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北京爱科农CEO 郭建明:智能种植决策系统的开发与应用

农世界网     2019-11-01 来源:农世界网

北京爱科农科技有限公司CEO郭建明

农世界网现场报道,10月27日,“2019CIIS”智能农业专题论坛在西安锦江国际酒店举行,智能农业专题论坛聚焦农业科技发展,围绕人工智能、大数据、互联网等新技术在农业领域的创新应用分享成果,共谋在数字化、网络化、智能化时代下,兴农、富农、强农的科技之路。

论坛嘉宾大咖云集,行业学者、院士、集团高管、企业CEO、大学院校师生、政府机构人员、农业人等近100人参会,现场10多位嘉宾进行精彩分享,京东云农业云现场发布了“十百千万”计划

爱科农CEO郭建明在论坛分享主题为《智能种植决策系统的开发与应用》的演讲,农世界网记者根据速记稿整理:

北京爱科农科技有限公司(以下简称“爱科农”)的核心技术是基于海量农业大数据建立的一套算法系统,在这套算法的基础上研发出了智能种植决策系统

郭建明在他的主题演讲中表示,农业面临的挑战是复杂多样的,但公司致力于基础技术的开发,希望可以在农业人的共同努力下,做出更多的产品,服务农户、政府等多个角色。

  农业面临挑战

现在的农业发展面临粮食安全、人口压力等问题。与其他行业相比农业的发展之路较为复杂,因为农业是一个非常多因子控制的学科,农作物的产量不能仅依靠种子革命就可以决定,也不是说有好的种植技术就可以,其中如何体现出种子和环境之间的互作,在互作的关系研究清楚后,还能和种植技术结合在一起,从而得到科学合理的种植解决方案,才是我们面临的挑战。

根据国家的统计数据,国家对主要农作物的投入水平远远高于国外水平,但在产出方面,除了小麦要比其他国家好一些之外,其余大概只是国外的60%80%之间。

是什么原因导致这种现象呢?

首先是种子因素,第二是种植密度,还有作物生长环境的光照等。也就是说当地的种子是什么样,和当地的环境是否匹配,在种植过程管理中,是否用了科学合理的管理手段等原因均会影响作物的产量。

国外的很多大的农场,利用传感器及一些智能化的设备,提高了农场的效率,让农场的生产潜力更好地发挥出来。我国的农业是利薄的行业,虽然很多技术国内很难在实际中应用,但是也不能不做。“在大部分地区,没有那么多的条件,我们可以采用人工智能+物联网的方式,使农业生产达到最佳水平,我们认为这是需要几步走的策略。”郭建明说。

  构建作物生长模型

在构建作物生长模型时,需要把作物与环境之间互作的因素理解分析地非常清楚,在这个过程中,辅助最科学合理的管理决策。

像种植模型,开发出来的模型叫做植物—土壤—大气连续体机理模型,通过模拟定量的太阳辐射,可以计算出在某些特定的场景下植物在光合、呼吸作用的过程中每一天生长了多少根茎叶、吸收了多少养分,在土壤中,磷钾等微量元素及养分,在土壤中是怎么运输转换的,所有的过程都可以用数字模型的方式表现出来。

在模型的基础之上,爱科农开发了一个大数据的云平台。平台的运行首先要确定所服务农场的位置,然后调取气象土壤和品种的大数据,采用数字化模型,和两种算法进行计算,生出各种种植决策,再通过PC端和手机APP端传输至农户。

同时,平台还需要有反馈的环节,比如说某一天系统建议农户在田间施10公斤的尿素,但是他只施了8公斤,这个数据需要农户反馈至平台进行更新。

爱科农还采用了卫星遥感和无人机遥感的方法服务农户,通过这些手段形成一个闭环的种植过程服务,这样的话可以给农民提供最好的种植解决方案。

利用手机APP端(面向用户,工人或小的农场主)PC端(面向农场主、保险公司及政府)结合的方式,爱科农既可以帮助农户做决策,例如,告诉农户选择哪一个品种在这个地方种植,能更充分的利用光热资源,应选择什么样的播种期,需要多少肥料等;又可以帮助农场主、保险公司或政府进行监测,这里面可以形成大数据的分析。

  科学管理农场

通过将大型农场人为地划分为小农场,记录不同区域天气、土壤等因素的变化,利用遥感技术对农场进行对比分析,实现对农场的实时监控管理。

AI耕耘产品作为中国领先的商业化智能种植决策平台,主要有以下功能:环境大数据分析、农作物分布与长势、目标地块当年产量水平预测及距平分析、项目区成本支出分布及综合效益分析、项目区灾害提醒(旱、涝、早霜、病虫害)、受灾损失分析。玉米水稻产品已上线APP,今年底增加小麦和棉花品类。

2017年AI耕耘服务了5万亩,2018年服务30万亩,2019年是180万亩,2020年预计服务500万亩。在新疆霍城产量增加34%,内蒙古净利润增长2到3倍。目前客户主要集中在东北和西北土地面积比较大的区域。

正如郭建明在演讲开始时所讲,目前爱科农公司主要是聚焦在基础的研发上,他们也深切地知道,所有的技术要落地,要商业化,还离不开农业人的共同努力与帮助,希望未来在大家一致的努力下可以将技术做成产品推广出去。

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