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英国数字农业探索:小型机器人、土壤传感器、农业大数据,更智能的农业生产已在路上
世界人口目前约为76亿,预计到2100年将达到112亿。因此,我们需要一个能够容纳另外36亿人口的粮食生产和分配系统——理想情况下,只消耗额外的土地,尽可能保护环境,以维持重要的生态系统服务并保护地球上剩余的野生动植物。
这显然是一个挑战,因为世界上大约一半的可居住土地用于某种农业——其中很大一部分用于畜牧业(图A)。
(图A:百分比基于2014年的数字。图片来源:Our World in Data)
Poore和Nemecek在2018年的一项研究中指出,减少消费肉类和乳制品将有助于减轻农业用地的压力并减少对环境的影响,“肉类、水产品、蛋类和乳制品提供了37%的蛋白质和18%的卡路里,但占用了83%的农田,并造成了56-58%的温室气体排放。”
该研究的作者称,如果人们的饮食不包括动物产品,可以收回31亿公顷的全球耕地,同时减少66亿吨二氧化碳当量的食品温室气体排放,以及产生其他环境效益。
当然,尽管像“人造肉”这样的新兴技术可能在这方面发挥越来越重要的作用,饮食偏好和全球土地利用模式的重大转变仍然需要时间。
近几十年来,人类在农作物生产方面取得了巨大进步,现代技术有望提供更多产品。
农业产量可以通过两种基本方式增加:高单位面积产量(集约化)或扩大种植面积(扩大)。过去50年来,谷物产量的增加主要是通过集约化实现了谷物产量的增加(图B)。例如,2014年谷物用量仅比1961年多16%,而全球谷物产量增加了280%。在同一时期,世界人口增长了136%,这意味着即使人口增加一倍以上,人均谷物产量也在增加。
(图B.图片来源:Our World in Data)
这些增长在很大程度上是由二战后的绿色革命带来的——包括高产作物品种、农用化学品(化肥、除草剂和杀虫剂)、灌溉和机械化等一系列技术和农业实践。工业化规模的农业,通常使用转基因作物,这无疑带来了许多好处,但成本也不低。这些因素包括高水平的投入(如果使用效率不高,这些投入可能成为污染物)、对杀虫剂和除草剂产生抗药性,以及使用大型、昂贵和对环境有害的农业机械。
这些问题和其他问题引发了人们对可持续集约化生产的兴趣。可持续集约化的目标是增加现有农田的产量,同时将环境破坏降到最低,从而保持土地继续生产粮食的能力,并帮助保护生物多样性。
工业规模农业的最大缺点之一是使用大型重型机械,例如拖拉机、喷雾器和收割机,这些机械压实土壤并损害作物植物发育健康根系的能力。土壤压实是一个重要因素——这是最近几十年观察到的作物产量增加减缓的重要因素。
工业规模农业的另一个缺点是分辨率低。例如,当农用化学品通过数米宽的喷雾器施用于田地时,其大部分都错过了喷洒目标。这不仅浪费,而且还会造成环境污染,危害有益生物并危及生态系统。
这些问题和其他问题可以通过用多个小型自主设备取代大型人工操作机器来解决,这些设备由现代IT基础设施支持。主要目标是“解锁”平整的作物产量曲线,如图C所示。
(图C.数据来源:Our World in Data.图片来源: ZDNet)
精准农业,也被称为“智能农业”或“精准农业”,是可持续集约化的关键组成部分。它将遥感、物联网设备、机器人、大数据分析、人工智能和其他新兴技术结合在一起,形成一个集成的高分辨率作物生产系统。
精准农业是高盛(Goldman Sachs) 2016年一份报告的主题,报告副标题为“用数字农业欺骗马尔萨斯”。据投资银行称,通过精确种植、施肥、喷灌和自动驾驶技术的结合,到2050年,技术驱动的作物产量可提高70%,发达市场已开始采用这种技术。这意味着(在某些假设下)到2050年精准农业的总市场估摸为2400亿美元,主要组成部分见图D。
图D.数据来源:Goldman Sachs Global Investment Research.图片来源:ZDNet)
很明显,精准农业有很多可以发挥作用的地方——不仅能帮助以更可持续的方式养活世界,还能提供商机。2017年9月,农业设备巨头John Deere以3.05亿美元收购机器学习专家Blue River Technology就是最好的证明。
在本文的其余部分,我们将研究一些英国创业公司,他们是这场新农业革命的先锋。
“Small Robot Company(以下简称SRC)的灵感来自Harper Adams University(哈珀亚当斯大学)的Simon Blackmore教授,并以他的工作为基础。在过去15年左右的时间里,他一直致力于研究小型机器人而不是大型拖拉机,”SRC的联合创始人Ben Scott-Robinson告诉ZDNet。
Scott-Robinson是一位在用户体验设计和人工智能方面具有特殊专长的企业家,他说:“我在收音机里听到Simon Blackmore强调了英国精准农业的新兴现状,并受到他的启发,所以我联系了他,并且问‘谁是小型农业机器人世界的热门创业公司,我可以加入吗?' 他说我应该见见一个叫Sam的小伙子,他对此非常感兴趣并对此有不同的看法。”
Sam是SRC的另一位联合创始人、农场主、前管理顾问Sam Watson Jones。他说:“农民们并没有真正要求小型农业机器人这项技术——尽管在过去的12个月里,我们已经和他们中的许多人谈过,并且已经有150名农民参与其中。但他们明白,他们的商业模式在很多方面都是破碎的,主要原因是他们的收入是固定的:我们在什罗普郡的农场的收入与25年前相同,但实现这些收入的成本要高得多。”
“农民对如何让自己摆脱这种状况没有明确的愿景。” Sam继续说道,“这就是为什么,如果你关注农业新闻,你会看到很多关于补贴、政府支持和打击超市的言论。让我和Ben走到一起的是,我们对技术有一个积极的愿景,那就是让农场能够以一种不同的方式、在一种不同的商业模式下运营。”
“当我们第一次看到小型农业机器人这项技术时,我对此感到非常兴奋,” Scott-Robinson说。“但我们想知道农民们对此的看法。因为众所周知,他们并没有采用新技术。因此Sam花了八个月的时间来采访农民,找出来他们的痛点是什么,并探讨机器人是否会成为他们感兴趣的东西。”
“出现的问题是,尽管有些人非常反动,但农民本身并不害怕技术。他们真正害怕的是小型农业机器人会坏,然后在他们的棚子里积灰。所以我们做的第一件事情是通过询问他们想采用什么样的模式,而后提出“农业即服务”的理念:以每公顷每年为基础的租赁服务。首先,消除了农民的所有风险。其次,他们可以按照自己的意愿进行试验,看看是否可行,也许是一块地 ,也许是20公顷。这一理念打破了进入壁垒,降低了风险,让我们有了真正开放的对话,他们对此非常积极。”
Sam的农业资质是SRC的另一个优势。他说:“我认为,如果是一群对农民如何工作以及他们担心什么一无所知的技术人员,启动这个项目将会困难得多。这是一件不同寻常的事情——农民不习惯与初创企业打交道。但关键是,我们并不是说拖拉机的所有用途都到此为止。我们只是在问这样一个问题:你想要做的最基本的事情就是把一颗种子种在地里,监控它,并尽可能准确地照料它,拖拉机是最好的工具吗?以目前可用的技术来看,给出的答案是否定的。我们有更好的方式来做事情,我们已经得到了一个有趣的提议,关于更好的方式是什么样子的。”
SRC正在开发三种机器人,名为Tom、Dick和Harry。Tom是一种作物和土壤监测机器人,能够单独检查每株植物; Dick是一种微喷和非化学除草机器人; Harry做精密钻孔和种植。当不在现场收集数据时,Tom在农场的充电“狗舍”中,能将数据上传到 WILMA——该公司基于ubuntu、人工智能驱动的操作系统,Dick和Harry则根据需要从SRC传唤。
整个过程的关键是高分辨率的数字土壤和作物数据(通过Tom),以及以类似分辨率对数据采取行动的能力(通过Dick和Harry)。许多农场已经有了土壤地图,通常10公顷的土地上有200个样本。“但这却是假的数字,” Sam说,“因为只有粗略的迹象表明这些样本来自哪里,而这些土壤样本周围的区域被假定是相同的——仍然有很多平均值在进行。”他补充说:“老实说,我还没有见过哪个农民会相信这些地图是他们农场管理决策的基石。”
“就我们的发展而言,我们正在采取重大步骤来获得比目前农业中存在的任何东西更准确的基础数据,当我们开发Dick和Harry时,农民将能够采取更准确的行动。Tom通常可以在一天内覆盖20公顷的田地,或在1-2周内覆盖整个农场。”沃森琼斯指出,“植物不会快速移动,因此,在能够保持土壤条件变化和杂草生长的基础上,这将使我们实时观察植物生长情况,并得到我们所希望的收获。“
数据是摄影、近红外和高光谱成像的混合物。“摄影决定了植物是作物还是杂草,近红外线让你看到植物细胞的健康状况,而高光谱正在观察土壤的化学成分。” Sam说。“我们每十分钟左右收集1个GB的数据,Tom速度不是很快的原因之一就是收集了大量数据,而农场上互联网连接的速度意味着我们不能把数据放进云端,这也是为什么Tom必须回到“狗舍”,把数据上传到本地服务器上。人工智能软件在农场的服务器上运行了一段时间后,核心数据被上传到云端(又名“SRC中央”)。”
SRC围绕数据收集,培训人工智能和在机器人上运行分布式操作系统,“狗舍”和云计划的项目于2018年获得英国Innovate的三年资助 。Sam解释说“我们的目标是收集数据并理解其含义,从图像到命令到其他机器人,让他们知道去哪里,给我们一个完整的端到端自动化解决方案。”
SRC的AI应用程序由一家名为COSMONiO的公司开发,该公司专注于深度学习系统,该系统可处理数百个或数千图像数据。人工智能在Ubuntu上运行:“这是一个非常棒的平台,拥有大量的专业知识和建议。我们在Ubuntu上运行我们的机器人算法绝对有意义。”Sam说。
当ZDNet在2018年春天与SRC对话时,该公司的原型设备Rachael正在崎岖的户外环境中控制机器人的系统,并收集数据来训练人工智能。Sam说:“在一个生长季节里,我们必须了解小麦从地里长出来的时候是什么样子,一直到它们长成完整的植株,这样我们才能确定小麦和杂草之间的区别。”这是Rachael的核心关注点——作为机器人平台的测试平台,同时收集训练数据。该原型机器人目前使用Raspberry Pi硬件,尽管SRC也在考虑未来的定制工具包。
当SRC通过Dick和Harry的设计工作时,很明显它们不是不同的机器人,而是具有不同附件的相同基本平台。关于种植机器人Harry,Sam说:“2017年底,我们赢得了与英国工程技术学院的一场竞赛,发明了一种不需要犁的种植方式。拖拉机这么重的原因之一是它们需要拖着犁穿过土壤,而我们的核心理念是拥有不会压缩土壤的轻型车辆,因此我们需要一种不同类型的种植。因此,我们不是先犁地,然后用钻头把种子埋到地里,而是希望用一种不需要牵引力的技术精确地把种子埋到地里,也就是把东西从地里拔出来的力量。”
精密种植机制与考文垂制造技术中心共同开发 ,灵感来自一个名为haraka的手推式打孔种植单元,该单元是为撒哈拉以南非洲国家和印度开发的,Sam说,这是一个“非常聪明且非常简单的机制”。他解释说,SRC面临的一个重大技术挑战是“让地面上的种子数量与拖拉机满地舔食种子的数量相同,后面还有一台钻机,以正常的速度播种。”
那么SRC路线图的下一步是什么?沃特森·琼斯说:“我们正在调试Harry,希望能在明年(2019年)9月种植冬小麦或春小麦作为后备。”“我们的重点是通过打孔来证明这一点,然后与商业伙伴进行各种试验,以测试打孔的好处。”(2018年11月7日,最新的“哈利”原型机在剑桥举行的农业技术大会(Agri-Tech East REAP conference)上亮相。)
(图:Small Robot Company的最新原型Harry于2018年11月在农业技术东部REAP会议上举行。图为农业科技东部总监Belinda Clarke和SRC联合创始人Sam Watson Jones。图片来源:Agri-Tech East)
从长远来看呢?斯科特-罗宾逊说:“我们的目标是在2021年投入商业运营,招募30名农民,他们基本上是我们的第一批客户。”“他们每人向我们支付5000英镑的预售定金,我们与他们合作开发我们服务的所有元素。他们成为我们的农民顾问小组,我们将不断地在农场上进行测试并得到反馈。他们会告诉我们什么时候可以对这项服务收费。”
从更广泛的角度来看,英国脱欧的影响越来越大,关键问题是什么将取代欧盟每年30亿英镑的农业补贴,以及随着自由流动的结束,至关重要的移民劳动力外流的可能性。
例如,由于缺乏工人采摘,蔬菜在田间腐烂的现象时有发生,收割机器人是否在SRC的路线图上?
“他们在我们的路线图上,但不是我们最初的三年计划。” Sam说。“种植小麦、大麦和燕麦等混合作物的广阔可耕地已经消耗了相当少的劳动力。最初,这些人将在机器人在田间走动时扮演监控机器人的角色,但最终我们的信息是尝试并鼓励农民多样化——要么增加他们生产的产品的价值,要么以他们自己的品牌销售产品,要么向其他行业扩张。我们可以帮助增加农场的经济产出。”
Sam表示,根本问题在于,英国农民实际上是在世界上生产大宗商品成本最高的国家之一生产大宗商品作物,而市场对大宗商品的估值并不高。“我们认为机器人可以自动完成大部分工作,而且做得更好。可用的劳动力必须跟上新技术的步伐,但也可以用于为整体农业业务增加价值的项目。”
至于在田间腐烂的蔬菜,Sam指出,在这一领域,目前需要大量体力劳动才能收获的农场数量较少。他说:“我确实认为机器人技术将在莴苣和草莓收割等方面发挥作用,但这将是一条漫长而缓慢的道路。”“我们没有走这条路的原因之一是,以英国为例,有15名生菜种植者——他们都是大公司,但市场非常小。他们也以不同的方式做事,所以你将被迫设计和开发昂贵的定制机器人来做一些非常具体的事情——实际上,你不能使用‘农场即服务’的模式来操作。”
Sam补充说,采用采摘蔬菜的机器人将会更慢,这需要比目前正在实施的更先进的机器人技术。“我们建议的模式将会更早、更容易采用,”他预测。
Sam在2018年4月表示,在欧盟补贴问题上,英国脱欧后,每年30亿英镑的一大部分可能会消失。目前,农业咨询公司安德森(Anderson)表示,没有补贴,85%的英国可耕地无法盈利。因此,如果像一些人建议的那样,一半或三分之二的补贴消失,许多农场将需要彻底改变其商业模式,才能维持下去。我们认为我们可以非常有效地回答这个问题。”
哈珀亚当斯大学(Harper Adams University)与精准农业服务专家Precision Decisions合作推出的另一个项目是HandsFree Hectare,该项目于2016年11月启动,目标很简单:“种植和收获一公顷的谷类作物,农民不用迈出一步。”
他们的想法是利用开源技术和已经可用的小型机械,在大学的实验室中调整这些组件,以便在现场进行自主操作。
到2017年2月,由三名工程师组成的HFHa工程团队已经在该领域的一辆全地形电动汽车上测试了一个自动化系统,并准备将其安装到(相对较小、较轻的)拖拉机上,该拖拉机被选中用于钻井和喷洒作物,此外还有一个基于激光扫描的安全系统。
到今年6月,这架自动驾驶飞机——使用一种改良的基于gps的无人机自动驾驶系统——已经成功地应用了播种前的除草剂,并在田里打孔播种了春季大麦种子。有了地下的种子,下一个挑战是农业——使用地面漫游者采集土壤和植物样本、照片,以及无人机捕捉多光谱图像来评估植物生长。各种农药(杀菌剂、除草剂和化肥)都是基于这些数据应用的,随着收获时间的临近,(相对较小、较轻的)联合收割机为自动操作做好了准备。
HFHa的大麦田已于9月完成收割,每公顷产量约4.5吨。HFHa工业合作伙伴Precision Decisions的机电一体化研究员Martin Abell在一份声明中表示:“这个项目的目的是证明,没有任何技术上的理由可以证明,一块土地在没有人类直接耕种的情况下就不能耕种,而我们已经做到了这一点。” Abell补充说:“我们开始确定农业的机会,并证明自主耕种土地是可能的,这是该项目的巨大成功。”“与其他研发自动农业车辆的项目相比,我们以令人印象深刻的低预算实现了这一目标。整个项目花费不到20万英镑,资金来自于Precision Decisions和innovationuk。我们的开源技术以及一个用于导航系统的无人机自动驾驶仪是农民随时可以买到的。”
“这个项目的目的是证明,没有技术上的原因,没有人类直接在土地上耕作,土地就不能耕种。我们已经做到了这一点。”
HandsFree Hectare项目得到了媒体的广泛关注,并得到了农业和园艺发展局(AHDB)的资助,用于第二种作物——冬小麦。2017/18年的目标是通过更精确的地面机械和改进远程农艺提高产量。2017年11月,受天气影响,冬小麦的播种在一次失败后成功。2018年4月至5月,该项目对小麦施用化肥、杀菌剂、除草剂,对小麦减产真菌病害孢子(具体为赤霉病、黄锈病)进行遥感监测。这些小麦于2018年8月初收获,预计产量(通过无人机遥测)为每公顷6.2-7.8吨(最终数据为6.5吨/公顷)。
HandsFree Hectare获得了多个奖项,包括2018年6月BBC粮食与农业奖的未来粮食类奖项。
农业物联网设备需要通过快速、可靠的无线连接发送和接收数据,这意味着,如果要扩大小型机器人公司和免提公顷等项目的规模,农村地区移动宽带的可用性是一个关键因素。
根据英国通信管理局(Ofcom)发布的《2017互联国家报告》(Connected Nations Report 2017), 4G服务目前在英格兰61%的“户外地理区域”和北爱尔兰60%的地区可用,威尔士(25%)和苏格兰(17%)甚至远远落后于这一适度的覆盖范围。
为了提高农村地区的移动通信覆盖率,Ofcom宣布,计划对竞标700MHz频谱(下一代5G移动服务的一部分)的移动运营商施加义务,该频谱将于2019年下半年授予,并于2020年发布。英国通信办公室在其报告中概述了5G的推出战略。
2018年5月,56名来自农村服务的全党议会小组(APPG)的国会议员签署了一封信,呼吁当时担任数字、文化、媒体和体育管理的国务卿Matt Hancock,确保截至2022年底95%的英国人能从四家运营商获得移动覆盖,这四家运营商分别是Three UK、 Vodafone、 EE、 O2—by the end of 2022。
信中指出,市场力量不足以满足农村地区的需求,需要对移动运营商进行具有法律约束力的覆盖义务监管。APPG还担心Ofcom的700MHz条件将达不到95%的覆盖范围(图E)。在重新考虑这些条件的同时,信中建议修改透明度规则,以防止移动运营商在拒绝透露他们的推出计划时隐藏在“商业机密”的背后。
(图E.图片来源:Ofcom)
在英国和其他地方,精准农业还处于早期阶段。但是,使用小型、轻型和自动化设备进行耕作显然有巨大的机会,这些设备对土壤的破坏更小,总体上对环境更友好,并解放了农业工人,让他们可以为增加农场产出价值的项目做出贡献。类似于小型机器人这样的公司正处于概念验证阶段,下一步是把它们推向市场并扩大规模。
文章来源:https://www.techrepublic.com/article/smart-farming-how-iot-robotics-and-ai-are-tackling-one-of-the-biggest-problems-of-the-century/
本文作者:Charles Mclellan,ZDNET评论编辑。
封面图片来源:Small Robot Company
(编译:苏艳)
注:文中如果涉及35斗记者采访的数据,均由受访者提供并确认。
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