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新西兰农业AI发展盘点,从产量优化到供应链管理

作者:35斗 2020-01-24 11:47

编者按:一直以来,新西兰地区在农业领域广泛应用人工智能技术,包括用于产量优化、解决劳动力短缺、肉类替代品的研究、供应链的实时风险管理、食物质量的可追溯性、通过给动植物进行安全隔离减少疾病暴发、降低供应链内的浪费等。35斗编译了新西兰农业AI报告,或可窥见AI技术在全球的应用趋势。

 

Robostics Plus:为园艺行业提供AI技术服务


位于陶兰加的Robotics Plus公司的愿景之一是“通过提高食品和纤维价值链的效率,用机器人养活世界”。该公司始终致力于帮助园艺行业解决当前面临的问题,包括劳动力短缺、可持续性和产量安全等。他们拥有大量的技术产品,可以利用机器人技术和人工智能来解决现实世界中的农业问题。

 

该公司针对苹果这一产品,于2018年推出了包装器Āporo。目前该产品已经在新西兰和美国市场投入使用,每分钟可装120个苹果。他们旗下的产品还包括一种原木信息测量仪,该仪器可以对出口的原木产品进行拍照和测量,从而使工人的工作更加安全,也加快整个传输链,因为以往测量信息是通过人工完成的,往往更慢。

 

Robotics Plus的首席执行官马特·格伦(Matt Glenn)表示“这台机器本质上是一个相机,它可以拍摄圆木的外观,还可以测量圆木的外缘。人工智能的发展使得摄像机可以对原木的外部边缘进行描绘,并计算其长度和体积信息。目前,该公司其他一些发明也即将面世,包括一种可以自己在果园里行驶的自动驾驶汽车。除此之外,Robotics Plus还是多用途果园机器人项目的主要合作伙伴,该项目始于2015年,资金规模超过1000万美元,有21名工程师和科学家参与其中,目的是为了实现猕猴桃和苹果采摘和授粉的自动化。合作伙伴包括奥克兰大学、怀卡托大学、植物和食品研究中心等。

 

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图 Robotics Plus公司的产品

 

Robotics Plus公司吸引了大量投资,此前,雅马哈汽车公司向该公司注资1000万美元。


在短短12个月的时间里,随着产品需求的增长,团队的规模从15人扩大到50人。目前,他们的苹果包装器Āporo已经远销法国、英国和美国,原木测量仪也订单不断。

 

Iris Data Science:利用神经网络进行动物识别

 

总部位于达尼丁的人工智能和机器学习公司Iris Data Science开发出了世界上第一款绵羊面部识别软件,该软件有望消除对昂贵电子识别器或耳标的需求。目前该项目已获得了4万美元的资助。

 

Iris Data Science的联合创始人Greg Peyroux表示:“我们的目标是为农民开发一种成本效益高、具有革命性的绵羊识别系统,”

 

该系统的作用原理是,首先将绵羊的面部图像数据收集起来,然后输入到一个机器学习的模型中,该模型通过寻找可识别的特征来识别绵羊。Peyroux还表示,该公司已经从农场收集了数千张图像和几小时的高分辨率视频片段,以创建一个深度学习的面部识别通道。

 

但该系统还需要克服的主要问题包括:绵羊的图像会因为它们改变头部姿势、背景和光照条件而变得复杂。这项技术的未来应用还包括追踪动物位置,监测动物的行为以及预测疾病、身体状况或其他特征等。甚至无须进行DNA亲子关系检测就能预估绵羊的亲子关系。


绵羊面部识别.png 

图  绵羊的面部识别

 

由此可见,随着AI在人们的日常生活和企业运作的应用中逐步深入,AI技术的落地已经出现了多元化和专属化的趋势。智能革命来袭,AI具体可以带来哪些好处呢?

 

提高转换效率

当我们沿着辅助智能到增强智能不断发展时,通过提高数据决策能力,能实现理想的经济利益。AI可以被看作是一种“辅助技术”,因为它可以筛选大量复杂的数据输入,从而引导农民关注到最为重要的因素,协助他们进行农业生产活动。

 

同时,AI的应用还包括监测动物健康和活动等。比如Allfex公司,他们已经在这一领域取得了显著的成果。SenseHub™可作为项圈或耳标用于监控动物的繁殖能力和健康状况,使利润最大化,同时降低管理成本。此外,LIC SPACE™service还将卫星数据应用于农场的管理实践。

 

提高劳动力效率

农业领域的劳动力短缺仍然十分严重,尤其是劳动力的可得性和成本问题是当前农业部门面临的问题,也是整个新西兰的痛点所在。为了提高生产效率,也必须要采用人工智能。

 

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此外,人工智能可以通过多种方式得以应用,从机器人和自动系统到农场的自动化。在新西兰,这样的的例子比比皆是,例如利用机器人挤奶以及水果采摘等。Halter是新西兰的一种人工智能技术,可以进行“无围栏农业”操作,使农民能够自动将牛群从围场转移到棚子,还能牵拉跛脚的奶牛,甚至足不出户就能竖起一道篱墙。

 

改善环境足迹

通过优化化肥、喷雾剂、杀虫剂和水的利用,人工智能也能改善环境足迹。有观点认为,为了获得实现这些环境目标所需的数据和投资,可能需要采取流域思想。而这也将投资从农业层面提升到更广泛的总体经济层面。

 

提高生物安全

人工智能可以在动物或植物中发现早期疾病,并为隔离提供预测模型,从而提高了粮食安全,减少经济损失。人工智能同样可以服务于边境生物安全检查,使人们能够关注高风险领域,而将低风险问题留给技术解决。

 

减少产出差距

粮食产量的差距问题,以及如何在2050年以可持续的方式养活100亿人口,是全球范围内广泛关注的问题。同样的,人们也关注机会收益优化和土地管理有效性的问题。在新西兰,通过DataCol,Precisionfarming,FarmIQ,GPSIt,Farmax以及绿色科技机器人等服务于农业,在灌溉、供水和污水管理方面,为农民们提供定制化地图,GIS和农场管理平台,也为蔬菜生产商们提供高效服务和收益优化。

 

优化供应链

新西兰在减少供应链内废弃物方面(或供应链优化)远超其他国家。其中,Map of Ag公司就是该领域的先驱者。

 

图:用人工智能分析快照高光谱成像技术进行肉品质量检测

人工智能高光谱.png 资料来源:新西兰农业AI报告

 

该公司致力于帮助农业、工业和食物链内的企业,最大限度地发挥其在规划和决策方面的作用,利用图像分析和计算机智能解决供应链上的农业问题。农业领域还可以通过应用人工智能提高效率受益。例如化肥运输,人工智能可以用来疏通道路上的交通负荷。当然,这也同样适用于为农村地区的交通运输问题。此外,第四方物流(4Pl)提供了点对点运输的机会,为减少道路上的货车空车量进行合理化调整,而跨部门的协作将成为实现集成效率的关键。

 

供应链风险管理

供应链风险管理(SCRM)包含多种策略,旨在识别、评估、缓解和监控可能对供应链任何环节产生不利影响的意外事件或因素。供应链拥有大量的数据源,而这些数据源有助于人工智能的应用,同时为企业识别风险提供了潜在的帮助。

 

可追溯性

消费者需要的往往不仅仅是一份关于产品纯正性以及是否来自新西兰的声明,他们还希望获得有关产品来源和可追溯性的保证。人工智能在整个供应链的应用,可以提高消费者对品牌和产品的信心,从而增加附加值。

 

肉类替代品

肉类替代品研究是未来农业领域的一个重要方面。Fonterra集团在2019年2月对生物技术初创公司Motif materials的投资,引发这一领域的持续升温。像NotCo这样的国际企业也正应用机器学习来识别动物产品的植物替代成分,包括肉类、牛奶和鸡蛋等。虽然新西兰在肉类替代品领域已有部分研究,但这些研究目前似乎还没有涉及人工智能技术。

 

对农业从业者的影响

如前所述,人工智能和机器人有望帮助解决新西兰农业部门的劳动力短缺问题,让工人们从“枯燥、肮脏和危险”的工作中得以解脱,使工作变得更有趣、更轻松,也更安全。而这些农业从业者将会是实施人工智能的关键。即关键在于他们是否能适应来自新技术的挑战,以及他们是否能够以增值或战略方式为该行业定位。

 

文章来源:https://aiforum.org.nz/wp-content/uploads/2019/10/Artifical-Intelligence-For-Agriculture-in-New-Zealand.pdf

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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