不久前，“江蘇省脫貧率達99.99%，尚未脫貧人數僅剩6戶、17人”這樣一則新聞刷屏。“把這17個人遷出，江蘇就全省脫貧”、“最后這6戶人家拖了后腿”，在網民們的調侃和質疑聲背后，其實是我國社會的數字化治理水平早已超過普通人的直觀認知。數字精準正是中國近幾年大力推進精準扶貧的要義之一。


       相較于這個經常出現在我們視野里的“精準扶貧”概念，還有另外一個比較陌生的概念，也正在悄然但深刻地影響著我國的國計民生，這就是“精準農業”。

       “精準農業”最早提出是在20世紀90年代的美國。伴隨著當時信息技術的發展，特別是GPS技術的民用，美國農業科研部門提出了這樣一種基于信息和知識管理的現代農業生產系統。精準農業帶給美國這樣的發達國家的直接影響就是從一個糧食和農產品的進口國變成糧食和農產品的出口大國。

       中國對精準農業的引入和研究也早在90年代開始，但并未實現美國這樣成熟的規模，一直在探索當中。套用一句普遍的話說“我們是一個農業大國，但不是一個農業強國”。

       就以糧食產量來說，盡管我國糧食產量每年都在增長，但是糧食自給率卻在逐年下降。特別像大豆這樣的糧食的結構性短缺仍然是影響我國糧食安全的突出問題。這一問題背后的根本性原因仍然是中國的糧食生產效率低、糧食成本高、價格高。

       當然，幾乎所有學生都能背出，農業是我們國家經濟基礎的命脈。所有人也都知道，我國的農業現狀必須改變。但是大多數人并不清楚或者關心，我國精準農業的發展的程度如何？當下我國憑借著與世界同步的數字化、智能化的技術，精準農業可能會帶來哪些改變？

精準農業二十年：農業產業升級速覽

       輪子不必發明兩次。伴隨著我國土地流轉市場推進，農村土地規?；⒓s化趨勢的爆發，“精準農業”仍然是當前中國最具應用價值和長期發展潛力的一種農業發展實踐。

       我們不妨深入到“精準農業”發展史，了解這一場改變全球農業生產格局的技術價值和內涵。

       所謂精準農業，是指按照田間每一操作單元的環境條件和作物產量的時空差異性，精細準確地調整各種農藝措施，最大限度地優化水、肥、種子、農藥等的量、質和時機，以期獲得最高產量和最大經濟效益，同時保護農業生態環境，保護土地等農業自然資源。

       當時精確農業要求做到3個精確：一是定位的精確，精確確定灌溉、施肥、殺蟲等的地點；二是定量的精確，精確地確定水、肥、藥、種子等的使用量；三是定時的精確，精確確定各種農藝措施實施的時間，從而精確地進行施肥、播種、灌溉、殺蟲、除草、收獲等。

       因此，精準農業就需要利用傳感器及各類監測技術可以方便及時、準確完整地獲得當時土地的必要數據、再根據各因素在控制作物生長中的作用及其相互關系、迅速做出恰當的管理決策，進而控制對作物的投入和作業。

       作為最早應用精準農業的美國，早已建成完善的現代農業管理體系。其技術層面，核心包括全球定位系統、農田遙感監測系統、農田地理信息系統這樣的信息監測技術（簡稱“3S”即GPS，GIS，RS技術）以及農業專家系統、農田信息采集系統、智能化農機具系統、環境監測系統、系統集成、網絡化管理系統和培訓系統等計算機自動控制系統。

       基于3S系統的配合，人們就可以掌握該地區不同區域內農田的精準大數據。隨后通過將這些準確、實時的大數據經過分析處理后導入到農田信息系統中，從而指揮智能機械播種、施肥、灌溉等一系列環節精準、變量的實施。

       早在1993年，就有農場主通過GPS指導精準施肥，其產量比傳統施肥提高了15％，同時還能減少化肥使用總量，可以說是減少投入的同時增加了產出。到2000年，在美國玉米及大豆種植農場中，使用精準農業技術的達到了三分之一。而從2002年開始，遙感技術、智能機械系統、計算機網絡系統在美國農業耕作中更是得到了廣泛的運用。2010年之后，精準農業技術與物聯網相結合，開啟了精準農業的新階段。

       其中，以約翰迪爾公司2012年推出的“綠色之星”精準農業系統和凱斯公司2013年推出的新一代“先進農業”精準農業系統為代表。“綠色之星”精準農業系統是基于全球定位系統與地理信息系統的基礎，結合了物聯網技術發展而成的新型精準農業系統，適合大中規模的機械化生產的農場使用，其在大農場中的市場占有率達到了65％以上。凱斯“先進農業”精準農業系統是凱斯公司在1996年第一代精準農業系統基礎上推出的新產品，其在北美洲及澳大利亞得到了廣泛的運用，比較適合種植水稻、玉米、大豆和小麥等作物。

       除美國外，另一個發展精準農業的國家是以色列。以色列沙漠面積占到國土面積的60%，人均淡水資源只有世界平均水平的1／33。即使這樣嚴酷的自然環境下，以色列農業創造的“沙漠奇跡”卻令人矚目。從1996年起，其農業總產值年增長率連續保持在17％左右。全國3%的農業人口保證了以色列的糧食自給自足，2000年后，還實現了農產品的大量出口。

       取得這樣的成就，離不開以色列獨具特色的精準農業技術。與美國更多是大農場模式不同，以色列精準農業更注重單位土地面積的高價值產出，結合本國自然條件，減少對土地資源要求高的農作物種植，積極發展溫室技術，改種高產值的花卉、蔬菜和水果。

       其中溫室技術從上世紀70年代開始起步，逐步實現了智能化和自動化控制。先進的滴灌、噴灌技術在溫室的引進，一方面充分提高了水資源的利用效率，一方面更是大幅提高了農作物的產量。在發展節水灌溉技術的同時，還開發出水肥一體化技術，灌溉與施肥同時進行，這種精準技術是建立在對土壤品質及作物生長過程的監測之上，實現了節水、灌溉與平衡施肥的統一化。

       還有一種以越南、中東、毛里求斯等國家為代表的精準農業則是基于人力資源的豐富而發展起來的手工勞作式初級精準農業。這一模式更多發揮勞動密集型的優勢，以人力代替機械作業，通過勞動者豐富的種植經驗來完成從育種到收獲的全過程。這種模式更像我們印象中的“有機農場”，用經驗豐富農民的精耕細作來替代粗糙的機械種植。

       這種精準農業為人力資源型精準農業，也為發展中國家和欠發達國家精準農業的發展提供了一種可借鑒的模式。

       在我們速覽精準農業發展的近三十年的進程里，我們不難看出，精準農業的概念和內涵是在不斷豐富變化的。精準農業的核心概念是精確的數據監測、處理與精準種養殖模型的應用。伴隨著GPS、計算機、IOT物聯網技術的成熟，越來越先進的技術手段運用在精準農業的技術鏈條中。

加速豹變，人工智能加持下的精準農業

       伴隨著近幾年，人工智能技術從高校、企業的研究所實驗室走向田間地頭，人工智能技術正在和農業生產的各個環節的融合正在產生出越來越多的碩果。如果用一句話總結就是：AI的融入，正在讓精準農業更加精準。

例如識別能力的提升。

       此前精準農業的概念中，對于精準的一個重要定義更多是通過廣泛收集農場數據，實現品種、種植方式上的因地制宜。但隨著深度學習下的圖像識別技術發展，精準的對象也可以更一步細化。在植物病蟲害識別，農產品成熟度判斷及分類分揀、動物身體狀況（發情期、健康程度判斷）識別等生產環節，為農業生產者提供幫助。

       例如加拿大一家名為Cainthus的企業就應用“牛臉識別”結合算法，幫助農場主更好的發現奶牛的健康狀況、發情狀況等。在類似解決方案中，還可以通過傳感器識別奶牛步態，幫助農場主識別出跛腳奶牛。

       更典型的案例，還有通過無人機獲取農作物的各類圖像，再通過智能分析發現影響農作物產量的異?，F象，比如：雜草的入侵、農作物養分不足、天氣災害以及病蟲害等。讓農業生產者更及時準備應對方案。

       對于大規模養殖、種植來說，這種細致到“只”的模式，顯然可以極大的提升精準農業的效率。

還有機械智能化程度提高。

       此前在精準農業概念中，自動化機械的應用就是重點。只是單純的自動化往往只適用于廣袤土地，能應對的工作也相對單一而簡單。

       但如今隨著機械智能能力的提高以及與傳感器的協作，很多以往只能由人類進行的采摘、分揀等等也能由機械代勞。像是農業機器人公司Abundant Robotics推出的蘋果采摘機器人，可以在不破壞蘋果樹和蘋果的前提下可以達到一秒一個的采摘速度。這種機器人可以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。

       尤其這類機械正在變得越來越小型化，對于應用場地的要求也隨之降低，或許很快精準農業就將不再是廣袤土地的專屬。

又比如預測能力的提升。

       在精準農業的3S中，對于遙感圖像的應用一直是重點。但實際上遙感圖像由于體量龐大，一直很難被處理利用，更多時候遙感圖像僅僅能起到觀測+決策協助的作用。

       但人工智能這幾年的發展，首先解決的就是算力問題。當AI+遙感越來越普及，遙感在精準農業中的發揮空間也越來越大了。美國Descartes Labs公司通過人工智能和深度學習技術，利用大量與農業相關的衛星圖像數據，分析其與農作物生長之間的關系，從而對農作物的產量做出精準預測。據測算，這家公司預測的玉米產量比傳統預測方法準確率高出99%。

       可以說隨著預測能力的提升，精準農業正在逐漸從人類決策發展到AI與人類共同決策。

蔓延聯結：精準農業與AI的未來

       從以上人工智能所參與的農業生產環節里，可以看出，精準農業正在從之前追求完整的農業生產數據的收集、自動模型處理升級為人工智能參與生產管理、決策判斷以及完全自動化協作生產，極大地解放農業勞動從業者的勞動量和生產成本。

       未來，精準農業的AI化趨勢將更加顯著。同時我們也能看到，除了種植、養殖這一個端口，農業產業鏈的其他端口也在不斷與物聯網、海量大數據、云計算、區塊鏈等新一代信息技術結合，和精準農業一起聯結起來構成一組新技術鏈條。

       比如我們可以看到，銷售大數據的反饋下，種植者可以提前預知市場上哪些農作物更受歡迎，提前做出準備。又比如有了智能供應鏈，農作物生產、物流、銷售的環節可以被更好地打通，減少中間流程消耗的成本。

       不論對于消費者還是農業從業者，AI與精準農業帶來的改變都剛剛開始。

       站在2020 新十年的起點，我們對于精準農業以及當下農業+AI的全景式盤點，至少可以得到兩件有意義的結論：

       一、精準農業作為一種已經被證明成功的現代農業生產系統，尤其隨著AI的加入，其精準度的逐步提高，將更加適用于我國這樣地貌、氣候都更加豐富的農業情況。

       二、人工智能技術為精準農業未來發展提供了更加豐富的應用場景和更加高效的解決方案。育種+AI、種植機械+AI、遙感預測+AI、植保無人機+AI、采摘+AI、農產品運輸、銷售+AI，農業生產流通及消費的一切環節，都正在被AI的能力改變。尤其中國憑借豐富的電商、物流大數據累積，可以在多個環節提升農業的效率。

       對于我們廣大吃瓜群眾來說，AI改變農業生產領域的各種場景也許看起來仍然有些魔幻，農業AI應用場景的規?；?、產業化仍在艱難摸索。但跑步雞、精選桃、標注豬，正在逐步出現在我們身邊的超市貨架上。也許預期的未來總是來得很慢，但它總會悄無聲息地出現在你面前。