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2016年11月7日 星期一

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如何喂饱 97 亿人口?农场智能化才是正解

未來三十年內,世界人口將有巨大增長,但我們的糧食產量卻跟不上人口增長的速度,因此大家都有餓肚子的風險。

雖然全球平均生育率已經進入下滑通道,但人類預期壽命的增長卻意味著總人數會繼續增加(這是好事,因為它意味著人們的生活質量在不斷提高)。據聯合國經濟和社會事務部估算,全球總人口將在 2050 年達到 97 億,比 2015 年增長 23 億之多。

這多出來的 33% 人口加上全球變暖和殺蟲劑濫用問題,將迫使我們對現有的農業技術進行重新思考,如何餵飽地球上的人將成為未來幾十年的重中之重。

糧食真的不夠吃了
眾所周知,地球上耕地有限,超出承載能力後我們只能另尋他途。

「過去半個世紀以來,不斷進步的農業技術正在逐漸提高我們的糧食產量,因此人類農業用地規模僅增長了 12% ,」英國機械工程師學會在 2013 年的一份反對糧食浪費的報告中寫道。

報告還顯示,「鑒於實現現在的糧食產量已經用了接近一半的可耕地,未來如果繼續增加,必然會對整個自然生態系統產生影響。」

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這不是聳人聽聞,最近一份名為《地球之友》的報告顯示,未來要想滿足歐盟人口的胃,糧食產量還得增加 43% 。

我們正在快速接近一個臨界點,一旦到達,通過多種糧食多養牲畜根本無法解決問題,唯一能解決這一問題的,就是提高現有農業的效率。

英國機械工程師學會表示,眼下每年全世界糧食產量約為 40 億噸,但糧食浪費卻能達到總產量的一半。除了人們深惡痛絕的餐桌上的浪費,糧食在收穫、儲存與運輸過程中的浪費也非常嚴重。因此,在許多發達國家,人工智慧和機器學習擔起了抗擊糧食浪費的重擔。

高科技農業
在一些土地廣闊而肥沃的國家,大規模的機械化種植早已推廣多年。世界最大的農業機械製造商約翰迪爾公司(John Deere)表示,它們的只能解決方案小組,自 1997 年就開始了名為「精準農業」的技術研發。

該項目最先結出的碩果誕生在世紀之交,綠星系統裝配了 GPS 模塊,可通過光標指揮農用機械的前進方向。

2002 年時,它們又發佈了世界上首款 AutoTrac 系統,隨後約翰迪爾公司又不斷對其進行改進,現在這款自動駕駛收割系統還在許多國家發光發熱呢。

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類似 AutoTrac 的系統不但節省了人力,還提高了糧食種植的精確度。在 GPS 的指導下,AutoTrac 走直線時的誤差不超過 3 釐米。同時,在精度和效率上有了提高後,種糧食時需要的化學殺蟲劑也少多了,產量自然就會有提高。

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此外,類似 AutoTrac 的系統還能 24 小時全天候工作,大大降低了人類操作員的失誤率,從而減少了浪費。

未來願景
另一個 AI 對農業影響最大的技術是機器視覺。加入了新技術後,農業機械就能「看到」田地裡的情形了。

Cainthus 是一家機器視覺公司,不過它對農業卻知之甚少,眼下這家公司在都柏林與渥太華等地開闢了試驗田,它們將在農業上充分釋放機器視覺的威力。

最近,這家公司開發了一款臉部辨識系統,不過它可不是辨識人的。這套系統能在6秒鐘辨識農場的奶牛,因此只需農民有限的介入它就能管理好牧群。而現有的所謂「智慧」系統需要物理追蹤設備的配合,這樣容易嚇到農場的牲畜。

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與此同時,Cainthus 還開發了一款算法,該算法可以根據奶牛的身形,來預測它是否會有殘疾的跡象,並及時通知農民。同時,它還能探知奶牛們是否因為搶食物而生氣。

有趣的是,Cainthus 還拉上了渥太華當地的另一家公司 Fermentrics ,該公司的機器學習技術,能快速預測奶牛飼料發酵所用的時間。

此外,機器視覺惠及的不只是牲畜,Cainthus 將這項技術也用到了種植上。未來農民就能對患病農作物進行標靶治療,而非此前的廣泛撒網。因此化學殺蟲劑的使用劑量將大大減少,農民的種植成本將顯著降低,同時還能保護生態系統。

2026 年的農業
那麼 2026 年以後的農業會是什麼樣的形態呢?

「我認為到時各塊農田都能通過互聯網或衛星無縫連接,農民在手機、平板或家中電腦上就能監控農業生產。」霍華德說道。

未來,這種智慧的大規模自動化種植,將提供更多數據。「這些數據可以回傳到農場管理軟體中成為‘養料’」霍華德說道。

「大多數農場在十年內就會用上剛剛提到的新技術。」

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今後,真正掌管農場的將不再是經驗豐富的農民,AI與機器學習技術將成為做決定的關鍵,它們將成為糧食種植的大管家。


眼下,糧食生產面臨許多挑戰,氣候、糧價和燃料價格的波動讓種糧像是一場賭博。放眼未來,聯網的農場可以實時接入氣象衛星系統,獲取最新的數據,糧食生產將不再靠天吃飯。

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如果繼續維持現有生產方式,2050 年人類將遭遇糧食危機。但利用 AI 將農場智慧化,我們就可以通過增加產量和減少浪費來滿足 23 億的新增人口了。
via TechRadar

                                                                                                                                                                                                                            


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