继阿里、京东等多家大佬入局后，腾讯不甘落后，用AI拿下国际大奖。腾讯革新，未来20年要面向产业互联网。但万万没想到，这个“产业”不仅有第二产业工业，甚至还有第一产业——农业。
近日，腾讯在荷兰举行的国际人工智能种菜大赛上力压英特尔，捧回一个大奖，打响了国内AI农业的第一枪，这虽然是一次人工智能种黄瓜的比拼，却是腾讯携人工智能进军农业的一大步。
12月12日，国际人工智能温室种植大赛结果揭晓。腾讯AI Lab与农业专家组成的iGrow队脱颖而出，获“AI策略”单项第一名、总分第二名的优异成绩。
一、国际人工智能种黄瓜比赛，腾讯AI彰显实力
国际人工智能温室种植大赛由荷兰瓦赫宁根大学（WUR）主办，于今年3月发起。比赛的挑战目标，是在4个月内生产出高产量、高资源利用率的黄瓜作物。
参赛团队利用传感器和摄像头，获取温室气候、作物发育情况等数据，加入自己的模型或机器学习算法，远程控制作物生长。
大赛吸引了包括腾讯（iGrow队）、微软（Sonoma队）、英特尔（Deep_greens队）等在内的来自15个国家的14支团队参与。iGrow队由来自腾讯AI Lab的AI专家，以及来自中国农业科学院、北京农业信息技术研究中心、黑龙江植物学会、Syngenta种子公司、荷兰瓦赫宁根大学的农业专家和学生组成。
在比赛中，腾讯实现了AI+农业领域的技术探索，其首创的农业人工智能系统攻克了机器智能嵌入农业专家知识的难题。种植结果显示，该人工智能系统提高了农产品的产量和自然资源利用率，还大幅降低了传感器成本，体现了“AI+农业”的应用潜力。
二、首创农业人工智能系统
目前在AI+农业领域，一大技术难点在于计算机模拟受农业生产的特点影响，与真实的农业种植之间存在巨大的鸿沟。在农业生产中，影响作物生长的因素极为复杂，种植很难标准化，环境变化也难以预测，这些因素会严重阻碍人工智能的效能发挥。
尽管本次比赛为环境相对可控、较易标准化的温室黄瓜生产，但计算机模拟如何有效迁移到真实的农业种植中，依然是一大技术挑战。
比赛中，腾讯AI Lab的AI专家根据植物学、生物学和物理学等相关学科知识进行建模，建立起模拟气候环境和作物生长的仿真器。随后，团队开创性地搭建出一个农业人工智能系统，通过创新的强化学习方法，将iGrow农业专家的知识和经验自然地嵌入仿真器中，使人类专家能够在种植密度、灌溉施肥、打顶剪枝等方面，实现对AI的有效干预，提高AI学习效率，最终在资源最优化的同时，最大程度地提升了作物产量。
温室的日与夜——远程操控温室
三、降低传感器成本，可终身学习
与人类知识融合之后的AI系统，无需专家再次干预，即能自动适应新的环境和条件变化，因此可以快速复制到同类温室种植中，为扩大生产规模、实现标准化生产提供条件。
在生产自动化方面，该系统可自主运行，从而大幅降低人工管理难度，节约大量人力。与其他AI种植团队额外添加了诸多传感器不同，iGrow队仅利用主办方配置的有限的传感器，便取得了十分优秀的成绩。
系统通过高效的数据模拟和运算，减少了不必要的传感器的使用，大大降低了智慧农业的生产成本，在市场应用和推广上颇具潜力。此外，腾讯AI实验室科学家也介绍，他们这次打造的系统还是具备终身学习能力的超级智能体。
四、全局优化，快速提升经济效益
大赛结果显示，iGrow队在黄瓜产量、质量、资源利用率上，均表现十分出色。在整个过程中，采用了生物防治系统，符合人们对健康生活品质的要求。
与传统的人工种植相比，人工智能的优势在于，它能对种植过程进行全局优化，并为作物的各个生长周期寻找和提供最适宜的环境状态，进行资源最优配比，以最大化地节省资源。
“人工智能另一个巨大的优势是，它可以在短时间内进行大量模拟实验，以很低的成本快速提升智能管理水平和经济效益。”腾讯AI Lab团队介绍道。
五、人工智能可以做什么农活儿？
美国知名私募股权投资商Pitchbook的数据显示，在过去10年里，有超过170亿美元投资到美国AI创业企业身上。自2012年以来，已经有200多起与AI相关的收购。参与收购的主要由谷歌、脸书、微软以及亚马逊等科技巨头主导，它们希望更高效的改变交通、医疗、零售、农业等传统行业。
那么，人工智能可以做什么农活儿呢？腾讯首席探索官网大为在腾讯WE大会上这样概括AI+农业的妙用。
产前：育种选种、土壤分析
在产前阶段，深度人工神经网络（DNN）可利用物联网获取的数据，对灌溉用水进行分析和指导，并通过对土壤成分的检测分析，选择适宜种植的作物品种，合理施肥。
以蓝河科技为例，蓝河科技是一家致力于用人工智能技术来减少农药与化肥滥用的公司。其研发的机器人可以通过摄像头“看到”秧苗，在几毫秒之内识别出强壮的植物，给弱小的植物施肥。
通过对农作物市场周期需求的大数据分析和预测，也可指导作物种植品种选择，避免产销脱节引发价格剧烈波动，造成经济损失和农产品浪费。
另外，云计算、大数据分析和机器学习等技术，还可以帮助筛选和改良农作物基因，达到提升口味、增强抗虫性、增加产量的目的。
例如阿里用AI养猪。ET大脑为每头猪建立包括品种、年龄、体重、进食情况、运动强度、运动频次、运动轨迹等在内的多个维度的数据档案，通过数据分析来判断猪的健康度、进食度、料肉比等。在前期理论验证阶段，阿里云ET大脑提升母猪年生产能力达3头，而死淘率则降低了3%左右。
产中：病虫害管理、自动采收
在产中阶段，人工智能技术可用于监测环境数据和农作物生长情况。通过建立病虫草害特征分类数据库，并利用计算机视觉技术识别作物品种、病害程度和杂草生长情况，可实现智能预防和管理病虫草害，减少经济损失。不仅如此，这在一定程度上还可减少除草剂和杀虫剂的使用，提升农产品安全性，减轻环境影响。
针对传统农业“看天吃饭”的缺陷，利用机器学习技术处理卫星图像数据，可预测天气等环境变化对作物的影响，提前应对。在采收环节，计算机视觉技术与机械臂或机器人结合，可实现24小时自动化采收，节省人力，降低成本。
从斯坦福研究所剥离出来的初创企业Abundant Robotics已开发出自主采摘水果的技术。利用视觉技术来探测棚架上水果的位置，然后利用真空系统将水果从树枝上拉下来。这家公司已经获得谷歌旗下风投机构Google Ventures的扶持。
此外，大数据处理和语音识别等技术可运用于农业智能专家系统中，为农业从业者提供专业咨询服务和指导，帮助解决生产中各种技术问题。
中国南和设施农业产业集群打造中国农业的科技硅谷
产后：品质检测、优化物流
在产后阶段，具有计算机视觉的机械臂可进行农产品售前品质检测、分类和包装等工作；用大数据分析市场行情，可帮助农产品电商运营，引导企业制定更灵活准确的销售策略；通过人工智能遗传算法和多目标路径优化数学模型，可对物流配送路径进行智能优化，完善生鲜农产品供应链等。
六、AI应对全球人口和资源挑战
腾讯希望借此机会，探索室内和室外农业的机会，以了解人工智能如何在全球范围内提高粮食生产力水平，应对人口增长和可持续性发展的挑战。
根据联合国9月发布的《2018年世界粮食安全和营养状况》报告，全球现有8.21亿人口处于饥饿状态（每9人中就有1人在挨饿），已重回10年前的水平。造成饥饿的主要原因之一，是由于气候变化、干旱和洪水等极端天气对传统农业生产的破坏。
联合国预计，到2030年，地球人口将增至85亿，与之相反，伴随着全球的城市化进程，耕地面积和务农人口却在持续减少。如何在气候变化、资源有限的情况下增加农业产出，同时保持可持续发展，是全人类所面临的重大难题。
食物、能源和水对我们的未来至关重要。目标以最少的投入获取最多的产出的人工智能是其中的一种解决方案。
七、人工智能在中国“举步维艰”
缺少可用数据
AI应用需要大量数据来对算法进行恰当的训练。农业虽然有大量的空间数据，但大部分数据只能在每年的生长季节使用一次。因此，可能需要数年才能收集到某个字段或某个具有统计意义的数据。通常，收集的数据需要大量预处理后，才能放心用于AI算法训练。
种植、养殖端不标准
我国农业实施家庭联产承包责任制，土地零散家庭化，非集中规模化，这也导致我们种植和养殖端非常不标准，大小、品种、方式、环境等因素千差万别，这也决定了实施人工智能的难度。
有两类地区比较容易实施：一是种植规模化产区，比如我国东北地区小麦、玉米、大豆、土豆等集中连片的产区，二是品种集中化产区，比如烟台苹果、赣南脐橙、阿克苏香梨等。正因为规模和集中，才有实施的经济效益。
基础设施不健全
另外，我国幅员辽阔，不是所有的土地上都有网络信号，尤其是广大的农业用地。人工智能靠网络数据，没有网络自然无法正常收集数据，更谈不上数据分析和技术应用。在过去60年里，美国农民数量(占总人口1%)急剧减少。剩余的农民将继续在育种、农作物保护、自动化以及提高农业生产率等方面使用更先进的技术。
无论是从近期到中期乃至从长远来看，农业领域的AI将需要农民的积极参与才能取得成功。AI将成为非常强大的工具，它可以帮助组织应对现代农业中日益增长的复杂性。农民将从人工智能（AI）等新兴技术中获益。
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