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【乐鱼体育】广袤的农村市场,是未来AI发展新空间

发布时间:2024-09-28 22:06人气:
本文摘要:去年年底,“一块改变命运的屏幕”出了刷屏话题。

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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