太空中的衛星可以幫助探測氣候是否會出現干旱；田間的拖拉機可以觀察種植物并剔除不良作物；而基于人工智能的智能手機應用可以實時告訴農業人員什么疾病正在對農作物產生影響……忘記田間的那些稻草人吧，一場由真正智能化的機器人技術以及機器學習算法帶來的新農業革命，正在世界各國的田野間鋪開。

智能生菜機器人：減少90%農藥使用

日前，美國著名科技雜志《連線》特別報道了這場由人工智能帶來的新農業革命，在報道里人們稱之為新的“綠色革命” （Green Revolution），因為其中有一個重要的標準就是，不僅極大提高生產效率，同時也使農業更加環保。

為了保證農作物免受蟲害以保證高產，世界各農業大國目前都采取一種粗放式的防治手段——使用農藥。據統計，美國農民每年使用除草劑應對玉米、大豆和棉花種植就要花費31億元左右。然而在人工智能時代，這將不再是問題了。

在美國，一家名叫Blue River Technology的農業機器人公司，開發了智能化的農業機器人LettuceBot。LettuceBot又被稱為“智能生菜機器人”。原來美國是全球第二大生菜出口國，但是生菜是一種需要精耕細作的作物，它不僅需要施肥除草，而且對植株的疏密度要求也很高。想要培育出優良的生菜作物，需要有適中的排列密度，要不然就會制約其生長。

如果從外觀來看，LettuceBot與人們經常在田間看到的農業拖拉機似乎沒有什么兩樣，但是論本事的話，智能化的農業機器人LettuceBot可以用“厲害到令人吃驚”來描述。LettuceBot會操縱拖拉機，并為沿途經過的植株拍攝照片。然后通過設計的多種計算機視覺算法，把這些照片和數據庫中超過100萬幅的圖片進行比對，辨認出生菜幼苗或者野草，以及密度過大的植株。據介紹，LettuceBot每分鐘掃描5000株幼苗。深度學習算法公司Enlitic創始人杰里米霍華德對此的評價：“這是關于機器學習和計算機視覺技術的最佳應用。”

為什么圖像自動識別技術能夠幫助減少除草劑等農藥的使用呢？由于LettuceBot機器人對雜草和作物幼苗的定位精度能夠達到四分之一英寸，所以當機器自動識別并確定當前植株是雜草或長勢不好的作物，它就會自動利用農藥噴霧殺死植物；而如果機器判斷兩棵幼苗的種植間距過小，就會拔掉一棵。如該公司商務副總裁本考斯特納所說：此前的方法就像是城市的少部分人感染了病菌，你唯一的方法就是讓城市中的每一個人都使用抗生素。這種方法雖然可以治愈疾病，但卻開銷巨大。而相比之下，使用LettuceBot則可以幫助農民減少90%的化學藥劑使用。

“機器人或許不能夠像人類一樣在田間勞作，但是作物管理方面卻有著不可比擬的精度優勢。”本考斯特納介紹，LettuceBot功能之所以強大，是因為它將機器學習技術與機器固有的操作精確優勢相結合，從而可以更精準的施肥和打藥，可以大大的減少農藥和化肥的使用。據本考斯特納介紹，LettuceBot服務的生菜種植面積目前已經占到美國生菜種植的10%左右。

農業界的AlphaGo：快速變身“植物醫生”

AlphaGo讓人們見識了人工智能的厲害，可以深度學習的計算機，不再需要程序員告訴他需要做什么了。事實上，深度學習技術也已經應用于農業，打造農業界的AlphaGo，可以實時告訴農業人員什么疾病正在對農作物產生影響。

通過深度學習算法，生物學家戴維·休斯和作物流行病學家馬塞爾·薩拉斯將關于植物葉子的5萬多張照片導入計算機，并運行相應的深度學習算法應用于他們開發的手機應用Plant Village。在明亮的光線條件及合乎標準的背景下拍攝出植物的照片，然后手機應用Plant Village就會將照片與數據庫的照片進行對比，

可以檢測出14種作物的26種疾病，而且程序正確識別作物疾病的準確率高達99.35%。

根據薩拉斯的介紹，目前Plant Village可以讓世界各地的農民上傳患病作物照片，并有農業專家對此做出相應的診斷。而且，未來休斯和薩拉斯還將通過導入更多的患病作物照片，使這種人工智能算法更為聰明可靠。薩拉斯說：“我們從多個來源獲取了關于作物的大量圖片，其中也包含了照片是如何拍攝的、拍攝地點、年份等大量信息。這些照片能夠有效提升算法的精確度。”

算法的應用不僅僅是對植物病蟲害的深度挖掘，對作物影響的因素還有很多。休斯指出，“大部分妨礙作物生長的因素都是生理性的，譬如土壤養分中缺鈣元素或鎂元素，亦或是鈉含量過多或環境溫度過高。農民卻往往認為是細菌或真菌導致的作物疾病。”對作物的誤診會導致農民濫用農藥和除草劑，對時間和金錢都是一種浪費。而在未來，人工智能可以幫助農民快速準確查明問題所在。

一個手機應用便可幫助農民確定問題，而專家也可根據環境給出相應的解決方法。據休斯的極少，理想情況下，未來人類可以完全控制農作物的生長。

其實，如今借助機器學習和深度學習，智能圖像識別準確率越來越高，而應用也遠遠不止Plant Village。在德國，名叫Plantix也是一款能夠智能植物識別的APP。它能做的不僅僅是幫農戶識別不認識的農作物，還能夠幫農戶智能識別農作物的各種病蟲害。農戶把患有病蟲害農作物的照片上傳，App就會識別出農作物犯了那種病蟲害，并且可以給出相應的處理方案。

智能采摘機器人：知道蘋果熟了

Aboundant Robotics是來自美國加州的農業機器人公司，目前他們已經上市的是一款蘋果采摘機器人，可以在不破壞蘋果樹和蘋果的前提下達到一秒一個的采摘速度。

更厲害的是，蘋果采摘機器人通過攝像裝置獲取果樹的照片，用圖片識別技術去定位那些適合采摘的蘋果，然后用機械手臂和真空管道進行采摘，一點都不會傷到果樹和蘋果。Abundant Robotics創始人丹·斯蒂爾說：“現代蘋果園一般栽種矮化品種，由網狀結構支撐，一般高10-14英尺。”摘蘋果機器人的摘取過程，由農場工人遠程進行操控。

“20多年來，高密度種植系統逐漸普及，果園的生產力變得更高。然而，果園內大部分任務仍然依靠人力完成。”斯蒂爾表示，Abundant Robotics的蘋果采摘機器人，旨在幫助市場規模達到2000億美元的果園種植行業減少對季節性勞動力的依賴。

大量使用人工不僅低效，成本也較高。并且愿意和能夠進行手工農場作業的工人數量正在縮小。斯蒂爾說：“這份工作很辛苦，工人基本要站立整天，而且還需要隨身攜帶裝蘋果的袋子，蘋果袋最多可以達到60磅。”另外，使用人工作業也增加了時間成本和風險，即水果可能無法在最佳時機被采摘下來。

隨著計算機視覺技術以及機器人系統的軟硬件的不斷發展，Abundant Robotics已經能夠創造出在斯蒂爾看來領先市場的完整解決方案。“我們正在研發可以進行復雜操作的機器人，但想要創造出具有人手感知能力和精細操縱能力的機器人，我們還有很長的路要走。” Steere說。

據介紹，Abundant Robotics的蘋果采摘機器人預期在2018年實現商業化。斯蒂爾認為Abundant Robotics的新投資者也將在公司發展中起到巨大作用。近期，Abundant Robotics在谷歌領投的A輪投資中籌集了1000萬美元。

投資者說 人工智能掌握農業未來

一直以來，人類如何養活自己就是一個棘手的問題。如今世界人口總數為72億，其中有7.8億人面臨著饑餓威脅，到2050年，全球人口將要達到90億，這意味著我們生產的糧食熱量需要增長60%。與此同時，人類又面臨著石油農業所依靠的能源危機，面臨著化肥農藥過度使用造成的土壤和環境的破壞以及對人類健康的威脅。

所以說，在耕地資源有限的情況下增加農業的產出，同時保持可持續發展，人工智能在農業領域的應用前景無疑非常被看好。2010年，歐盟開始為“農用聰明機器人”項目提供資金。正如項目負責人所說：“農用機器人必須具有智能，只有這樣它們才能在松散、動態、不友好的農業環境中穩定地運行。

其實，人工智能在農業領域的研發及應用早在本世紀出就已經開始，這其中既有耕作、播種和采摘等智能機器人，也有智能探測土壤、探測病蟲害、氣候災難預警等智能識別系統，還有在家畜養殖業中使用的禽畜智能穿戴產品。這些應用正在幫助我們提高產出、提高效率，同時減少農藥和化肥的使用。

不過，人工智能在農業領域所面臨的挑戰比其他任何行業都要大。現階段看到的一些人工智能成功應用的例子大都是在特定的地理環境或者特定的種植養殖模式。當外界環境變換后，如何挑戰算法和模型是這些人工智能公司面臨的挑戰，這需要來自行業間以及農學家之間更多的協作。

但不管現實困難如何，無法忽視的一個現狀是：農業已經進入一個新的環境，新的秩序，新的世界。人們可以繼續采用傳統方法從事農業生產，但是未來的農業一定是以更明智的方式，使用大數據、人工智能和機器人。