就在7月22日,第一届“多多农研科技大赛”决赛在云南昆明正式启动。
4支人工种植队,4支AI队伍,齐聚云南开展为期120余天的高原草莓“人机”种植竞赛,并以此为样本互相切磋,将“劳模经验”与“人工智能”相结合,探索出更加本土化的数字农业解决方案。
不同于柯洁大战阿尔法狗,农业版的“人机大战”更具现实意义——这场比赛试图将“人工智能”与“劳模经验”结合,探索农产品标准化的数字解决方案。
这是国内首次农业领域的人工智能和顶尖农人的对战,也是拼多多向农业领域深耕的信号。
智慧农业之轻,技术普及之重
大约10年前,有关物联网与现代农业的学术畅想已经被提出,并逐渐发展为更加系统的“智慧农业”。
所谓智慧农业,即通过传感器、物联网技术的接入,搭配AI建模实现全链路智能化种植,精准控制各项种植参数的同时一举解决农业的人才缺口与产能问题。
亲身体验“人机草莓大战”后却会发现,智慧农业要走的路还很长:
当下AI战队的草莓种植模型需要将农业专家的先进经验进行数字化导入,经过大数据和漫长的机器学习后方能成为“农业大脑”,在此之前,AI仅能作为辅助决策。
据参赛专家介绍,建立起一套草莓PCSE生长模型,需要将光谱变化同植株生长、病虫害对应,并融入15项环境参数、7项作物参数。
区区一个品种的草莓就需要如此繁琐的建模和数据喂养,仰仗AI驱动“万物生长”可谓任重而道远。
起步虽然困难重重,好在远景可期。
假以时日,集结顶尖农人智慧的“AI大脑”将会让这些宝贵的经验传承永久性的被储存和善用,同时从根本上改变农人们“面朝黄土背朝天”的生存境遇,也让他们不再为“看天吃饭”所困。
另一方面,以相关专业大学毕业生为代表的“新农人”正在积极贡献力量,大赛中AI与农人队中都出现了不少独当一面的“后浪”。
相信在新老农人的共同努力下,智慧农业必定会开花结果。
拼多多,从卖货到种地
无论120天的比赛结果如何,对于拼多多而言,这都是一次全新的尝试。
这家拥有超过6亿用户的电商平台,过去两年间一直在农产品上行领域积极探索。
2017-2019年,拼多多平台农产品交易额从196亿元增长至1364亿元,年复合增速164%。
优化农产品流通渠道和稳定下游需求,是他们此前的主要成果。
传统模式下,“代办”会挨家挨户地收购农产品,然后通过批发市场,出售给超市或菜市场商贩,并最终通过他们进入消费者的家中。
由于环节多,损耗高,终端价格总是居高不下。
针对这一难点,拼多多通过创新电商模式,改变农产品流通链路,由平台上的商家直接收购农货。
加工后,上线拼多多进行销售,消除中间多个环节,不仅改善了农户的收入,也降低了C端的售价。
稳定需求方面,拼多多以“拼团”起家,在短时间内聚集大量需求。
同时,他们也利用直播等新工具,邀请县市长带农货,进一步增加商品曝光。
在部分地区,他们则采取包销模式,给农户吃上“定心丸”,确保他们以稳定的心态和精力投入生产。
现在看来,拼多多正在向农产品上行的深水区进发。
在很长时间里,标准化始终是挡在农产品上行前面的一座大山。
什么叫标准化?简单来说就是商品的大小、口感、重量、外形保持一致。
如果一箱水果中,有的大、有的小、有的酸、有的甜,显然是无法令用户满意的。
此外,同一家店铺,如果每次出售的水果味道都不同,那显然也会影响用户体验。
所以,如何长期、稳定地实现标准化产品的供给,是当前农业所面临的一大挑战。
对于电商平台而言,解决这一问题更具现实意义——因为消费者在线上买农货时,无法进行筛选,所以,出售符合他们预期的商品非常重要,否则难以获得回头客。
要实现农货标准化,就必须从源头上切入。
京东等平台此前尝试向农户提供统一的种子,以实现农产品标准化,但效果并不理想。
因为对植物生长阶段的照料同样重要,如果无法在这些步骤实现统一,一样的种子不见得能结出相同的果实。
例 如, 种植草莓,需要根据草莓所处的不同时期,进行不同比例的水、肥等调整。
草莓在开花期、花果同在期、结果期,看上去没什么区别,但实际上它所需要的营养成分完全不一样。
可见,如果无法在草莓生长的各个阶段提供标准化的照料(相同的农药、相同的肥料、相同的灌溉方式等),最后得出的果实恐怕也将是“龙生九子,各不相同”。
这次“多多农研科技大赛”的重要意义就在于,拼多多试图通过数据、通过人机结合的方式,探索农产品标准化的解决方案。
举例来说,年轻一代的农人不愿意用太多农药,但老一辈基于经验,认为需要更多的用量。
在两代人难以说服彼此的时候,数据将成为最重要的论据。
通过相关数据的分析,他们的观点将被统一,农业距离标准化也就会更近一步。
如果说,草莓的1.0进化,解决的是市场需求问题,AI主导之下的2.0进化,尝试解决的就是源头上的标准化问题。
120天后,迎接我们的或许不仅仅是AI培育出的草莓,还可能是中国农产品标准化探索的最新积累。
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