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　　荷蘭瓦赫寧根大學（WUR）主辦的國際人工智能溫室種植大賽（Autonomous Greenhouse Challenge）結果揭曉，AI溫室種黃瓜很有潛力！騰訊AI Lab與農(nóng)業(yè)專家組成的iGrow隊脫穎而出，獲“AI策略”單項*名、總分第二名的優(yōu)異成績。在比賽中，騰訊實現(xiàn)了AI+農(nóng)業(yè)領域的技術探索，其首創(chuàng)的農(nóng)業(yè)人工智能系統(tǒng)攻克了機器智能嵌入農(nóng)業(yè)專家知識的難題。種植結果顯示，該人工智能系統(tǒng)提高了農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量和自然資源利用率，還大幅降低了傳感器成本，體現(xiàn)了“AI+農(nóng)業(yè)”的應用潛力。

　　iGrow團隊部分代表領獎

　　本次大賽由荷蘭瓦赫寧根大學于今年3月發(fā)起，旨在通過人工智能與農(nóng)業(yè)等多學科團隊協(xié)作，展示人工智能驅(qū)動溫室的能力，在提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的同時，減少資源消耗，滿足日益增長的人口需求，幫助人類過上更健康的生活。比賽的挑戰(zhàn)目標，是在4個月內(nèi)生產(chǎn)出高產(chǎn)量、高資源利用率的黃瓜作物。參賽團隊利用傳感器和攝像頭，獲取溫室氣候、作物發(fā)育情況等數(shù)據(jù)，加入自己的模型或機器學習算法，遠程控制作物生長。

　　比賽的溫室

　　大賽吸引了包括騰訊（iGrow隊）、微軟（Sonoma隊）、英特爾（Deep_greens隊）等在內(nèi)的來自15個國家的14支團隊參與。其中，iGrow隊由來自騰訊AI Lab的AI專家，以及來自中國農(nóng)業(yè)科學院、北京農(nóng)業(yè)信息技術研究中心、黑龍江植物學會、Syngenta種子公司、荷蘭瓦赫寧根大學的農(nóng)業(yè)專家和學生組成。在長達半年多的比賽中，iGrow隊歷經(jīng)編程馬拉松、黃瓜種植挑戰(zhàn)和總決賽，一路披荊斬棘，*終取得“AI策略”單項*名、總分第二名的*成績。

　　有效融合機器智能與人類知識

　　目前在AI+農(nóng)業(yè)領域，一大技術難點在于，計算機模擬受農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特點影響，與真實的農(nóng)業(yè)種植之間存在巨大的鴻溝。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，影響作物生長的因素極為復雜，種植很難標準化，環(huán)境變化也難以預測，這些因素會嚴重阻礙人工智能的效能發(fā)揮。盡管本次比賽為環(huán)境相對可控、較易標準化的溫室黃瓜生產(chǎn)，但計算機模擬如何有效遷移到真實的農(nóng)業(yè)種植中，依然是一大技術挑戰(zhàn)。

　　iGrow團隊人工智能系統(tǒng)

　　比賽中，騰訊AI Lab的AI專家根據(jù)植物學、生物學和物理學等相關學科知識進行建模，建立起模擬氣候環(huán)境和作物生長的仿真器。隨后，團隊開創(chuàng)性地搭建出一個農(nóng)業(yè)人工智能系統(tǒng)，通過創(chuàng)新的強化學習方法，將iGrow農(nóng)業(yè)專家的知識和經(jīng)驗自然地嵌入仿真器中，使人類專家能夠在種植密度、灌溉施肥、打頂剪枝等方面，實現(xiàn)對AI的有效干預，提高AI學習效率，*終在資源*優(yōu)化的同時，*程度地提升了作物產(chǎn)量。

　　溫室的日與夜——遠程操控溫室

　　降低傳感器成本，可終身學習。

　　與人類知識融合之后的AI系統(tǒng)，無需專家再次干預，即能自動適應新的環(huán)境和條件變化，因此可以快速復制到同類溫室種植中，為擴大生產(chǎn)規(guī)模、實現(xiàn)標準化生產(chǎn)提供條件。在生產(chǎn)自動化方面，該系統(tǒng)可自主運行，從而大幅降低人工管理難度，節(jié)約大量人力。

　　在本次大賽中，iGrow隊因減少傳感器使用成本而備受好評。與其他AI種植團隊額外添加了諸多傳感器不同，iGrow隊僅利用主辦方配置的有限的傳感器，便取得了十分*的成績。系統(tǒng)通過高效的數(shù)據(jù)模擬和運算，減少了不必要的傳感器的使用，大大降低了智慧農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)成本，在市場應用和推廣上頗具潛力。

　　溫室高壓鈉燈補光

　　“該系統(tǒng)還是具備終身學習能力的超級智能體。”騰訊AI Lab專家進一步表示，“隨著技術發(fā)展，它能利用更先進的仿真器，以及更大規(guī)模的種植實踐獲得的數(shù)據(jù)，靈活地整合人類知識和經(jīng)驗，持續(xù)迭代升級。”

　　全局優(yōu)化，快速提升經(jīng)濟效益。

　　大賽結果顯示，iGrow隊在黃瓜產(chǎn)量、質(zhì)量、資源利用率上，均表現(xiàn)十分出色。在整個過程中，采用了生物防治系統(tǒng)，符合人們對健康生活品質(zhì)的要求。

　　iGrow團隊種出的“標致“黃瓜

　　與傳統(tǒng)的人工種植相比，人工智能的優(yōu)勢在于，它能對種植過程進行全局優(yōu)化。從一開始的種植密度、留莖比例，到后來的留葉、留果策略，以及在溫室中對光照、通風、溫度、濕度、CO2濃度、水分等的控制，它都能在仿真器中通過強化學習自動尋找*優(yōu)解。人工智能可為作物的各個生長周期尋找和提供*適宜的環(huán)境狀態(tài)，同時進行資源*優(yōu)配比，以*化地節(jié)省資源。“人工智能另一個巨大的優(yōu)勢是，它可以在短時間內(nèi)進行大量模擬實驗，相比在真實環(huán)境中緩慢地進行人工種植摸索，它能以很低的成本快速提升智能管理水平和經(jīng)濟效益。”騰訊AI Lab團隊介紹道。

　　AI覆蓋農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程 應對全球人口和資源挑戰(zhàn)

　　本次比賽充分展現(xiàn)了人工智能驅(qū)動溫室的能力，但人工智能的應用并不僅限于室內(nèi)農(nóng)業(yè)。騰訊希望借此機會，探索室內(nèi)和室外農(nóng)業(yè)的機會，以了解人工智能如何在全球范圍內(nèi)提高糧食生產(chǎn)力水平，應對人口增長和可持續(xù)性發(fā)展的挑戰(zhàn)。

　　根據(jù)聯(lián)合國9月發(fā)布的《2018年世界糧食安全和營養(yǎng)狀況》報告，全球現(xiàn)有8.21億人口處于饑餓狀態(tài)（每9人中就有1人在挨餓），已重回10年前的水平，這種倒退趨勢向我們發(fā)出嚴重警告。造成饑餓的主要原因之一，是由于氣候變化、干旱和洪水等極端天氣對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的破壞。

　　除了現(xiàn)有的饑荒和氣候問題，人類還面臨未來人口增長和資源緊缺的挑戰(zhàn)。聯(lián)合國預計，到2030年，地球人口將增至85億，與之相反，伴隨著全球的城市化進程，耕地面積和務農(nóng)人口卻在持續(xù)減少。如何在氣候變化、資源有限的情況下增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，同時保持可持續(xù)發(fā)展，是全人類所面臨的重大難題。

　　“食物、能源和水對我們的未來至關重要。我們必須拓展現(xiàn)有的體系和架構，以適應新的全球挑戰(zhàn)。人工智能是其中的一種解決方案，目標是以*少的投入獲取*多的產(chǎn)出。”騰訊首席探索官網(wǎng)大為在11月的騰訊WE大會上談到，“盡管目前AI+農(nóng)業(yè)的應用尚屬早期，但已經(jīng)取得了令人興奮的成果。如果進一步實現(xiàn)自動化，其釋放的生產(chǎn)力將是驚人的。我們應該充分認識到人工智能可以發(fā)揮的作用，并且積極投入資源去進行技術研發(fā)。提高糧食生產(chǎn)力是全球的優(yōu)先事項，而不僅僅是潛在的商業(yè)機會。我們需要鼓勵更大膽的設想，激發(fā)出更多的解決方案。”

　　騰訊首席探索官網(wǎng)大為在騰訊WE大會上談AI+農(nóng)業(yè)

　　產(chǎn)前：育種選種、土壤分析

　　近年來，隨著人工智能技術不斷發(fā)展，其應用已逐漸滲入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程。例如，在產(chǎn)前階段，深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）可利用物聯(lián)網(wǎng)獲取的數(shù)據(jù)，對灌溉用水進行分析和指導，并通過對土壤成分的檢測分析，選擇適宜種植的作物品種，合理施肥。通過對農(nóng)作物市場周期需求的大數(shù)據(jù)分析和預測，也可指導作物種植品種選擇，避免產(chǎn)銷脫節(jié)引發(fā)價格劇烈波動，造成經(jīng)濟損失和農(nóng)產(chǎn)品浪費。另外，云計算、大數(shù)據(jù)分析和機器學習等技術，還可以幫助篩選和改良農(nóng)作物基因，達到提升口味、增強抗蟲性、增加產(chǎn)量的目的。

　　產(chǎn)中：病蟲害管理、自動采收

　　在產(chǎn)中階段，人工智能技術可用于監(jiān)測環(huán)境數(shù)據(jù)和農(nóng)作物生長情況。通過建立病蟲草害特征分類數(shù)據(jù)庫，并利用計算機視覺技術識別作物品種、病害程度和雜草生長情況，可實現(xiàn)智能預防和管理病蟲草害，減少經(jīng)濟損失。不僅如此，這在一定程度上還可減少除草劑和殺蟲劑的使用，提升農(nóng)產(chǎn)品安全性，減輕環(huán)境影響。

　　針對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)“看天吃飯”的缺陷，利用機器學習技術處理衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)，可預測天氣等環(huán)境變化對作物的影響，提前應對。在采收環(huán)節(jié)，計算機視覺技術與機械臂或機器人結合，可實現(xiàn)24小時自動化采收，節(jié)省人力，降低成本。此外，大數(shù)據(jù)處理和語音識別等技術可運用于農(nóng)業(yè)智能專家系統(tǒng)中，為農(nóng)業(yè)從業(yè)者提供專業(yè)咨詢服務和指導，幫助解決生產(chǎn)中各種技術問題。

　　產(chǎn)后：品質(zhì)檢測、優(yōu)化物流

　　在產(chǎn)后階段，具有計算機視覺的機械臂可進行農(nóng)產(chǎn)品售前品質(zhì)檢測、分類和包裝等工作；用大數(shù)據(jù)分析市場行情，可幫助農(nóng)產(chǎn)品電商運營，引導企業(yè)制定更靈活準確的銷售策略；通過人工智能遺傳算法和多目標路徑優(yōu)化數(shù)學模型，可對物流配送路徑進行智能優(yōu)化，完善生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應鏈等。

　　人工智能技術在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全階段的滲入，對推進農(nóng)業(yè)的自動化、信息化和智能化，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量與效率具有重要意義，但技術發(fā)展和應用并非一蹴而成。騰訊AI Lab團隊表示：“當年輕的人工智能與古老的農(nóng)業(yè)相碰撞時，會遇到諸多挑戰(zhàn)，如何預見和解決這些難題，需要耐心、創(chuàng)新，甚至是一些靈感。但其中蘊含的機遇也是巨大的，我們希望能有更多跨學科專家、企業(yè)家和投資者一起攜手，共同發(fā)掘AI+農(nóng)業(yè)的各種可能性。”

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