6月9日，騰訊 AI Lab 與世界著名農業學府荷(he)蘭瓦赫寧(ning)根大(da)學（下稱WUR）聯(lian)合舉辦的“第二屆國際智(zhi)慧溫(wen)室(shi)種(zhong)植挑(tiao)戰賽”落幕。在全球疫情(qing)肆虐之(zhi)時，復賽的五支隊伍挑(tiao)戰用 AI 和(he) IoT 物聯(lian)網等前沿技術(shu)優(you)化(hua)種(zhong)植決策(ce)，并遠(yuan)程(cheng)自(zi)動(dong)控(kong)制溫(wen)室(shi)種(zhong)植小番茄。

AI種植出的番茄?

大(da)賽(sai)主(zhu)席(xi)、WUR溫室(shi)技術科學研究團隊負責人Silke Hemming博士表示：“比賽(sai)目(mu)標是在6個月內競爭選(xuan)出小番茄(qie)的(de)最佳智慧(hui)種(zhong)植方案，并貼近五(wu)大(da)目(mu)標：產量高、品質好(hao)、能耗(hao)少、自(zi)動化(hua)、技術可遷移。” 五(wu)支隊伍的(de)AI 收(shou)成均超過有20年經(jing)驗的(de)農(nong)業種(zhong)植專家組(zu)。其中冠(guan)軍組(zu)Automatoes得(de)到滿分(fen)，實現畝(mu)產資源消耗(hao)減(jian)(jian)少16%，凈利增加121% ，充分(fen)展現了農(nong)業智能決策與溫室(shi)自(zi)動控制的(de)技術價值，以及為農(nong)民減(jian)(jian)負的(de)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(qie)是一種主要(yao)的(de)溫(wen)室作(zuo)(zuo)物，需要(yao)監測和控制(zhi)的(de)種植(zhi)和環(huan)境變(bian)量較多。今年在賽(sai)(sai)制(zhi)上對AI與IoT技(ji)術方(fang)案提出了更高要(yao)求(qiu)，并優化迭代了溫(wen)室仿真(zhen)器(qi)(qi)。大賽(sai)(sai)評委(wei)之一、騰訊AI Lab “AI+農業”業務負責人羅迪君博士介紹：“仿真(zhen)器(qi)(qi)能讓參賽(sai)(sai)隊更方(fang)便、快速(su)地獲得溫(wen)室仿真(zhen)結果(guo)，讓 AI 算法(fa)有充足數(shu)據樣本改(gai)進算法(fa)和策略(lve)(lve)。” 此外(wai)，本屆比賽(sai)(sai)的(de)番茄(qie)種植(zhi)仿真(zhen)器(qi)(qi)中還新增了肥料控制(zhi)，作(zuo)(zuo)物管理（包括留葉策略(lve)(lve)和留果(guo)策略(lve)(lve)）和溫(wen)室屋頂的(de)遮(zhe)光選項。

比賽(sai)當(dang)中，各參賽(sai)隊不(bu)斷深入挖掘AI算法潛力。冠軍隊Automatoes利用最先進(jin)的(de)數據驅動算法DeePC，相比經典控制算法，安全性更高，對于復雜非(fei)線性隨機(ji)系(xi)統(tong)可以(yi)達(da)到更精準的(de)控制效(xiao)果。韓國(guo)的(de)Digilog隊提(ti)出利用強化學(xue)習(xi)算法，通(tong)過有效(xiao)結合歷(li)史數據、實(shi)時數據及(ji)仿真器反饋進(jin)行(xing)訓練(lian)，從(cong)而輸出連續的(de)控制策略。

騰訊首席(xi)探索(suo)官網(wang)大(da)為（David Wallerstein）表示：“通(tong)過和(he)WUR等眾(zhong)多(duo)伙伴(ban)的(de)(de)多(duo)年合作，我們證明了AI能勝任(ren)溫室的(de)(de)‘高級管理員’，監測和(he)控制影響黃瓜、番茄等作物生長的(de)(de)重要(yao)環境(jing)因素。AI不僅能提高作物產量，還(huan)能節約資源，增加利潤。我們將(jiang)不斷致力(li)于推(tui)動此類(lei) AI 應(ying)用落地，幫(bang)助人類(lei)應(ying)對種種全球性的(de)(de)挑(tiao)戰。”

然而，在AI展現(xian)技術價值的(de)(de)同(tong)時，農(nong)業場景中(zhong)種(zhong)植(zhi)周(zhou)期(qi)長、數據(ju)(ju)不(bu)規范、采(cai)集成本高(gao)等因素帶來的(de)(de)數據(ju)(ju)短缺(que)問(wen)題，以及溫室仿真(zhen)器的(de)(de)精度誤(wu)差，會限制AI的(de)(de)進一(yi)步(bu)推廣(guang)使用。因此需(xu)要在數據(ju)(ju)規范采(cai)集、仿真(zhen)器迭代和(he)算法(fa)優化方面不(bu)斷努力。下一(yi)步(bu)，針(zhen)對(dui)現(xian)階段挑戰，WUR和(he)騰(teng)訊將繼(ji)續(xu)在作物模(mo)型研發和(he)全(quan)周(zhou)期(qi)管理等領域(yu)深入研究，探索更(geng)多AI+農(nong)業的(de)(de)可(ke)能性。

加快科技成果轉化 遼寧試點小豐收

除研究側外(wai)，在(zai)應用(yong)側，騰訊 AI Lab 攜手騰訊TEG架構平臺(tai)部借助(zhu)在(zai)上一屆比賽中(zhong)自研的AI算法(fa)和經驗以及云原(yuan)生技術打造的“騰訊AIoT智慧種植方(fang)案iGrow”今年(nian)也(ye)落地中(zhong)國，在(zai)農業大省(sheng)遼寧開展的第一期小(xiao)番(fan)茄種植試點(dian)迎來“小(xiao)豐收(shou)”，實現每(mei)畝每(mei)季度凈利潤(run)增加上千(qian)元。

?iGrow方案在遼寧溫室試點

iGrow的智慧種(zhong)(zhong)植(zhi)方案，具有自動智能(neng)、因時制(zhi)宜、高(gao)效精準等特點(dian)，用(yong)IoT傳感器采(cai)集空氣/土壤(rang)溫濕度、二氧(yang)化(hua)碳濃度和光合有效值等多(duo)種(zhong)(zhong)環境(jing)數據，優化(hua)后的iGrow溫室仿真器能(neng)快速做大量種(zhong)(zhong)植(zhi)模擬（15秒模擬82個(ge)生長周(zhou)期），再用(yong)不(bu)斷(duan)優化(hua)的強化(hua)學習AI算法選擇最佳種(zhong)(zhong)植(zhi)決策，最后自動控制(zhi)溫室，精準利用(yong)資源，提(ti)高(gao)作物(wu)的品質(zhi)和產量。

農業“新基建” 帶來農業“加速度”

隨著全球(qiu)范圍的(de)人口老齡化(hua)和(he)過渡灌溉和(he)施肥造成的(de)水土流失及土壤污染(ran)(ran)，農業(ye)急需從(cong)粗(cu)放(fang)走向(xiang)精細，同(tong)時提高產量、資(zi)源利用率和(he)利潤，從(cong)而緩解(jie)全球(qiu)性饑(ji)荒和(he)環境污染(ran)(ran)問題。此次疫情帶來的(de)復(fu)(fu)產復(fu)(fu)工難(nan)，進(jin)一步凸顯(xian)出以自動化(hua)生產和(he)智(zhi)能化(hua)決(jue)策為核心(xin)的(de)智(zhi)慧種(zhong)植(zhi)方案的(de)經濟和(he)社會價(jia)值(zhi)。

在這一背(bei)景下，發展(zhan)數字農(nong)(nong)業(ye)農(nong)(nong)村成為全(quan)(quan)球共識。歐洲(zhou)和(he)日本等(deng)多國政府相繼(ji)推出(chu)發展(zhan)計劃，包括(kuo)用現代(dai)(dai)信息(xi)技術與先進(jin)農(nong)(nong)機(ji)裝備應用推進(jin)農(nong)(nong)業(ye)4.0時(shi)代(dai)(dai)，為小農(nong)(nong)戶搭(da)建智慧服務平臺等(deng)。據國際咨詢機(ji)構(gou)研究(jiu)與市場預(yu)測，到(dao)2025年全(quan)(quan)球智慧農(nong)(nong)業(ye)市值(zhi)將(jiang)達到(dao)300億(yi)美元。

而隨著AI技術在中國不斷發展(zhan)，其應用已逐漸滲入(ru)農(nong)業(ye)生產全(quan)過(guo)程。機器學習、計(ji)算機視覺(jue)、大(da)數據分析和云計(ji)算等是(shi)(shi)其中應用最廣泛的(de)技術。農(nong)業(ye)場景由于迭代周期(qi)較長(chang)，通常依(yi)賴(lai)農(nong)業(ye)專(zhuan)家(jia)數十年(nian)的(de)經驗積累(lei)；也(ye)因其包(bao)含大(da)量復雜的(de)物理、生物化學過(guo)程，信息量巨大(da)，人類(lei)難(nan)以做(zuo)到精準決(jue)策，而是(shi)(shi)依(yi)賴(lai)感性(xing)判斷。

AI技術(shu)的(de)(de)引入(ru)，可以高效利用傳感(gan)器監測數據(ju)提取特征規律，同(tong)時(shi)借助集成了大量人類專家經(jing)(jing)驗的(de)(de)仿(fang)真器進行模擬(ni)、探索(suo)和優(you)化，形(xing)成一套實時(shi)、精準、可遷移(yi)的(de)(de)決策技術(shu)方案(an)。騰訊也不(bu)斷在農業(ye)(ye)領(ling)域持續合作與(yu)加大投(tou)入(ru)，累(lei)積研(yan)發優(you)勢和技術(shu)經(jing)(jing)驗。不(bu)僅在2018年起攜手WUR連(lian)續兩年舉(ju)辦(ban)大賽，還與(yu)中(zhong)(zhong)國農科(ke)院(yuan)、中(zhong)(zhong)糧集團、和仲愷農業(ye)(ye)工程學院(yuan)等企業(ye)(ye)和機構簽訂戰略協議，布局智慧農業(ye)(ye)，通(tong)過(guo)深度合作讓技術(shu)研(yan)究(jiu)與(yu)落(luo)地商業(ye)(ye)化并駕齊驅(qu)。期待(dai)不(bu)久的(de)(de)將來(lai)，騰訊能(neng)夠通(tong)過(guo)產學研(yan)用一體(ti)化生態(tai)建設, 打造出(chu)理想的(de)(de)AI+農業(ye)(ye)解決方案(an)。