人工智能+，农业的黄金十年已经拉开序幕
从10年前的“互联网+”，到现在的“人工智能+”，一个崭新的时代也已经拉开了序幕。“互联网+”解决的是存量的问题，核心是通过互联网来做连接，改变生产关系，促进经济发展。“人工智能+”解决的是增量的问题，核心是通过人工智能来提升效率，改变生产工具，形成新质生产力，促进经济发展，目标一致，路径不同
全文讲的很详细，专门对农业有描述，我们来逐句解读一下对农业的“人工智能+”有哪些规划
原文如下：加快农业数智化转型升级。加快人工智能驱动的育种体系创新，支持种植、养殖等农业领域智能应用。大力发展智能农机、农业无人机、农业机器人等智能装备，提高农业生产和加工工具的智能感知、决策、控制、作业等能力，强化农机农具平台化、智能化管理。加强人工智能在农业生产管理、风险防范等领域应用，帮助农民提升生产经营能力和水平。
先说大的框架
农业是被放在第二章 “人工智能+”产业发展来讲的。很多人忽视一个重要问题，以往我们讲产业，讲的都是三产，农业，工业，服务业，这次也是按照这个逻辑分开来讲的这三个产业如何“人工智能+”，但是这次有所不同的是，在这三个产业之前，先提了一个新词：“智能原生新模式新业态”，把智能原生作为了一个全新的业态来讲，鼓励发展智能原生技术，形成智能原生企业，所以以后，肯能在三大产业之外，还会有一个智能业，这种全新的分类，也会影响深远
回归到三大产业，之前我们在讲产业互联网的时候，也说过，产业互联网是一个大概念，之前20年做的是服务业互联网，就是我们说的消费互联网，然后最近10年，产业互联网=工业互联网，从工业自动化，到数字工厂，到数字供应链，工业互联网发展速度也非常快，接下来，农业产业数字化就是农业互联网，也会迎来大的发展
好，说完大的框架，我们来逐句解读一下农业的行动方案
第一句：加快人工智能驱动的育种体系创新，支持种植、养殖等农业领域智能应用。现在讲农业，都在说育种就是农业的芯片，这个在行业内，国家层面也已经达成共识。我们现在养殖业的品类原种，多数还是从国外进口过来，猪，牛，羊，多一些，肉禽少一些，水产少一些。种植业相比养殖业会好一些，水稻，玉米多数已经自给自足
以前的育种，简单来说，是用抽样的方式，通过后代的表现，来确定近交系数，以系数为基础，来判断两两组合为最优，这个会有两个比较突出的问题，第一需要的时间长，得等待后代一代代的生长，才能得出来数据，并推测前一代的最优组合，第二样本反馈总体，还是会有一些偏差，我们虽然尽量提升样本选择的科学性，但是这个是抽样的天然局限，不能避免
人工智能技术可以大大缩短育种时间。人工智能可以大量，高速的处理复杂的非线性关系的数据，比如说基因组，环境气候，性状，土壤等不同类型的数据，来对育种结果进行模拟，直接通过模拟的结果，来对品种做一个评估分析，从而缩短育种时间，毕竟，现在基础数据和育种时间，是制约我们和国外育种水平的一个最大的挑战
人工智能技术可以帮助提高育种的精准性。以前育种，更多的是被动的等待结果，A和B先做配种实验，然后等待产生后代，依据育种专家的人工判断，来选取自己想要的后代，再循环往复这个过程，让品种保持稳定性，是被动的等待。有了人工智能，通过对及基因组靶向分析，直接选取自己想要的结果，来进行实验，是主动选择。并且在后代生长过程中，可以借助无人机，辅助检查设备，对后代的体型，性状，单一抗病能力等进行自动化的筛选，不用再去依靠人的主观经验，从而提升了育种结果筛选的精准性人工智能还可以快速的捕捉到育种的奇点时间。科学都带有偶然性，伟大的发明很多都伴随意外发生，育种的时候也是这样，因为育种是多种可能性的组合，以前只是依靠育种专家的经验，他可能只想选取的是自己愿意看到的部分，或者是在育种之前就想验证的部分，但是育种的魅力恰恰在于在纷繁复杂的可能性中，把最优的结果挑出来。AI可以分析复杂的高通量数据，可以把气候，环境等多种因素的数据都糅合进来，并通过对数据之间隐藏关系的挖掘，让在多样性中寻找最优的结果成为实际可落地的操作
第二句：大力发展智能农机、农业无人机、农业机器人等智能装备，提高农业生产和加工工具的智能感知、决策、控制、作业等能力，强化农机农具平台化、智能化管理。
以前讲到农业数字化模型，多数都是“感知，决策，执行”，这次文件做了一个升级，从感知到决策，没有变化，增加了控制，作业。原则上，这个应该是更符合工业的做法，在我们实际的实践中，我把他分成“感知，决策，执行，反馈”四个环节
先说一下感知。感知就是用大量的设备来搜集数据。我们可以进一步扩大一些，不单单是农机，无人机，机器人，农业设备，这些通过硬件来的数据，还有通过人员记录，系统采集等通过软件来的数据。想做到人工智能，首先就是要把现在大量的农机做改造，先自动化，再在线化，最后再数据化。现在很多都在做的动物圈舍的设备升级改造，农机的无人化改造，都是循着这个思路在做，核心关键点是先把现有的，在用的农机，先改造，再去创造新的品类
接着是决策。决策就是有了数据之后，要对数据进行分析，挖掘，结合场景，要能够产生对生产实际的用处。比如说有了病虫害数据，要分析看是不是能做精准打药，有了长势的数据，要看下是不是能够做变量施肥，有了生长的数据，看是不是能够做到精准饲喂I，这些就需要结合打药，施肥，喂养的场景，建立精准打药模型，变量施肥模型，精准思维模型，生成可以执行操作的处方图
然后是执行。有了处方图，就是要传输给自动化的农机设备，或者是作业的人，来进行执行。自动化设备不是一下子就能够到位的，需要逐步普及，把作业处方图传输给作业的人，通过人来操作机器，在现在这个阶段必不可少，这种就是把AI分析的结果应用到实际生产中，产生价值
最后是反馈。设备或者是人在作业完成后，要把这次作业的数据传送回来，并且后期不断监测植物或者动物的生长情况和表现，从而让模型能够评估这次作业的质量，来不断的反馈和优化模型
这样就形成了数据的闭环，从感知到的数据，结合场景建立模型，到后面的作业，然后反馈数据调优模型，让模型不断提升精准度，并且令人激动的是，一旦农机全部实现自动化，这一过程就不需要人来进行干预，全部都是自动化的来进行循环，建立自动的农机调度平台，类似滴滴一样，可以协调大规模农机来协同，流动，跨区作业，真正的提升农业的效率和水平
第三句：加强人工智能在农业生产管理、风险防范等领域应用，帮助农民提升生产经营能力和水平。
前面两句讲的都是农业的生产，这句核心重点是在农业的经营，毕竟，生产只是农业的过程，经营才是农业的结果，要做到丰产又丰收
现在在各地，数字化系统已经逐步应用到耕种管收的全过程，在不断的搜集全链条，全环节，全场景的数据，这些数据未来打通起来，可以产生巨大的价值
首先是可以指导生产。单独一户的数据没有意义，把主产区的数据串联在一起，就有非常实际的意义，比如说今年的种植面积，就可以预估出来价格的变化，甚至是借助遥感，结合国外的种植面积，气候数据，对产量做预测，结合金融期货，比如说大豆，不但可以帮助客户来规避价格波动风险，还可以反过来指导农户的种植规划，做到供需匹配其次是可以做到对标分析。农业提升管理水平的最好的方式就是做对标，和你一样规模的，在全国的数据中找到对标，你做的什么好，什么不好，以前的对标，没有考虑过规模的因素，有了数据，就可以规模场和规模场对标，散户和散户对标，集团和集团对标，并且由于大家的数据格式一致，算法一致，采集的方式一致，对标才更加科学和准确，通过AI的分析，可以马上得出改进的意见和模拟改进后的能够得到的结果，让农场在决策的时候，有依据可循
虽然在行动方案中，涉及到的农业部分比较简短，但是却直击要点，逻辑层层递进，从育种到产业链条，从数据搜集到作业反馈，从生产过程管理到经营决策分析，这三个现在都是农业的关键核心要素
但是我们也应该清楚和明白，人工智能+，产业才是根本，人工智能是工具，我们要做的就是坚守行业，借助人工智能的工具，来加速产业的发展，不管在任何一个行业，数据是人工智能的基础，没有数据的人工智能是跑不起来的，农业不管是生产，还是交易，现阶段应该加速让自己数字化起来，多搜集数据，多沉淀场景，这样才能在未来的人工智能时代跑出来
农业一直讲是一个非常有希望的产业，也是一个只有有情怀才能干好的产业，现在的落后，就是未来的成长空间，更多的技术，在农业中才能发挥的作用更大
