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。
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。
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。
人工智能种地，能落地吗？
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。
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。倪军告诉记者，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。
相比之下，高经济附加值的品类更能承担起新技术的成本。根据云南农业科学院花卉研究所研究员阮继伟向PingWest品玩提供的信息，高架种植的草莓适合旅游休闲采摘，情况好的一亩草莓能卖出12~13万元，普通的地栽收入约为5~6万元。
正因如此，多多农研大赛将参赛队采取的技术方法、推广性作为重要评价指标。AI组队伍的人工智能方法的先进性/推广性，草莓产量及品质，以及由投入的农资及水电成本计算出的整体投入产出比都是重要的考核标准。
“就目前技术水准来看，人工智能大规模取代农民尚需时间。”辽宁丹东东港市草莓协会会长马廷东说，人可以根据不同环境立马调整，机器未必，数据积累需要更长时间，并且智慧农业及设施农业的投资回报率并不高。他判断，AI是农业的未来趋势，但还需要很远的路要走。
成立5年的拼多多可以说是“起家于农业”。根据拼多多公布的数据，2019年，拼多多的农产品和农副产品成交额超过了1364亿元，成为中国最大的农产品上行平台，同比增速保持在100%以上。
正如拼多多副总裁陈秋所言，拼多多是中国农业发展的受益者。在理想的设计下，一方面拼多多完成流通链路的数字化，一方面深入上游探索生产种植的数字化提升，构建起一套生产数据、消费数据、流通链条等在内的数字农业中台，打通从流通到生产的数字化链条，帮助农业产业带进入精细化生产+流通的模式。
“前端技术进步的一小步，可能会解决小农经营主体的众多难题，并带来更加稳定的农产品供应链”，陈秋表示，拼多多将持续加大在农业领域的资金和技术投入。
如果从赚快钱的角度去看，改造农业并不是个“好生意”。要投入的，除了技术和资本，还有情怀。
