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2023 年生物光學與智慧農業(yè)產業(yè)國際論壇專題報道 | 預見智慧農業(yè)未來

2023-07-17 作者: 來源:廣州國際照明展覽會 瀏覽量: 網友評論: 0
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摘要: 未來物聯(lián)網和大數據,對于智慧農業(yè)的發(fā)展究竟意味著什么?在人工智能的加持下,智慧農業(yè)將何去何從?來自日本植物工廠研究會榮譽會長古在豐樹教授、日本東京大學平藤雅之教授,以及來自中國農業(yè)大學的李道亮教授和王喜慶教授,從各自的研究領域出發(fā),聚焦植物工廠、漁業(yè)、育種分別進行了前瞻和預判。

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預見智慧農業(yè)未來

未來物聯(lián)網和大數據,對于智慧農業(yè)的發(fā)展究竟意味著什么?在人工智能的加持下,智慧農業(yè)將何去何從?來自日本植物工廠研究會榮譽會長古在豐樹教授、日本東京大學平藤雅之教授,以及來自中國農業(yè)大學的李道亮教授和王喜慶教授,從各自的研究領域出發(fā),聚焦植物工廠、漁業(yè)、育種分別進行了前瞻和預判。


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日本植物工廠研究會榮譽會長古在豐樹教授在其《智慧植物工廠的未來》的主題分享中,詳細介紹了日本為了應對人口、食品、水、能源四大全球挑戰(zhàn),所提出的全新解決方案——數字化的植物工廠。

在古在豐樹教授看來,數字化的植物工廠的核心評價指標是資源利用效率,主要包含降低碳排放和提高生產力兩大維度。從降低碳排放的角度來說,日本的經驗是盡量利用自然、可再生的資源,同時無論是光、水、化肥還是二氧化碳,都以循環(huán)再利用為設計宗旨。

通過在線檢測植物工廠的進光速率、蒸騰速率,日本的植物工廠不僅可以精準計算資源生產力和資金生產力,而且可以通過循環(huán)利用,不斷降低碳排放和提高資源利用率。與此同時,整個過程中,植物生長過程和生物量的變化,會被實時計算和檢測,并不斷被調試至最佳生長狀態(tài)。

在古在豐樹教授看來,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,因為人工光線應用到植物工廠,光能利用效率比溫室大得多。聚焦光能的再利用,日本通過將 LED 光固定或者反射的光再利用來提高光的利用效率,同時為了達到更高的采收率或者利用率,研究了水培技術或者無土栽培技術。

論壇現場,古在豐樹教授還分享了它關于未來植物工廠的想象,各式各樣的傳感器,不僅可以檢測地上的植物表情,而且可以檢測地下的土壤環(huán)境?;谠诰€檢測的海量數據,將依托 AI 模型的深度學習能力,賦能植物工廠的生產力提升,并不斷帶來植物工廠效率的提升,并推動植物工廠實現最終盈利。


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未來是物聯(lián)網和大數據主導的時代,所謂的智慧農業(yè)究竟該如何運用物聯(lián)網技術和大數據技術,更好地賦能智慧農業(yè)實踐?

日本東京大學教授平滕雅之提出了以下應對挑戰(zhàn)的四種思路。在平滕雅之看來,在智慧農業(yè)的實踐中,大田里的無限傳感器網絡構建非?;A,同時也非常關鍵。為了應對惡劣田間環(huán)境,同時不影響田間作業(yè),他個人建議可以將照相機與 LED 燈具融合在一起,用 LED 技術給植物提供光照同時就把所有信息傳上來做表型檢測。

第二種思路,則是將無人機技術與物聯(lián)網技術結合,無人機可以收集數據,數據解析可以交給機器人,機器人利用大數據打造的應用程序,最終可以交給農戶,并為農戶提供專業(yè)的技術指導。

第三種思路,是使用物聯(lián)網設備,把信息都搜集回來,然后使用 GPT4 的技術,把《自然》雜志(Nature)上發(fā)的各種文獻雜志收回來后,對數據進行解析,并生產可以服務用戶的應用程序。

第四種思路,則是推動人工智能與制造業(yè)的融合,并將物聯(lián)網設備生成的數據和 GPT 整合在一起,為智慧農業(yè)注入真正的 AI 基因。如今日本的北海道,已經開始出現自動化無人駕駛的拖拉機,從溫室到大田生產,都可以全部實現 AI 無人操作。


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中國農業(yè)大學教授李道亮在主題為《數字化技術推進我國漁業(yè)高質量發(fā)展》,深入解析了數字化技術在漁業(yè)領域的巨大潛在應用空間。

李道亮教授指出,想要解決我國漁業(yè)生產效率低下、人員老化和數字化裝備低的問題,必須要推動實現漁業(yè)的規(guī)?;?,以及漁業(yè)的設施化和裝備化,在設施化和裝備化的基礎上,進一步推動網絡化和智能化。

在詳細解讀如何利用現代傳感器技術、材料技術、變頻技術和數字技術,推動實現環(huán)境數字化、裝備數字化、菌群數字化和能源數字化的同時,利用數字化技術實現全流程的數字化評價,進而利用模擬算法和控制技術,找到最優(yōu)種養(yǎng)殖解決方案。對于養(yǎng)魚來說,可以實現水環(huán)境的精準控制,尤其是氧、溫度、PH、氨氮到最優(yōu)水質的控制,同時可以用最少的餌料,產最多的肉。對于種植來說,可以集成打造高效的數字工廠。

論壇現場,李道亮教授還分享了其團隊利用數字化技術、網絡化技術、模型技術、裝備技術打造智慧漁場系統(tǒng),具體來說包括基礎設施系統(tǒng)、作業(yè)裝備系統(tǒng)、測控系統(tǒng)、管控云平臺系統(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,魚菜共生智能工廠等領域的創(chuàng)新實踐。


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隨著基因測序成本的下降,以及人工智能、大數據和云計算帶來的算力突破,智慧育種的時代正在加速到來。

中國農業(yè)大學王喜慶教授以《未來育種前沿技術:智慧育種》為主題,分享了在智慧育種的巨大潛力,以及中國農業(yè)大學聚焦智慧育種展開的一系列前沿探索。

王喜慶教授介紹說,所謂智慧育種,就是要利用人工智能、大數據和云計算,結合生物學、遺傳學統(tǒng)計方法,把育種過程工程化、智能化,從而以最高的效率、最優(yōu)的途徑、最短的時間,培育出想要的品種。未來,信息技術、基因技術結合,不僅將催生新的智慧育種技術,而且將帶來種業(yè)格局的變化。

過去五年,王喜慶及其團隊,將華為盤古系統(tǒng)和無人機觀測技術引入智慧育種實踐,同時還研發(fā)出了專門的育種機器人,建立了針對我國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器人,可以連續(xù)作業(yè)20-24小時,幫助收集株數,大小、整齊度、病害苗、死苗、顏色等信息,搭載相機后還可以獲取田間表型影像資料,大大提升了育種的效率。

而利用過去40年我國玉米生長環(huán)境信息打造的基因與環(huán)境互作模型,結合前沿基因編輯技術,不僅可以充當育種加速器,而且將逐步升級為一個能觀察、會思考、善決策的智慧育種平臺,并賦能中國種業(yè)的整體發(fā)展。



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