拼多多平台草莓种植赛：数据信息与结合AI农牧业的现行标准情景图签

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原题目：拼多多平台草莓种植赛：数据信息与结合AI农牧业的现行标准情景图签

“大家理想化的情况，农户会变为类似技能人才或是岗位农业生产者的真实身份，他具有一定的数据统计分析工作能力，他的管理决策并不是彻底取决于主观性的工作经验。”它是来源于云南省的闵钱希曦对智能化农牧业的想像。她的另一真实身份是西班牙瓦赫宁根高校温室大棚园艺专业的博士研究生。

7月29日，闵钱希曦参加来到拼多多平台和中国农大相互进行的草莓种植赛事中。她与同学共组的AiCU队在赛事中当做着AI职业队的人物角色。4支人力栽种队，4支AI团队，120天，等候着近1000平米的草莓苗获得。

它是中国初次农牧业行业的人工智能技术和顶级农夫的对决，也是拼多多平台向农牧业行业深耕细作的数据信号。

拼多多平台的双眼一直没有离开过农牧业。与英国规范化农牧业不一样，农业总体展现分散化的小规模纳税人耕种，在全部农牧业周期时间中，农户都处在信息内容盲点，主观性意向的分辨遭遇着填满可变性的销售市场。此外农户和顾客间的分销商商品流通构造盘根错节，农户常常迫不得已提前收获，顾客也没法得到 同样使用价值的商品。

拼多多对数据信息的集中化，促使其拼单方式集聚起顾客要求，并进一步传送给上下游农户生产制造端。这一方式的实质是根据对制造商数据赋能，给与她们更充裕的时间计划生产制造，配对顾客要求。

今年，拼多多平台的总订单信息量做到197亿笔，服务平台农(副)商品活跃性店家总数做到58.六万，同比增长率142%。这一次的草莓种植赛事是服务平台对农牧业行业合理布局的进一步拓宽。

“赛事的目地并不取决于简易的胜负，只是根据老一代农夫和新一代技术性的同场，将新一代人工智能技术技术性与农活生产制造融合，为我国诸多的农业产品(8.460,0.00,0.00%)产业群和小农民，出示一种更成本低、便于实际操作的数字农业生产制造管理方案。”拼多多平台新农业农村研究所高級主管公泽告知二十一世纪经济发展报导新闻记者。这也是一次人工智能技术驱动器的成效。

交叉学科联机，跨我国比赛

闵钱希曦并不是第一次报名参加相近的赛事。先前由腾讯官方与瓦赫宁根高校相互举行的“国际性人工智能技术温室大棚栽种比赛”，她报名参加了两任，一次种黄瓜，一次种小番茄，AiCU自身就早已具有实践经验。这一次，AiCU在17支AI比赛团队中杀入总决赛。

针对生长发育于荷兰农业情况的AiCU来讲，团队从构成到比赛必须遭遇双重困难。最先取决于组成员的交叉学科挑戰。

团队在宣布建立以前，城镇户籍情况的工作人员就早已对现代化农业特别喜爱，乃至有工作人员早已把念头贯彻落实到家庭园艺中，“在家里基本建设一个有自然环境感应器的中小型温室大棚，例如用密封罐构建一个小的生长发育室内空间”。这种小的社会经验，为组员报名参加大中型赛事创建了自信心。而农牧业情况的工作人员早已在农牧业智能化行业有所建树，对AI优化算法并不会觉得生疏。

“交叉学科沟通交流的难题取决于，大伙儿务必可以学习培训和了解另一方行业中的一些基础知识和专业知识，随后再开展不一样课程的相融。”闵钱希曦告知新闻记者。

就绿色植物课程来讲，西班牙的数据驱动早已拥有不一样级別的运用，好多个主学绿色植物科学研究的组员还具有一定的数据统计分析编程技术和工作经验。对AI优化算法来讲，了解绿色植物和其种植方式是个难题，“在绿色植物科学研究和作物栽培行业有很多默认设置的知识要点，有时在沟通交流中大家会忽视，发觉这一状况后，大伙儿会立即沟通交流。”此外，组员也报名参加了西班牙温室大棚产业链每一年举行的参观，现场掌握温室大棚种植方式。

团队比赛的第二大挑戰取决于跨我国比赛。闵钱希曦详细介绍，“农作物的种植实质上是一样的，但我们在西班牙了解的工作经验必须在中国因时制宜地开展调节，包含温室设备、感应器及其栽种构思等。另外也必须累积很多的数据信息。”

西班牙的温室大棚园艺花卉早已发展趋势近半世纪，全部全产业链都处在比较完善的情况，从平时种植管理方法，到感应器和控制系统的运用，再到电力能源和劳动力的管理方法及其商场或销售市场的供应链管理连接，每一个阶段都发展趋势出相对性完善的方式。闵钱希曦表明，中国的当代温室大棚园艺花卉和智能化生产制造基本上是并驾齐驱，“大家沒有必需彻底依据西班牙的方式演变，或许能够 完成跨越式发展。”

此外，中国的电子商务优点还可以与温室大棚的智能化栽种管理方法开展对接，产生精准的订单信息化生产制造。

AI农牧业的磨练

AI农牧业的发展潜力极大，但落地式实践活动也遭遇着磨练。依据闵钱希曦的前2次比赛，AI优化算法在温室大棚园艺花卉种植中的运用必须阶段性完成。两任“国际性人工智能技术温室大棚栽种比赛”中，AI组考试成绩及其人力对照实验总成绩发生了转变。第一届中，五支AI队中仅有一支在最后盈利上超出了人力栽种。而在第二届赛事中，AI团队则所有在盈利上超出人力农业生产者。

“两任赛事难以立即较为，由于栽种农作物不一样。第二届中AI怎么会超出人力，举办方干了详细剖析。将每一个组的生产量和成本费(包含电力能源、水、劳动力、损失等)干了细分化结转，另外依据时间进度也是有动态性较为，在能源供应可持续层面我们的优势非常大，这也确立了盈利获得胜利的基本。”闵钱希曦说。

现行标准情景中，AI农牧业的数据收集仍集中化于针对自然环境的认知。“大家不清楚绿色植物如今的情况是如何的。”当代温室大棚必须权威专家和劳动力按时收集样版开展绿色植物指标值的精确测量，这一方法的缺点一方面取决于其不利于性和数据信息的不立即，另一方面则取决于劳动量非常大，对人力资源的耗损程度高。

此外，种植管理方法数据信息的欠缺也是AI现代农业发展的短板。闵钱希曦告知新闻记者，“时下你对绿色植物这一情况干了哪些管理决策，在以后绿色植物又得出了哪些的反映，它是很重要的信息内容，也就是大家说白了的人的专业知识和工作经验，便是必须AI学好的一部分。”

AI现代农业的目地取决于輔助栽种工作人员去复制成功的栽培技术和方式 ，将危害植物的生长的环境要素可控性化，以做到生产制造的单一化统一，对提高生产率实际意义重特大。就如同胜不骄败不馁，针对刀的科学研究远比砍的科学研究更有意义。

现阶段，AI农牧业的发展趋势仍处在初始阶段，运用数据信息学习培训人的工作经验和专业知识仍是其发展趋势关键，但农牧业行业的自动式合理布局终究会来临。