人工智能正在颠覆農業領域。這并不是誇大其詞，我們所熟知的農業正在被重新定義。一聽到農業，大部分人腦海裡浮現的是這樣的場景：隔壁農民老王穿着工作服開着他的拖拉機在廣袤的田地上突突地轉圈。但是，這種場景我們的孫子輩可能看不到了。
過去十年裡，室内種植技術取得長足進展，室内農業的發展前景越加清晰可見，它正變得越來越受歡迎。之是以會産生在室内進行耕作這種想法，最主要的原因就是想要加強控制。
通過室内農業，農作物的生長環境可以得到充分的掌握。隻要有錢，任何因素都可以控制：光線、溫度、二氧化碳濃度、肥料、水、通風等等。這種控制會帶來顯而易見的好處，比如農作物産量提升、成熟速度加快、耗水量減少，凡此種種在一小塊土地上就都可以實作了。
人工智能如何振興農業?
人工智能通過利用實時資料，采用一系列方法優化農作物生長，以此改良農業。如前所述，室内農業可以通過監測各種因素來掌控農作物的生長環境。
舉個例子，Bowery Farming公司測量了一系列資料，包括“光譜、光周期(晝/夜循環)、光照度、灌溉計劃、肥料、通風、溫度、濕度以及二氧化碳濃度”。接着，他們通過機器學習算法對這些資料進行處理，制定出合理的幹預程式。
計算機視覺識别出該盤芝麻菜植株上的健康問題。| 圖源：boweryfarming
以上圖檔是Bowery公司的人工智能系統所捕捉到的情景。通過訓練，該系統能夠通過葉子的顔色來檢測植物的健康狀況。一旦識别出問題(紅框框出)，就會立即開始應對。
這裡具體的問題是什麼不是很清楚，但可以先假設問題在于缺乏光照。那麼，人工智能就會增加這盤芝麻菜的光照時長。請注意這裡的說法，增加的是特定的某一盤作物的光照時長。沒錯，人工智能可以做到對每一株作物和每一托盤植株進行個性化照料。
這真的太神奇了。實際上，我們可以實作将數千種作物種植在同一片土地上，并且同時分别給予特殊照顧，使得每一種作物都能夠蓬勃生長。
實作這樣的操作依靠的是人工智能的一個技術分支——機器學習。室内農業的大機器從每個種植周期中收集大量的測量資料。然後，機器學習算法對這些資料進行處理，從中學習以實作下一個生長周期的最佳優化。每一次種下一株植物時，一次生長流程追蹤就開始了。
最終，這些記錄彙總成種植某種作物的一份“秘方”。這張秘方之後可以用于該種作物的種植，勾畫出合理的生長軌迹，以實作最優的收成。
有了這些資料，我們不僅可以知道種植一株植物的用水量，還可以知道何時澆水合适。其他名額也是同樣的道理。這些就夠讓人興奮，但它能做到的還遠遠不止這些!
這些秘方會不斷進行自我完善，以最高效的方式使每種作物達到最優風味。通過對生長過程中的每一個因素做出細微的調整，進而找到最優的生長模式。甚至針對同一種作物的每一個托盤，其具體影響因子也可以調整。也就是說，生産一旦開始，成千上萬場提高産量的試驗也就開始了。而最妙的地方是，這些實驗不會帶來額外的生産成本。
最後，當作物到了豐收的時候，完成所有種植并進行科學測驗的這套系統也會通知從業人員，告訴他們哪些托盤的作物應該收割了。從種植到收割，人工智能改良了整個農業生産流程。人工智能為室内農業提供了一套自動化管理系統，有了這套系統，種植越多，了解就越深入。
未來的影響
現在，人工智能對室内農業的影響在商業和消費領域已經顯現出來了。大部分室内農業公司的背後都有大型企業的支撐，比如亞馬遜和沃爾瑪。
為了實作在最短的時間内将食品送上門，這些公司需要配套的基礎設施。室内農業就提供了這樣的基礎設施，可以實作在任何地點耕作，并且在最短時間内産出。實作室内農業的戰略性選址，就可以打破運輸帶來的瓶頸，同時提高産品新鮮度。
此外，消費者對有機食物的需求是一個商機。室内農業就是有機的，生長環境得到控制，也就不需要農藥了。
一些公司正緻力于将有機農業帶到消費者家中。Seedo就是這樣一家公司。他們有一種小型的裝置，長得像一個迷你冰箱，可以種植任何東西。這個裝置帶有一個內建式應用程式，隻要輸入正在種植的作物類型，剩下的就都可以交給裝置了。它會在可以收獲的時候發出提醒，也可以通過内置錄影機，實作對作物随時随地的監測。
圖源：unsplash
諸如此類的創新可能會就此改變我們的生活，人工智能和室内農業在解決糧食短缺問題乃至将糧食帶到開發中國家等方面起到至關重要的作用。盡管這些地區的限制主要在于能源消耗和基礎設施，但是低成本的溫室水培作業同樣可以解決問題，可以借助先進人工智能預先安裝的樹莓派(raspberry pi，RPi)。
布雷特·布萊恩說：“農業是希望之業。”這句話原本的含義是在形容傳統的種植過程中，種下種子企盼一年好收成的情形。筆者認為，人工智能和室内農業也可以被視為希望之業。農業與技術的新結合讓我感到滿懷希望，希望有一天每個人都能獲得穩定持續的食物來源。
原文連結：
https://ai.51cto.com/art/202010/629383.htm本文轉載自51CTO，本文一切觀點和機器智能技術圈子無關。
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