光譜分析技術應用在草莓生長上，將光譜變化同植株生長、病蟲害對應，并通過15項環境參數、7項作物參數，建立起一套草莓PCSE生長模型，并由AI自動作出種植策略判斷。

而由兩支初賽并列第四的隊伍組成的CyberFarmer.HortiGraph隊代表林森，則結合人工智能發展現狀和智慧農業的現狀，提出了“人機共舞”的新模式，將專家經驗與人工智能結合，并基于云服務系統，針對與過程中的水肥、機器人、環境等方面，提供一個科學現代化的管控服務。

雖然農人隊此次作為AI隊的“對手”參賽，但同樣也對于AI技術充滿期待，來自艷九天巾幗隊的隊長沈海燕表示希望通過比賽，智慧農業和傳統農業的成本與產量、品質將有一個清晰的數據比較，為行業帶來更加明確的認知。

而來自江蘇鎮江的紀榮喜勞模工作隊甚至還在各自的試驗大棚中加入補光、補溫設施以及檢測環境的傳感器，然而受限于現階段投入成本與算法模型的限制，希望通過比賽之中的技術交流，尋找AI農業在質量、成本和效益的平衡點，進而找出可以大面積推廣的技術和應用模式。

人機共舞，展現未來農業縮影

雖然比賽的雙方本著互相學習的初衷，但來到富民縣比賽基地，兩組隊伍卻是嚴陣以待，讓頂尖的種植經驗遇上頂尖的智能技術，帶來一場高質量的競賽。

農人組將在傳統鋼架的基礎上，利用豐富園藝種植經驗，進行基質栽培；而AI組的設施則相對復雜，基于標準溫室控制系統軟件，利用人工智能及算法，遠程或自動控制草莓的生長，達到最佳值。

根據現場工作人員介紹，AI組選手的溫室中，配備了大量的傳感器傳感器和可控制模組，可以實時讀取棚內光照、輻射、相對濕度、風速、輻射強度等38個生產環境參數。其中，基于大量草莓種植實踐構建的AI算法模型，將會控制通風窗、水肥等溫室內每個可以控制的模塊，使草莓時刻保持在最佳的生長狀態。這些數據將通過網絡以近乎光速傳遞，控制速度可以實現毫秒級別，在遠程可以馬上做出反應。

在各隊關于“未來農業”的愿景之中，AI并非為“取代人類”而生，而是將長期與人類協同共生的關系。據統計，2020年我國超過70歲以上的農業人口已經達到了72%，受限于教育水平與經驗，導致農業生產效率不穩定。而AI就如同24小時全天候駐場的農業專家，實時調整種植環境，或為種植者提供科學專業的參考意見，減少勞動力投入的同時，更保證生產效率的穩定性。

更為重要的是，一方面，隨著農業大數據的不斷積累，AI模型將擁有更高的可塑性，變得越來越“聰明”。另一方面，AI可以讓農業生產的關鍵數據可視化，機器具有感知、學習、推理和決策能力既可以服務與人，而人則可以通過成熟經驗與科技迭代升級AI。

可以說，在AI農業生產實踐之中，AI訓練了農人，農人也訓練了AI。運用雙方各自擅長的不同領域，幫助另一方突破能力的瓶頸，實現了人與AI相互匹配、共同進化的“雙螺旋”。

賦能全產業鏈條，推動農業前端技術進步

毫無疑問的是，無論結果如何，未來的中國農業都是此次比賽最大的贏家。而拼多多，作為這次大賽的發起方之一，也顯示出其對于農業發展賦能的全鏈路升級。

作為中國最大的農產品上行平臺，數據顯示，去年，我們的農產品和農副產品成交額超過了1364億元，平臺的涉農活躍商家數量是58.6萬家。今年第一季度，平臺新增涉農商家數超過了27萬家，增量規模超越2019年全年。

在實現了讓農民“賣得好”、讓消費者“買得好”的目標，拼多多似乎并不希望止步于此，還希望幫助農民“種得好”。以大賽為契機，基于高原草莓種植實踐，加強交流與協作，為中國設施農業智慧化，提供一種能“落地” 應用的智慧種植解決方案。

拼多多副總裁陳秋在決賽開幕式上表示：“前端技術進步的一小步，有可能會重塑從生產到流通的全產業鏈條，從而為農產品帶來更多的附加值，為規模龐大的農業種植者們帶來更多收入。”

此外，陳秋還表示：“‘多多農研科技大賽’不僅僅是一次比賽，而是一個具有長期戰略價值的系統性工程。”而通過技術創新的方式，幫助農戶提升種植品質，提升附加值助力脫貧僅僅是其中的一環；同時整體提升我國農業技術水平是第二環；而推動農業生產工業化、標準化，則能進而影響到后端，使電商平臺提供更為穩定、優質、可溯源的農產品，實現農產品產銷全鏈路的升級。

如果說讓農民“賣得好”是拼多多作為起家于農業、立命于農業的企業，通過新模式提升農產品流通效率，“急農民之所急”的企業責任的話；而讓農民“種得好”，通過新技術的提升技術水平，從根本上提升農業生產品質提高收入，則是“想農民之所想”的社會責任的體現。

可預見到，“多多農研科技大賽”注定將成為AI技術與農業跨界的開始，為更精細化的配置農業生產資源，填補農業勞動力的未來缺口，起到一定的示范作用。