預(yù)見(jiàn)智慧農(nóng)業(yè)未來(lái)

未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)，對(duì)于智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展究竟意味著什么？在人工智能的加持下，智慧農(nóng)業(yè)將何去何從？來(lái)自日本植物工廠研究會(huì)榮譽(yù)會(huì)長(zhǎng)古在豐樹(shù)教授、日本東京大學(xué)平藤雅之教授，以及來(lái)自中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)的李道亮教授和王喜慶教授，從各自的研究領(lǐng)域出發(fā)，聚焦植物工廠、漁業(yè)、育種分別進(jìn)行了前瞻和預(yù)判。

日本植物工廠研究會(huì)榮譽(yù)會(huì)長(zhǎng)古在豐樹(shù)教授在其《智慧植物工廠的未來(lái)》的主題分享中，詳細(xì)介紹了日本為了應(yīng)對(duì)人口、食品、水、能源四大全球挑戰(zhàn)，所提出的全新解決方案——數(shù)字化的植物工廠。

在古在豐樹(shù)教授看來(lái)，數(shù)字化的植物工廠的核心評(píng)價(jià)指標(biāo)是資源利用效率，主要包含降低碳排放和提高生產(chǎn)力兩大維度。從降低碳排放的角度來(lái)說(shuō)，日本的經(jīng)驗(yàn)是盡量利用自然、可再生的資源，同時(shí)無(wú)論是光、水、化肥還是二氧化碳，都以循環(huán)再利用為設(shè)計(jì)宗旨。

通過(guò)在線檢測(cè)植物工廠的進(jìn)光速率、蒸騰速率，日本的植物工廠不僅可以精準(zhǔn)計(jì)算資源生產(chǎn)力和資金生產(chǎn)力，而且可以通過(guò)循環(huán)利用，不斷降低碳排放和提高資源利用率。與此同時(shí)，整個(gè)過(guò)程中，植物生長(zhǎng)過(guò)程和生物量的變化，會(huì)被實(shí)時(shí)計(jì)算和檢測(cè)，并不斷被調(diào)試至最佳生長(zhǎng)狀態(tài)。

在古在豐樹(shù)教授看來(lái)，植物工廠所追求的不只是水、二氧化碳、氮磷鉀和種子資源利用效率的 100%，最為重要的是把光能利用效率最大化，因?yàn)槿斯す饩€應(yīng)用到植物工廠，光能利用效率比溫室大得多。聚焦光能的再利用，日本通過(guò)將 LED 光固定或者反射的光再利用來(lái)提高光的利用效率，同時(shí)為了達(dá)到更高的采收率或者利用率，研究了水培技術(shù)或者無(wú)土栽培技術(shù)。

論壇現(xiàn)場(chǎng)，古在豐樹(shù)教授還分享了它關(guān)于未來(lái)植物工廠的想象，各式各樣的傳感器，不僅可以檢測(cè)地上的植物表情，而且可以檢測(cè)地下的土壤環(huán)境?；谠诰€檢測(cè)的海量數(shù)據(jù)，將依托 AI 模型的深度學(xué)習(xí)能力，賦能植物工廠的生產(chǎn)力提升，并不斷帶來(lái)植物工廠效率的提升，并推動(dòng)植物工廠實(shí)現(xiàn)最終盈利。

未來(lái)是物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)主導(dǎo)的時(shí)代，所謂的智慧農(nóng)業(yè)究竟該如何運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，更好地賦能智慧農(nóng)業(yè)實(shí)踐？

日本東京大學(xué)教授平滕雅之提出了以下應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)的四種思路。在平滕雅之看來(lái)，在智慧農(nóng)業(yè)的實(shí)踐中，大田里的無(wú)限傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建非?；A(chǔ)，同時(shí)也非常關(guān)鍵。為了應(yīng)對(duì)惡劣田間環(huán)境，同時(shí)不影響田間作業(yè)，他個(gè)人建議可以將照相機(jī)與 LED 燈具融合在一起，用 LED 技術(shù)給植物提供光照同時(shí)就把所有信息傳上來(lái)做表型檢測(cè)。

第二種思路，則是將無(wú)人機(jī)技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，無(wú)人機(jī)可以收集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)解析可以交給機(jī)器人，機(jī)器人利用大數(shù)據(jù)打造的應(yīng)用程序，最終可以交給農(nóng)戶，并為農(nóng)戶提供專業(yè)的技術(shù)指導(dǎo)。

第三種思路，是使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，把信息都搜集回來(lái)，然后使用 GPT4 的技術(shù)，把《自然》雜志(Nature)上發(fā)的各種文獻(xiàn)雜志收回來(lái)后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，并生產(chǎn)可以服務(wù)用戶的應(yīng)用程序。

第四種思路，則是推動(dòng)人工智能與制造業(yè)的融合，并將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)和 GPT 整合在一起，為智慧農(nóng)業(yè)注入真正的 AI 基因。如今日本的北海道，已經(jīng)開(kāi)始出現(xiàn)自動(dòng)化無(wú)人駕駛的拖拉機(jī)，從溫室到大田生產(chǎn)，都可以全部實(shí)現(xiàn) AI 無(wú)人操作。

中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)教授李道亮在主題為《數(shù)字化技術(shù)推進(jìn)我國(guó)漁業(yè)高質(zhì)量發(fā)展》，深入解析了數(shù)字化技術(shù)在漁業(yè)領(lǐng)域的巨大潛在應(yīng)用空間。

李道亮教授指出，想要解決我國(guó)漁業(yè)生產(chǎn)效率低下、人員老化和數(shù)字化裝備低的問(wèn)題，必須要推動(dòng)實(shí)現(xiàn)漁業(yè)的規(guī)?；?，以及漁業(yè)的設(shè)施化和裝備化，在設(shè)施化和裝備化的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)化和智能化。

在詳細(xì)解讀如何利用現(xiàn)代傳感器技術(shù)、材料技術(shù)、變頻技術(shù)和數(shù)字技術(shù)，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)環(huán)境數(shù)字化、裝備數(shù)字化、菌群數(shù)字化和能源數(shù)字化的同時(shí)，利用數(shù)字化技術(shù)實(shí)現(xiàn)全流程的數(shù)字化評(píng)價(jià)，進(jìn)而利用模擬算法和控制技術(shù)，找到最優(yōu)種養(yǎng)殖解決方案。對(duì)于養(yǎng)魚(yú)來(lái)說(shuō)，可以實(shí)現(xiàn)水環(huán)境的精準(zhǔn)控制，尤其是氧、溫度、PH、氨氮到最優(yōu)水質(zhì)的控制，同時(shí)可以用最少的餌料，產(chǎn)最多的肉。對(duì)于種植來(lái)說(shuō)，可以集成打造高效的數(shù)字工廠。

論壇現(xiàn)場(chǎng)，李道亮教授還分享了其團(tuán)隊(duì)利用數(shù)字化技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)、模型技術(shù)、裝備技術(shù)打造智慧漁場(chǎng)系統(tǒng)，具體來(lái)說(shuō)包括基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)、作業(yè)裝備系統(tǒng)、測(cè)控系統(tǒng)、管控云平臺(tái)系統(tǒng)。以及這些系統(tǒng)，在超高密度水箱養(yǎng)殖、工廠化循環(huán)水養(yǎng)殖，魚(yú)菜共生智能工廠等領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)踐。

隨著基因測(cè)序成本的下降，以及人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算帶來(lái)的算力突破，智慧育種的時(shí)代正在加速到來(lái)。

中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)王喜慶教授以《未來(lái)育種前沿技術(shù)：智慧育種》為主題，分享了在智慧育種的巨大潛力，以及中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)聚焦智慧育種展開(kāi)的一系列前沿探索。

王喜慶教授介紹說(shuō)，所謂智慧育種，就是要利用人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算，結(jié)合生物學(xué)、遺傳學(xué)統(tǒng)計(jì)方法，把育種過(guò)程工程化、智能化，從而以最高的效率、最優(yōu)的途徑、最短的時(shí)間，培育出想要的品種。未來(lái)，信息技術(shù)、基因技術(shù)結(jié)合，不僅將催生新的智慧育種技術(shù)，而且將帶來(lái)種業(yè)格局的變化。

過(guò)去五年，王喜慶及其團(tuán)隊(duì)，將華為盤(pán)古系統(tǒng)和無(wú)人機(jī)觀測(cè)技術(shù)引入智慧育種實(shí)踐，同時(shí)還研發(fā)出了專門(mén)的育種機(jī)器人，建立了針對(duì)我國(guó)玉米育種的基因與環(huán)境互作模型。

搭載各類傳感器的育種機(jī)器人，可以連續(xù)作業(yè)20-24小時(shí)，幫助收集株數(shù)，大小、整齊度、病害苗、死苗、顏色等信息，搭載相機(jī)后還可以獲取田間表型影像資料，大大提升了育種的效率。

而利用過(guò)去40年我國(guó)玉米生長(zhǎng)環(huán)境信息打造的基因與環(huán)境互作模型，結(jié)合前沿基因編輯技術(shù)，不僅可以充當(dāng)育種加速器，而且將逐步升級(jí)為一個(gè)能觀察、會(huì)思考、善決策的智慧育種平臺(tái)，并賦能中國(guó)種業(yè)的整體發(fā)展。