面對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)“誰(shuí)來(lái)種”“誰(shuí)會(huì)種”的難題,AI如何破題?

在位于北京市大興區(qū)長(zhǎng)子營(yíng)鎮(zhèn),由裕農(nóng)、京東方后稷、百度智能云聯(lián)合打造的現(xiàn)代化水培植物工廠中,設(shè)施農(nóng)業(yè)智慧種植應(yīng)用系統(tǒng)使用極少人力就能生產(chǎn)出數(shù)倍于以往的新鮮蔬菜:自動(dòng)判斷蔬菜生長(zhǎng)狀態(tài)、提醒采收、自動(dòng)檢測(cè)害蟲種類及數(shù)量、輸出植保方案、自動(dòng)識(shí)別克重……這種“無(wú)人種植”、“智慧農(nóng)業(yè)”的模式,正是年輕一代“新農(nóng)人”在將農(nóng)業(yè)智能化的暢想變成現(xiàn)實(shí)。

一推開植物工廠大門,就看到郁郁蔥蔥的芝麻菜、雞毛菜和奶油生菜等平鋪生長(zhǎng)在無(wú)數(shù)塊種植板上。種植板下流動(dòng)的是精準(zhǔn)配置的營(yíng)養(yǎng)液,能提供蔬菜生長(zhǎng)所需的所有營(yíng)養(yǎng)。一輛AGVAutomated Guided Vehicle自動(dòng)導(dǎo)向小車在苗床間“巡邏”,通過(guò)雙臂上的攝像頭拍攝蔬菜照片,記錄生長(zhǎng)狀態(tài)。在這2600平米的空間里,只有兩位工人在做一些搬運(yùn)、采收的基礎(chǔ)工作,其余的溫度、光照、通風(fēng)、蟲害監(jiān)測(cè)和生長(zhǎng)狀態(tài)判斷都可通過(guò)京東方后稷的設(shè)施農(nóng)業(yè)智慧種植應(yīng)用系統(tǒng),由農(nóng)業(yè)專家遠(yuǎn)程控制。

可就在幾年前這里的情景還大不相同,當(dāng)時(shí)由于技術(shù)人才不夠,為了觀察蔬菜的生長(zhǎng)和蟲害情況,廠里唯一一位農(nóng)業(yè)專家李開每天都要走上兩三萬(wàn)步親自巡場(chǎng),過(guò)年也不能休息,因?yàn)橐坏┦韬鼍涂赡茉斐?5~20的浪費(fèi),直到接入了百度飛槳零門檻AI開發(fā)平臺(tái)EasyDL后,情況發(fā)生了改變。

EasyDL基于飛槳深度學(xué)習(xí)開源平臺(tái),面向企業(yè)AI應(yīng)用開發(fā)者,能夠?qū)崿F(xiàn)零算法基礎(chǔ)定制高精度AI模型。目前已有超過(guò)90萬(wàn)企業(yè)用戶,在工業(yè)制造、安全生產(chǎn)、零售快消、智能硬件、文化教育、政府政務(wù)、交通物流、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域廣泛落地。

李開介紹說(shuō),百度EasyDL的AI技術(shù)與京東方后稷的設(shè)施農(nóng)業(yè)智慧種植應(yīng)用系統(tǒng)結(jié)合后,主要作用于AI智慧種植,解決了兩大難題:一是自動(dòng)識(shí)別蔬菜生長(zhǎng)狀態(tài)及克重,二是自動(dòng)預(yù)警病蟲害。在識(shí)別蔬菜生長(zhǎng)狀態(tài)方面,基于百度的視覺技術(shù)及深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建了克重識(shí)別模型,能通過(guò)圖片判斷蔬菜重量,進(jìn)而判斷其生長(zhǎng)是否健康、能否采收,在自動(dòng)化識(shí)別效果方面,準(zhǔn)確率達(dá)到95以上。

聽著簡(jiǎn)單,但實(shí)現(xiàn)過(guò)程并不容易。數(shù)據(jù)采集是關(guān)鍵環(huán)節(jié),由于農(nóng)業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱、蔬菜產(chǎn)品難以標(biāo)準(zhǔn)化、以及長(zhǎng)且固定的自然生長(zhǎng)周期,前期數(shù)據(jù)采集要花不少功夫。據(jù)京東方后稷另一位農(nóng)業(yè)專家孫博士介紹,前期在蔬菜生長(zhǎng)的全周期都要雷打不動(dòng)的收集數(shù)據(jù),每天上午、下午需要在固定高度、位置、光線下拍攝照片,并對(duì)照片完成標(biāo)注。“最開始的常用方式是,一張照片拍下6塊種植板,每塊種植板上有56棵菜,相當(dāng)于需要標(biāo)注300~400棵菜,而訓(xùn)練一個(gè)克重需要300張左右這樣的照片,菜品標(biāo)注量達(dá)到9萬(wàn)棵以上?！彼麄円劝岩豢每貌丝蚱饋?lái),標(biāo)注出是什么菜,然后通過(guò)文本標(biāo)注出克重。好在EasyDL能提供一站式的智能標(biāo)注、模型訓(xùn)練、服務(wù)部署等全流程功能,借助其中的EasyData智能數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái),京東方的工作人員只用標(biāo)注30左右的數(shù)據(jù),其余的數(shù)據(jù)都可通過(guò)智能標(biāo)注功能自動(dòng)完成。

前期的數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注完成后,就進(jìn)入核心的模型開發(fā)環(huán)節(jié)。但由于植物密集生長(zhǎng)的特殊性,導(dǎo)致成熟后葉子重疊,給模型識(shí)別增加了難度。通過(guò)EasyDL平臺(tái)的已有模型難以實(shí)現(xiàn),必須進(jìn)行定制化開發(fā)。在經(jīng)過(guò)細(xì)致調(diào)研和反復(fù)嘗試后,百度EasyDL的研發(fā)人員最終將蔬菜克重識(shí)別離散化成克重區(qū)間分類模型,先采用目標(biāo)檢測(cè)模型分離背景因素的干擾,提取出有意義的蔬菜前景,再融合所有蔬菜前景信息給出圖片的預(yù)測(cè)分類,實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)的克重識(shí)別。值得一提的是,在這樣不斷發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題,最終實(shí)現(xiàn)對(duì)蔬菜生長(zhǎng)狀態(tài)數(shù)字化的過(guò)程中,百度工程師們還拿下了三項(xiàng)專利,包括預(yù)測(cè)克重和植物生長(zhǎng)狀態(tài)控制預(yù)估等。

后來(lái)為了進(jìn)一步減少標(biāo)注的工作量,百度EasyDL的研發(fā)人員又開發(fā)了一種新方案:一張照片只需拍1塊種植板,每塊種植板種56棵菜,采集一個(gè)生長(zhǎng)周期需要45張圖,總計(jì)為2520棵菜。新方案的標(biāo)注工作量直接降低了97,極大減輕了京東方工作人員的標(biāo)注壓力。標(biāo)完后,百度會(huì)對(duì)這批單種植板的數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)數(shù)據(jù)增強(qiáng)合成和優(yōu)化,盡量彌合合成照片與真實(shí)拍攝的覆蓋多塊種植板的照片的視覺差異。這樣便實(shí)現(xiàn)了以極少的標(biāo)注量獲得成千上萬(wàn)張訓(xùn)練數(shù)據(jù),現(xiàn)在已經(jīng)有好幾個(gè)模型開始使用新方案。

蟲害預(yù)警用的則是百度EasyDL平臺(tái)經(jīng)典的目標(biāo)檢測(cè)模型,難點(diǎn)更多在于特殊場(chǎng)景的后期優(yōu)化,例如出現(xiàn)季節(jié)性害蟲或體積微小的害蟲時(shí)圖片數(shù)據(jù)不全,但通過(guò)百度EasyDL平臺(tái)上物體檢測(cè)的整體方案便能解決。最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別基于黃藍(lán)背景板下的小菜娥、白粉虱、潛葉蠅、蠅四類常見昆蟲,識(shí)別精度達(dá)到90,能第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)害蟲,降低損失。

其實(shí)不只是在現(xiàn)代化的植物工廠里,我國(guó)大部分農(nóng)村都面臨著勞動(dòng)力斷層的難題。年輕人和壯勞力紛紛去大城市謀生,學(xué)生報(bào)志愿也會(huì)避開“環(huán)境苦、收入低”的農(nóng)業(yè)。據(jù)孫博士回憶,自己上大學(xué)時(shí)班上大概有五六十人,而現(xiàn)在農(nóng)業(yè)大學(xué)一個(gè)班只有二十幾人?！爸袊?guó)是傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大國(guó),如果年輕人都不愿意學(xué)農(nóng)業(yè)、從事農(nóng)業(yè),這是挺可怕的一件事。”李開說(shuō),“當(dāng)現(xiàn)有農(nóng)業(yè)人員‘退役’后,誰(shuí)來(lái)接管農(nóng)業(yè)、填補(bǔ)勞動(dòng)力真空期?所以用AI輔助農(nóng)業(yè),是很有前景、有意義的?！倍麄冞x擇的方向,不再是面朝黃土背朝天的農(nóng)耕指導(dǎo),而是用機(jī)器替代人工,用AI技術(shù)提高生產(chǎn)力的智能化第四代農(nóng)業(yè)平臺(tái)。

在百度智能云AI技術(shù)的助力下,農(nóng)業(yè)專家的頻繁巡檢變成了機(jī)器自動(dòng)識(shí)別,實(shí)現(xiàn)了24小時(shí)呵護(hù)蔬菜生長(zhǎng)。以前一個(gè)人能照看20畝地,應(yīng)用AI技術(shù)后一個(gè)人能照看60~100畝地,工作效率提高了3~5倍?？梢灶A(yù)見,將北京的植物工廠復(fù)制到其他城市并非難事?！拔覀兾磥?lái)會(huì)在全國(guó)各地建很多廠,比如上海、南京、河南,這些棚正在陸續(xù)落地中?！睂O博士介紹說(shuō),“我們也跟一些農(nóng)業(yè)種植類的大集團(tuán)簽了戰(zhàn)略協(xié)議,將提供一整套基于AI技術(shù)的智能系統(tǒng)和詳細(xì)說(shuō)明,落地后不需要農(nóng)業(yè)專家,普通工作人員就能管理。”這是一種用科技打破知識(shí)壁壘的方式,幫助缺乏農(nóng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的生產(chǎn)者也能穩(wěn)定高效產(chǎn)出。

孫博士還說(shuō),他們最近來(lái)了幾位1999年生的實(shí)習(xí)生:“他們特別喜歡現(xiàn)在的工作,因?yàn)樗麄冊(cè)谖覀冞@看到了不一樣的農(nóng)業(yè)。”可以看到,AI技術(shù)正在讓農(nóng)業(yè)生產(chǎn)煥發(fā)新活力,也吸引著更多年輕人將目光重新投向這里。