的成本|改变中国农业，拼多多到底能做什么？
_原题为 改变中国农业 ， 拼多多到底能做什么？
人工智能和农民 ， 到底谁种出来的草莓更好？
一场“人机”比赛正在云南昆明的温室大棚里进行 。 比赛已层层遴选出4支AI队伍和4支农人队伍 ， 他们将开展为期4个月的草莓种植赛 。 AI队有一套智慧农业的控制办法 ， 农人队也有自己的农事经验 。 最适合在云南种植的“章姬”草莓被指定为比赛品种 ， 各支队伍种出的草莓将经历严格的评估：产量及品质、投入产出比、算法及种植策略的先进性等 。
这场人机对抗赛的发起者 ， 就是拼多多 。
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互联网公司再次改造农业
互联网公司对农业一直是抱有极大的热情的 。 它们对农业的改造热潮始于2014年左右 。 巨头电商开始在农村推行电商购物 ， B2B平台建立起了农产品撮合平台 ， 还有一部分公司把触手伸向了上游的种植 ， 试图打通农业的流通环节 ， 让产地直接对接用户 ， 提高农业效率 ， 并赚取经济效益 。
改造难度最小的是离C端用户最近的分销环节 。 生鲜电商们让农民的水果能容易卖出 ， 让网购水果更加便宜和便捷 。
但这并不是一个“互联网公司来了 ， 农业就发生翻天覆地变化”的故事 。事实上 ， 那批改造浪潮在两年后逐渐沉寂 。 其中 ， 对上游种植环节的改造正是最难的 。 虎嗅作者刘闯认为 ， 这需要用现代的技术融入管理农民的人才 ， 也需要标准化种植 。 在这个过程中 ， 巨额投入和耐心一样重要 。
提供技术是个更好的办法——将技术应用到农业生产中去 ， 以提高生产效率 。 当前国内各地正在尝试兴建“智慧农场” ， 探索构建出有效的作物、环境和气候模型 ， 形成高效的种植算法 ， 从而有效指导农业生产 。
而这正是多多农研比赛背后的期望：做数字农业的底层研发 ， 推动国内从设施农业到数据农业 ， 再到数字农业的升级 ， 探索在“大国小农”环境下 ， 数字化生产工具的实际落地应用 。
“这次比赛的初衷 ， 在于探索将国际最前沿的数字农业科技做本地化应用 ， 形成一套可复制、可推广的模式与经验 ， 并在中国各大农业产区落地 。 ”中国农业大学副校长龚元石说 。
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参赛队伍为草莓添加图谱识别 。人工智能种地 ， 能落地吗？
【的成本|改变中国农业，拼多多到底能做什么？】设想很完美 ， 但人工智能种地不是道简单的计算题 。 要真正在小农生产环境中实现数字化提升 ， 核心在于提高投入产出比的实际应用 ， 这就意味着要将实验室DEMO转换为实际农业生产应用 ， 利用对不同品类作物生长周期的观测 ， 建立一套适应当地种植环境的作物模型 。
技术上的模型有先例可参照 。 农业生产者可以利用简易的低成本IoT设备监测数据后 ， 根据作物模型准确判断何时该增肥、何时该降温 ， 对应的产量和品质会提升多少 。
在实际生产环境中 ， 国外一流的农业生产公司 ， 已经根据植物生长所需的光照、温湿度、EC值/肥力甚至是气候和病虫害等复杂变量数值 ， 建立了草莓、西红柿、谷物等生产模型 。 也就是说 ， 理想状态下 ， 生产者只需要选择提高产量/提高品质 ， 系统便会给出生长环境调节的建议 ， 甚至是自动化操作调控 。 硅谷创业公司Plenty使用传感器和大数据创造“高产”农场 ， 号称在相同区域内 ， 他们的农作物产量是传统农场的350% ， 而用水量仅相当于传统农场的1% 。
问题在于 ， 这套国外的生长模型无法适应国内复杂多样的地理环境 ， 且国外也很难开放这套作物模型及API接口给国内 。 用某专家的话来讲 ， 即便采购回来了这套软件 ， 也是“只有大脑 ， 没有脑细胞 。 ”
另一方面 ， 专业、精细的农业用传感器仍需进一步研发 。 “每次讲到农业 ， 大家印象都是温度、湿度、二氧化碳 ， 其实对于农业生产决策来讲 ， 这些是远远不够的 ， 比如观测作物是否受到病害、是否缺水的传感器目前是没有的” ， 参赛队伍NJAI. 莓的队长、南京农业大学教授倪军说 ， 精细的传感设备仍在研究中 。
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比赛的大棚里布满了各类传感设备 。
好消息是 ， 他所供职的农学院已经将智慧农业的模型使用在河南、河北、山东、安徽和江西等地的小麦、水稻产区 ， 在大田粮食作物生产中的氮肥管理领域积累了成功经验 ， 利用多样性传感器及作物生长感知技术 ， 可以有效减少化肥、农药用量 ， 提升产量和品质 。
经济上的成本则是一笔要细算的账 。
倪军的团队称 ， 其“采用新技术的种植策略 ， 肥料利用率可达到50%以上 。 ”经过实地测算 ， 亩省水70%、省肥50%左右 ， 相当于每亩地节约了350元 ， 而且还能省下400元的劳动成本 。
但如果把这个负担放在农民身上 ， 零碎的土地无法承担起智慧农业设施的成本 ， 智慧农业施展的首要前提就是——大片土地 。 倪军告诉采访人员 ， 按照常规的一亩地一个大棚来算 ， 安装基础的风机、天窗等设备的成本约为10万元；如果减少传感器的数量 ， 投入的设备成本可缩减到5~10万元；如果要配备更高级的设备 ， 成本能达到20万元 。
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