预计到2050年，地球人口将达到90亿，随之而来的是庞大的粮食需求。人工智能赋能农业，有望解决人类在未来的吃饭问题。
现在，世界即将面临一个重大危机，这个危机不是人工智能带来的“世界末日”，而是地球人的吃饭问题。预计到2050年，地球人口将达到90亿，为了满足大幅增长的粮食需求，未来粮食产量至少需要达到现在粮食产量的两倍。然而，全球变暖和城镇化发展等不利因素正制约着农作物的生长，粮食增产相当困难。
几个世纪以前，工业革命和技术革新大大提高了我们对地球资源的利用程度，在当时看来，地球资源仿佛是取之不尽的。而现在，我们却在因为土地和水资源的短缺而紧张，因为天气状况的不稳定而烦恼。
现在，人工智能的技术革新和互联网的发展可能会有助于缓解、甚至解决这些问题。本文，我将介绍人工智能如何帮助我们更高效地利用现有的地球资源。
人工智能和智能农业
过去几年，人工智能已经改变了大多数公司和组织的运作方式。如今，这些人工智能算法影响了许多你接触过的网络服务，比如谷歌的搜索引擎、Facebook的好友推荐系统、亚马逊的产品推荐服务等等。
隐藏在这些服务转型背后的技术创新其实是“机器学习”，它实际上是一种算法，它通过处理和分析海量数据来找到常见模式，然后将这些模式转变为预测和行为结果。当“机器学习”被用于农业生产时，它就能帮助防止农作物被破坏和浪费。这一实践被称为“精准农业”，它利用了实时数据、历史数据以及机器学习算法，对较小的区域和较短的时间区间采取一些针对性行为，而不是在非常大的区域按照常规，不加分析地执行完全相同的操作。举例来说，我们应该在受虫害的某棵树或者是某根树枝，甚至是某片叶子上使用少量的农药，而不是大面积地喷洒。这样，我们才能有效地减少农药的支出，既避免农药的浪费，也避免了农药过量使用所带来的危害。
Prospera公司是“精准农业”实践的一个典型例子，它希望将传统农业转变为一个数据驱动的实践。Prospera利用了设置在田地里的摄像头、传感器以及收集到的微气象数据，对农作物进行监控并且发布农作物的实时分析。深度学习和计算机视觉算法通过对收集到的数据进行分析，进而了解并报告农作物的生长情况。这对于早期农作物疾病的发现和处理相当重要，有助于减少农作物的损害，从而扩大粮食产量。利用计算机视觉技术来分析农作物图片的优势之一在于，如果经过了良好的训练，算法可以随时发现那些即使是优秀的人类专家都难以发现的问题。在医学界的癌症诊断领域也使用了与之类似的方法和技术。
Arable是另一家从事“精准农业”的公司，它利用了一种智能传感器来收集农田里的各种信息，比如降雨量、湿度、农作物的蓄水量、水压、微气候数据、树冠生物量和叶绿素等等。这些数据能够帮助农民时刻关注农作物的情况，根据实际的测量值而不是依靠主观经验和猜测，进而作出农作物相关的预测，并且有针对性地采取某些自动化措施。这些“精准农业”的操作其实很简单，就像我们根据湿度数据来控制不同的田地和区域一样。该领域的其他公司还在尝试在没有硬件设施的情况下进行精准农业的操作。ConserWater公司利用了NASA的卫星图像和、天气数据以及深度学习算法来预测农作物的需水量，尽管这些预测不如传感器和摄像头得出的预测精准，但是它的投入成本相对较低，这实际上降低了农民进入精准农业的门槛。
人工智能技术在农业部署上面临的一个主要挑战是硬件设施在农田覆盖的联通性很差。这限制了数据的收集，而数据收集恰恰是机器学习算法的关键。但是随着人们对这一领域兴趣的不断增加，越来越多的公司开始行动，这些障碍正不断被克服。
人工智能可不止于智能农业
人工智能技术可以用于提高粮食产量、减少浪费，但这并不是其发挥作用的唯一领域。在实验室和研究中心，机器学习算法能够帮助培育更好的植物基因，创造更安全、更高效的农作物保护产品和化肥，并且开发更多的农产品。实际上，人工智能在这些领域的介入更加成熟，因为这一领域的数据更加丰富，数据获取的速度也更快。
粮食的损失和浪费很可能会发生在收获和运输的过程中。举例来说，不合适的地形状况会在收获的过程中导致大量的农作物损耗。另外，农作物运输途中的天气状况也会影响到农作物的产量，比如运输途中的降雨会导致运输延迟，对农作物造成不利的影响。
这个问题我们可以利用土壤传感器和天气分析系统来解决，机器学习算法能够根据一些必要的数据，例如土壤湿度、未来天气状况以及运输途中将面临的潜在影响因素，预测出收获的最佳时机。自动化和协调性种植、农作物收获和分配能够尽量缩减农作物在运输途中的时间，从而减少农作物损耗。随着硬件联通性的不断完善，人工智能技术的不断发展，我们可以期待自动化的、数据驱动的未来农业的发展方向。这些技术革新究竟是否能够解决不断增长的人口的吃饭问题，我们还未可知。但就现在而言，人工智能才是我们的最佳选择。
