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AI做得深 趕快去農(nóng)村

時間:2019-02-20 12:02:17    閱讀:53093次 分類:行業(yè)新聞
去年年底,“一塊改變命運的屏幕”成了刷屏話題。 當時支持與反對方各自羅列出很多觀點,但我們或許可以承認,這些討論都是建立在這樣一個前提上:新技術與農(nóng)村生活的結合,已經(jīng)開始觸發(fā)一些改變。 把目光放到這個...

去年年底,“一塊改變命運的屏幕”成了刷屏話題。

當時支持與反對方各自羅列出很多觀點,但我們或許可以承認,這些討論都是建立在這樣一個前提上:新技術與農(nóng)村生活的結合,已經(jīng)開始觸發(fā)一些改變。

把目光放到這個中國最廣袤的市場上,會發(fā)現(xiàn)從農(nóng)業(yè)到農(nóng)村市場所需的種種服務,再到農(nóng)村勞動力轉移的宏觀走向,其中有太多需求可以被科技力量填補。

而農(nóng)村市場科技人才資源相對匱乏的客觀情況,又讓智能化在某種程度上變成了異于城市社會的剛性需求。

如果我們回望2018,會發(fā)現(xiàn)從下半年開始,科技巨頭們紛紛布局起了AI進軍農(nóng)業(yè)的探索,并且各種AI醫(yī)療、AI教育的新興產(chǎn)品與服務,都開始走向農(nóng)村這塊新的試驗田。

AI與農(nóng)村的故事,正在短時間內(nèi)快速升溫。但在熱鬧的布局背后,我們也會發(fā)現(xiàn)一些明晰的瓶頸,橫亙在農(nóng)村市場與AI的想象力之間。

繞過屏幕的爭議,更多AI故事正在山村田壟間上演著。無論2019年是否能被稱作“AI+農(nóng)村”元年,至少這一年,田野上的AI故事必然會以一個令人驚奇的百分比上漲。

讓我們來回憶一下,直到今天為止,AI都以哪些方式完成了下鄉(xiāng)進村的任務。

科技巨頭的農(nóng)業(yè)圓舞曲

AI進村的核心目標,當然是要證明自己能在第一產(chǎn)業(yè)有所建樹。

所謂AI農(nóng)業(yè),在技術邏輯上很容易理解,即利用AI帶來的物理識別與機器視覺能力,結合數(shù)據(jù)分析技術,將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中大量流程進行重新優(yōu)化,從而以智能方式提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品質量。

理論上來說,這套邏輯既能種糧食種菜,也能養(yǎng)豬養(yǎng)鵝。但實際運轉起來卻不容易。一方面農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)相對匱乏,標準化程度很低,另一方面相關技術設備近乎空白,AI農(nóng)業(yè)命題之下不僅是算法與數(shù)據(jù)問題,同時也是對工程化能力與硬件制造能力的考驗。

而在AI持有者——BAT為代表的科技巨頭們眼中,既然要進軍產(chǎn)業(yè)AI與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng),那么農(nóng)業(yè)又是無法繞開的一個選項。其巨大市場潛力和社會價值都是科技公司不能放棄的蛋糕。在2018年產(chǎn)業(yè)AI全面開動的契機里,農(nóng)業(yè)AI也就順勢開始了自己的故事。

最先動手的是阿里。2018年6月7日,云棲大會·上海峰會上阿里云發(fā)布了ET農(nóng)業(yè)大腦,通過數(shù)字檔案生成、智能農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析、農(nóng)產(chǎn)品溯源等技術結合,開始將AI解決方案帶入農(nóng)業(yè)。

隨后半年中,騰訊和京東都宣布了自己的AI農(nóng)業(yè)計劃。有消息認為,擅長AI的百度也已經(jīng)在路上。

綜合來看,AI農(nóng)業(yè)命題如今主要走兩條路:AI養(yǎng)殖與AI種植。

說到養(yǎng)殖科技,咱們中國人的看家本領那就是養(yǎng)豬??赡芎芏嗳藳]有意識到,在規(guī)模化、技術化養(yǎng)豬這條路上,中國人絕對寫就了一部波瀾壯闊的史詩。也正因為養(yǎng)豬事業(yè)的規(guī)?;瘶藴驶潭雀撸瑢π录夹g十分敏感,科技巨頭玩AI+養(yǎng)殖,十有八九都是從豬開始。

阿里的ET農(nóng)業(yè)大腦,就利用了機器視覺加持的AI攝像頭與數(shù)據(jù)分析能力,來觀察豬們生長數(shù)據(jù),從而達成優(yōu)勝劣汰;并且將聲紋識別和紅外線測溫帶到了養(yǎng)豬場,通過豬的體溫和聲音進行AI預測豬的身體狀況,最終達成提升母豬產(chǎn)崽能力,降低死亡率的效果。

去年11月,京東數(shù)科也開始描繪AI和豬的浪漫故事。在接入AI攝像頭與數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)之外,京東的方案里還加入了IoT系統(tǒng),以及自主開發(fā)的養(yǎng)殖巡檢機器人、飼喂機器人等等,并且采用了新的“豬臉識別”技術。

有理由相信,接下來會有更多科技公司開始AI養(yǎng)豬生涯。

而AI在種瓜種菜上,也有自己的一套。阿里的ET農(nóng)業(yè)大腦先后在甜瓜和生菜上完成了合作案例。而去年12月,騰訊AI lab團隊的“種黃瓜”在國際人工智能溫室種植大賽(Autonomous Greenhouse Challenge)上獲得了“AI策略”單項第一名、總分第二名。這也被外界認為是騰訊向AI農(nóng)業(yè)的進軍開啟。

騰訊這次展示的“種黃瓜”,特殊之處在于通過強化學習算法,將專家知識系統(tǒng)潛入了仿真機當中,使智能體可以有效學習人類專家的思維模式,從而回到實際種植中提升黃瓜產(chǎn)量,并且對傳感器成本進行了壓縮,提高了技術的實用性。

AI種植業(yè),目前一般集中在果園和溫室種植當中,通過對植株進行數(shù)據(jù)收集和智能識別,來判斷肥料、水分、溫度、光照等條件的適宜與否,從而讓粗放的種植模式智能化、精準化。再搭配一些可溯源、可直播的互聯(lián)網(wǎng)玩法,健康+高產(chǎn)的AI果菜就誕生了。

又能養(yǎng)豬,又能種菜,感覺AI在農(nóng)業(yè)領域已經(jīng)很吃得開了。

但是不用樂觀太早,目前來看,巨頭們的AI農(nóng)業(yè)之旅只是剛剛開了個頭。今天各種值得夸耀的案例,都還是示范價值遠大于商業(yè)價值。

一方面,農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)在今天依舊稀缺,農(nóng)業(yè)AI依舊需要BAT的專家們下到田間地頭去采集數(shù)據(jù),修正參數(shù)。另一方面,大量農(nóng)業(yè)區(qū)域和農(nóng)業(yè)領域都是數(shù)據(jù)的真空地帶,今天AI想要走入農(nóng)業(yè),還只能依靠一些數(shù)據(jù)化標準化程度高的農(nóng)業(yè)部類 ,比如現(xiàn)代化養(yǎng)殖場;或者依托有相關農(nóng)業(yè)科技積累的合作者,比如大型農(nóng)業(yè)集團——來更多完成1對1的商業(yè)實驗性質AI+農(nóng)業(yè)案例。

與中國廣袤的農(nóng)田牧場相比,BAT的專家顯然是不夠用的。

所以說,今天AI農(nóng)業(yè)還處在科技巨頭們做好案例,打好樣板,然后吸引有實力的合作伙伴共同推廣的階段。大規(guī)模的農(nóng)業(yè)改造還遠遠談不上。只有當形成傻瓜式產(chǎn)品與可終端售賣的AI農(nóng)業(yè)解決方案;科技巨頭與農(nóng)戶間的產(chǎn)業(yè)中間層搭建起了清晰的產(chǎn)業(yè)鏈之后,“AI改變農(nóng)業(yè)”這句話才有被說出口的底氣。

但無論如何,當看到北上廣高大樓宇里的數(shù)據(jù)專家和算法工程師,蹬著拖鞋蹲在田里觀察農(nóng)作物長勢,我們依稀還是能看到一個有張力的故事開始了。

農(nóng)村社會中的AI新角色

在產(chǎn)業(yè)賦能之外,社會服務類的AI技術也在越來越火熱。AI醫(yī)療、AI教育、AI金融,以及AI政府服務都在成為新的科技賽道。

而需要注意這樣一個邏輯,與移動互聯(lián)網(wǎng)將服務集成化不同的是,AI+社會服務解決的主要是無人化問題。通過對人類經(jīng)驗的機器學習復刻與再傳播,AI可以在某種程度上取代一部分專業(yè)人才的工作。比如AI語音交互代替教師,機器視覺設備代替醫(yī)生進行醫(yī)療影像識別等等。

這樣的能力,在人才飽和地區(qū)或許只能被看作替代品和效率提升工具。而在農(nóng)村地區(qū),則很可能解決的是有和無的問題。

基于AI能力為農(nóng)村地區(qū)提供醫(yī)療、教育等服務,今天也在不斷增長。比如阿里基于旗下的智能音箱天貓精靈,在去年啟動了“天貓精靈小站”計劃。該計劃通過建立天貓精靈小站圖書館,為農(nóng)村地區(qū)兒童提供更多教育資源。在早期教育人才相對匱乏,教輔資源稀缺的地區(qū),智能音箱的接入不失為解決方案的一種。

而在醫(yī)療上,有更多AI進村的案例可以被觀察到。比如上個月,很多媒體報道了百度靈醫(yī)團隊的AI眼底篩查一體機的下鄉(xiāng)之旅。

通過視覺識別算法的訓練,百度打造了基于AI的眼底篩查設備,可以有效識別出“糖網(wǎng)”等早期眼底病灶。與之相對的是,在農(nóng)村和鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū),擁有準確眼底篩查能力的醫(yī)生并不多。復雜的眼科疾病只能去省城等大城市就醫(yī),而早期疾病更是極大概率被忽略。

而在AI加入后,這個長期存在的問題將有被解決的希望。因為AI設備取代的并不僅僅是機器,同時還包括機器背后醫(yī)生的判斷與識別能力。這對于農(nóng)村地區(qū)是難能可貴的。

類似的案例,目前主要發(fā)生在醫(yī)療影像識別和化驗檢測上。有理由相信,不遠的將來,AI將協(xié)助帶來遠程門診甚至遠程手術。

而與AI走進農(nóng)業(yè)一樣,AI農(nóng)村醫(yī)療和AI農(nóng)村教育的問題,也是依舊停留在初始階段。今天類似案例,更多停留在企業(yè)公益的范疇內(nèi)。假如不解決商業(yè)化與推廣的問題,那么我們將始終看到的是AI又獻了愛心,而不是AI真正改變了中國最多數(shù)群體的生活。

農(nóng)村勞動力與AI基建

農(nóng)村地區(qū)與AI的另一個結合點,不是AI幫助了農(nóng)村什么,而是反過來——農(nóng)村的勞動力成本優(yōu)勢,正在成為AI發(fā)展的某種燃料。

去年,很多媒體開始報道AI村、AI農(nóng)村工廠這樣的關鍵詞。這類農(nóng)村工廠商業(yè)模式,是AI需要大量的訓練數(shù)據(jù),其中又以圖片數(shù)據(jù)為主。而數(shù)據(jù)標注這個近乎無門檻、與出門打工相比工作相對輕松、重復率異常高、又近乎不可或缺的工作,就被不斷下移,直到轉移到了村里開工。

于是有人笑稱,你發(fā)現(xiàn)手機、平板能識別花鳥魚蟲大牌奢侈品,感覺挺高大上的樣子,殊不知那是你遠在老家的二舅母教的。

出現(xiàn)AI村這件事,有人覺得荒誕,也有人感嘆“沒人工就沒智能”。然而從產(chǎn)業(yè)結構上看,AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展中大量必需工作,確實都是常識類、可外包的。而這類工作又會自發(fā)去尋找人力成本最低廉的生產(chǎn)地。那么廣大農(nóng)村勞動力自然成為了首選。

客觀來說,農(nóng)村人力成本優(yōu)勢與AI的結合將不會很快消亡。這類外包工作中,今天還是以圖像識別作為主體。但隨著數(shù)據(jù)與AI產(chǎn)業(yè)的深化,各種數(shù)據(jù)相關的工作都將涌向外包市場,比如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分揀、垂直行業(yè)的數(shù)據(jù)集加工等等。

對于AI來說,這些工作必不可少,而對于農(nóng)村地區(qū)來說,這些工作意味著可以坐在電腦前相對體面地完成,且不用遠離家鄉(xiāng)。

而必須注意的是,如果這類AI村、AI農(nóng)村工廠,不主動尋求自身數(shù)據(jù)加工能力的逐漸升級,僅僅依靠常識+圖像分揀類的工作維持生計,那么市場是很快會在大量競爭下徹底干涸的。只有進入垂直行業(yè),錘煉相對更強的數(shù)據(jù)操作能力,并且擁有可以說服市場的數(shù)據(jù)保密能力,才能在這個新興外包市場中獲得長期生存權。

不管怎么說,如果我們認為通過黑客馬拉松、算法大賽,來尋找算法開發(fā)者和安全工程師,是一件很酷的事,那么通過外包找農(nóng)村大媽做數(shù)據(jù)清洗,似乎也沒有什么值得說三道四的。二者其實都遵循同樣的價值規(guī)律:切合新興產(chǎn)業(yè)需求,發(fā)揮自我市場定位優(yōu)勢。

結束語

不難看出,AI進村的故事,在今天正經(jīng)歷一個蓬勃生長的過程。

巨頭在占位,農(nóng)業(yè)企業(yè)在自我迭代;公益在散發(fā)光芒,創(chuàng)業(yè)者也開始閃轉騰挪;算法工程師走進了大棚,村里的鄉(xiāng)親正在教育大洋彼岸的AI系統(tǒng)。

變化剛剛開始,然而變化已經(jīng)開始,這些有張力的畫面,或許是今天中國AI發(fā)生最深刻影響的地方。

如何適應這樣的變化呢?或許一個好的方案,是要從個體職業(yè)的角度去思考AI的產(chǎn)業(yè)需求和市場需求,然后耐住性子慢慢來。春天是看不到糧食的,但春天必須播種。


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