編者按：本文來自微信公眾號「極客公園」（ID:geekpark），作者：維鵬，36氪經授權發布。
與網際網路相比，農業領域的數位化，如同一片荒原，艱難與空曠。但也給了人們另一個空間，在探索中重新審視與反思科技的真正要義。
「還是低估了。」
工程師出身的程飈在兩個多月前，參加了「多多農研科技大賽」——一個高原草莓種植的「人機對戰」比賽，要求在 120 天的時間內，用 AI 算法遠程控制草莓的生長，最終綜合比拼草莓的產量、口感、成本等等。同時，有來自國內草莓大縣的頂尖農人作為對照組。
過程是出人意料的。比賽進行到第六周時，他發現，AI 組的草莓長勢要整體優於傳統組，「大約要領先一周到 10 天」。
這意味著什麼？「打個比方，如果我的草莓比你的早上市一周的話，那麼這一周的市場定價權就是我的。」
AI 算法初步驗證了，它有著改變現有遊戲規則的潛力。
AI 算法控制下生長的草莓結出果實｜極客公園
如今比賽過半，根據大賽技術支持方，雲南省農業科學院的專家團隊測定數據顯示，在成熟周期內果實數量對比上，AI 組整體均值超過傳統組 175% 以上。
AI 組內，程飈所在的智多莓隊在部分指標上仍落後於 AiCU 隊。智多莓隊由 11 位來自中國科學院自動化研究所、昆明市農科院等專家組成；而 AiCU 隊的 7 個成員，主要是來自於荷蘭的瓦赫寧根大學、荷蘭阿姆斯特丹大學的博士、博士後，專業分別涉及溫室園藝模型、電子工程、機器學習、數學等不同學科。
由 7 位來自瓦格寧根大學、屯特大學、阿姆斯特丹大學的青年學者組成的 AiCU 隊。他們的目標是，用更簡單、更可持續的方法為每一個人穩定地提供優質、美味的蔬果｜AiCU
由於疫情影響，在整個參賽過程中，他們都位於荷蘭遠程參賽，真正地踐行了坐在電腦屏幕前把地種的未來場景。
AI 組的種植溫室裡，設備可實時讀取溫度、光照等環境參數，並實現溫室內的自動化控制。
大賽中 AI 組使用的智能化溫室｜多多農研科技大賽組委會
對於現階段的成績差異，程飈覺得，荷蘭的隊伍種植模型以及農業數據的採集能力更強，「不是 1、2 年就可以跨越的差距」。
不過，程飈看到了跨國遠程種植的可靠性。這是一個能夠從源頭改變農業生產方式的巨大機遇，一個可以串聯起小農戶，實現規模化、標準化生產的起點。他立即成立了一家商業化公司，將 AI 算法打包成解決方案，幫助農戶減少水資源和肥料的消耗並提高產量。
很快，他們已有 200 畝左右的服務面積。「其中一個合作，9 月 20 日上午談的，下午就開始定產地，現在已經在安裝設備了。」雲南的小農戶們對於種植數位化服務的渴求，讓程飈有了強烈的切身感受。
跟程飈一樣，參加此次「多多農研科技大賽」的隊伍，都對未來農業發展有了自己的思考。
「多多農研科技大賽」是在聯合國糧食及農業組織指導下，由中國農業大學和拼多多聯合舉辦，召集了全球的青年科學家和頂尖農人進行草莓種植的「人機對戰」，分成 4 支 AI 隊伍和 4 只頂尖農人隊伍。
比賽中的「意料之外」的不止以上那些。雲南省農業科學院研究員阮繼偉博士發現，通過溫室內的栽種，參賽隊伍成功將雲南草莓產季提前了 60 天以上。「長江中下遊草莓剛開始栽種時，大賽的第一季草莓已經豐收，僅此一項便能填補雲南夏秋鮮食草莓消費的空白。」
「一開始我們農人隊對于田間管理還是很有自信的，像人工對水肥、病蟲害管理會更加及時，有一株草莓出問題都能及時解決。」傳統農人組的隊員孫鬱晴說，這兩個月下來，她們深刻認識到了農業數據化的重要性——當頂尖農人隊在田間澆水、施肥時，旁邊的 AI 組只需要對模型和反饋參數進行調整，溫室的通風窗、施肥系統會進行自動響應，實現了「一身輕鬆搞農業」。
AI 農業的應用之一：卷積神經網絡算法識別草莓葉｜智多莓
實際上，這種情緒指向另一個問題。農業農村部農業物聯網重點實驗室主任、西北農林科技大學教授何東健認為，設施農業只是農業的一部分，糧食安全是潛在的更重大的問題——隨著城鎮化的進展，未來，誰來種地？
他觀察到，「現在種地的都是生於 50、60 年代的人，70 年代都是少數，更不要說 00 後」。
越來越少的人從事農業幾乎是一個不可逆的過程，何東健覺得智慧農業是解決這個問題的答案，「我曾經講過，再過 10 年，在某些領域一定會實現無人農場、無人牧場，以及高端的植物工廠。」
甚至，身處頂尖農人組、來自江蘇的全國勞動模範紀榮喜也和何東健持有相同的觀點。他在鎮江的實驗大棚裡，也加裝了補光、補溫、溫溼度傳感器，以及水肥一體化設備。「我 60 歲可能就不種草莓了，將來誰來種？怎麼種？這是個亟待解決的問題。」
以上代碼為大賽提供的降雨量、二氧化碳、光合有效輻射等傳感器 API 接口｜多多農研科技大賽組委會
比如，比賽中紀榮喜從家鄉背來了油渣「秘方」作為底肥；豔九天巾幗隊的孫鬱晴和王琪通過調節水質酸鹼度，促進草莓植株的鐵元素吸收。「如果 AI 能學習到這些積累幾十年的種植經驗，那是最好不過。」他說。對於對技術的推崇，更要反應在經濟性上。
目前，小農戶是我國農業經營主體的大多數。如何讓新型的設備和技術，變成好的投資回報率，讓小農生產主體接受，是所有從業者面臨的問題。
「如果沒有好的產品生產出來，所謂的高產高效、優質優價都是白搭。」中國農業大學水利與土木工程學院教授、博士生導師賀冬仙表示，一定要針對消費市場來做技術的升級，否則會本末倒置，「一項好的 AI 技術，一定是能夠在田間地頭幫助農戶做好產品。」
AI 組整體輸出的成果幾乎可以概括為：一鍵種植。
比如，CyberFarmer.HortiGraph 隊開發了一套可複製、推廣的雲端系統，他們將種植草莓的過程中標準化、數據化，隊長林森說，「只需要給農戶一個接口，就可以把草莓相關種植的方法調出來之後，哪怕不懂種植，只要按照流程做，按照我們提供的經驗值做即可。」
然而，實際應用中，農戶應用這個「接口」的過程並不會很容易。AiCU 隊的閔錢希曦舉了荷蘭的案例。
僅有兩個北京大、且陰雨天多的荷蘭，卻是繼美國之後世界第二大農產品出口國。這與荷蘭依託玻璃溫室技術，大力發展數字農業密不可分。
「在荷蘭，去溫室勞作的農民是具備專業資質的勞作工人。除了當地的職業學校會培養這樣的人才以外，其他的人力機構也會培養農業產業工人。他們可以根據季節服務於不同類型的溫室。而且，溫室內也建立了勞動力的獎勵機制，比如每個採收通道需要打卡操作，採收的效率就會實時記錄進系統。」這時，農民轉變為了產業工人。
對管理者來說，這樣既積累了管理數據，在工人之間也會形成實時的比評，跟績效掛鈎。對從事農業的人來說，這意味著更輕鬆、體面的勞動方式，與更優的收益。
在各類算法的支持下，比賽基地內的草莓將在 11 月份進入第二個豐產季，並為產區輸出數據經驗｜組委會
大賽評委、中國農業大學信息與電氣工程學院教授李道亮認為，新一代的農民，和上一代農民已有很大差別，新的生產方式必然要顛覆傳統作業模式，「像這次草莓挑戰賽中，就要通過智能系統把作物規律挖出來學習，探索實現智能識別、智能學習、智能決策、智能作業，這也是未來農業的核心。」
一位創業者坦言，農產品供需精準匹配的關鍵在於能否像工業品一樣生產。值得一提的是，目前比賽中的階段性成果——聚類算法、圖像識別算法、碰撞算法、多層神經網絡等，已有近 20 種。
多多農研科技大賽組委會負責人蘭克認為，這有望為國內草莓種植探索出「智慧插件」，輸出到更多產區，實現一鍵式最優種植。幫助新農民從「賣得好」到「種得好」。
當從事農業的人越來越少、「誰來種地」成為焦慮時，當下的青年科學家們也正在用年輕人的方式，讓年輕人回歸更酷的「田野」。
多多農研科技大賽的賽程還剩一半，參考前半段的進展，後兩個月的時間裡，相信仍會有足夠的「意料之外」。