6月10日，騰訊宣布了兩項(xiàng)AI+農(nóng)業(yè)領(lǐng)域進(jìn)展。在研究側(cè)，騰訊 AI Lab 與世界著名農(nóng)業(yè)學(xué)府荷蘭瓦赫寧根大學(xué)（下稱WUR）聯(lián)辦的“第二屆國(guó)際智慧溫室種植挑戰(zhàn)賽”（下稱比賽）落幕。在全球疫情肆虐之時(shí)，復(fù)賽的五支隊(duì)伍挑戰(zhàn)用 AI 和 IoT 物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)優(yōu)化種植決策，并遠(yuǎn)程自動(dòng)控制溫室種植小番茄（第一屆為黃瓜），復(fù)賽隊(duì)的五個(gè) AI 收成都超過(guò)了有20年經(jīng)驗(yàn)的農(nóng)業(yè)種植專家組。其中冠軍組Automatoes得到滿分，實(shí)現(xiàn)畝產(chǎn)資源消耗減少16%，凈利增加121%*，充分展現(xiàn)了農(nóng)業(yè)智能決策與溫室自動(dòng)控制的技術(shù)價(jià)值，以及為農(nóng)民減負(fù)的未來(lái)潛力。

比賽主席、WUR溫室技術(shù)科學(xué)研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Silke Hemming博士表示：“比賽目標(biāo)是在6個(gè)月內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)選出小番茄的最佳智慧種植方案，并貼近五大目標(biāo)：產(chǎn)量高、品質(zhì)好、能耗少、自動(dòng)化、技術(shù)可遷移。評(píng)審團(tuán)最終按三個(gè)維度打分，一是作物凈利潤(rùn)（占50%，包括產(chǎn)量、品質(zhì)、價(jià)格等指標(biāo)），二是AI應(yīng)用（占30%，包括自動(dòng)化、創(chuàng)新性、功能性、抗干擾魯棒性、可規(guī)?；?、可遷移性等指標(biāo)），三是可持續(xù)性（占20%，包括水、肥、電、熱和二氧化碳等資源的利用效率）。今年參賽的21支隊(duì)伍來(lái)自26個(gè)國(guó)家，共200多人（去年15支隊(duì)伍），我們也看到更多小型公司、獨(dú)立農(nóng)人和學(xué)生加入，呈現(xiàn)背景多元、百花齊放趨勢(shì)?！?/p>

騰訊首席探索官網(wǎng)大為（David Wallerstein）表示：“通過(guò)和WUR等眾多伙伴的多年合作，我們非常興奮地看到，僅在兩年里，所有參賽隊(duì)的收成就都超越了人類，這代表AI能做并能做好溫室的‘高級(jí)管理員’，監(jiān)測(cè)和控制影響黃瓜、番茄等作物生長(zhǎng)的重要環(huán)境因素（修剪和采摘現(xiàn)在仍由人類完成）。AI 不僅能提高作物產(chǎn)量，還能節(jié)約資源，增加利潤(rùn)。我們將不斷致力于推動(dòng)此類 AI 應(yīng)用落地，幫助人類應(yīng)對(duì)‘地球級(jí)挑戰(zhàn)’，包括與人類息息相關(guān)的健康、食物、能源和水資源（FEW），及氣候等大問(wèn)題。”

AI種植出的番茄，官網(wǎng)：http://www.autonomousgreenhouses.com/

第二個(gè)豐收來(lái)自AI+農(nóng)業(yè)應(yīng)用側(cè)，騰訊 AI Lab 借助在上一屆比賽中自研的AI算法和技術(shù)經(jīng)驗(yàn)打造的“騰訊AIoT智慧種植方案iGrow”今年已落地中國(guó)，農(nóng)業(yè)大省遼寧的第一期番茄試點(diǎn)迎來(lái)“小豐收”，每畝每季凈利潤(rùn)增加數(shù)千元，初步驗(yàn)證iGrow的商業(yè)價(jià)值。

試點(diǎn)顧問(wèn)、有多年種植經(jīng)驗(yàn)的資深農(nóng)業(yè)技術(shù)員劉建華說(shuō)，作物在不同的生長(zhǎng)周期對(duì)溫室環(huán)境有不同要求。以溫室溫度為例，傳統(tǒng)番茄種植中，農(nóng)民應(yīng)在苗期、花期、果期設(shè)定不同溫度，但很難精準(zhǔn)識(shí)別每個(gè)時(shí)刻下環(huán)境和作物生長(zhǎng)狀態(tài)的細(xì)微變化，從而判斷對(duì)應(yīng)的理想溫度，所以在一個(gè)種植周期內(nèi)，農(nóng)民通常會(huì)估算一個(gè)固定溫度值來(lái)操作，這非常依賴經(jīng)驗(yàn)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)低成本條件下，精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)、自動(dòng)的種植決策優(yōu)化和溫室控制。

而iGrow的智慧種植方案，具有自動(dòng)智能、因時(shí)制宜、高效精準(zhǔn)等特點(diǎn)，用IoT傳感器按分鐘或小時(shí)的高頻密度，采集空氣/土壤溫濕度、二氧化碳濃度和光合有效值等多種環(huán)境數(shù)據(jù)，優(yōu)化后的iGrow溫室仿真器能快速做大量種植模擬（15秒模擬82個(gè)生長(zhǎng)周期），再用不斷優(yōu)化的強(qiáng)化學(xué)習(xí)AI算法選擇最佳種植決策，最后自動(dòng)控制溫室，精準(zhǔn)利用資源，提高作物的品質(zhì)和產(chǎn)量。

農(nóng)業(yè)“新基建” 帶來(lái)農(nóng)業(yè)“加速度”

隨著全球范圍的人口老齡化和過(guò)渡灌溉和施肥造成的水土流失及土壤污染，農(nóng)業(yè)急需從粗放走向精細(xì)，同時(shí)提高產(chǎn)量、資源利用率和利潤(rùn)，從而緩解全球性饑荒和環(huán)境污染問(wèn)題。此次疫情帶來(lái)的復(fù)產(chǎn)復(fù)工難，進(jìn)一步凸顯出以自動(dòng)化生產(chǎn)和智能化決策為核心的智慧種植方案的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)價(jià)值。

在這一背景下，發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村成為全球共識(shí)，多國(guó)政府相繼推出發(fā)展計(jì)劃，如歐盟、德國(guó)、荷蘭與日本等，包括用現(xiàn)代信息技術(shù)與先進(jìn)農(nóng)機(jī)裝備應(yīng)用推進(jìn)農(nóng)業(yè)4.0時(shí)代，為小農(nóng)戶搭建智慧服務(wù)平臺(tái)等。據(jù)國(guó)際咨詢機(jī)構(gòu)研究與市場(chǎng)預(yù)測(cè)，到2025年全球智慧農(nóng)業(yè)市值將達(dá)到300億美元。在中國(guó)，2020年1月農(nóng)業(yè)農(nóng)村部和中央網(wǎng)信辦印發(fā)《數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展規(guī)劃(2019-2025年)》，描繪了中國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展新藍(lán)圖，對(duì)推進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和管理等領(lǐng)域數(shù)字化改造、推動(dòng)智慧農(nóng)業(yè)向深度發(fā)展有重要意義。

而隨著AI技術(shù)在中國(guó)不斷發(fā)展，其應(yīng)用已逐漸滲入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過(guò)程。機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、大數(shù)據(jù)分析和云計(jì)算等是其中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)。農(nóng)業(yè)場(chǎng)景由于迭代周期較長(zhǎng)，通常依賴農(nóng)業(yè)專家數(shù)十年的經(jīng)驗(yàn)積累；也因其包含大量復(fù)雜的物理、生物化學(xué)過(guò)程，信息量巨大，人類難以做到精準(zhǔn)決策，而是依賴感性判斷。AI技術(shù)的引入，可以高效利用傳感器監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)提取特征規(guī)律，同時(shí)借助集成了大量人類專家經(jīng)驗(yàn)的仿真器進(jìn)行模擬、探索和優(yōu)化，形成一套實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)、可遷移的決策技術(shù)方案。騰訊也不斷在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域持續(xù)合作與加大投入，累計(jì)研發(fā)優(yōu)勢(shì)和技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，不僅在2018年起攜手WUR連續(xù)兩年舉辦大賽，還與中國(guó)農(nóng)科院、遼寧省政府、中糧集團(tuán)、廣東粵旺農(nóng)業(yè)集團(tuán)、深圳壹家倉(cāng)和仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院等企業(yè)和機(jī)構(gòu)簽訂戰(zhàn)略協(xié)議，布局智慧農(nóng)業(yè)，通過(guò)深度合作讓技術(shù)研究與落地商業(yè)化并駕齊驅(qū)。

今年大賽選取小番茄作為種植對(duì)象，因?yàn)辄S瓜和番茄是主要的溫室作物，需要監(jiān)測(cè)和控制的種植和環(huán)境變量較多，能體現(xiàn)出不同種植策略的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。在賽制上對(duì)AI與IoT技術(shù)方案提出了更高要求，并優(yōu)化迭代了溫室仿真器。大賽評(píng)委之一、騰訊AI Lab “AI+農(nóng)業(yè)”業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人羅迪君博士介紹：“ 仿真器能讓參賽隊(duì)能更方便、快速地獲得溫室仿真結(jié)果，讓 AI 算法有充足數(shù)據(jù)樣本改進(jìn)算法和策略。雖然溫室無(wú)病蟲害會(huì)讓仿真值有一定誤差，但其對(duì)產(chǎn)量預(yù)測(cè)、氣候變化影響種植對(duì)策等相關(guān)研究具有很高價(jià)值?！?/p>

此外，本屆比賽的番茄種植仿真器中還新增了肥料控制，能夠精準(zhǔn)地施放作物所需肥料，減少資源消耗。在作物管理模塊，模擬器還可以設(shè)定一個(gè)簇中的最大果實(shí)數(shù)，并支持留葉策略和留果策略。此外，新增了3種遮光選項(xiàng)，包括透光型、透氣型和遮光型，來(lái)更好地適應(yīng)實(shí)際種植環(huán)境。

WUR為每個(gè)參賽組配備了96平方米的自動(dòng)化溫室，設(shè)備包括包括通風(fēng)系統(tǒng)、遮光系統(tǒng)、加熱系統(tǒng)、氣肥機(jī)、混LED補(bǔ)光燈、基質(zhì)栽培系統(tǒng)及標(biāo)準(zhǔn)傳感器（用于溫度、濕度和二氧化碳測(cè)量）

去年首屆比賽課題為黃瓜種植，吸引了微軟、英特爾、騰訊與中國(guó)農(nóng)科院等頂級(jí)企業(yè)與機(jī)構(gòu)參賽，騰訊 AI Lab 自研的iGrow方案在比賽中獲得AI策略第一名，攻克了機(jī)器智能嵌入農(nóng)業(yè)專家知識(shí)的難題，4個(gè)月內(nèi)大幅提高資源利用率，實(shí)現(xiàn)17％的凈利潤(rùn)增長(zhǎng)，產(chǎn)量媲美20年經(jīng)驗(yàn)的農(nóng)業(yè)專家組。

比賽當(dāng)中，各參賽隊(duì)不斷深入挖掘AI算法潛力。技術(shù)頗具亮點(diǎn)的包括：冠軍隊(duì)Automatoes利用最先進(jìn)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法DeePC，相比經(jīng)典控制算法MPC，安全性更高，對(duì)于復(fù)雜非線性隨機(jī)系統(tǒng)可以達(dá)到更精準(zhǔn)的控制效果。韓國(guó)的Digilog隊(duì)提出利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過(guò)有效結(jié)合歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及仿真器反饋進(jìn)行訓(xùn)練，從而輸出連續(xù)的控制策略。此類進(jìn)展都再次證明了AI+農(nóng)業(yè)仍有廣闊的探索空間。

在AI展現(xiàn)技術(shù)價(jià)值的同時(shí)，要看到農(nóng)業(yè)場(chǎng)景中種植周期長(zhǎng)、數(shù)據(jù)不規(guī)范、采集成本高等因素帶來(lái)的數(shù)據(jù)短缺問(wèn)題，及溫室仿真器的精度誤差，會(huì)限制AI的進(jìn)一步推廣使用，因此需要在數(shù)據(jù)規(guī)范采集、仿真器迭代、算法優(yōu)化到行業(yè)推廣方面不斷努力。

下一步，針對(duì)現(xiàn)階段挑戰(zhàn)，WUR和騰訊將繼續(xù)在作物模型研發(fā)和全周期管理等領(lǐng)域深入研究，探索更多AI+農(nóng)業(yè)的可能性。

加快科技成果轉(zhuǎn)化 遼寧試點(diǎn)小豐收

不僅通過(guò)競(jìng)賽研究，騰訊AI Lab還重點(diǎn)推進(jìn)了本地化應(yīng)用，與農(nóng)業(yè)大省遼寧達(dá)成合作，展開兩期種植試點(diǎn)。一期使用當(dāng)?shù)厝齻€(gè)日光溫室種植番茄，其中兩個(gè)部署了iGrow方案的實(shí)驗(yàn)組。5月結(jié)束試點(diǎn)后，實(shí)驗(yàn)組和未改造的對(duì)照組相比，每畝每季提升數(shù)千元凈利潤(rùn)。

iGrow方案在遼寧溫室試點(diǎn)

遼寧的iGrow方案包含傳感器、控制器、邊緣網(wǎng)關(guān)等工具，在騰訊云上搭建配套PaaS平臺(tái)，種植決策和溫室控制均可自動(dòng)執(zhí)行，農(nóng)民只需要在種植、采摘、設(shè)備日常維護(hù)之外做少量基礎(chǔ)農(nóng)活，節(jié)約了人力。

試點(diǎn)期間迎來(lái)了突發(fā)的2月倒春寒，溫度驟降。對(duì)照組中，農(nóng)民參考往年經(jīng)驗(yàn)設(shè)定了固定溫度，周期內(nèi)調(diào)整了3次溫度，但因無(wú)法實(shí)時(shí)調(diào)整，溫度驟降時(shí)溫室保溫性變差，氣溫波動(dòng)大；在iGrow實(shí)驗(yàn)組里，則體現(xiàn)了AI算法的穩(wěn)定性與強(qiáng)容災(zāi)能力，配合卷簾、放風(fēng)機(jī)等底層自動(dòng)化控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了小時(shí)級(jí)的溫度調(diào)整，因時(shí)制宜。

遼寧1期試點(diǎn)取得的成果，初步驗(yàn)證了智慧種植方案在國(guó)內(nèi)落地的可行性。期待不久的將來(lái)，騰訊能夠真正打造出有“中國(guó)特色”的AI+農(nóng)業(yè)解決方案，從產(chǎn)學(xué)研用一體化生態(tài)建設(shè)中，共同探索智慧農(nóng)業(yè)的未來(lái)。

* 荷蘭多采取12個(gè)月種植模式，因賽制需要6個(gè)月提前收成，此期間實(shí)驗(yàn)組相比對(duì)照組凈利潤(rùn)增加121%。