农业|拼多多草莓种植赛：数据与融合 AI农业的现行场景图鉴( 二 )
除此之外 ， 国内的电商优势也可以与温室的数字化种植管理进行衔接 ， 形成精确的订单化生产 。
AI农业的考验
AI农业的潜力巨大 ， 但落地实践也面临着考验 。 根据闵钱希曦的前两次参赛 ， AI算法在温室园艺栽培中的应用需要分阶段实现 。 两届“国际人工智能温室种植大赛”中 ， AI组成绩以及人工对照组成绩排名发生了变化 。 第一届中 ， 五支AI队中仅有一支在最终利润上超过了人工种植 。 而在第二届比赛中 ， AI队伍则全部在利润上超过人工种植者 。
“两届比赛很难直接比较 ， 因为种植作物不同 。 第二届中AI为什么会超过人工 ， 组委会做了详尽分析 。 将每个组的产量和成本（包括能源、水、劳工、折损等）做了细分核算 ， 同时根据时间进度也有动态比较 ， 在能源资源可持续性方面我们的优势很大 ， 这也奠定了利润获胜的基础 。 ”闵钱希曦说 。
现行场景中 ， AI农业的数据采集仍集中于对于环境的感知 。 “我们不知道植物现在的状态是怎么样的 。 ”现代温室需要专家和劳工定期采集样本进行植物指标的测量 ， 这一方式的缺陷一方面在于其有损性和数据的不及时 ， 另一方面则在于工作量很大 ， 对人力的损耗程度较高 。
除此之外 ， 栽培管理数据的缺乏也是AI农业发展的瓶颈 。 闵钱希曦告诉采访人员 ， “当下你对植物这个状态做了什么决策 ， 在之后植物又给出了什么样的反应 ， 这是很重要的信息 ， 也就是我们所谓的人的知识和经验 ， 就是需要AI学会的部分 。 ”
AI智慧农业的目的在于辅助种植人员去复制成功的种植技术和方法 ， 将影响植物生长的环境因素可控化 ， 以达到生产的模式化统一 ， 对提升生产效率意义重大 。 就好比磨刀不误砍柴工 ， 对于刀的研究远比砍的研究有意义 。
目前 ， AI农业的发展仍处于初级阶段 ， 利用数据学习人的经验和知识仍是其发展核心 ， 但农业领域的全自动布局终会到来 。
拼多多入局AI农业：数字化场景的一次预告
（作者：陶力,洛赛 编辑：李清宇）
（责任编辑：董云龙 ）
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