6月9日，騰訊 AI Lab 與世界著名農業(ye)學府荷蘭(lan)瓦赫寧根大(da)學（下稱WUR）聯合舉辦(ban)的“第二屆國(guo)際(ji)智慧溫室(shi)種植挑戰(zhan)(zhan)賽”落幕。在全球疫情肆虐之時，復賽的五支隊(dui)伍挑戰(zhan)(zhan)用 AI 和 IoT 物聯網等(deng)前沿技術優化種植決策，并遠程(cheng)自動(dong)控制溫室(shi)種植小番(fan)茄。

AI種植出的番茄?

大賽主席、WUR溫室(shi)(shi)技術科學研究團(tuan)隊負責(ze)人Silke Hemming博士表示：“比賽目(mu)標是(shi)在(zai)6個月內競(jing)爭選出小番茄的最佳智(zhi)慧種(zhong)植(zhi)方案，并貼近五大目(mu)標：產量高、品質好、能耗少、自動(dong)化(hua)、技術可遷(qian)移。” 五支隊伍(wu)的AI 收成均超過有20年經驗的農業(ye)種(zhong)植(zhi)專家組。其中冠(guan)軍組Automatoes得到(dao)滿分，實現畝產資源消(xiao)耗減(jian)少16%，凈利(li)增(zeng)加121% ，充(chong)分展現了農業(ye)智(zhi)能決策(ce)與溫室(shi)(shi)自動(dong)控制的技術價值，以及為(wei)農民減(jian)負的未來潛(qian)力。

所有AI組凈利潤均超越了專家參照組（303號為專家組）

由于番茄是(shi)一種主要的(de)溫(wen)室作(zuo)(zuo)物，需(xu)要監測(ce)和(he)控(kong)制的(de)種植(zhi)和(he)環(huan)境變量較多。今年在賽(sai)(sai)制上對(dui)AI與IoT技術方案(an)提出(chu)了更(geng)高(gao)要求，并優化迭代了溫(wen)室仿(fang)真器。大賽(sai)(sai)評委(wei)之(zhi)一、騰訊AI Lab “AI+農業”業務負責人羅(luo)迪(di)君博士介紹：“仿(fang)真器能讓(rang)參賽(sai)(sai)隊更(geng)方便(bian)、快速地獲(huo)得(de)溫(wen)室仿(fang)真結果，讓(rang) AI 算法有充足數據(ju)樣本改進算法和(he)策略。” 此(ci)外，本屆比賽(sai)(sai)的(de)番茄種植(zhi)仿(fang)真器中(zhong)還(huan)新(xin)增了肥料控(kong)制，作(zuo)(zuo)物管理（包括留葉策略和(he)留果策略）和(he)溫(wen)室屋(wu)頂的(de)遮(zhe)光(guang)選項。

比賽當中，各參賽隊(dui)(dui)不斷深入挖(wa)掘AI算法潛力。冠(guan)軍隊(dui)(dui)Automatoes利用(yong)最(zui)先進的數(shu)(shu)據(ju)驅動算法DeePC，相比經典控制算法，安全性(xing)(xing)更(geng)高，對于復雜非線性(xing)(xing)隨機系(xi)統可以達(da)到(dao)更(geng)精(jing)準的控制效果。韓國的Digilog隊(dui)(dui)提出(chu)利用(yong)強化學習算法，通過有效結合歷(li)史(shi)數(shu)(shu)據(ju)、實時數(shu)(shu)據(ju)及仿(fang)真器反饋進行(xing)訓練，從(cong)而(er)輸出(chu)連續的控制策略。

騰訊首席探索官網大為（David Wallerstein）表示：“通(tong)過和(he)WUR等(deng)(deng)眾(zhong)多伙伴的(de)多年合作(zuo)，我(wo)們證明(ming)了(le)AI能(neng)勝任(ren)溫室的(de)‘高級管理員’，監測和(he)控制影響(xiang)黃瓜、番茄等(deng)(deng)作(zuo)物(wu)生長的(de)重要環境因素。AI不(bu)僅能(neng)提(ti)高作(zuo)物(wu)產量，還能(neng)節約(yue)資源(yuan)，增(zeng)加利潤。我(wo)們將不(bu)斷致力于推(tui)動此類 AI 應(ying)用落地，幫助(zhu)人類應(ying)對種(zhong)種(zhong)全(quan)球性的(de)挑(tiao)戰。”

然而，在(zai)AI展現(xian)技術價值(zhi)的同時，農業(ye)場景(jing)中種植周(zhou)期長(chang)、數據(ju)不規(gui)范(fan)、采(cai)集(ji)成本高等因素帶來的數據(ju)短缺問題，以及溫室仿真(zhen)器的精(jing)度(du)誤差，會限制AI的進一步(bu)推廣使(shi)用。因此需要在(zai)數據(ju)規(gui)范(fan)采(cai)集(ji)、仿真(zhen)器迭代和算(suan)法優化方面不斷(duan)努(nu)力。下一步(bu)，針對現(xian)階段挑戰，WUR和騰(teng)訊將繼(ji)續(xu)在(zai)作物模型研(yan)(yan)發和全周(zhou)期管(guan)理等領(ling)域(yu)深(shen)入(ru)研(yan)(yan)究，探(tan)索更多AI+農業(ye)的可能性。

加快科技成果轉化 遼寧試點小豐收

除研究側外，在應用側，騰訊(xun)(xun)(xun) AI Lab 攜手騰訊(xun)(xun)(xun)TEG架構(gou)平臺部借助(zhu)在上一(yi)屆比賽中自(zi)研的AI算法和經(jing)驗以及云原生技術打造的“騰訊(xun)(xun)(xun)AIoT智慧種植方案iGrow”今年也(ye)落(luo)地中國，在農業大省(sheng)遼寧(ning)開(kai)展的第一(yi)期小番(fan)茄種植試點(dian)迎來“小豐收”，實現(xian)每畝每季度(du)凈利潤增加上千(qian)元。

?iGrow方案在遼寧溫室試點

iGrow的(de)智(zhi)慧(hui)種(zhong)(zhong)植(zhi)方案，具有(you)自動智(zhi)能、因(yin)時制(zhi)宜(yi)、高(gao)效(xiao)精(jing)準(zhun)等(deng)特(te)點，用(yong)(yong)IoT傳感器采集空(kong)氣/土壤溫(wen)濕度(du)、二氧(yang)化碳濃(nong)度(du)和(he)光(guang)合有(you)效(xiao)值等(deng)多種(zhong)(zhong)環(huan)境數據，優化后(hou)的(de)iGrow溫(wen)室仿(fang)真(zhen)器能快速做大量(liang)種(zhong)(zhong)植(zhi)模擬（15秒模擬82個生(sheng)長(chang)周期），再用(yong)(yong)不斷(duan)優化的(de)強化學習AI算法選(xuan)擇(ze)最佳(jia)種(zhong)(zhong)植(zhi)決策，最后(hou)自動控制(zhi)溫(wen)室，精(jing)準(zhun)利用(yong)(yong)資源(yuan)，提(ti)高(gao)作物的(de)品質(zhi)和(he)產量(liang)。

農業“新基建” 帶來農業“加速度”

隨著(zhu)全球范圍的人口老齡化和(he)過渡灌(guan)溉和(he)施肥造成的水土(tu)(tu)流失及土(tu)(tu)壤污染(ran)，農(nong)業急需從(cong)粗放走向精細，同(tong)時(shi)提(ti)高(gao)產(chan)量、資(zi)源利用(yong)率和(he)利潤，從(cong)而緩解(jie)全球性饑(ji)荒和(he)環境(jing)污染(ran)問題。此次疫情帶(dai)來的復產(chan)復工難，進一步凸顯出以自動化生產(chan)和(he)智(zhi)(zhi)能化決策為(wei)核(he)心的智(zhi)(zhi)慧種植方案的經(jing)濟和(he)社會價值(zhi)。

在這一背景(jing)下，發展數(shu)字農(nong)(nong)(nong)(nong)業(ye)農(nong)(nong)(nong)(nong)村成為(wei)全球(qiu)共識。歐洲和日本等多國(guo)政府相繼推出發展計(ji)劃(hua)，包(bao)括用現代信息技術與先進(jin)農(nong)(nong)(nong)(nong)機裝備應用推進(jin)農(nong)(nong)(nong)(nong)業(ye)4.0時代，為(wei)小農(nong)(nong)(nong)(nong)戶搭建智慧服務平臺(tai)等。據(ju)國(guo)際(ji)咨詢機構研究與市場預測，到2025年全球(qiu)智慧農(nong)(nong)(nong)(nong)業(ye)市值將達到300億美元。

而隨著AI技術在中國不斷(duan)發展(zhan)，其(qi)應用(yong)已逐漸滲入農業(ye)(ye)生產全過程。機器學習、計算機視(shi)覺(jue)、大數據分(fen)析(xi)和(he)云計算等是其(qi)中應用(yong)最廣泛的(de)技術。農業(ye)(ye)場景由于迭代周期較長(chang)，通常依(yi)賴農業(ye)(ye)專(zhuan)家數十(shi)年的(de)經驗積累；也因其(qi)包含大量復雜的(de)物(wu)理(li)、生物(wu)化學過程，信息量巨(ju)大，人類(lei)難以做到精準決策，而是依(yi)賴感性(xing)判斷(duan)。

AI技術的引(yin)入，可以(yi)高效利(li)用傳感器監測數據提取(qu)特征規律，同時借助集成(cheng)了大量人類(lei)專家經驗(yan)的仿(fang)真器進行模擬、探索和(he)優化(hua)(hua)，形成(cheng)一套實時、精準、可遷移的決策技術方案(an)。騰(teng)訊也不斷(duan)在(zai)農(nong)業(ye)領域持續合作與加大投入，累積研發優勢和(he)技術經驗(yan)。不僅在(zai)2018年起(qi)攜手WUR連(lian)續兩年舉(ju)辦大賽，還(huan)與中國農(nong)科(ke)院(yuan)、中糧集團、和(he)仲(zhong)愷農(nong)業(ye)工(gong)程學(xue)院(yuan)等企業(ye)和(he)機構簽訂戰略協議，布局(ju)智慧農(nong)業(ye)，通過(guo)深度合作讓技術研究與落地商(shang)業(ye)化(hua)(hua)并(bing)駕(jia)齊(qi)驅。期待不久(jiu)的將來，騰(teng)訊能夠通過(guo)產學(xue)研用一體化(hua)(hua)生態(tai)建設, 打造(zao)出理(li)想的AI+農(nong)業(ye)解決方案(an)。