種地也要輸給人工智能了 阿里云聯(lián)手隆平高科訓(xùn)練ET

作者：佚名 2017-12-21 12:06:15

云計(jì)算

新聞 12月20日，在云棲大會(huì)北京峰會(huì)上，阿里云同隆平高科、中信云宣布達(dá)成戰(zhàn)略合作，計(jì)劃將ET推進(jìn)到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，主要用于篩選育種、基建數(shù)據(jù)化、農(nóng)事管理、基地選址及農(nóng)作物生產(chǎn)預(yù)測。

人類最古老的領(lǐng)域農(nóng)業(yè)與AI結(jié)合，將會(huì)擦出怎樣的火花?

12月20日，在云棲大會(huì)北京峰會(huì)上，阿里云同隆平高科、中信云宣布達(dá)成戰(zhàn)略合作，計(jì)劃將ET推進(jìn)到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，主要用于篩選育種、基建數(shù)據(jù)化、農(nóng)事管理、基地選址及農(nóng)作物生產(chǎn)預(yù)測。

隆平高科作為中國種業(yè)龍頭企業(yè)，主營業(yè)務(wù)以雜交水稻、玉米、蔬菜、小麥等種子為核心，主要農(nóng)作物研發(fā)創(chuàng)新能力居國內(nèi)領(lǐng)先水平。

ET將會(huì)被賦予強(qiáng)大的基因大數(shù)據(jù)分析能力，可對海量基因數(shù)據(jù)特征維度和離散值建模，同時(shí)能深度挖掘作物基因組-土壤-環(huán)境-表型的關(guān)系，選擇理想表型對應(yīng)的模擬基因組，大幅提升育種效率。

受限于基地規(guī)模和管理成本等，一個(gè)育種項(xiàng)目每年只能從成千上萬可用選項(xiàng)中選出大約有限的組合數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)，效率很低。ET則能夠幫助研究人員評估育種決策，并預(yù)測哪一個(gè)雜交品種將在試驗(yàn)的***年表現(xiàn)出***的性能。

除了育種之外，ET還計(jì)劃對種植基地進(jìn)行數(shù)據(jù)化改造。這包括收集農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的各種結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并將其系統(tǒng)化上云。農(nóng)業(yè)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括地塊面積、種植品種、種植時(shí)間、土壤傳感器數(shù)據(jù)、水肥藥數(shù)據(jù)記錄、自動(dòng)氣象站數(shù)據(jù)記錄、農(nóng)事信息等;非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括無人機(jī)照片、攝像頭照片等。

基于這些數(shù)據(jù)，ET將可以進(jìn)行聰明的農(nóng)事管理。田間工程師將可以隨時(shí)隨地查看基地的土壤數(shù)據(jù)、氣象實(shí)況數(shù)據(jù)和預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)、攝像頭、無人機(jī)照片等信息源，以直觀和全面的數(shù)據(jù)輔助決策。在收獲前1-2個(gè)月，ET可基于跨農(nóng)作物生產(chǎn)基地跨生長季的多維度數(shù)據(jù)，對任意新品種農(nóng)作物的生長態(tài)勢進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，預(yù)測產(chǎn)量和品質(zhì)。

ET還將參與到前期的基地選擇和種植品種選擇上。比如，ET可以結(jié)合物候、氣象、海拔數(shù)據(jù)以及各種農(nóng)作物的已知產(chǎn)地，預(yù)測某種作物最適合在哪里種植，以此輔助隆平高科進(jìn)行基地選址。于此同時(shí)，ET還可以對現(xiàn)有基地適合種哪一種作物做出判斷。

阿里云在全球一直是將AI推進(jìn)到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的先鋒隊(duì)。除了農(nóng)業(yè)之外，他們已經(jīng)將AI技術(shù)成功應(yīng)用在環(huán)境保護(hù)、工業(yè)、醫(yī)療、城市管理等多個(gè)領(lǐng)域，并且?guī)椭袠I(yè)取得了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。以ET工業(yè)大腦為例，目前已幫助協(xié)鑫光伏、天合光能等全球龍頭企業(yè)增加了數(shù)億元的利潤。

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