果然，AI種的草莓，確實沒有人工的甜。

今年7月，農業方面標簽最明顯的拼多多，發起首屆“多多農研科技大賽”，并打響第一屆草莓「人機大戰」。

現在，5個月之后，結果出爐。

產量方面，AI大獲全勝，但甜度方面，還是人工領先。

如同起初網友關注的那樣：AI種的草莓，沒有靈魂。

但當真如此嗎？

首屆種草莓人機大戰結果

在這次比賽中，四支AI隊伍利用數字設備、AI遠程種植草莓。

與此對陣的，是四支傳統農人隊，他們則親臨比賽現場——云南富民，依靠已有的種植經驗，與AI隊伍在草莓的產量、品質、投入產出比等指標上展開比拼。

最終，AI在產量、投入產出比上以高比分戰勝了人類。

具體來說，AI組的草莓產量平均值高于傳統農人組平均值196.32%；

投入產出比平均值高出傳統農人組平均值75.51%。

而在另一指標上——甜度，AI卻不及人類。

對此，大賽技術支持專家、云南省農科院研究員阮繼偉解釋道，

AI組較好的水肥、溫度和空氣濕度控制促進了植株的快速生長和開花掛果，實現了較好的產量。投入產出比與產量正相關，AI組較高的產量提升了投入產出比。

傳統組栽培基質含水量少，相較AI組，果實甜度更高。

不過，AI在甜度方面，當真不能跟人工匹敵嗎？

對此，AI代表們”不服”，而且也有農業AI領域的大牛，給出了原理說明。

AI種植不簡單

此次大會的全程參與者，中國農業大學信息與電氣工程學院教授李道亮表示：

甜度控制是生物量和甜度平衡的問題，是要生物量，還是糖濃度？

相較于產量、投入產出比分別的196.32%、75.51%這種高比分差距，傳統農人組的果實甜度整體均值僅超AI組5.24%，也不算啥了。

李道亮教授是中國農業大學信息與電氣工程學院教授、國際信息處理聯合會（IFIP）農業先進信息處理專委會主席，可謂是國內農業信息化領域權威，對AI變革農業這件事有發言權。

在他看來，這場比賽真正的難點，其實在于形成實時的、正確的決策。

每支隊伍的草莓AI種植管控系統，需要通過傳感器獲取外部環境、水肥等數據，再基于設定的草莓生長模型，向控制草莓生長的外部設備輸出決策。而這一過程是動態、實時的，貫穿整個草莓生長進程中的。

就拿此次大會獲得AI組冠軍的CyberFarmer·HortiGraph聯隊來說，一開始看到數據不對，就趕赴現場，結果發現是智能化溫室里的設備出現了問題。

另一方面，根據不同的植物規律，其生長模型也不同。

來自荷蘭阿姆斯特丹的AiCU隊，是以他們的優勢——用來種植西紅柿的長效生長模型，運用到草莓身上，然后按照文獻中的指示調節對應的參數，結果長勢不好，葉子偏多，獲得季軍。

也就是說，通用模型不適合農作物。

李道亮教授舉了一個形象的例子。

每一種植物都有它天生的一些規律，種草莓和西紅柿之間的差距，并不能簡單遷移，每個物種有每個物種的規律。

此外，雖然這次大賽還沒有考察，但如果把另一些”要素”加入其中，結果也會不同。

比如微量元素的控制，就如植物中的鈣、鎂、硒，這是當前機器學習暫時還不能做到的，仍然需要栽培專家不斷調節肥料的含量，來看對植物的品質有什么影響。

所以說，AI種植、AI農業，確實不簡單。

AI農業三個階段

當與其他產業一樣，AI與農業的結合，同樣來到了一個黃金時間點。

因為除了人的短板，技術問題已經很成熟。

“人如果沒有研究清楚的話，人工智能也沒有辦法。但人工智能，可以做到人不可能做到的精細水平。”李道亮教授如是說。

在李道亮教授看來，AI農業還可以分成三個階段，現階段只是初級人工智能階段——遠程控制。

就是人把模型建好，知識圖譜搭建好，傳感器記錄數據，人只需要觀察然后對他下指令。這次比賽就讓業內看到了AI種植的可行性、商業性。

第二階段，是無人值守，或者盡可能少的人來支持。

第三階段，也是最高級的，它自己有自主學習、自主決策、自主識別、自主作業的能力。到時候，AI已經是一位有經驗的農民了。

除了技術層面，外部環境來看，數字農業經濟也很有前景。

兩方面來理解，一個是產業數字化，另一個是數字產業化。

一個是利用現有的裝備（比如傳感器）、網絡等數字化手段，提升農業效率，提高產量，產生經濟效益。

另一個則是，利用數字化技術、數據來掙錢的行業，比如拼多多上一些賣農產品的電商。

李道亮教授介紹道，當前產業數字化較為普遍一些，但整體來看規模都比較小。

而成立五年、電商平臺里最“親農民”的拼多多，正在從數字產業化到產業數字化進行轉變，推動著數字農業變革。

經常使用拼多多的用戶相比很熟悉他們的運營模式——直接與各地的農戶合作，讓水果從田間地頭直接快遞到家門口，沒有中間商賺差價。

還時不時有百億補貼、農民豐收節……這樣的活動。

光去年一年，農產品和農副產品的成交額就超過了1364億元，成為中國最大的農產品上行平臺，同比增速保持在100%以上。

拼多多副總裁陳秋曾表示：“拼多多起家于農業、立命于農業。”

而這次多多農研科技大賽，則是拼多多的新嘗試。

陳秋介紹：

通過建立一個長期的、規模化的競技平臺，通過全國‘頂尖農人’和世界‘人工智能’的切磋與較量，來充分激發青年學者的想象力與創造力。

最終探索出一批適用于小農生產模式的、低成本、可復制的AI農業應用，并且通過將人工經驗數字化，來為農產區提供植物AI種植模型。

為什么是農業？

因為它十足重要，卻又往往容易被忽略。作為最古老的產業，關系到每一個人的吃飯問題。

甚至不無夸大地說，搞好農業，和發射火箭一樣重要。

畢竟發射火箭的人也得吃飯，未來移民火星之后的首要問題也是種糧食和吃飯。

而且農業也有自身特點，依賴于時空條件，所謂的“看天吃飯”。

加之我們國家的地理特點，在機械化工業革命里，農業沒能展開手腳，難以普遍地實現現代化農業。

然而現在，在AI時代里，有天時地利人和，是時候可以更加關注新技術在農業的應用了。

一方面，作為根本性產業，關系到14億人溫飽，關系到社會的長治久安，如果能夠更高效生產糧食蔬菜水果，功德無量。

另一方面，如此每一個人都息息相關的產業，如果能夠更高效，社會效益和經濟效益，都能雙豐收。

區別于其他時候，現今數字農業經濟的技術條件，都已經展現在眼前，如果利用好時機， 也能縮小貧富差距，幫農助農。

在李道亮教授的研究中，利用技術手段幫助農業變革的人才，也開始有了新稱謂——“新農人”。

他們不僅有技術手段，而且還切實回報家鄉，幫助農業農村變革，最后還享受著變革的成功，過著真正田園牧歌式的現代生活。

說實話，可能要不了幾年，新農人就會成為時代新風尚，田園牧歌式的生活，就會成為城市打工人仰慕的新場景。

最后，拼多多這樣的公司，在解決了農產品在線銷售難題后，又開始行動起來參與到農業的供給側改革中，并且通過種草莓這樣的比賽，讓人看到了AI等前沿技術變革農業的可能性和可行性。

相應的帶頭效應，或許也能讓更多懷抱社會責任和擔當的企業、技術人才加入其中。

AI的紅利，會真正在黑科技、工業產業之后，流向農業、農村和農民。

李道亮教授說：

AI農業可以打破時間和空間資源的分散。我們對農業的關注度和投入度，還有很多事情可以做。

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