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麦飞科技CEO宫华泽:麦飞数字农业的技术体系

农世界网     2019-12-02 来源:农世界网

农世界网报道,12月1日,在麦飞科技成立3周年之际,在北京维景国际大酒店发布《麦飞战略发布会》,麦飞科技CEO宫华泽在发布会现场系统地介绍麦飞的数字农业的技术体系。

以下内容由农世界网记者根据宫华泽的演讲整理,内容有删减。

麦飞科技CEO宫华泽:

接下来我将系统地来介绍麦飞整个数字农业的技术体系,其中有很多的技术点,还有一些案例分享。

那么在技术体系当中,首先要介绍,麦飞的数字农业技术体系的核心是视觉光谱技术。

视觉光谱技术可以简单的理解为:人眼看见和看不见的所有信息。视觉信息可以理解为结构化的信息,也可以是高清的视频流信息。

那么光谱信息实际上是光谱反馈的能量值,我们将这些信息糅杂在一起,想得到的目的就是如何理解场景,如何更加地、透彻地理解我们的目标。

接下来,我会随着农作物从种子开始一直到收割之前,整个生长周期来贯穿我们的数字农业的技术点。

  种植前的准备

首先我们想去做农业,需要了解这个地区的农田的基础条件:土地是否连片?零散程度是如何?中间是不是有插花田?我们需要对整个农田的边界进行一个高效、准确的识别。

那么目前为止,我们可以达到每秒接近2300亩地的识别效率,我们综合精度可以达到93.4%。我们不仅仅能够识别出来农田的所有边界,我们还能够统计出来所有农田边界之间的零散程度和一些其他的辅助信息。

这个能力其实在麦飞的整个技术服务体系当中,并不是完全对外的。实际上是给业务人员来评估眼前的农田,值不值得去做一些线下的商业行为。

那么,识别出来了农田的基础条件。这还远远不够,我们需要知道这块地里面种了些什么,这里面就涉及到农作物品类的识别。我们目前为止几乎涵盖了全部的大众作物,目前为止的话是42种。

农作物品类识别42种

每一个大宗作物的识别后台都会支撑一个核心的样本库。我们每一个样本库几乎遍布了我们国家的主要粮区,这属于技术体系跟业务体系之间完全打通形成的结果。

但是识别作物品类还远远不够,识别作物品类其实有的时候不一定要通过空间技术探知,通过比较简单的线下统计的方式也是能够知道的。

在耕种之前,我们还需要去了解土地是一个什么样的性质

通常来说,用大规模的空间探测手段,能够获取的是土壤的氮、磷、钾这种大元素的含量。但是在目前中国农业的耕种行为当中,知道氮磷钾的含量不足以指导科学化的种植。

相对来说,土壤当中的微量元素、重金属含量、盐碱化程度,甚至来说有机质的含量,才是能够真正决定土地的基本性价值的。

麦飞围绕着我们的视觉光谱技术,开发了一套非常高效便捷的线下智能硬件,我们叫“麦兜”,名字起得比较可爱。这个产品是去年就已经开发完成了,标准化叫“麦兜”,目前展示的是一个小型化的,我们叫做“麦小兜”。

它的大小类似于微波炉的一半大小,我们是可以现场采取土壤直接送到测量仓,现场能够实时分出来我们所要的所有的成分含量,这将根本性地改变传统的测土配方流程。

而且我们在现场所有的测试数据是可以实时同步到云端的,包括地理位置。所以说我们在后台可以用这种方式,非常便捷有效地收集产粮区土壤当中的一些数据。

那么随着农作物的生长,我们还有个问题,就是农作物的生长过程是否正常?长势如何?

精准科学施肥方案

  精准科学施肥

我们现在提出了一个新的方案,叫精准科学施肥。到今年为止,我们已经完整做了两个种植周期。那么今年完成之后,这一套解决方案将会从储备级直接划到业务化级别

那么未来我们所有的线下团队,就有可能会在某些区域开始推行精准科学施肥的附加服务,这也是我们在整个发展过程中,从纵向发展开始逐渐纵向横向结合发展的一个主要设计跟思考。

那么,如何进行精准科学追肥?其实依赖于农作物的精细化长势之间的差异。

同一个稻种,哪怕是同样的播种期,同样的播种方式,在生长过程当中,后续都会产生长势上的差异。能够进行定点的追肥,其实能够帮助我们有效地把产量提升。

在长势比较好的种植区域,如果还采用传统的均匀追肥的方式,反而会造成产量下降。所以说这套方案实际上是一套增产的方案。

农业察打一体技术:麦络

  农业察打一体技术

总的来说,麦飞在整个种植过程中,很多的技术点可以综合一张数据表。我们大概能够覆盖的水稻品种。目前能够覆盖的水稻品种有36种,覆盖整个生育期。同时可以覆盖到接近60%的水稻病虫害,高达13种。

每一次在农田要进行病虫害防治之前,麦飞会有监测系统升空,会对整个农田进行数据收集。所有的数据是实时上传到云服务器,加工成监测图、处方图。整个流程的集成化程度非常高。从数据上传到加工成处方图,时间是分钟级的实时处理,基本上不会让农业生产过程感觉到技术的延迟。

但是这个过程我们同样会发出一个问题,我们发现:一块农田需要下两遍。首先得下地看一遍,然后下地去服务一遍。看一遍的过程需要很多成本。所以说麦飞的下一代监测技术是没有这样的流程的。

我们下一代监察技术叫麦络技术,它叫农业察打一体技术,能够不需要提前看田,直接能够让农机经过升级改造之后,带上一双眼睛和一个思考的大脑,直接下地。所有的农机是可以立刻下地,边走边看边作业;或者叫边走边看边思考,给出结论,结论支持所有的动作。

左侧是第1代监测技术,通过处方图来驱动,需要预先看一遍田,给出处方图。那么右边是第2代监测技术,不需要去看田,直接可以下地,实时感知农田情况的差异,实时配合农机运动。

在作物长到后期的时候,有可能人的很多的技术跟耕作方式是不能完全避免天灾的影响的。如果遇到了天灾,我们应该怎么去做?

  灾后智能化评估

我们的技术矩阵当中还有一种主要的储备,叫做农业的灾后智能化评估。通过一年的研发,我们不仅仅能够识别出来水稻的哪个地方倒伏了,还能够识别出来倒伏的程度。

因为在不同的生长周期,倒伏的程度有时候不会影响产量,可能会影响的是收割成本,但是不一定会决定产量。所以说我们会进一步地区分灾后的各种细分情况,瞄准的是它能对农业产业带来新的一些价值。统计结果无论给予种植户,还是给予服务团队,还是给予保险公司,都是一个非常重要的数据源。

那么到了收割季之前,我们同样去结合全生育期当中的很多数字,结合作物生长模型,提前预估产量。

  叶绿素荧光

我们在所有拉入的信息维度当中,新增加了一个维度,叫做叶绿素荧光结果。叶绿素荧光实际上是非常新的遥感技术的分支,代表的是我们能不能够获取到植物自主能够释放出去的一些能量谱。

基于这些能量谱能够拆解出来一些生态方面、或者说植物的活跃度方面的一些参数,这些参数带入到植物的生长模型中,能够极大地提高估产的精度。

视觉光谱是人眼看见和看不见的所有信息,那么视觉光谱是不是无所不能,视觉光谱的边界在哪里?视觉光谱是不是只能做户外的东西?它还有没有进一步的能力能挖掘?

  服务下沉

今年麦飞成立了两个外部的研发中心,一个在武汉,一个在南京。我们在南京的研发中心重点做的是:在室内种植场景之下,视觉光谱技术的一些解决方案。

我们能够量化植物全生育周期的,甚至是每天的光合作用的强弱程度,我们将光合作用的强弱程度灌输到植物照明的控制单元。

所以说麦飞的植物工厂的植物照明的光源是实时变化的,不是预先设定的,是有一个内在的逻辑的。也可以形象化地理解,一个植物的光合作用的曲线跟植物照明的强度曲线,两者之间是互相追逐、互相匹配的一个过程。

这个就是我们未来能够面对的一个场景。我们希望能够用视觉光谱技术来畅想一下:在未来的农业场景当中,我们究竟还能够去做哪些东西?

这项技术实际上在我们的技术体系当中,划分到前沿级的技术。短期之内我们是不去盯它的落地和商业化转化的。

那么技术不断地在强调通过服务来进行下沉,那么服务的过程中我们将会积累很多的数据沉淀,也就是我们后台所熟知的农田的数字档案。

那么数据的价值会不会有另外一个延伸的结果?

麦飞2019年启动了业务的第3个板块,叫数据板块。在今年的7月份推出了一个数据接口产品,叫ATTYc。ATTYc实际上能够量化出每一块农田当中的规模、种类、长势、产出四大项能力,同时还能够提供一个附加能力,叫做往期比较。能够比较今年与去年的结果同期的差异是在哪里。

今年以这样的一个数据接口产品,和很多的跟客户产生了一些合作,包括技术上的一些碰撞。今年用ATTYc作为主要的底层处理接口产品,跟蚂蚁金服,现在是叫网商银行来合作。

同样我们也在跟农业保险行业产生一些合作。我们跟慕尼黑在保险合作里设计了一款新型的一种指数性保险。指数性保险能够实现完全不用人为地去进行验标,一直到定损、到理赔,全程无人为干扰,完全靠客观数据化进行评估。

这款产品希望能够在明年的农业市场行业,推到整个市场环境当中。

数字农业示范农场“5+1”的全球布局

2019年,麦飞完成了数字农业示范农场“5+1”的全球布局。我们在国内有三个不同的纬度,建了5个示范农场,分别位于吉林、辽宁、湖北、江苏、海南。

三个不同的纬度,代表了三个不同的气候带,也是三个典型的水稻种植区。

今年开始在加拿大的蒙特利尔,建了一个海外跨经度的种植区示范农场。这就是我们全球数字农业示范农场的“5+1”的布局。

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