去年年底，“一塊改變命運的屏幕”成了刷屏話題。

當(dāng)時支持與反對方各自羅列出很多觀點，但我們或許可以承認，這些討論都是建立在這樣一個前提上：新技術(shù)與農(nóng)村生活的結(jié)合，已經(jīng)開始觸發(fā)一些改變。

把目光放到這個中國最廣袤的市場上，會發(fā)現(xiàn)從農(nóng)業(yè)到農(nóng)村市場所需的種種服務(wù)，再到農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的宏觀走向，其中有太多需求可以被科技力量填補。

而農(nóng)村市場科技人才資源相對匱乏的客觀情況，又讓智能化在某種程度上變成了異于城市社會的剛性需求。

如果我們回望2018，會發(fā)現(xiàn)從下半年開始，科技巨頭們紛紛布局起了AI進軍農(nóng)業(yè)的探索，并且各種AI醫(yī)療、AI教育的新興產(chǎn)品與服務(wù)，都開始走向農(nóng)村這塊新的試驗田。

AI與農(nóng)村的故事，正在短時間內(nèi)快速升溫。但在熱鬧的布局背后，我們也會發(fā)現(xiàn)一些明晰的瓶頸，橫亙在農(nóng)村市場與AI的想象力之間。

繞過屏幕的爭議，更多AI故事正在山村田壟間上演著。無論2019年是否能被稱作“AI＋農(nóng)村”元年，至少這一年，田野上的AI故事必然會以一個令人驚奇的百分比上漲。

讓我們來回憶一下，直到今天為止，AI都以哪些方式完成了下鄉(xiāng)進村的任務(wù)。

科技巨頭的農(nóng)業(yè)圓舞曲AI進村的核心目標，當(dāng)然是要證明自己能在第一產(chǎn)業(yè)有所建樹。

所謂AI農(nóng)業(yè)，在技術(shù)邏輯上很容易理解，即利用AI帶來的物理識別與機器視覺能力，結(jié)合數(shù)據(jù)分析技術(shù)，將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中大量流程進行重新優(yōu)化，從而以智能方式提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量。

理論上來說，這套邏輯既能種糧食種菜，也能養(yǎng)豬養(yǎng)鵝。但實際運轉(zhuǎn)起來卻不容易。一方面農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)相對匱乏，標準化程度很低，另一方面相關(guān)技術(shù)設(shè)備近乎空白，AI農(nóng)業(yè)命題之下不僅是算法與數(shù)據(jù)問題，同時也是對工程化能力與硬件制造能力的考驗。

而在AI持有者——BAT為代表的科技巨頭們眼中，既然要進軍產(chǎn)業(yè)AI與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，那么農(nóng)業(yè)又是無法繞開的一個選項。其巨大市場潛力和社會價值都是科技公司不能放棄的蛋糕。在2018年產(chǎn)業(yè)AI全面開動的契機里，農(nóng)業(yè)AI也就順勢開始了自己的故事。

最先動手的是阿里。2018年6月7日，云棲大會·上海峰會上阿里云發(fā)布了ET農(nóng)業(yè)大腦，通過數(shù)字檔案生成、智能農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析、農(nóng)產(chǎn)品溯源等技術(shù)結(jié)合，開始將AI解決方案帶入農(nóng)業(yè)。

隨后半年中，騰訊和京東都宣布了自己的AI農(nóng)業(yè)計劃。有消息認為，擅長AI的百度也已經(jīng)在路上。

綜合來看，AI農(nóng)業(yè)命題如今主要走兩條路：AI養(yǎng)殖與AI種植。

說到養(yǎng)殖科技，咱們中國人的看家本領(lǐng)那就是養(yǎng)豬。可能很多人沒有意識到，在規(guī)模化、技術(shù)化養(yǎng)豬這條路上，中國人絕對寫就了一部波瀾壯闊的史詩。也正因為養(yǎng)豬事業(yè)的規(guī)�；瘶藴驶�程度高，對新技術(shù)十分敏感，科技巨頭玩AI＋養(yǎng)殖，十有八九都是從豬開始。

阿里的ET農(nóng)業(yè)大腦，就利用了機器視覺加持的AI攝像頭與數(shù)據(jù)分析能力，來觀察豬們生長數(shù)據(jù)，從而達成優(yōu)勝劣汰；并且將聲紋識別和紅外線測溫帶到了養(yǎng)豬場，通過豬的體溫和聲音進行AI預(yù)測豬的身體狀況，最終達成提升母豬產(chǎn)崽能力，降低死亡率的效果。

去年11月，京東數(shù)科也開始描繪AI和豬的浪漫故事。在接入AI攝像頭與數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)之外，京東的方案里還加入了IoT系統(tǒng)，以及自主開發(fā)的養(yǎng)殖巡檢機器人、飼喂機器人等等，并且采用了新的“豬臉識別”技術(shù)。

有理由相信，接下來會有更多科技公司開始AI養(yǎng)豬生涯。

而AI在種瓜種菜上，也有自己的一套。阿里的ET農(nóng)業(yè)大腦先后在甜瓜和生菜上完成了合作案例。而去年12月，騰訊AI lab團隊的“種黃瓜”在國際人工智能溫室種植大賽（Autonomous Greenhouse Challenge）上獲得了“AI策略”單項第一名、總分第二名。這也被外界認為是騰訊向AI農(nóng)業(yè)的進軍開啟。

騰訊這次展示的“種黃瓜”，特殊之處在于通過強化學(xué)習(xí)算法，將專家知識系統(tǒng)潛入了仿真機當(dāng)中，使智能體可以有效學(xué)習(xí)人類專家的思維模式，從而回到實際種植中提升黃瓜產(chǎn)量，并且對傳感器成本進行了壓縮，提高了技術(shù)的實用性。

AI種植業(yè)，目前一般集中在果園和溫室種植當(dāng)中，通過對植株進行數(shù)據(jù)收集和智能識別，來判斷肥料、水分、溫度、光照等條件的適宜與否，從而讓粗放的種植模式智能化、精準化。再搭配一些可溯源、可直播的互聯(lián)網(wǎng)玩法，健康＋高產(chǎn)的AI果菜就誕生了。

又能養(yǎng)豬，又能種菜，感覺AI在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)很吃得開了。

但是不用樂觀太早，目前來看，巨頭們的AI農(nóng)業(yè)之旅只是剛剛開了個頭。今天各種值得夸耀的案例，都還是示范價值遠大于商業(yè)價值。

一方面，農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)在今天依舊稀缺，農(nóng)業(yè)AI依舊需要BAT的專家們下到田間地頭去采集數(shù)據(jù)，修正參數(shù)。另一方面，大量農(nóng)業(yè)區(qū)域和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域都是數(shù)據(jù)的真空地帶，今天AI想要走入農(nóng)業(yè)，還只能依靠一些數(shù)據(jù)化標準化程度高的農(nóng)業(yè)部類，比如現(xiàn)代化養(yǎng)殖場；或者依托有相關(guān)農(nóng)業(yè)科技積累的合作者，比如大型農(nóng)業(yè)集團——來更多完成1對1的商業(yè)實驗性質(zhì)AI＋農(nóng)業(yè)案例。

與中國廣袤的農(nóng)田牧場相比，BAT的專家顯然是不夠用的。