基于農(nóng)業(yè)的人工智能發(fā)展分析

陳立志

(黑龍江省農(nóng)業(yè)機(jī)械工程科學(xué)研究院，哈爾濱 150081)

0 引言

根據(jù)聯(lián)合國(guó)關(guān)于人口與饑餓的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，到2050年，世界人口將增加20億，糧食生產(chǎn)力需要提高60%才能滿足人口增長(zhǎng)所帶來(lái)的糧食供給問(wèn)題。目前，數(shù)字農(nóng)業(yè)的不斷發(fā)展推動(dòng)了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的精準(zhǔn)化、自動(dòng)化及遠(yuǎn)程化生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)作物產(chǎn)量的提升，在幫助縮小預(yù)期糧食需求方面正在發(fā)揮著積極作用，基于農(nóng)業(yè)的人工智能也正在顯現(xiàn)出其潛力。

1 數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展歷程

數(shù)字農(nóng)業(yè)最早是20世紀(jì) 60—80 年代歐美國(guó)家在將計(jì)算機(jī)規(guī)?；瘧?yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)上提出來(lái)的。其中，20世紀(jì)60年代研究重點(diǎn)在農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)算，促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技的定量化；20世紀(jì)70年代發(fā)展重點(diǎn)在農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的處理，發(fā)展農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)；20世紀(jì)80年代重點(diǎn)研究農(nóng)業(yè)知識(shí)工程、專家系統(tǒng)。進(jìn)入20世紀(jì)90年代后，隨著網(wǎng)絡(luò)和通訊技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)字農(nóng)業(yè)由美國(guó)科學(xué)院、工程院兩院院士正式提出。

歐美等國(guó)家通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、遙感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)技術(shù)來(lái)獲取、處理和傳遞各類農(nóng)業(yè)信息的應(yīng)用技術(shù)已進(jìn)入實(shí)用化階段。我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)在20世紀(jì)90年代才剛剛起步，1990年，國(guó)家科技部推出“863”計(jì)劃，支持計(jì)算機(jī)研究“農(nóng)業(yè)智能應(yīng)用系統(tǒng)”；1998年，我國(guó)于中國(guó)科學(xué)院和中國(guó)工程院院士大會(huì)上提出了發(fā)展“數(shù)字中國(guó)”的戰(zhàn)略，隨后“數(shù)字農(nóng)業(yè)”的探索與研究在中國(guó)全面展開；2003年國(guó)家“863”計(jì)劃將“大規(guī)模現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用研究與開發(fā)”列為重大科技專項(xiàng)進(jìn)行研究，取得階段性成果；2013年開始，國(guó)家農(nóng)業(yè)部在天津、上海、安徽三省市率先開展了物聯(lián)網(wǎng)區(qū)域試驗(yàn)工程，對(duì)采集農(nóng)業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方面進(jìn)行了探索；2015年，隨著大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略地位提高，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)成為新焦點(diǎn)，《農(nóng)業(yè)部關(guān)于推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)發(fā)展的實(shí)施意見》發(fā)布；2017年，農(nóng)業(yè)部正式設(shè)立“數(shù)字農(nóng)業(yè)”專項(xiàng)，加快中國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、數(shù)字化進(jìn)程發(fā)展；2018年，《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》《數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略綱要》提出“要大力發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)，實(shí)施數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略，推動(dòng)農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”，為加速發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)指出了方向。2020年，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、中央網(wǎng)信辦聯(lián)合印發(fā)了《數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展規(guī)劃(2020—2025)》，對(duì)推進(jìn)我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展做出了頂層設(shè)計(jì)和系統(tǒng)謀劃，對(duì)推動(dòng)信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)農(nóng)村全面深度融合、引領(lǐng)驅(qū)動(dòng)鄉(xiāng)村振興具有重要意義[1]。

隨著國(guó)家對(duì)數(shù)字農(nóng)業(yè)的支持與引導(dǎo)，我國(guó)在農(nóng)業(yè)信息采集、動(dòng)植物數(shù)字化虛擬設(shè)計(jì)、農(nóng)業(yè)問(wèn)題遠(yuǎn)程診斷、溫室環(huán)境智能控制、數(shù)字化農(nóng)業(yè)宏觀監(jiān)測(cè)等方面的研究應(yīng)用上，都取得了重要的階段性成果，通過(guò)不同類型地區(qū)應(yīng)用示范，初步形成了中國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)框架和數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)體系、應(yīng)用體系和運(yùn)行管理體系，促進(jìn)了中國(guó)農(nóng)業(yè)數(shù)字化和現(xiàn)代化進(jìn)程[2]。

2 人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的實(shí)踐和應(yīng)用

人工智能通常被定義為機(jī)器執(zhí)行與大腦相關(guān)的認(rèn)知功能的能力，最終以人類智能相似的方式作出反應(yīng)[3]。例如擁有學(xué)習(xí)、視覺(jué)、推理、感知、解決疑難點(diǎn)甚至與環(huán)境互動(dòng)和發(fā)揮創(chuàng)造等能力。人工智能和農(nóng)業(yè)原本看似平行的兩條線，隨著數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展卻在不斷靠近并融合。中國(guó)正在進(jìn)入農(nóng)業(yè)4.0時(shí)代，其最主要的特征之一就是數(shù)字技術(shù)將滲透到農(nóng)業(yè)產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后的方方面面。對(duì)農(nóng)業(yè)4.0而言，數(shù)據(jù)將和土地、種子、勞動(dòng)力、農(nóng)業(yè)工具、資本等一樣成為農(nóng)業(yè)最重要的新型基礎(chǔ)生產(chǎn)要素。2012—2021年，中國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化建設(shè)過(guò)程中，積累了大量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品流通、質(zhì)量安全溯源相關(guān)的數(shù)據(jù)和實(shí)施案例，這為人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域落地創(chuàng)造了基礎(chǔ)條件。加快發(fā)展人工智能重塑傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)將成為我國(guó)贏得全球農(nóng)業(yè)科技競(jìng)爭(zhēng)主動(dòng)權(quán)的重要戰(zhàn)略抓手。

2.1 人工智能正在成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的“新農(nóng)具”

農(nóng)業(yè)是當(dāng)今社會(huì)所有產(chǎn)業(yè)門類中數(shù)字化程度較低的一個(gè)領(lǐng)域，但在數(shù)字科技的賦能下，中國(guó)農(nóng)業(yè)進(jìn)入了發(fā)展快車道，農(nóng)業(yè)數(shù)字基建初見成效。我國(guó)對(duì)農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化的財(cái)政支持力度不斷加大，各地智慧農(nóng)業(yè)、數(shù)字農(nóng)業(yè)相關(guān)的政府采購(gòu)項(xiàng)目呈現(xiàn)逐年增加的趨勢(shì)。2020 年全國(guó)縣域農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化建設(shè)的財(cái)政投入總額達(dá)到 341.4 億元，縣均財(cái)政投入1 292.3 萬(wàn)元，較上年提升 65.3%。通過(guò)政府財(cái)政層面的大力推動(dòng)，我國(guó)農(nóng)業(yè)數(shù)字化基建正在被夯實(shí)。

在政策的引導(dǎo)和鼓勵(lì)下，智慧農(nóng)業(yè)得到全社會(huì)的廣泛關(guān)注。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)產(chǎn)品流通的顛覆性重構(gòu)正在形成一個(gè)產(chǎn)業(yè)新風(fēng)口，吸引著人工智能巨頭持續(xù)跨界融入、加碼農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。以騰訊、華為、百度為例，這三家科技巨頭企業(yè)近年來(lái)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域不斷嘗試和探索。2018年，騰訊提出人工智能養(yǎng)豬解決方案，華為聯(lián)手云洋數(shù)據(jù)人工智能精細(xì)呵護(hù)每棵作物，百度與雷沃重工合作以人工智能賦能農(nóng)機(jī)制造；2019年，騰訊與中糧集團(tuán)聯(lián)合搭建“食品行業(yè)智能制造創(chuàng)新中心”，與中國(guó)農(nóng)科院信息所成立智慧農(nóng)業(yè)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室及華為牽手北大荒推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，與百度及京東方植物工廠合作推出人工智能植物工廠智能無(wú)土栽培解決方案；2020年，騰訊智慧種植方案落地遼寧、與新希望合作成立合資公司新騰致數(shù)，江蘇淮安國(guó)家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)攜手華為打造“5G+GETA”智慧農(nóng)業(yè)示范基地，中道智聯(lián)云加入百度人工智能加速器專注于中國(guó)生豬養(yǎng)殖全產(chǎn)業(yè)智能解決方案的研發(fā)與推廣；2021年，騰訊安心生態(tài)聯(lián)盟正式成立技術(shù)助力“數(shù)字興農(nóng)”，華為攜手達(dá)華智能助力傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)“云端”轉(zhuǎn)型，百度攜手華智生物共同推進(jìn)中國(guó)智慧農(nóng)業(yè)。

除此之外，更多科技公司和風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)開始關(guān)注并加入，為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)帶來(lái)了大量的跨行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，為農(nóng)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入了強(qiáng)勁動(dòng)力。以北斗導(dǎo)航、衛(wèi)星遙感、無(wú)人機(jī)、無(wú)人車為代表的高科技產(chǎn)品正在進(jìn)入農(nóng)田、參與農(nóng)事活動(dòng)?？萍假x能農(nóng)業(yè)，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)在一定程度上擺脫了靠天吃飯的宿命。越來(lái)越多的新型職業(yè)農(nóng)民已經(jīng)逐漸習(xí)慣通過(guò)各種智能APP輔助日常農(nóng)事操作，進(jìn)行耕地、播種、租賃農(nóng)機(jī)、監(jiān)測(cè)作物長(zhǎng)勢(shì)或動(dòng)物異常行為、病蟲害識(shí)別和診斷、產(chǎn)量預(yù)測(cè)等行為。在全新智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系下，筑牢農(nóng)業(yè)數(shù)字基礎(chǔ)之后，人工智能技術(shù)進(jìn)入農(nóng)業(yè)的新場(chǎng)景不斷涌現(xiàn)，人工智能推動(dòng)下的大批新型應(yīng)用工具將成為新型職業(yè)農(nóng)民群體最可靠的“新農(nóng)具”之一。

2.2 人工智能正與農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈深度融合

人工智能是數(shù)據(jù)密集型產(chǎn)業(yè)，數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量是人工智能算法可靠性的基礎(chǔ)，其本身還處于發(fā)展階段。由于農(nóng)業(yè)不同細(xì)分領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集難度、數(shù)據(jù)積累量、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度存在比較明顯的差異，使人工智能在農(nóng)業(yè)細(xì)分領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展階段也存在著差異。

目前，人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備、農(nóng)業(yè)可控環(huán)境、農(nóng)業(yè)金融、流通溯源等領(lǐng)域數(shù)據(jù)積累程度較高，數(shù)據(jù)質(zhì)量相對(duì)較好，算法模型相對(duì)成熟，因而產(chǎn)品開發(fā)和應(yīng)用程度也相對(duì)較高。尤其在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用貫穿于生產(chǎn)全過(guò)程，包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)前期、中期和后期各個(gè)階段，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化、智能化、動(dòng)態(tài)化管理。

隨著對(duì)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘和利用的不斷深入，生物數(shù)據(jù)開發(fā)成本逐漸降低，越來(lái)越多有價(jià)值的信息正在從生物數(shù)據(jù)庫(kù)中被挖掘出來(lái)，這些生物屬性相關(guān)的農(nóng)業(yè)底層數(shù)據(jù)將會(huì)迅速積累，更加高效、精準(zhǔn)的算法模型將被開發(fā)出來(lái)，尤其是與環(huán)境數(shù)據(jù)密切相關(guān)的作物生長(zhǎng)模型和病蟲害發(fā)展模型將被進(jìn)一步完善。由這些生物數(shù)據(jù)支撐的相關(guān)領(lǐng)域，如動(dòng)植物育種、動(dòng)植物健康、動(dòng)植物營(yíng)養(yǎng)等版塊將迅速成長(zhǎng)，成為下階段值得關(guān)注的農(nóng)業(yè)人工智能潛力賽道。

3 現(xiàn)階段影響農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展的問(wèn)題分析

3.1 農(nóng)業(yè)碎片化經(jīng)營(yíng)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)生產(chǎn)成本較高

在家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的影響下，一段時(shí)間以來(lái)我國(guó)農(nóng)業(yè)的基本情況是從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人數(shù)眾多，這種小農(nóng)為主的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)呈現(xiàn)極度碎片化。直接導(dǎo)致眾多農(nóng)業(yè)生產(chǎn)參與者的行為無(wú)法統(tǒng)一，生產(chǎn)過(guò)程難以標(biāo)準(zhǔn)化，農(nóng)業(yè)底層數(shù)據(jù)量大但數(shù)據(jù)價(jià)值相對(duì)較低，數(shù)據(jù)清選難度相對(duì)較大。導(dǎo)致農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的生產(chǎn)成本增加，從而影響人工智能產(chǎn)品的推廣和應(yīng)用。

3.2 農(nóng)業(yè)的多頭監(jiān)管導(dǎo)致數(shù)據(jù)互聯(lián)互通難度大

從種子到餐桌的農(nóng)業(yè)產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后各個(gè)環(huán)節(jié)涉及到農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、食品加工、食品安全、市場(chǎng)流通等眾多環(huán)節(jié)。就目前而言，眾多環(huán)節(jié)的監(jiān)管部門都在建設(shè)各自的數(shù)據(jù)平臺(tái)。然而各級(jí)部門、各主體之間數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的問(wèn)題比較嚴(yán)重，不同來(lái)源的數(shù)據(jù)共享機(jī)制沒(méi)有建立。在當(dāng)前的管理體制下，各農(nóng)業(yè)主管部門的涉農(nóng)大數(shù)據(jù)流動(dòng)性、共享性差，數(shù)據(jù)互聯(lián)互通形成全國(guó)“一張網(wǎng)”實(shí)施難度大。

3.3 農(nóng)業(yè)人工智能高水平復(fù)合型人才匱乏

近年來(lái)，我國(guó)人工智能發(fā)展迅速，但具備豐富經(jīng)驗(yàn)的人才仍相對(duì)缺乏。這已經(jīng)成為制約當(dāng)前我國(guó)人工智能行業(yè)快速發(fā)展的瓶頸之一。一方面，北京、上海、深圳、杭州聚集了全國(guó)80%以上的人工智能人才，其他城鎮(zhèn)和農(nóng)村地區(qū)的人才匱乏問(wèn)題非常嚴(yán)重；另一方面，農(nóng)業(yè)人工智能需要既懂?dāng)?shù)字技術(shù)又懂農(nóng)業(yè)技術(shù)的人才，這樣的高水平復(fù)合型人才數(shù)量明顯不足。在此種背景下，高素質(zhì)人才及能力可能成為一種共享資源，企業(yè)之間利用這些共享資源聯(lián)合開展技術(shù)攻關(guān)或項(xiàng)目服務(wù)將成為重要的合作模式。

3.4 農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)安全及監(jiān)管薄弱

目前，我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)尚處于基礎(chǔ)建設(shè)階段。盡管如此，近幾年在政策、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)等多重因素的推動(dòng)下，我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)版塊的發(fā)展非?；钴S，已經(jīng)在不同經(jīng)營(yíng)主體中積累了海量的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)。與其他行業(yè)相比，農(nóng)業(yè)從業(yè)者在享受大數(shù)據(jù)成果和數(shù)據(jù)服務(wù)的同時(shí)，數(shù)據(jù)安全意識(shí)普遍較弱，農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)安全問(wèn)題尚未得到足夠重視。全國(guó)統(tǒng)一的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)安全監(jiān)管平臺(tái)和標(biāo)準(zhǔn)體系亟待建立。

3.5 傳統(tǒng)舊農(nóng)意識(shí)制約新技術(shù)應(yīng)用發(fā)展

近幾年，隨著“新農(nóng)人”的不斷涌現(xiàn)，我國(guó)農(nóng)業(yè)從業(yè)者文化科技水平有了明顯提高，但是就整體而言與發(fā)達(dá)國(guó)家相比依然存在著明顯的差距。當(dāng)前我國(guó)農(nóng)業(yè)從業(yè)者從整體看依然以四五十歲的農(nóng)民為主，這部分人群平均受教育程度只有7～8年，接受過(guò)高等教育的很少，就算只接受過(guò)專業(yè)農(nóng)業(yè)知識(shí)培訓(xùn)的人員比例也比較少，知識(shí)的儲(chǔ)備量很有限，舊農(nóng)意識(shí)根深蒂固，導(dǎo)致農(nóng)民對(duì)新產(chǎn)品、新技術(shù)的不理解、不支持，甚至是不接受。由于農(nóng)業(yè)從業(yè)者對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的數(shù)字技術(shù)的不了解，特別是人工智能這種傳統(tǒng)觀念里的跨界應(yīng)用，初期投資較大，短期內(nèi)收益又不明顯，也進(jìn)一步導(dǎo)致從業(yè)者參與意愿不高，因而制約了其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。

4 結(jié)語(yǔ)

人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用還處在起步階段，其發(fā)展還面臨著諸多問(wèn)題和挑戰(zhàn)，但其已經(jīng)顯示出巨大的潛在應(yīng)用市場(chǎng)。隨著我國(guó)土地經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)的持續(xù)推進(jìn)，適度規(guī)?；?jīng)營(yíng)模式逐漸成形，對(duì)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘和利用持續(xù)深入，相關(guān)政策和監(jiān)管不斷完善，以及從業(yè)者舊農(nóng)意識(shí)的改變，在可預(yù)見的未來(lái)，基于農(nóng)業(yè)的人工智能技術(shù)將充分展現(xiàn)其優(yōu)勢(shì)，從信息感知、定量決策、智能控制、遠(yuǎn)程診斷、病蟲害預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)等方面幫助農(nóng)業(yè)有效提升資源利用效率、提高農(nóng)作物產(chǎn)量和品質(zhì)、降低生產(chǎn)成本、改善農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境，助力農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。