吳恩達都在做的AI農業到底有什么魔力？
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機氣林電商有話說：
AI能干什么？
它能與人類交流，能幫助人類識別并抓捕嫌疑犯，也能夠協助醫生進行診斷……不知不覺間，AI已經深度滲透人類的生活，幫助教育、安防、醫療等多個領域實現智能化升級。
然而，在AI向著人類生活全面進軍的時候，依然有著“滄海遺珠”般的存在，比如農業。
農業已成AI的“試驗田”，它需要AI
AI與農業之間存在一種“互利互需”的關系。
于農業而言，AI的加入能夠幫助其解決勞動力短缺、工作效率低等問題。這其中，以植保無人機最具代表性。
某農業無人機運營商表示，一架載重10公斤的植保無人機，作業面積為8-12畝，每日作業面積可高達200-300畝。若是人為噴灑，人均速度最快1畝/小時，一臺植保無人機的工作量相當于數十個人。
所需人工少、工作效率高……這種自動化、智能化的操作，很適合當下的農業。
“有很多過去的小農田變成了大片農田，這意味著機械作業越來越有優勢。由人工智能技術驅動的農業，將會幫助減輕農民的勞動強度，同時也使整個作業過程更加環保。”斯坦福大學計算機系客座教授、原百度首席科學家吳恩達表示。
就在今年7月底，其所創立的AI公司Landing.ai與中聯重科簽署了戰略合作協議，雙方將在智慧農機等方面進行技術研發與合作。在吳恩達看來，用AI改造農業會讓農民的工作更有效。
眼下，農業已經對AI有所需求，反之，于AI而言，農業則是一塊“試驗田”，也是一個大有可為的應用場景。
依舊以植保無人機為例，當無人機尋求B端應用的時候，存在需求、風險性較小的農業就成為了第一批“試驗田”。2013年，無人機還處于“萌芽期”，所謂的植保無人機也才只有100架的保有量。彼時，從事噴灑作業的無人機就已經在農業中展示拳腳，并磨練、提升有關技術。
現如今，植保無人機在噴灑作業中的操作愈發成熟穩練，且保有量也翻了不止百倍。有數據統計，至2025年，國內無人機市場總規模將達到750億，而農業植保無人機就占去了200億的份額。
可以說，植保無人機代表了“AI+農業”的一個縮影。在農業這一場景下，植保無人機所搭載的AI技術得到了提升，并實現了自己的價值。
這之外，不同于已經半只腳踏入成熟期的植保無人機，自動駕駛農機、采摘機器人、農作物物聯網監控……更多的“AI+農業”應用正處于不同階段的發展期或是萌芽期。這也意味著，“AI+農業”的成長空間還有很多。
農業需要AI，但是農民“不信任”AI
調查機構MarketsandMarkets的報告顯示，全球智慧農業市場在2017年達到了67億美元，預計將在2018年達到75.3億美元，到2023年則是135億美元，預測年復合增長率為12.39%。其中，2016年人工智能技術在農業市場的價值為4.322億美元，預計這一數值到2025年將變為26.285億美元，預測復合年增長率為22.5%。
依照數據來看，“AI+農業”大有可為。然而，從眼下的情況來看，農民有時候并不“信任”AI，以致于不去用AI。
在許多人看來，諸如植保無人機這類自動化工具不能夠取得他們的“信任”。換一種說法，AI+農業的軟硬件應用對于他們而言是“陌生”的，而有時候，最終成效也難以保證。
目前，人們較為熟知的“AI+農業”產品為植保無人機，但截至今年6月，其普及率不足10%。這背后的原因有許多，包括飛手短缺、缺乏行業標準以致于植保效果難以有效評估等等。
植保無人機之外，“AI+農業”的軟硬件應用還包括自動駕駛農機、物聯網監控、采摘機器人等等。不可否認，一旦這些技術或產品被投入使用，它們將能夠帶來極大的農業經濟效益。屆時，通過物聯網監測，農作物將能夠朝著最佳狀態的方向生長，而通過自動駕駛農機、采摘機器人等等，人力成本也將大大降低。
然而，這些還只是“未來”。
在現實情況中，這些應用有的還處于實驗室中，有的才堪堪起步，比之植保無人機更讓農民覺得“陌生”。
此外，在具體的實施上，它們也正面臨一些難題。以物聯網監控為例，農作物生病前兆是什么？怎樣才是最佳生長環境？它的標準是什么？什么時候才是最佳收獲時間？AI系統判斷這些問題都需要大量數據的支撐，然而這方面卻是相對缺失的，需要人們將以往棄之一旁的數據重新“撿起來”，建立一個數據庫，以此去進行訓練。另外，在某些地區，物聯網所依賴的網絡信號連接的穩定性也是一個問題。
再看采摘機器人，用某業內人士的話來說，這方面的技術并不純熟，尤其是在力度掌控和工作效率方面，眼下并不如人工采摘更好。而在現實中也的確如此，雖然時有出現采摘機器人的最新動態，但多數時候只是有關公司、高校取得新進展，在具體的商業落地方面還不具備可行性。
最后
眼下看來，AI+農業的確具有發展前景，且植保無人機也打了一個較好的“開頭”。但是，農民不“信任”AI、不采用AI也是一種較為普遍的現實。
依據目前的情況，在實施操作上，AI在農業上主要有兩大主流方向，一類是物聯網監控，一類是規模性、非精細型農作業，比如自動駕駛農機、植保無人機等等。
而在模式上，前者較為適合針對性的系統部署，后者多將采用租賃式，由一個團隊進行運營，面向農民提供服務，如同現在植保無人機的服務模式。至于采摘等精細類操作，在技術等方面還需要多加磨合磨合。
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