前两天的阿里云栖大会热闹非凡，继ET城市大脑发布后，又重磅发布了ET农业大脑。阿里云总裁胡晓明说，“有了ET农业大脑，我们大家可以准确地知道每一头生猪的运动量，公里数能成为判断猪肉品质的新标准。未来，我们想要的是一头跑了200公里的好猪，而不再是一头200斤的猪。”

  随着科技的应用，也许农业的标准化正在该变。那么又是怎样辨别猪是否跑步了呢？主要利用的是AI图像识别技术。每一头生猪都有自己的档案，包括品种、天龄、体重、进食情况、运动频次、轨迹、免疫情况等，这一些数据可用于分析行为特征、料肉比等。同时结合声学特征和红外线测温技术，可通过猪的体温、咳嗽、叫声等作判断是不是患病，预警疫情。

  你可能觉得，阿里一家公司的领先算不上什么。不过，前一段时间的中美贸易摩擦，相信你已经听说。美国试图遏制中国高科技企业的发展，而中国对美国进口的大豆、玉米、牛肉等农畜产品，预备征收高额的惩罚性关税。为什么中国选择在农业领域进行防御呢？原因是美国的每年产出的大豆，超过6成会销售到中国，贸易战第一战中国需要首先抵御大豆的进口。万幸的是，两国最终达成和解。

  农产品之间的贸易流通，对经济的影响力是不容忽视的，否则有很大的可能性发生“粮食战争”。一方面，世界上已经有75亿人口，中国就有13.8亿，未来35年内，世界上还会增长23亿人。另一方面，全球范围内的耕地面积在年年在下降。这在某种程度上预示着人口增长对农业生产提出更高的需求，在没有额外土地的前提下，增加更多的粮食供应，并且要兼顾食品安全，农业的压力非常大。

  不过在未来可以预计的是，伴随着人工智能、物联网、大数据等新技术的加快速度进行发展，智慧农业有望改变现有农业的生产方式，驱动农业变革。

  现在，以计算机视觉、图像识别、深度学习为主的人工智能技术，正在实现作物产量预测、土地规划以及病虫害防治。

  以物联网为主的技术，通过传感器、摄像头等监测设备，使用无线传感实现动植物的远程监控、管理等；

  以大数据基础的技术，以天气、土壤、农作物、病虫害以及动物身体特征数据等作为大数据基础，对动植物生长做多元化的分析预测；

  以3S为代表的（遥感技术RS、地理信息系统GIS、全球定位系统GPS) ，使用卫星遥感技术，实现作物勘测、生长情况及病虫害预测、预防，运用GPS做准确定位和跟踪等。科技通过与传统农业的结合，助力农业快速发展。

  在农业产业的所有的环节，可能都会需要运用到科技。传统农业种植在产前环节主要需要作物种子、化肥、农药、农机、农具、农膜等；

  在产中环节，需要对作物进行播种、施肥、除草、灌溉以及虫病害防止；在产后环节，需要对农产品进行采摘和分拣。

  而传统的畜牧养殖需要选址、建设养殖舍、孵化、选种以及准备饲料和兽药；在产中环节，有必要进行繁育、饲养以及疾病防疫和环境清理等管理；产后环节，需要对畜禽进行称重和屠宰。

  目前，以物联网、人工智能为主的新技术，主要使用在于农业和畜牧业的产中环节。

  蓝河科技，是农业中成功使用AI的最佳企业之一。它由孟山都成长创司扶持，总部在美国加州，由斯坦福大学的两名研究生于2011年成立。其中乔治·赫劳德（Jorge Heraud）是已经取得许多成就的农业高管，而李·赖登（Lee Reden）则拥有深厚的AI和计算机视觉技术背景。

  一般来说，农田里经常会有杂草影响农作物，目前主要的解决手段，是种植可以抵抗除草剂的转基因作物，同时大量喷洒除草剂去除杂草，有时甚至也需要人工的帮助。而美国农业机械公司蓝河科技探索出了新方法。他们在打药的喷洒设备上安装摄像头，实时获取画面，经过人工智能深度学习，就能分辨的出是农作物还是杂草了。只有在识别的结果是杂草时，小规模去喷洒除草剂，这一点进步就可以让除草剂的使用量降低80%。

  美国加州的农业机器人公司，它是斯坦福研究所剥离出来的初创企业，已经开发出自主采摘取水果的技术。Abundant Robotics利用机器视觉技术来探测棚架上生长的水果位置，然后利用真空系统将其从树枝上拉下来。已上市的苹果采摘机器人，可以在不破坏苹果树和苹果的前提下达到一秒一个的采摘速度。苹果采摘机器人通过摄像装置获取果树的照片，用图片识别技术去定位那些适合采摘的苹果，然后用机械手臂和真空管道进行采摘，一点都不会伤到果树和苹果。此公司已经获得谷歌旗下风投机构Google Ventures的扶持。

  孟山都成长创司（Monsanto Growth Ventures）扶持的初创企业，在加拿大和美国圣何塞都有办事处。Resson已经开发出一种图像识别算法，与训练有素的人类相比，它能够更准确地检测和分类植物害虫与疾病。Resson与麦凯恩食品公司（McCain Foods）合作，以帮助减少土豆生产供应链的损失。

  总部位于佐治亚州的勇于探索商业模式的公司，AgVoice正在为作物观察专家和农学家开发自然语言处理工具包。这套系统能解释导致大豆突然死亡的真菌疾病，并提示观察的位置和严重程度。

  这是两款智能植物识别App。不但可以识别你不认识的农作物，也能帮农户智能识别农作物的各种病虫害。农户把患有病虫害农作物的照片上传，App就会识别出农作物犯了那种病虫害，并能给出相应的处理方案。除了人工智能给出的处理方案，App上还有用户和专家交流的社区，可以针对相应的病虫害进行讨论交流。

  以色列AI创业公司，该公司的主体业务是用计算机视觉和人工智能来帮助农民分析收集来的农业数据。Prospera的设备安装在温室和田间，目前已经包括：太阳能电池板，摄像机还有温度、湿度和光线传感器。近距离摄像机和云服务用来收集分析农民需要的信息，Prospera 利用机器学习来记录实时数据，通过早期的分析能够在一定程度上帮助农民预测产量，并通过其他方式弥补预期损失。

  Prospera 的设备能看到植物生长情况，植物的颜色、花朵、果实，蜜蜂的密度和质量如何，叶子上是否有病害。该公司表示，农民通过这项系统，可以比卫星和无人机的图像，更准确地了解作物的生长情况。

  这家公司收集了海量农业相关的卫星图像数据，他们对天气的预测比美国农业部的还要精准。Descartes Labs通过AI和深度学习，去分析这些图像信息，寻找其跟农作物生长之间的关系，能对农作物的产量做出精准预测，他预测的玉米产量比以往的预测准确率高出99%。

  这是一家从瑞士联邦理工学院衍生出的农业科学技术公司，位于瑞士洛桑。该公司利用无人机拍摄的超光谱图片做多元化的分析，向农户提供智能施肥管理、灌溉管理和虫害管理。不同于其他的无人机图像识别技术，Gamaya有独特的超光谱（高光普）感应装置，能够探测出肉眼无法观察到的光谱。如今Gamaya的技术已在玉米、大豆和甘蔗的种植上应用，并帮助农户大幅度的降低成本和提高产出。

  牛其实不愿意看到人类的，他们会视人类为捕食者，因此养牛场的工作人员会给牛群带来紧张情绪。那么我们就把农场的管理交给人工智能吧。加拿大的Cainthus机器视觉公司，通过农场的摄像装置获得牛脸以及身体健康情况的照片，进而通过深度学习对牛的情绪和健康情况进行分析，然后帮助农场主判断出那些牛生病了，生了什么病，那些牛没有吃饱，甚至那些牛到了发情期。

  通过带在奶牛脖子上的智能传感器，结合牧场上的固定探测器共同收集数据。这一些数据上传到云服务器上，用自己开发的算法通过机器学习让这些海量的原始数据变成直观的图表和信息发送到客户那里。这一些信息包括奶牛的健康分析、发情期探测和预测、喂养状况、位置服务等。

  除此之外，诸如Orbital Insights、Gro Intelligence以及Tellus Labs等勇于探索商业模式的公司也正在基于卫星图像、天气信息和历史产量数据等开发产量预测算法。Tellus Labs声称，它们的数据比美国农业部的报告更准确，而且可提前美国农业部1个月给出预测数据。

  新的技术弥补了传统农业的不足，全自动化的未来农场也会慢慢的近。不过AI 技术对农业生产的帮助主要是数字化信息的整理，就像目前的无人驾驶汽车一样，只能帮助导航，不能取代司机。农业生产有着诸多的变化和不可控，一些简单重复的劳动可以由自动化代劳，但农场依然需要一个主人。