用算法「种」出的草莓里，藏着年轻人与农业的未来
编者按：本文来自微信公众号“极客公园”（ID:geekpark），作者：维鹏，36氪经授权发布。
与互联网相比，农业领域的数字化，如同一片荒原，艰难与空旷。但也给了人们另一个空间，在探索中重新审视与反思科技的真正要义。
用数字种植服务小农
「还是低估了。」
工程师出身的程飚在两个多月前，参加了「多多农研科技大赛」——一个高原草莓种植的「人机对战」比赛，要求在 120 天的时间内，用 AI 算法远程控制草莓的生长，最终综合比拼草莓的产量、口感、成本等等。同时，有来自国内草莓大县的顶尖农人作为对照组。
过程是出人意料的。比赛进行到第六周时，他发现，AI 组的草莓长势要整体优于传统组，「大约要领先一周到 10 天」。
这意味着什么？「打个比方，如果我的草莓比你的早上市一周的话，那么这一周的市场定价权就是我的。」
AI 算法初步验证了，它有着改变现有游戏规则的潜力。
AI 算法控制下生长的草莓结出果实｜极客公园
如今比赛过半，根据大赛技术支持方，云南省农业科学院的专家团队测定数据显示，在成熟周期内果实数量对比上，AI 组整体均值超过传统组 175% 以上。
AI 组内，程飚所在的智多莓队在部分指标上仍落后于 AiCU 队。智多莓队由 11 位来自中国科学院自动化研究所、昆明市农科院等专家组成；而 AiCU 队的 7 个成员，主要是来自于荷兰的瓦赫宁根大学、荷兰阿姆斯特丹大学的博士、博士后，专业分别涉及温室园艺模型、电子工程、机器学习、数学等不同学科。
由 7 位来自瓦格宁根大学、屯特大学、阿姆斯特丹大学的青年学者组成的 AiCU 队。他们的目标是，用更简单、更可持续的方法为每一个人稳定地提供优质、美味的蔬果｜AiCU
由于疫情影响，在整个参赛过程中，他们都位于荷兰远程参赛，真正地践行了坐在电脑屏幕前把地种的未来场景。
AI 组的种植温室里，设备可实时读取温度、光照等环境参数，并实现温室内的自动化控制。
大赛中 AI 组使用的智能化温室｜多多农研科技大赛组委会
对于现阶段的成绩差异，程飚觉得，荷兰的队伍种植模型以及农业数据的采集能力更强，「不是 1、2 年就可以跨越的差距」。
不过，程飚看到了跨国远程种植的可靠性。这是一个能够从源头改变农业生产方式的巨大机遇，一个可以串联起小农户，实现规模化、标准化生产的起点。他立即成立了一家商业化公司，将 AI 算法打包成解决方案，帮助农户减少水资源和肥料的消耗并提高产量。
很快，他们已有 200 亩左右的服务面积。「其中一个合作，9 月 20 日上午谈的，下午就开始定产地，现在已经在安装设备了。」云南的小农户们对于种植数字化服务的渴求，让程飚有了强烈的切身感受。
「好的 AI 一定是在田间地头」
跟程飚一样，参加此次「多多农研科技大赛」的队伍，都对未来农业发展有了自己的思考。
「多多农研科技大赛」是在联合国粮食及农业组织指导下，由中国农业大学和拼多多联合举办，召集了全球的青年科学家和顶尖农人进行草莓种植的「人机对战」，分成 4 支 AI 队伍和 4 只顶尖农人队伍。
比赛中的「意料之外」的不止以上那些。云南省农业科学院研究员阮继伟博士发现，通过温室内的栽种，参赛队伍成功将云南草莓产季提前了 60 天以上。「长江中下游草莓刚开始栽种时，大赛的第一季草莓已经丰收，仅此一项便能填补云南夏秋鲜食草莓消费的空白。」
「一开始我们农人队对于田间管理还是很有自信的，像人工对水肥、病虫害管理会更加及时，有一株草莓出问题都能及时解决。」传统农人组的队员孙郁晴说，这两个月下来，她们深刻认识到了农业数据化的重要性——当顶尖农人队在田间浇水、施肥时，旁边的 AI 组只需要对模型和反馈参数进行调整，温室的通风窗、施肥系统会进行自动响应，实现了「一身轻松搞农业」。
AI 农业的应用之一：卷积神经网络算法识别草莓叶｜智多莓
实际上，这种情绪指向另一个问题。农业农村部农业物联网重点实验室主任、西北农林科技大学教授何东健认为，设施农业只是农业的一部分，粮食安全是潜在的更重大的问题——随着城镇化的进展，未来，谁来种地？
他观察到，「现在种地的都是生于 50、60 年代的人，70 年代都是少数，更不要说 00 后」。
越来越少的人从事农业几乎是一个不可逆的过程，何东健觉得智慧农业是解决这个问题的答案，「我曾经讲过，再过 10 年，在某些领域一定会实现无人农场、无人牧场，以及高端的植物工厂。」
甚至，身处顶尖农人组、来自江苏的全国劳动模范纪荣喜也和何东健持有相同的观点。他在镇江的实验大棚里，也加装了补光、补温、温湿度传感器，以及水肥一体化设备。「我 60 岁可能就不种草莓了，将来谁来种？怎么种？这是个亟待解决的问题。」
以上代码为大赛提供的降雨量、二氧化碳、光合有效辐射等传感器 API 接口｜多多农研科技大赛组委会
比如，比赛中纪荣喜从家乡背来了油渣「秘方」作为底肥；艳九天巾帼队的孙郁晴和王琪通过调节水质酸碱度，促进草莓植株的铁元素吸收。「如果 AI 能学习到这些积累几十年的种植经验，那是最好不过。」他说。对于对技术的推崇，更要反应在经济性上。
目前，小农户是我国农业经营主体的大多数。如何让新型的设备和技术，变成好的投资回报率，让小农生产主体接受，是所有从业者面临的问题。
「如果没有好的产品生产出来，所谓的高产高效、优质优价都是白搭。」中国农业大学水利与土木工程学院教授、博士生导师贺冬仙表示，一定要针对消费市场来做技术的升级，否则会本末倒置，「一项好的 AI 技术，一定是能够在田间地头帮助农户做好产品。」
迈向「一键种植」之路
AI 组整体输出的成果几乎可以概括为：一键种植。
比如，CyberFarmer.HortiGraph 队开发了一套可复制、推广的云端系统，他们将种植草莓的过程中标准化、数据化，队长林森说，「只需要给农户一个接口，就可以把草莓相关种植的方法调出来之后，哪怕不懂种植，只要按照流程做，按照我们提供的经验值做即可。」
然而，实际应用中，农户应用这个「接口」的过程并不会很容易。AiCU 队的闵钱希曦举了荷兰的案例。
仅有两个北京大、且阴雨天多的荷兰，却是继美国之后世界第二大农产品出口国。这与荷兰依托玻璃温室技术，大力发展数字农业密不可分。
「在荷兰，去温室劳作的农民是具备专业资质的劳作工人。除了当地的职业学校会培养这样的人才以外，其他的人力机构也会培养农业产业工人。他们可以根据季节服务于不同类型的温室。而且，温室内也建立了劳动力的奖励机制，比如每个采收通道需要打卡操作，采收的效率就会实时记录进系统。」这时，农民转变为了产业工人。
对管理者来说，这样既积累了管理数据，在工人之间也会形成实时的比评，跟绩效挂钩。对从事农业的人来说，这意味着更轻松、体面的劳动方式，与更优的收益。
在各类算法的支持下，比赛基地内的草莓将在 11 月份进入第二个丰产季，并为产区输出数据经验｜组委会
大赛评委、中国农业大学信息与电气工程学院教授李道亮认为，新一代的农民，和上一代农民已有很大差别，新的生产方式必然要颠覆传统作业模式，「像这次草莓挑战赛中，就要通过智能系统把作物规律挖出来学习，探索实现智能识别、智能学习、智能决策、智能作业，这也是未来农业的核心。」
下一个「意料之外」
一位创业者坦言，农产品供需精准匹配的关键在于能否像工业品一样生产。值得一提的是，目前比赛中的阶段性成果——聚类算法、图像识别算法、碰撞算法、多层神经网络等，已有近 20 种。
多多农研科技大赛组委会负责人兰克认为，这有望为国内草莓种植探索出「智慧插件」，输出到更多产区，实现一键式最优种植。帮助新农民从「卖得好」到「种得好」。
当从事农业的人越来越少、「谁来种地」成为焦虑时，当下的青年科学家们也正在用年轻人的方式，让年轻人回归更酷的「田野」。
多多农研科技大赛的赛程还剩一半，参考前半段的进展，后两个月的时间里，相信仍会有足够的「意料之外」。
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