据外媒报道，他们带来了（le）一种新的AI技术，能够使（shǐ）机器（qì）人（rén）采摘蔬菜和瓜果的时候能够（gòu）识别农作物的成（chéng）熟（shú）度，活（huó）动也（yě）变得更加（jiā）灵活，大大提高了使用（yòng）场景及（jí）实用性。那么（me）这项技（jì）术是（shì）否可（kě）以帮助增强全（quán）球粮食（shí）产（chǎn）量和提高食（shí）品（pǐn）安全呢（ne）？

 

 

近几个（gè）月来（lái），冠（guàn）状病毒大流（liú）行（háng）凸显（xiǎn）了全球供（gòng）应网络的脆弱性。特别是（shì）那些（xiē）参与粮食安全（quán）的人们。期间数字化科技，自动化产业和人（rén）工（gōng）智能等都发挥（huī）着巨大的作用。国外就（jiù）有一家农业机（jī）器人（rén）和人工智能（néng）公司（sī）展示了搭载AI增（zēng）强型新功能的机器人收割机，且（qiě）收到总计超（chāo）过700万美元的（de）投资。如今，增强AI的机（jī）器人收割机已经展示出了相比于传统机器人更高的（de）灵活性（xìng），从而可（kě）以应对各种形状和不同体（tǐ）积的农作物，该技术（shù）弥补以往针对（duì）于这方面不足的（de）漏（lòu）洞。

自（zì）动化采（cǎi）摘（zhāi）的时机已经成（chéng）熟

 

过（guò）去，可以看（kàn）到机（jī）器人作为农作物的收（shōu）割机，如（rú）协助人（rén）们采（cǎi）摘成熟的西红柿。而（ér）在他们最新披露的信息（xī）中，搭载（zǎi）AI技术的（de）机器人还可以自由的在田间采摘黄瓜和草莓这种体（tǐ）积（jī）相对较小的东西（xī）。在（zài）随附的新闻稿中，该（gāi）公司断言它是“世界上（shàng）第（dì）一（yī）个能够收割多（duō）种作物能（néng）力（lì）的机器（qì）人”。

 

而在室内农业环境（jìng）中，它（tā）们可以置（zhì）于各种农作（zuò）物之间的轨道上。当机器人（rén）在温室中航行时（shí），它利用大量传感器和人工智能来分析农（nóng）作物的位（wèi）置和（hé）成（chéng）熟（shú）度，然后在准备就（jiù）绪后使用专门的抓取器来挑选农产（chǎn）品。

 

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图片来源（yuán）：Root AI

 

机器可以使用（yòng）智能（néng）运动感应功能以3D模式（shì）看到所（suǒ）处的环境。这些数据使其（qí）能够分辨藤蔓，叶子（zǐ），其他未成熟（shú）农作物实现（xiàn）目标的最佳途径。正如他们的（de）首席执行官Josh Lessing解释的那样，使用计算机视觉来查看其环境并做（zuò）出相应计划。

 

“我（wǒ）们需要超越在（zài）三维空间中（zhōng）找到（dào）果实的计算机视觉。我（wǒ）们（men）做到（dào）了，但是（shì）最重（chóng）要（yào）的是，我们拥有一（yī）层计算机感知（zhī），然后计划如何（hé）去抓紧果实。我如何在环境中导航（háng）然后（hòu）让我（wǒ）的（de）手指（zhǐ）落在该（gāi）目（mù）标（biāo）上以（yǐ）有效（xiào）地进行选择吗？就像（xiàng）人们看着（zhe）他们想（xiǎng）要选择的目标（biāo）一样，头脑（nǎo）需（xū）要设定一个计划一样” Lessing说。该公司正在构建解决方案（àn），以使（shǐ）其系（xì）统团队（duì）能够在工作中学（xué）习，然（rán）后与（yǔ）该领域的其他机器（qì）人收（shōu）割机分享（xiǎng）这些见解（jiě）。

 

无论是（shì）树上的苹果还是灌木（mù）丛上的草莓，从识别，计划和采（cǎi）摘的角度来看，这都是（shì）巨大的挑战。可（kě）以将机器（qì）人机械手和（hé）软件交换为不同的农作物，围绕计划和采（cǎi）摘（zhāi）的基本原理将使跨农作（zuò）物的应用成为可能。

图片来源：Root AI

 

劳（láo）动（dòng）力短缺和供应链中（zhōng）断

 

近年来，农民在整个农业行业都面临（lín）着劳动（dòng）力（lì）短缺的（de）斗争。根据加利福尼（ní）亚（yà）农业局联合会的报（bào）告，在加（jiā）利福（fú）尼亚州，超过一半（56％）的参与农场主“在过去五年的某个时候（hòu）无法雇用他们生产（chǎn）主要农（nóng）作物（wù）所需的所有雇员（yuán）” 。结果，有（yǒu）56％的（de）被（bèi）调查农（nóng）民（mín）表示使（shǐ）用（yòng）了减少劳（láo）动力的技术（shù）。由（yóu）于劳动力短（duǎn）缺，采（cǎi）用机械（xiè）化解决方案（àn）的大约一半农民采用了这些做法。

 

在美国，几十年（nián）来（lái），农（nóng）业（yè）的格（gé）局已发生了（le）巨（jù）大变化，从主要由众多小农场组成的模型（xíng）转变（biàn）为以大型（xíng）农场（chǎng）为主的领域（yù）。这种日益稀有的（de）农业技（jì）能也（yě）给供应链带来了一系列挑（tiāo）战。
 

最近几个月，冠状病毒揭示了全球食（shí）品供应（yīng）链中固有的脆弱性。由于市场（chǎng）动荡，农民被迫向田间倾倒数百（bǎi）万加（jiā）仑的牛奶，掩埋（mái）农作物（wù）和耕种可食用的农产（chǎn）品。为了提供（gòng）帮助，许多（duō）组织正在寻求建立区域供应链。

 

正如我们在7月报道的（de）那样（yàng），AppHarvest目前（qián）正在阿帕拉（lā）契亚州建立北美最大（dà）的温室，以解决供应方（fāng）面的担忧（yōu），这些（xiē）担忧会随着时间的推移增（zēng）强（qiáng）可持续性。根源AI同样（yàng）专（zhuān）注（zhù）于应对这些物流和可持续性挑战。

 

近年（nián）来（lái），室内农业必不（bú）可少的许多技术的成本已（yǐ）大大降低（dī）；特别是LED灯阵列的价格。这为该行业（yè）的市场竞争奠定了基础。同（tóng）样，莱辛解释说，机器（qì）人技术在过去五年中经（jīng）历了各种各样的技术革命，其技（jì）术范围（wéi）从支（zhī）持（chí）云的模型训练到（dào）高分辨率（lǜ）深度（dù）传感器。这些进步已（yǐ）经达到了一（yī）个临界点，组（zǔ）织可（kě）以开始（shǐ）利用这些解决方案来创建（jiàn）可持续的，分散的粮食网（wǎng）络，尽管劳动力短（duǎn）缺。同时，这些技术可以支持人类文明（míng）的核心需求的可用性和安全（quán）性。