
以“李子柒”為例如何做好內容營銷策略
“在沒有這些 AI 解決方案的時候,重復性的巡廠工作占用了我很多的工作時間,”李開說,“但是這些模型做好后,真的感覺自己可以管理更大面積的植物工廠了?!?/p>
每天行走三萬步,農業專家被重復性工作束縛
位于北京大興區龐各莊的京東方植物工廠是一所占地面積達 4160 平方米的現代化農業種植基地,經過了幾年的發展,這里實現了無紙化管理且周年穩定生產。整個工廠中僅有三名工作人員,其中兩名工人負責日常的播種、移苗、采收、清洗等工作,而作為農業專家的李開則主要負責蔬菜生長管理、植保等技術工作。
在李開負責的植物工廠生產區內,為了觀察蔬菜的生長情況、蟲害情況,他每天需要巡廠兩次以上,行走步數達近三萬步。而且,農業生產沒有節假日之分,他不得不全年守候在工廠里。
然而,目前整個行業都面臨著農業人才短缺的問題,京東方植物工廠也不例外,如何能把農業專家的經驗快速地規模化復制,成為整個行業迫切的需求。
(AI 系統的監視、農作物生長狀態的可預測使客戶提前下單成為可能)
當 AI 技術遇到農業,越難越有成就感
一個渴望引入新技術實現規模擴張,一個在積極探索技術的更多落地應用,京東方植物工廠與百度大腦一拍即合。
“在 AI 領域,我們非常認可百度的實力,所以,相信我們的合作也能給植物工廠帶來不一樣的改變?!睋参锕S的總經理秦清介紹,京東方植物工廠與百度大腦接觸后,很快達成了合作意向,并在雙方共同努力下,完成了技術落地,如今 1.0 版已經實現了針對某類水培蔬菜的智能種植。
比如,在京東方植物工廠育苗室,可以對蔬菜的長勢進行分析,比如蔬菜的枯萎識別、重量估計、蟲害識別,都可運用百度的多模數據,對蔬菜進行逐棵識別。而水培方案通過精調,還可實現對環境的控制,比如對溫濕度、光照、水肥濃度等進行控制。在面對難以根治的蟲害問題時,雙方打造的蟲害預警引擎,通過蟲害樣本的數據采樣和識別訓練,建立預警模型,
可以第一時間降低蟲害造成的損失。
就重量估計而言,百度大腦結合京東方植物工廠的智能排產、供應分析引擎等功能,通過對植物生長期的拍照,由機器進行數據收集和樣本學習,來判斷出準確的克重及數量。李開興奮地給出了解釋:“以前我們憑經驗感知克重,偶爾會出現偏差,不能給客戶帶來完美的消費體驗,但現在有了機器攝像頭識別以后,可以準確將數據上傳到我們的管理系統上,然后告訴你哪里多少克了,到 120 克了,或者是 100 克了,這樣管理起來就更精準了?!?/p>
支撐這些功能實現的,是百度大腦強大的深度學習、圖像識別等技術。然而,把這些高精尖的 AI 技術用在農業領域,在初始階段還是面臨不小挑戰。而讓秦經理印象更為深刻的, 也恰恰是百度大腦與京東方植物工廠共同探索 AI 落地的這段經歷。
(植物工廠的智能化腳步遠未停止,京東方和百度大腦的合作仍在持續探索中,部分環節已經有了比較明確的發展方向)
植物工廠智能可見,真正走向無人化
百度大腦的出現,讓有農業情懷的李開對科技農業的未來充滿信心。
“在沒有這些 AI 解決方案的時候,重復性的巡廠工作占用我很多的工作時間,”李開說,“但是這些模型做好后,真的感覺自己可以管理更大面積的植物工廠了。”
像李開這樣的農業專家的工作效率提升其實是整個植物工廠行業的一個縮影。從現代化到智能化,植物工廠的降本增效開始顯現:
比起傳統的土壤種植,植物工廠目前的培育速度明顯要快很多,周期也更短,例如生菜在溫室大棚里也要 70~80 天才可成菜,而在京東方的植物工廠里只需30~40 天,且不受季節的影響,全年都可以種植并采收到新鮮的蔬菜。相比傳統大田種植,更能實現節水 90% 的效果,并且產出的蔬菜都無農藥殘留,保障了食品安全。
此外,由于機器自動識別的標準化與準確率優于人工,這也提升了蔬菜的品質和產量。據了解,植物工廠引入 AI 技術之后,初步估計產量提升了10%~15%;同時像種子、基質、營養液這類的生產資料的使用,也降低了 10%~15% 的用量。由于對專業人才依賴的降低也解放了農業專家,使其工作效率提高了 3 倍,預計一個專家從原來只能照看 20 畝地到目前能看 60 畝,甚至更多。
AI 不停,探索不止
當然,植物工廠的智能化的腳步遠未停止。談到未來,秦經理表示京東方植物工廠和百度大腦的合作仍在持續探索中,部分環節已經有了比較明確的發展方向,比如將依靠深度學習和克重識別模式結合全面的生長因子數據,對蔬菜生長進行狀態預測,以實現科學種植,提升品質。即便沒有農業專家的指導,工作人員也能了解不同狀況下應該如何去做。
目前,京東方植物工廠也在致力于將這項農業智能化整體解決方案向外輸出,而百度大腦的 AI 技術賦能無疑是至關重要的一環。
“我們的愿景是:用科技改變農業,讓每個人吃得健康。”秦經理表示,“希望通過與百度大腦的合作,未來能實現完全無人的植物工廠,讓中國的農業早日實現智能化、無人化、機械化?!?/p>
專家點評
智慧農業是近年來 AI 技術的重要落地場景之一,包括農業物聯網監控、精準農業車聯網應用、魚塘養殖遠程智能監控、溫室大棚環境遠程監控、農產品安全溯源、農業標準化生產系統,等等。
對于廣大從事農業生產者的人來說,對農作物生長狀態的巡視、預測都是十分艱辛的工作。如果借助 AI 技術能夠更好地解決農產品的養殖以及安全問題,也將有助于構建智能無土栽培系統,成功解決城市種植土地稀缺的痛點。
———財經評論員石述思
來源:中國網
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