無人機施肥 “精準用藥”是智慧農業的直接體現

施撒農藥一直都是中國農業生產的重要環節，但同時我們又不希望每天吃的東西都是打了過量農藥的。怎么辦呢？

通過使用百度云與麥飛科技合作的農業遙感智能監測系統，引入邊緣計算，讓探測器具備AI能力，對農作物病蟲害實施智能化監測，并完成精準科學施藥，能夠將農藥使用量降低50%。這不僅意味著糧食種植成本大幅降低，更意味著糧食更加安全。這是百度公司創始人、董事長兼首席執行官李彥宏在今日的百度世界大會上講述的一個遼寧盤錦農民真實的故事。

病蟲害是影響作物產量的直接因素，是世界各國的主要農業災害之一。大規模的病蟲害會給農業生產和國民經濟造成巨大損失。據聯合國糧農組織統計，世界糧食產量因病蟲害造成的損失占糧食總產量的20%以上。

利用遙感監測技術跟追病蟲害進展情況，有利于展開精準治理工作，做到及時發現、及時處理，也有利于早期防治。其原理是，病蟲害會造成作物葉片細胞結構色素、水分、氮元素等性質發生變化，從而引起反射光譜的變化，所以病蟲害作物的反射光譜和正常作物可見光到熱紅外波段的反射光譜有明顯差異。

百度智能邊緣和麥飛科技一起，將BIE-AI-Board（內置檢測模型和作業模型）部署在無人機上，利用高光譜及可見光攝像頭采集作物信息數據，將之上傳至BIE-AI-Board，由BIE-AI-Board加載檢測模型對作物病蟲害位置、等級進行判斷，并根據檢測結果調用作業模型控制植保機執行植保作業，現該方案已在國內多塊農田里開始實施。

提升產業效益的背后，是百度與其合作伙伴強大技術實力的體現。

經驗主導轉向數據主導 農業智變依靠AI推動

技術對于農業變革的促進，更大的意義在于農業由經驗主導向數據主導的轉變。幾千年來，農耕文明讓人們沉淀了大量的生產經驗，而通過智能化手段，可以將人的經驗傳遞給機器；另一方面，大量的地塊數據、氣象數據、作物生長數據人工智能、大數據和云計算等落地提供了豐厚的數據土壤和場景。通過數據挖掘，可以發現新的生產規律和農業商品優化的新空間。

目前，通過在網絡層、數據層、云能力層、應用層等方面建立完整的智慧農業解決方案體系，百度基于物聯網絡搭建云上農田，通過數據分析手段挖掘作物生長規律，配置作物成長環境參數的安全范圍；在農業設備管理上，通過設備網絡化實現設備聯網聯運，通過設備服務化保障設備全生命周期管理，通過設備智能化實現預測性維保，確保持續生產。

在智慧農業實踐中，數據首次成為農業生產的重要原料。AI龍頭和農科企業的合作正是AI+農業的一次前沿實踐。當然，如同剛結束的烏鎮互聯網大會上所講的，AI作為一種能力將在5G等技術的支持下，進一步推動農業在內的國民經濟各領域智變。

未來已來，我們拭目以待。