京东方智慧植物工厂：当农业拥有了“大脑”盘(2)

　　支撑这些功能实现的，是百度大脑强大的深度学习、图像识别等技术。然而，把这些高精尖的 AI 技术用在农业领域，在初始阶段还是面临不小挑战。而让秦经理印象更为深刻的， 也恰恰是百度大脑与京东方植物工厂共同探索 AI 落地的这段经历。

　　“人工智能在农业领域的落地周期长、难度大，是一个‘吃力不讨好’的活儿。京东方植物工厂的农业专家虽然在农学上是一把好手，但对于人工智能技术摸索与理解还需要时间。”秦经理回忆道，“百度团队的专业性与敬业性大大提升了双方磨合的速度，减少了落地的困难。从最初的设备安装开始，百度团队就展示出了对项目的重视，经常工作到晚上 9 点之后；而到了项目深入阶段，双方经常会就项目交流到深夜，百度的工作人员还会不断地微信上询问细节等问题。”

　　（植物工厂的智能化脚步远未停止，京东方和百度大脑的合作仍在持续探索中，部分环节已经有了比较明确的发展方向）

　　“在没有这些 AI 解决方案的时候，重复性的巡厂工作占用我很多的工作时间，”李开说，“但是这些模型做好后，真的感觉自己可以管理更大面积的植物工厂了。”

　　像李开这样的农业专家的工作效率提升其实是整个植物工厂行业的一个缩影。从现代化到智能化，植物工厂的降本增效开始显现：

　　比起传统的土壤种植，植物工厂目前的培育速度明显要快很多，周期也更短，例如生菜在温室大棚里也要 70~80 天才可成菜，而在京东方的植物工厂里只需30~40 天，且不受季节的影响，全年都可以种植并采收到新鲜的蔬菜。相比传统大田种植，更能实现节水 90% 的效果，并且产出的蔬菜都无农药残留，保障了食品安全。

　　此外，由于机器自动识别的标准化与准确率优于人工，这也提升了蔬菜的品质和产量。据了解，植物工厂引入 AI 技术之后，初步估计产量提升了10%~15%；同时像种子、基质、营养液这类的生产资料的使用，也降低了 10%~15% 的用量。由于对专业人才依赖的降低也解放了农业专家，使其工作效率提高了 3 倍，预计一个专家从原来只能照看 20 亩地到目前能看 60 亩，甚至更多。

　　当然，植物工厂的智能化的脚步远未停止。谈到未来，秦经理表示京东方植物工厂和百度大脑的合作仍在持续探索中，部分环节已经有了比较明确的发展方向，比如将依靠深度学习和克重识别模式结合全面的生长因子数据，对蔬菜生长进行状态预测，以实现科学种植，提升品质。即便没有农业专家的指导，工作人员也能了解不同状况下应该如何去做。