在嫦娥五號登月的過程中，登月地點是由人工智慧自主決策的，AI 就像一個經驗豐富的「太空人」，邊走邊找，最終找到合適的著陸地點。如今，草莓種植也引入了人工智慧技術。在雲南昆明的玻璃溫室內，AI 就像一位「老師傅」，能夠精準控制水肥灌溉系統，照顧一排排的草莓苗。
AI 種草莓背後，中國優秀的 AI 科學家正在將科幻小說中的「無人農場」搬到現實。
林森是國家農業智能裝備工作技術研究中心的博士生，鄭建峰是農業農村部設施農業工程重點實驗室的博士生。他們共同參與了聯合國糧農組織指導，中國農業大學和拼多多舉辦的首屆「多多農研科技大賽」。
12 月 16 日，他們組建的 CyberFarmer·HortiGraph 聯隊，經過多輪激烈角逐之後，最終獲得多多農研科技大賽的 AI 組冠軍，成為數字農業領域的新星。
▲CyberFarmer·HortiGraph聯隊獲得多多農研科技大賽的冠軍，右二為林森、右三為鄭建峰。（攝影：龍遇春）
在初賽階段，鄭建峰和林森各自率領的隊伍本來是對手，因為成績並列第四名，兩隊合併混組。兩隊風格相近，都屬於「學院派」，隊內成員分別來自中國農業大學、比利時根特大學、中國農業科學院、國家農業智能裝備工程研究中心。
他們之前的隊名分別為「CyberFarmer」和「HortiGraph」。前者意為「網絡農民」，後者意為「園藝圖譜」。這批青年學者都想用科技做一些更酷的事情，極客、理性是這兩支團隊的特點。落腳到比賽上，HortiGraph 的技術優勢是人工智慧，CyberFarmer 隊的技術優勢是草莓管理和草莓模型。
決賽階段，「CyberFarmer． HortiGraph 聯隊」是合併後的隊名，他們的對手除了 3 支 AI 隊，還引入了來自遼寧丹東、江蘇鎮江、安徽長豐的草莓種植高手。在這場人工智慧和傳統農人的較量中，他們使用 9 種算法，把人工智慧技術、專家經驗、模型系統進行融合，讓種草莓也變成了一樁年輕人眼中性感的工作。
「板凳要坐十年冷，文章不寫半句空」，林森在求學階段，把這句話寫在了他的筆記本扉頁上。
在求學生涯中，林森認為自己並不是一個出色拔尖的優等生，只是一個在學術道路上不斷堅持的人。本科畢業後，林森跟大多數同學一樣，進入一家電子企業，成為一名工程師。宿舍、工區，2300 米的距離，兩點一線的生活，伴隨檢測、調試相關的單調工作，很快消磨了林森的激情。
「雖然當時的收入已經很不錯了，但企業裡的隱性壁壘很多，而且因為是外資企業，本土的工程師會被排斥。」林森說。
重拾學術夢，辭職考研成為他的選擇。2009 年林森成功考入重慶大學攻讀碩士，3 年後，他進入中國科學院高能物理研究所，2016 年林森通過人才引進，來到北京市農林科學院專攻農業智能裝備研究，2019 年，林森攻讀瀋陽農業大學農業信息化技術專業博士。
▲CyberFarmer·HortiGraph的隊員林森（左一）、楊浩（左二）、王英利（左三），正在與大賽技術專家溝通調試環境控制設施。（攝影：穆功）
一晃 11 年的時間，林森依然保留著當年考研期間的筆記。
企業的經歷並非一無是處。在林森看來，科研一定要隨時做好走出實驗室的準備。特別是農業科研，價值成就於廣袤的田間地頭。
在近幾年的科研生涯中，林森和他的科研同伴們，構建了一個農業機器人作業系統，包括農業園區巡檢機器人、採摘機器人、路軌兩用自主導航運輸機器人、無人噴藥機器人、智慧管控語音服務機器人、授粉機器人和機器人調度系統。負責運輸、打藥、授粉、巡檢等工作。
鄭建峰的團隊主要來自中國農業大學，在科研道路上，鄭建峰和林森的感受一樣，「科研成果要經得起推敲和實踐。」
▲CyberFarmer·HortiGraph的隊員鄭建峰（右一）正在進行實驗。（攝影：穆功）
在工業實踐中做持續奔跑的科研人，是他們兩個科研團隊的共同想法。此次比賽，林森和鄭建峰的團隊希望在和其他隊伍的切磋中，探索一套能夠提高生產效益的數位化草莓種植方案，並且形成可複製、可推廣的模式。
鄭建峰說：「我希望我們在比賽中實踐的技術能夠形成產品，這樣的技術產品能幫小農戶提高生產效率，能給小農戶帶來真金白銀，讓他們從中受益。」
《機器管家》是美國導演克裡斯·哥倫布執導的科幻片，片中的機器人管家誕生了好奇心，在藝術創作上顯示了非凡的創造力，並且具有了「人性」。這種機器演化為人的故事，其實並不是真實的人工智慧。
林森認為，「當前的人工智慧是以知識、算法和算力為代表的弱人工智慧，人工智慧的更高形式應該是知識、數據、算法和算力等要素構建的更強大的人工智慧。當下農業發展情況應該是人機協同作業的局面，決策系統由專家經驗與人工智慧結合，通過託管式的管控方式，最終形成『人機共舞』的新模式。」
林森和他的團隊構建了一套專家經驗與人工智慧結合的智慧決策系統。
▲7月22日，在多多農研科技大賽的媒體開放日上，林森介紹團隊研發的智慧決策系統（攝影：穆功）
在這套系統中，他們團隊首先將種植者經驗、環境數據和草莓圖像數據標準化，建立標準化的作物種植知識結構，構建智慧決策知識圖譜。第二步，知識圖譜的決策結果會輸出到模型系統進行溫室的控制，第三步，溫室內的傳感器會反饋環境參數和作物生長情況，這些數據會反饋回知識圖譜，知識圖譜會決定是否修正。
簡言之，就是翻譯、學習，翻譯的過程就是數據結構化的過程，先把草莓種植的所有要素「翻譯」成計算機看得懂的數據，再把過往的人工種植經驗教給 AI，讓 AI 進行學習，最後由 AI 對生產進行決策。
在這個過程中，玻璃溫室裡的各項傳感器就像人工智慧的眼睛，通過它們，草莓的生長過程被完整記錄。溫度、土壤、水、養分成為了可以看得見的數據，有了數據，人工智慧就把草莓種植轉化為一場關於選擇和決策的數學遊戲。
▲CyberFarmer·HortiGraph在AI溫室內加裝的攝像頭，通過圖像識別算法來智能偵測草莓的生長狀態。（攝影：穆功）
團隊成員龍潔花說：「我們主要是採用機器視覺、知識圖譜以及模型相結合的方法構建一個標準化的草莓種植知識結構。」
團隊成員張宇介紹，決策當中數據和專家的標準化、知識化是最重要的，可解釋的知識越多，這套方法和決策越精準。「比如說阿爾法狗，這是機器和人結合的決策，我們也是一樣的道理，我們首先把種植方法標準化，在這個框架下將經驗填進來，相當於填了圖譜，填的越多越精準，這是我們總體思路。」
在草莓模型的搭建方面，鄭建峰介紹，種植戰略採用與植物對話的智能環控技術（SPA 技術），以小時為單位計算參考作物的能耗，然後調整水肥灌溉量。「就好像請了一位草莓種植的老師傅」。
這一系統的缺點是，一旦傳感器出現問題，那麼人工智慧的所有幹預就會失效，甚至會出現燒苗、死苗的情況。「CyberFarmer· HortiGraph 聯隊」就遇到了這個情況。
在比賽過程中，水質檢測和處理水的裝置出現偏差，導致水質的 pH 值出現波動，這直接導致草莓的生長不及預期。「當時我們打了一天的電話會，因為不在現場的話，是沒辦法知道哪個裝置出現問題，所以我們當時一方面聯繫溫室進行檢查，另一方面挨個調試我們的裝置。」林森說。
文朝武說：「這件事情發生後，我們會定期對傳感器進行調試檢查，同時和在昆明當地的專家加強聯繫，不再僅僅依靠 AI。」
林森認為，長遠來看，未來人工智慧技術會逐漸在生產各環節替代人的工作，這需要一個過程，短時間內農業種植過程仍然需要人的大量參與，呈現人機協調作業的局面。
錢學森曾對農業發展提出建議，他認為：「在中國小農經濟基礎之上，不可能自發地走向農業產業化；中國農業現代化的根本動力在於科技創新、產業化進程和整個中國的現代化進程。」
林森最喜歡的運動是爬山，在他看來，科研就是爬山，突破技術阻礙是到達山頂，看到新的山峰，要想登上新的山峰，需要先下山。這個下山就是技術商業化。
好的 AI 一定可以在田間地頭幫到農民。前端技術進步的一小步，有可能會重塑從生產到流通的全產業鏈條，從而為農產品帶來更多的附加值，為規模龐大的農業種植者們帶來更多收入。
為了實現技術商用，林森團隊正在開發的託管式可視化溫室智慧管控雲服務系統，這個系統可以實現種植過程中水肥託管、環境管控託管、機器人託管、設備託管等。
▲在各類算法的支持下，比賽基地內的草莓實現了無人化種植。（攝影：穆功）
在此次比賽後，他們希望建立一套可推廣、可複製的草莓自動化生產方式，進一步構建人工智慧的作物生產模式，在若干年內，「少人化」、「無人化」溫室能夠逐步推廣。
在他們的構想中，「無人化」溫室並不是完全沒有人幹預，它依然依賴人工智慧和人工經驗相結合的決策。林森說：「因為人工智慧還不能解決溫室管理過程中的全部問題，將人工和人工智慧相結合以後，作用會強大很多。像阿爾法狗，它之所以能打敗人類就是棋譜和算法的結合，這裡我們每個專家的經驗就相當於一個棋譜，農業人工智慧也需要和種植專家經驗進行結合。」
在採摘和託管環節，視頻監控、採摘機器人、巡檢機器人、自動化水肥設備、智能溫室設備等等將發揮更大作用，節約大量人力。
此次比賽的成果已經在著手進行商業轉化，也吸引著更多年輕科研學者入場。
林森表示：「我們會建立一個標準草莓知識庫，將種植草莓的過程中標準化、草莓方式標準化，包括草莓因素之間關係數據標準化，我們將數據標準化成知識，讓計算機讀懂知識，這是最重要的，已經做了。」
王少磊負責本次比賽雲端管控系統的運行，王少磊說：「只需要給草莓種植戶一個接口，就可以把草莓相關種植的方法調出來之後，哪怕農戶完全不懂種植，也可以按照流程做，按照專家的經驗做，這對於普通農戶來說，會有很大幫助。」
鄭建峰說：我們技術開發的初衷是要低成本，讓農戶容易接受，真正能夠應用到實際生產中去，讓知識不那麼豐富的農民，也能很快地使用這個技術，這是我們的最終目標。