數字技術如何重構全球農業生態？

WeCity低碳城市研究組

根據2019年聯合國發布的《世界人口展望》報告預計，到2050年，世界人口將增長至97億，全球需要增加70%的糧食產量。同時，農業用地萎縮、自然資源枯竭、農業勞動力短缺等問題也對未來農業發展提出了挑戰，農業正在變得比以往任何時候都更加重要，“糧食危機”也正在為全球媒體所關注。這意味著我們亟需采用更智能、更有效的糧食種植方式，并規范土地、水和能源等有限資源的使用。

人類的創造力從未離開過農業，當下全球農業正在經歷著第四次科技革命，從生產方式到生產力的創新在爆發式增長。已經在其他市場得到驗證的一系列關鍵數字技術，如物聯網(IoT)、5G、區塊鏈、人工智能（AI）、增強現實（AR）、數字孿生（Digital Twins）、無人機等正在推動“智能農業革命”，幫助農業實現農業資源的合理利用。這有助于有效降低生產成本，改善生態環境，提高農作物產量和質量，提升農產品附加值和市場品牌影響力。

通過對農業生產、流通、銷售、消費等要素與環節的數字化重塑，能夠開拓降本增效的智能農業發展模式，對農產品的產量、健康、營養、安全等進行精細化、高效化與規范化的賦能和升級。數字技術能夠對農業的種植/養殖對象、環境和全過程進行可視化表達、數字化設計、信息化管理，實現數據、平臺、算法與農業各個環節的有效融合。這對改造和轉變傳統農業生產方式、打造清潔低碳的綠色農業具有重要意義，同時也是實現農業化、數字化與低碳化可持續協調發展的必由之路。

數字化正在改變“靠天吃飯”的傳統農業生產模式，數字技術對農業生產對象、環境、條件等的調節、控制與管理，也在改變農業與農村的強力依附關系，數據賦能、循環經濟驅動的“都市農業”、“垂直農業”方興未艾。通過對氣候監測、蟲情監測、土壤分析等實時數據的采集分析，物聯網在降低運營成本、提高生產效率和經濟效益等方面充分展現了其數字化效能。

農產品種植與培育是應對氣候變化與實現綠色發展的重要舉措，同時，對農業生產過程中的農藥、化肥的過量甚至無節制使用，導致農業本身反而成為環境惡化問題之一。為使農民更少地使用化肥，減少對環境造成的傷害。2021年，英國帝國理工學院研究團隊開發了一項新型智能傳感技術——紙基電化學氣體傳感器（chemPEGS），可以測量土壤中銨（銨會被土壤中的微生物轉化為亞硝酸鹽和硝酸鹽）的含量。利用機器學習人工智能（AI）技術，該傳感器可將天氣數據、施肥時間、pH值和土壤電導率測量值相結合，根據這些數據來預測土壤當前的總氮含量以及未來12天內的總氮含量，從而推斷出最佳施肥時間。通過該傳感器技術的使用，不僅可以讓農民以最少的肥料實現最大的產量，尤其是針對小麥這樣的肥料高需求農作物，既能減少農民的支出，又可以減輕氮肥對環境的危害。

除了對農作物土壤中的微生物與化肥用量的使用監測，物聯網技術與AI的結合可以為農作物生長建立全生命周期的土壤肥料管理系統。SenseGrass公司就開發了一款用于土壤和作物管理的“IoT+AI”系統——SenseGrass Inc。這是一種基于網絡的人工智能土壤肥料管理系統，其能夠通過專利磁傳感器技術測量40多種作物和土壤參數并進行水管理，通過無人機圖像進行田間監測，通過機器學習智能分析土壤健康、肥料狀況和其他環境因素，為用戶提供實時數據，幫助農民和公司做出正確決策，調整運營。因此，數字技術的賦能不只是最大限度地提升農作物的效益，也能夠對農業生產過程中的土壤、蟲害、天氣、化肥等進行量化管理。同時，由于農業大數據的全面性與準確性，基于農作物生長的數據沉淀還可以為農業公司、農產品項目提供金融支持，比如農業貸款、農作物保險。

人工智能正在被廣泛應用于工業領域，由此衍生出“黑燈工廠”、“機器換人”、“柔性制造”等概念，而人工智能亦能在在農業生產領域大放異彩。

德國的“NaLamKI”是服務于農業生產的數據分析和預測平臺，其主要從四個方面優化和提升農業生產的整體效益。首先是數據的全方位采集，通過匯總使用衛星和無人機、土壤傳感器、機器人技術、手動數據收集和庫存數據收集的傳感器和機器數據，創建數據池；其次是通過數據分析實現對農作物土壤和生長環境的控制，并協助重組營養和作物保護過程，如灌溉、施肥和害蟲控制，以確保在質量和數量方面有足夠的作物產量，減少排放并保護生物多樣性；再次是農民可通過數據共享實現算法的自主優化，農民將能夠共享AI模型并將其傳輸到NaLamKI平臺，以不斷改進算法，進而優化農業流程，形成預測和決策輔助；第四是“NaLamKI”平臺可以構建自主機器人行為模型，使農業更加高效和可持續。人工智能不只是用于對農業生產流程的優化，農民作為農業生產的價值主體，通過AI平臺的數據共享，實質上已成為新型農業發展的數據貢獻者。

在蘋果園自動收集數據的智能機器人

（圖片來源：https://phys.org/news/2021-11-smart-farming-ai-technologies-sustainable.html）

人工智能除了用于針對土壤、農作物生長狀況的數據采集，還能用于評估氣象數據以及特定區域的植物病變風險，以實現風險預警。GEOPOTATO是一款由地理數據驅動的決策服務智能預警系統，通過將衛星和當地天氣數據與流行病學和作物生長模型相結合，以高精度的地理和時間分辨率預測枯萎病的壓力，為孟加拉國農民提供有關枯萎病風險的及時警報。GEOPOTATO可自動計算來自自動氣象站的天氣數據（濕度、溫度等），通過感染過程（葉片濕度）的數據表示進行評估。此外，GEOPOTATO還可以使用衛星圖像處理數據來測量馬鈴薯作物的生物量增長，通過衛星作物反射率數據用于推算自上次噴灑以來作物的生長情況。在孟加拉國，當GEOPOTATO系統檢測到枯萎病風險升高時，會提前3天通過短信和語音消息向訂閱的馬鈴薯農民提供噴灑預防性殺菌劑的早期警報，從而降低農民的種植風險和損失。

GEOPOTATO系統地面傳感器

（圖片來源：https://croplife.org/news/digital-agriculture-in-2021-bringing-innovative-technology-to-one-of-the-oldest-industries/）

“數字孿生”不只是被用于城市規劃與治理的前沿技術，其具有精準映射、虛實互動、智能干預的特征，這也為新型農業的發展提供更多的可控性與延展性。

通過“數字孿生”技術創造虛擬農田，從而將物理場景與規劃決策進行脫鉤，農民將不必依賴現場的直接觀察和手動任務，就可以根據實時數字進行遠程操作，在數據偏離預期時立即采取行動，并可根據真實數據提前模擬干預后的效果。“數字孿生”使“彈性農業”、“精密農業”成為數字技術介入農業生產的新形態。

美國艾奧瓦(Iowa)州立大學彈性農業人工智能研究所（AIIRA）主要通過利用數據科學、機器學習和人工智能技術，為玉米和大豆種植者提供個性化建議，從而提高作物產量，幫助農業科學家開發出產量更高并能夠抵抗干旱和其他壓力源的種子。AIIRA通過將多元數據與農業領域知識融合在一起，創建一個預測性“數字孿生”框架，對從單個場景到整個農場的一切事物進行虛擬建模，從而快速輕松地測試各種場景，幫助人們更加確定和高效地制定日常決策和未來計劃。除了快速測試假設或查看各種決策發揮作用的情況外，“數字孿生”框架還可以使數據模型不斷吸收天氣、土壤成分等數據和植物遺傳學知識，從而讓農民極大地擴展專業知識。數字技術不僅可以提升農作物的生長質量，而農民為數據模型喂養數據的同時，數據模型的逐漸豐富和擴展也可以反向提升農民的專業知識。

智能機器人在田間采集數據

（圖片來源：https://aiira.iastate.edu/）

數字技術在農業流通環節的應用，已不僅限于單一功能與單一價值的孤立式應用，同時也在整合整個農產品的供銷鏈條，重組農產品的價值鏈。區塊鏈、計算機視覺、增強現實等技術的應用，從農產品生態構建、農產品溯源管理、農產品產銷鏈條擴展等環節不斷延伸，使農民或農作物種植者在農業生態的價值逐步提升和放大，讓末端消費者逐漸由食用者與觀摩者進而通過數字技術成為農產品生產的參與者。

作為一個不可篡改、不可偽造的分布式數據庫，區塊鏈在農產品溯源、農業物聯網和生產物流方面得到了廣泛應用。通過農產品各個環節的上鏈，區塊鏈技術不只是確保農產品流通和銷售環節的真實性與安全性，也整合了供應鏈和銷售鏈，改變了農產品的生產、流通和銷售模式。Aqgromalin是印度一個以區塊鏈技術驅動的農場多元化平臺，它使農民能夠通過其平臺實現畜牧業和水產養殖業的生產多元化，并通過組織供應投入和營銷產出的方式幫助農民增加農業收入。平臺通過打通農場的上下游環節，上游整合親代育雛場、孵化場、托育所、飼料廠等供應鏈，下游整合貿易商、零售商和出口商等銷售鏈，簡化畜牧業和水產養殖生態系統，形成印度最大的畜牧業和水產養殖網絡。農民可以通過平臺訂購投入品運送到農場，農產品成熟后，農民還可以通過平臺網絡銷售農產品。區塊鏈技術在農產品生產、流通、銷售等環節的嵌入，不僅打造了從供應鏈到銷售鏈的閉環，確保了農產品的高質量生產。同時，農民加入到區塊鏈平臺生態可以實現前期投入的高效化與末端銷售收入的最大化。

Aqgromalin為農民提供的供應鏈供銷平臺

（圖片來源：https://www.aqai.in/）

物聯網、人工智能、數字孿生等在農業領域的應用，均側重于對整體環境與狀態的數據采集、監測和分析，同時給出的也是針對固定場景、目標面積、制定區域的解決方案。而增強現實（AR）技術則是針對單個動植物的狀態監測，并持續性地跟蹤管理其生長狀態。

Nedap(荷蘭電子軟硬件技術公司內達普）的畜牧管理部門于2019年開發了一款針對奶牛的AR監控系統，該產品可以跟蹤奶牛發情、位置、進食、反芻、站立和不活躍行為的跡象，從而分析奶牛的生長狀態。AR程序可通過手勢或語音的方式將相關信息錄入系統。如果奶農佩戴Microsoft Hololens（微軟公司MR頭戴式顯示器），那么奶農的視野中每頭奶牛的上方都會顯示該奶牛的生長數據。AR除了可以解決大規模養殖奶牛的麻煩，實現針對每一頭奶牛精細化喂養和管理的可操作性；同時，還可以通過對每頭奶牛進行數據標簽化，實現在銷售端、用戶端的定制化價值開發。

AR視野下奶牛上方的數據

（圖片來源：https://vet-advantage.com/vet_advantage/giving-augmented-reality-%E2%80%A8a-boost/#:~:text=Nedap%20Augmented%20Reality%20uses%20Microsoft,Year%20Award%20at%20EuroTier%202018.）

在數字技術的助力下，食品溯源已經不僅是通過防偽二維碼以識別食品的產地、生產日期、真偽等信息，如何為用戶提供更周全的烹飪指導知識，并為用戶深度了解和參與食品的生長或培植過程，也正在成為數字技術介入現代農業發展的一部分。ABP Food Group（歐洲食品加工供應商ABP）和ASDA（原英國連鎖零售超市艾思達，現屬沃爾瑪旗下子公司）開發了一種身臨其境的交互式WebAR體驗，旨在通過包裝上的二維碼激活，提供有關肉類產地和烹飪指導等信息，體驗如何烹制完美和牛牛排的3D動畫場景。這種AR體驗和互動步驟可以讓顧客對自己的烹飪充滿信心，并有效地增加客戶的參與感和滿足感。

Patrón Tequila（百加得旗下烈酒品牌培恩龍舌蘭）也推出了一款移動應用程序，該應用程序使用AR技術向消費者展示龍舌蘭酒的制作方法，并為用戶在家品嘗美酒提供指導。此外，用戶還可以在數字生成的田地中種植龍舌蘭，參與虛擬龍舌蘭酒的制作，該田地可以通過iPhone攝像頭投射到任何平面場景中。在虛擬龍舌蘭種植體驗的每個階段，均有調酒師通過視頻對烈酒的口味特征和桶陳年進行指導說明。

WebAR互動場景展示圖

（圖片來源：https://www.ar.rocks/posts/abpfoodgroup-asda-aircards-develop-augmented-reality-cooking-demonstration）

計算機視覺技術正在重新定義食物種植、加工、運輸和消費方式。豐富的視覺數據可以通過機器學習加以利用和處理，然后反饋給農產品種植者或灌溉樞紐。Intello Labs是一家利用人工智能、機器學習和計算機視覺技術來優化食品質量評估和農業供應鏈的科技公司，致力于從種植者到包裝商，從出口商到食品服務商，通過將食品質量數字化，實現公平定價并減少食品浪費。該公司研發的Intello Track平臺在食品質量的數字化溯源方面具有三大特征，一是通過數字化流程確保商品的合規性和可追溯性，保證整個供應鏈的標準化；二是通過數據分析確保商品的可審計性和公平定價，并根據儀表盤數據定期調整供應鏈；三是通過人工智能手段消除質量檢測中的人為偏見，標準化食品質量并防止食物損失。由此使Intello Track實現了商品全鏈條的可追溯和高透明度。此外，Intello Labs的Fruit Sort方案借助人工智能、計算機視覺、雙重量傳感器等技術實現智能高效的水果分揀；Intello Grade方案則通過新一代傳感器和數據分析相結合完成食品的最佳品種分級工作，實現更高質量和更高利潤的輸出。因此，大到規模化農產品的質量溯源，小到一顆蘋果的質量分級與品控，通過人工智能與相關技術的綜合性運用，可以大大降低農產品在流通環節的損耗，并最大限度規避市場的不確定性因素。

Intello Track操作平臺示意圖

（圖片來源：https://www.intellolabs.com/intellotrack）

從數字技術在農業領域的應用案例可知，通過物聯網、人工智能、區塊鏈、數字孿生、增強現實等多種數字技術的綜合運用，能夠在成本、勞動力和資源等方面實現生產力和效率的優化。物聯網可對土壤、天氣、化肥用量等實時感知、數據收集和分析；人工智能的算法模型可實現對農作物的精密管理與監測，并為最終用戶提供決策幫助；區塊鏈在產品質量溯源、供銷鏈條整合等方面提供保障；增強現實可從生產端到銷售端實現對農產品的動態數據監測與種植培育場景的體驗式參與。數字技術在農業領域的應用本質是從刀耕火種到“網耕數養”的工具革命，同時也是通過數據、平臺、算法重建農民、土地、農產品與消費者四者之間在生產、流通、銷售、消費等鏈條的生態關系的過程。

數字技術正在引領農業的未來。數字技術能夠幫助農業生產、監測和規劃，幫助農民在節約資源的同時提高產量。將數字技術應用于農業生產主要有三個目標：零饑餓，建立可持續和高產的農業實踐并提高全球總產量；氣候行動，減少氮泄漏對土壤和地下水的負面影響；保護、恢復和促進陸地生態系統的可持續利用，減少人類對因養分利用效率低而導致的土壤退化的影響。在新興市場日益普及的數字農業解決方案將使全球可持續和高效的糧食生產成為可能，而其將確保在全球范圍內減輕農業外部環境的負面因素，最大限度提升農業在生產、流通、消費等環節對碳中和的貢獻。