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趙春江:“互聯網+現代農業”促個性化農業領域智慧升級

2019-01-18 13:13:31 | 來源: 中央廣電總臺國際在線 | 責編: 鄭思雯
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  國際在線消息:為貫徹國家發展戰略和優惠政策,發揮行業組織優勢擴大信息消費、驅動新一輪經濟騰飛,1月18日,中國軟體行業協會在國家會議中心舉辦2019中國軟體産業年會。年會以“軟體定義的時代”為主題,前瞻軟體定義的産業方向和技術路徑,探索新時代推動軟體高品質發展的措施機制,持續推動軟體在各行業的創新應用和廣泛影響。年會突出促進民營軟體企業轉型發展,探討開源生態下的中國軟體産業發展之路,圍繞掌握核心技術,切實推動新軟體、新生態、新模式,重點聚焦軟體在人工智能、大數據、工業互聯網、智慧城市等建設中的核心引領。

  大會現場,中國工程院院士趙春江發表“ 智慧農業展展望 ”主旨演講。

  以下為現場實錄全文:

  尊敬的主席,各位專家、各位嘉賓大家上午好!今天很榮幸參加中國軟體産業的年度工作會議,我昨天剛從河北回來,研究人工智能機器人的事,前天參加中國人工智能學會主辦的南京的院士論壇,軟體現在無處不在,對各個行業的影響是非常大的,包括農業領域,今天簡單把一些場景跟大家做一個介紹。

   我們知道現代信息技術和領域融合之後,往往會産生一些新的業態,我們農業領域也是一樣。現在信息技術與各個環境進行融合,特別是大數據,人工智能新一代信息技術發展之後,一種新的業態就叫智慧農業。主要有這幾個部分組成,一個是信息的感知,第二個是決策,第三個是控制,第四個是投入,最後一個,其實以前很多人都忽略了,就是個性化的服務。因為我們國家是一個農業的大國,個性化的服務是前所未有的,有一個很大的空間規模。根據互聯網中心報告,現在我們城鄉的數字鴻溝快速地在縮小,互聯網的普及率、網民的增加速度,農村反而比城市的增加速度快,儘管總的來説還是整個網民的三分之一,但是增速非常快的。未來農業是這麼一個模式:加智慧。我們有很多很多各種各樣的感知器,然後採集形成這樣的數據,這個數據的發揮形成一個數字中心,除了有數據以外我們還有很多演算法,決策的模型和決策的係。叫DSS也好,叫ESC也好,但是它能夠給我們做出科學的決策。現代業,特別是網絡發展以後採用一種雲的服務模式,就是“互聯網+現代農業”,採用這種模式使人和機器、物形成一個非常和諧的整體。

   實際上我們在這個過程中,沒有軟體的支持我們一步也走不成,這個過程中軟體滲透到每個非常非常細的細節進行決策、實施。

   當然,我們以前更多的談雲計算,但是在端這一方面,就是邊緣計算這塊實際上也很重要。我們很多的農機上用的控制終端是以一個作業系統的方式存在的,我們用的更多。我們6億的農民,現在450萬的拖拉機,我們冗余的工業産值接近5000萬億,這個量是很大的。當然智慧農業,剛才舉一個例子是大型作物,還有很多溫室、養殖業,還有物流,還有生産性服務業,還有我們的鄉村振興戰略等等。

   根據國際上預測,我們智慧農業全球這幾年快速發展,達到接近700億美元,2025年年複合增長率達到15%左右,主要的技術當然很多,但是其中有一項就是農業管理軟體,For  management  software,在這個裏面我們更多的強調是外撥服務模式,現在是雲的服務模式。目前就從全球農業領域的軟體這塊,2016年的時候是74.8億美元,到了2025年接近200億美元,年複合增長率達到14.12%,所以軟體在智慧農業發展過程中將發揮重要作用。軟體如何支持智慧農業的發展?

   在2017年開的人工智能與農業的戰略國際性會議,美國佛羅裏達大學這個教授本身也是我們這個領域很好的一個雜誌主編,他把近20年發表論文的情況,30年發表論文的情況進行了統計和分析。在他的統計分析裏面機器視覺、神經網絡、深度學習都是論文發表的很高的這些研究方向或者是發展方向。當然,涉及的面很寬,現代信息科技和農業的融合,軟體應該説可以是一個很好的粘合劑、一個融合劑,把各個環節、各個要素進行有效的組合、融會貫通。

   據我們研究,現代信息科技對農業有重大影響。按照重要程度,先是認知計算、深度強化學習、智慧機器人會話式用戶介面、區塊鏈、5G技術、智慧空間和虛擬之手,每種技術在農業裏面所起的作用、功能都不一樣,這個裏面沒有軟體是不行的。IBM有一個比較資深的研究人員。他認為未來5種方式在人工智能技術裏面會對農業産生巨大影響:通過機器學習技術將大量非結構化的數據轉化為知識服務農業;圖像識別技術;遠程的控制和操作;認知技術確定適合的農業目標;最後一個農民聊天機器人,通過機器學習和自然語言的理解技術,以個性化的方式與農民進行交互,幫助農民解決問題,提出建議,這個也是個性化服務很重要的內容。這五種方式過程中沒有軟體是不行的,具體的話,未來我們農業農村,特別在國家實施鄉村振興戰略,發展現代農業這種大背景下,我們搞精準扶貧,我列舉了三個大的方面:

   第一個服務農業的産業,生産這個産業鏈,從種業開始,我們都知道國際上有很多大的種業公司,我們中國買的一個美國很大的公司,花了430億美元。育種過程中有數據分析,有數據管理,有軟體的系統。當然我們在産業發展過程中還有機器人系統,包括區塊鏈技術對農産品安全的控制。

   第二個服務農業的綠色發展。一個是監測、控制、預警,為政府進行服務。

   第三個板塊就是服務於鄉村文化振興。我們用虛擬現實技術,把一些傳統的文化進行傳承下去。我們VR技術是非常非常有用的,實際上現在農村地區,我們現在要用先進的文化佔領農村的陣地,我們軟體行業、軟體企業在農村大有作為。

   另外就是培訓,互動式的培訓還有遠程的醫療診斷平臺等等。

   下面舉幾個例子,具體怎麼做。比如説産業鏈當中的生産環節,這是一個自主的機器人,機器人作業過程中沒有數據、沒有決策、沒有軟體的支持是不知道做什麼的。要實現這種作業的話,由於我們農業非結構性特點非常強,所以要解決情景感知的問題,現在破解的數據並不是決策的數據,並不是知識要行為處理。另外行為的規劃、路徑的規劃,障礙物要避開,包括執行系統。其中這裡面涉及到很多演算法問題,將演算法變成程式這是軟體,有了軟體就可以實現自主的作業。

   機器作業過程中其中一個很重要的就是導航控制,實現無人化的作業。在這個過程中我們怎麼能夠基於現在北斗星,美國的GPS,俄羅斯的GLONASS三顆星融合,更好地提高精度。現在我們完全可以做到採用雙切線,通過我們的演算法,可以做到一延長公里橫向偏差在2至3公分以內,這個技術在東北地區和新疆地區都已經全面實現了,而且實現了大面積的推廣。

   還有比方説現在非洲豬瘟是大家非常關注的,可能不在這個領域感覺不到,但是非洲豬瘟目前在我們國家發生了。過去的話,疫情的監測實際上要對環境和動物的個體進行信息採集。我們現在如果以豬為例,豬的個體比牛要小,但是比雞要大,過去用電子標簽太貴,有沒有很好的辦法不用這種貴的東西解決它的個體識別問題。我們以前人臉識別準確率達到99%甚至更高,是不是也可以探索這種識別來進行區分豬,進行精細化的管理,這個就是軟體的問題。

   當然,現在比較複雜,小豬的臉,生長過程中是不斷變化的,但是我們想一個小孩從小到大過程中,畢竟還有相同的特徵。目前識別率還不是特別高,但是我們可以採用圖像識別加上虹膜識別的方法能夠提高到90%以上。

   還有一個就是智慧問答,智慧機器人。這是一個龐大的,我們探索後,做了一個這麼的系統。這是一個龐大的軟體,基於雲的服務模式大的軟體服務系統。我們現在有兩千多萬個問答的知識隊,通過功能定制轉換成知識,通過適當的介面,我們就可以提供個性化的語音服務。它的工作流程,人工智能裏面搞自然語言理解。現在科大訊飛語言的識別率還是很高的。通過語言轉化成文本,語義理解、關鍵詞的提取、知識庫及語料庫匹配,答案檢索、侯選答案的驗證,還有領域詞典自然性的生成,最後給一個合適的方案。這個過程中是絕對要用軟體,通過coding來實現的。

   有了這種形式的話,我們可以服務於一個企業,服務於鄉鎮、服務於村,現在我們國家鄉鎮村數非常非常多,這將會解決一個農民個性化服務的問題。未來智慧農業發展,我參加了我們國家新一代人工智能發展的研究,農業這塊尤為複雜。現在提出了未來我們農業發展的近五六年發展的願景,2019年、2020年、2021年、2022年、2025年,在這個發展過程當中按照國家的要求,我們IT技術不僅在農業上應用,推動農業産業自身的發展,而且要創造自身的農業IT的産業,培育産業,這個就是農業的軟硬體系統的集成,農産品的追溯,智慧信息服務這一類的産業,在這裡面軟體會佔很大的比重。

   未來智慧農業的發展模式,目前基本上大家形成一個共識,就是以雲的服務模式。我們更多的要關注應用系統,雲端這塊。至於邊緣計算這塊,根據應用場景不一樣我們採取的模式不一樣。像我們農機控制終端強調簡單的計算,有的不用計算。就像我們過去縣城裏面胖客戶和瘦客戶一樣,根據不同的情況採取不同的模式。

   另外是大數據,我們擁有兩千萬的知識隊是因為有400萬的用戶,每天有30萬的照片往上傳,數據量非常非常大,而且在這個平臺上,有很多農民問問題,有成百上千的人在回答問題,這樣形成了一個很好的知識圖譜,我們通過構建知識圖譜,就能夠為農民提供個性化的服務,但是前提是我們要有大樣本的數據量,有了數據之後我們就可以進行挖掘、分析,形成知識,然後進行決策。當然現在數據挖掘有很多種方法,也是大數據應用的一個核心的問題。從分類、回歸、聚類、關聯、特徵這個方面需要做很多的工作,但是這個過程中仍然需要軟體對我們的支持。由於時間關係給大家介紹到這裡,謝謝大家!

(聲明:所有會議實錄均為現場速記整理,未經演講者審閱,國際在線登載此文出於傳遞更多信息之目的,並不意味著贊同其觀點或證實其描述。)

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