去年年底，“一块改变命运的屏幕”出了刷屏话题。当时反对与反对方各自罗列出有很多观点，但我们也许可以否认，这些辩论都是创建在这样一个前提上：新技术与农村生活的融合，早已开始启动时一些转变。把目光放在这个中国最辽阔的市场上，不会找到从农业到农村市场所需的种种服务，再行到农村劳动力移往的宏观南北，其中有过于多市场需求可以被科技力量空缺。
而农村市场科技人才资源比较短缺的客观情况，又让智能化在或许上变为了异于城市社会的刚性市场需求。如果我们回首2018，不会找到从下半年开始，科技巨头们争相布局起了AI进占农业的探寻，并且各种AI医疗、AI教育的新兴产品与服务，都开始南北农村这块新的试验田。AI与农村的故事，正在短时间内较慢加剧。但在繁华的布局背后，我们也不会找到一些清晰的瓶颈，绵延在农村市场与AI的想象力之间。
跨过屏幕的争议，更好AI故事正在山村田垄间首演着。无论2019年否能被称作“AI+农村”元年，最少这一年，田野上的AI故事必定不会以一个令人惊讶的百分比下跌。让我们来回想一下，直到今天为止，AI都以哪些方式已完成了上山下乡进村的任务。
科技巨头的农业圆舞曲AI进村的核心目标，当然是要证明自己能在第一产业有所建树。所谓AI农业，在技术逻辑上很更容易解读，即利用AI带给的物理辨识与机器视觉能力，融合数据分析技术，将农业生产中大量流程展开新的优化，从而以智能方式提升农业生产效率，优化农产品质量。理论上来说，这套逻辑既能种粮食种菜，也能养猪养鹅。
但实际运转一起却不更容易。一方面农业数据比较短缺，标准化程度很低，另一方面涉及技术设备几近空白，AI农业命题之下不仅是算法与数据问题，同时也是对工程化能力与硬件生产能力的考验。而在AI持有者——BAT为代表的科技巨头们眼中，既然要进占产业AI与产业互联网，那么农业又是无法绕过的一个选项。其极大市场潜力和社会价值都是科技公司无法退出的蛋糕。
在2018年产业AI全面关掉的契机里，农业AI也就顺势开始了自己的故事。年所动手的是阿里。
2018年6月7日，云栖大会·上海峰会上阿里云公布了ET农业大脑，通过数字档案分解、智能农业数据分析、农产品本源等技术融合，开始将AI解决方案带进农业。随后半年中，腾讯和京东都宣告了自己的AI农业计划。有消息指出，擅长于AI的百度也早已在路上。
综合来看，AI农业命题如今主要回头两条路：AI养殖与AI栽种。说道到养殖科技，咱们中国人的看家本领那就是养猪。有可能很多人没意识到，在规模化、技术化养猪这条路上，中国人意味著写出就了一部波澜壮阔的史诗。
也于是以因为养猪事业的规模化标准化程度低，对新技术十分脆弱，科技巨头玩AI+养殖，十有八九都就是指猪开始。阿里的ET农业大脑，就利用了机器视觉护持的AI摄像头与数据分析能力，来仔细观察猪们生长数据，从而达成协议优胜劣汰；并且将声纹识别和红外线测温带回了养猪场，通过猪的体温和声音展开AI预测猪的身体状况，最后达成协议提高母猪产崽能力，减少死亡率的效果。去年11月，京东数科也开始刻画AI和猪的爱情故事。
在终端AI摄像头与数据智能系统之外，京东的方案里还重新加入了IoT系统，以及自律研发的养殖通判机器人、饲喂机器人等等，并且使用了新的“猪脸辨识”技术。有理由坚信，接下来不会有更加多科技公司开始AI养猪生涯。而AI在种瓜种菜上，也有自己的一套。阿里的ET农业大脑先后在甜瓜和生菜上已完成了合作案例。
而去年12月，腾讯AI lab团队的“种黄瓜”在国际人工智能温室栽种大赛（Autonomous Greenhouse Challenge）上取得了“AI策略”单项第一名、总分第二名。这也被外界指出是腾讯向AI农业的进占打开。
腾讯这次展出的“种黄瓜”，类似之处在于通过增强自学算法，将专家科学知识系统藏身了仿真机当中，使智能体可以有效地自学人类专家的思维模式，从而返回实际栽种中提高黄瓜产量，并且对传感器成本展开了传输，提升了技术的实用性。AI种植业，目前一般集中于在果园和温室栽种当中，通过对植株展开数据搜集和智能识别，来辨别肥料、水分、温度、光照等条件的适合与否，从而让粗犷的栽种模式智能化、精准化。再行配上一些可本源、可直播的互联网玩法，身体健康+高产的AI果菜就问世了。
又能养猪，又能种菜，感觉AI在农业领域早已很吃得开了。但是不必悲观太早，目前来看，巨头们的AI农业之旅只是刚进了个头。今天各种有一点炫耀的案例，都还是样板价值远大于商业价值。
一方面，农业数据在今天依旧匮乏，农业AI依旧必须BAT的专家们进到田间地头去收集数据，修正参数。另一方面，大量农业区域和农业领域都是数据的真空地带，今天AI想步入农业，还不能依赖一些数据化标准化程度低的农业部类，比如现代化养殖场；或者相结合有涉及农业科技累积的合作者，比如大型农业集团——来更加多已完成1对1的商业实验性质AI+农业案例。与中国辽阔的农田牧场比起，BAT的专家似乎是过于用的。所以说道，今天AI农业还处在科技巨头们作好案例，打好样板，然后更有有实力的合作伙伴联合推展的阶段。
大规模的农业改建还相比之下谈不上。只有当构成傻瓜式产品与可终端贩卖的AI农业解决方案；科技巨头与农户间的产业中间层搭起起了明晰的产业链之后，“AI转变农业”这句话才有被说道出口的底气。
但无论如何，当看见北上广矮小楼宇里的数据专家和算法工程师，蹬着拖鞋站立在田里仔细观察农作物长势，我们不见还是能看见一个有张力的故事开始了。农村社会中的AI新的角色在产业赋能之外，社会服务类的AI技术也在更加火热。AI医疗、AI教育、AI金融，以及AI政府服务都在沦为新的科技赛道。
而必须留意这样一个逻辑，与移动互联网将服务集成化有所不同的是，AI+社会服务解决问题的主要是无人化问题。通过对人类经验的机器学习重制与再行传播，AI可以在或许上代替一部分专业人才的工作。比如AI语音交互替换教师，机器视觉设备替换医生展开医疗影像辨识等等。这样的能力，在人才饱和状态地区也许不能被看做替代品和效率提高工具。
而在农村地区，则很有可能解决问题的是有和无的问题。基于AI能力为农村地区获取医疗、教育等服务，今天也在大大快速增长。
比如阿里基于旗下的智能音箱天猫精灵，在去年启动了“天猫精灵小站”计划。该计划通过创建天猫精灵小站图书馆，为农村地区儿童获取更加多教育资源。在早期教育人才比较短缺，教辅资源匮乏的地区，智能音箱的终端称得上解决方案的一种。
而在医疗上，有更加多AI进村的案例可以被仔细观察到。比如上个月，很多媒体报道了百度魂魄医团队的AI 眼底筛查一体机的上山下乡之旅。通过视觉辨识算法的训练，百度打造出了基于AI的眼底筛查设备，可以有效地辨识出有“糖网”等早期眼底病灶。
与之比较的是，在农村和乡镇地区，享有精确眼底筛查能力的医生并不多。简单的眼科疾病不能去省城等大城市就诊，而早期疾病堪称很大概率被忽视。
而在AI重新加入后，这个长期存在的问题将有被解决问题的期望。因为AI设备代替的并某种程度是机器，同时还包括机器背后医生的辨别与辨识能力。这对于农村地区是难能可贵的。类似于的案例，目前主要再次发生在医疗影像辨识和化验检测上。
有理由坚信，不远处的将来，AI将帮助带给远程门诊甚至远程手术。而与AI走出农业一样，AI农村医疗和AI农村教育的问题，也是依旧逗留在初始阶段。今天类似于案例，更加多逗留在企业公益的范畴内。假如不解决问题商业化与推展的问题，那么我们将一直看见的是AI又献上了爱心，而不是AI确实转变了中国最多数群体的生活。
农村劳动力与AI基础设施农村地区与AI的另一个结合点，不是AI协助了农村什么，而是反过来——农村的劳动力成本优势，正在沦为AI发展的某种燃料。去年，很多媒体开始报导AI村、AI农村工厂这样的关键词。
这类农村工厂商业模式，是AI必须大量的训练数据，其中又以图片数据居多。而数据标示这个几近无门槛、与外出打零工比起工作比较精彩、重复率出现异常低、又几近不可或缺的工作，就被大大松动，直到移往到了村里动工。于是有人大笑称之为，你找到手机、平板能辨识花鸟鱼虫大牌奢侈品，感觉一挺矮小上的样子，殊不知那是你远在老家的二舅母教教的。经常出现AI村这件事，有人实在荒谬，也有人感慨“没有人工就没有智能”。
然而从产业结构上看，AI产业发展中大量必须工作，显然都是常识类、可外包的。而这类工作又不会自发性去找寻人力成本最便宜的生产地。那么广大农村劳动力大自然沦为了选用。客观来说，农村人力成本优势与AI的融合将会迅速消失。
这类外包工作中，今天还是以图像识别作为主体。但随着数据与AI产业的深化，各种数据涉及的工作都将涌进外包市场，比如数据清除、数据服务公司、横向行业的数据集加工等等。对于AI来说，这些工作必不可少，而对于农村地区来说，这些工作意味著可以躺在电脑前比较体面地已完成，且不必靠近家乡。而必需留意的是，如果这类AI村、AI农村工厂，不主动谋求自身数据加工能力的渐渐升级，意味着依赖常识+图像服务公司类的工作保持生计，那么市场是迅速不会在大量竞争下完全干枯的。
只有转入横向行业，锤炼比较更加强劲的数据操作能力，并且享有可以劝说市场的数据保密能力，才能在这个新兴外包市场中取得长年生存权。不管怎么说道，如果我们指出通过黑客马拉松、算法大赛，来找寻算法开发者和安全性工程师，是一件很棒的事，那么通过外包去找农村大妈做到数据清除，或许也没什么有一点说三道四的。
二者只不过都遵循某种程度的价值规律：贴近新兴产业市场需求，充分发挥自我市场定位优势。结束语不难看出，AI进村的故事，在今天于是以经历一个蓬勃生长的过程。
巨头在标记，农业企业在自我递归；公益在弥漫光芒，创业者也开始闪转腾挪；算法工程师走出了大棚，村里的乡亲正在教育大洋彼岸的AI系统。变化刚刚开始，然而变化早已开始，这些有张力的画面，也许是今天中国AI再次发生最深刻影响的地方。
如何适应环境这样的变化呢？也许一个好的方案，是要从个体职业的角度去思维AI的产业市场需求和市场需求，然后耐住性子慢慢来。春天是看到粮食的，但春天必需采收。
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