解码植物数字生命

《法人》特约撰稿 陈思进

大数据时代下，数字经济、数字消费、数字教育等概念蓬勃发展，当然还有数字植物。什么是数字植物？植物如何实现数字化和可视化？数字植物技术成果如何助力智慧农业和数字乡村高质量发展？

人类社会几千年发展历程中，农业一直处于核心地位，是一切生产发展要素的源泉。每一次工业革命的成果，农业领域都是非常重要的应用场景，并伴随着先进科学技术的出现和应用不断实现迭代和技术革命。当前工业4.0 大背景下，应如何理解和做好农业数字化升级，迎接农业4.0 时代的到来？

智慧农业赋予植物数字生命

农业是经济的重要组成部分，而数字化技术则在当今社会得到广泛应用。农业数字化指应用数字技术、通过信息化手段提高农业生产效率，优化资源配置，实现农业现代化。在数字化时代，其极大改变了农业的生产模式及经营方式，并具有广阔发展前景。数字化技术在农业领域的应用包括：远程遥感技术、精准农业技术、农业物联网技术、智能农业机器人技术、数字农业信息服务等。这些数字化技术不仅可以降低农民的劳动强度，同时提高了农业生产效率，增加了产量。

从100年前的美洲、欧洲“机械化革命”到20世纪中叶的“农业自动化革命”，再到“化学生物科学化革命”，三次全球农业技术革命都标志着现代农业朝着农业数字化方向革新。由于历史原因，中国在农业机械化、智能化领域相对滞后，因此中国需要积极面对新型技术，改变传统固化思维，实现农业数字化革命。

当前，中国数字农业市场分为以下三个层面：

第一是市场生态端数字化。主要包括电商、溯源系统、冷链运输、植物二维码知识库、农产品规格标号尺寸数字化以及将农产品送到消费者手中的平台和农产品消费者市场偏好调查等。相当于帮助农户将产品与消费者通过数字化平台连接起来，将新鲜产品送到消费者手中。

第二是平台端数字化。主要针对县域或设定区域的基本农田管理统计以及水果蔬菜粮食种植的数据管理，农资、保险、贷款、自然灾害病虫害等数字化管理平台，数据展示显示、领导驾驶舱操作、遥感数据等。在政府层面可以链接“一网统管”之类的政府管理平台。

第三是生产端数字化。主要涵盖土壤温度湿度PH 值、EC 值、各种磷钾氮肥力，空气大气压、温度湿度、PM2.5，种植地域气象等数据。尤其是未来晴雨温度，以及植物本身的病虫害、长势、通过叶面反应的水分饱和度，肥力缺失度等数据，将所有数据进行采集后传输至云端综合植物AI 模型进行实时云计算，然后得出精准的种植决策，并让相应电控设备进行智能化精准作业。上述流程主要以达到生产环节中的降本增效、降低能耗为目的。

海量数据“喂养”数字农业系统

AI 算法落地需要具备生产价值和强大算力支撑，以及海量数据“喂养”，而海量数据需要硬件或者实物进行数据采集，才能形成一套农业生产的数字化闭环链路系统。因此，以下因素缺一不可，如缺失部分会导致整体功能大打折扣。

首先，要建立植物的基础生长模型。根据各种传感器采集的植物数据计算出作物在发芽期、成长期、打浆期、挂果期的供水量、施肥量等。

其次，要了解植物。通过各种传感器，识别作物的磷钾氮肥力以及叶绿素等。

再次，要解决通信问题。动态系统中的各种阀门、水泵、土壤、空气以及种植的植物都应实现数据互联互通，这是全链路组网的基本要素之一，不具备全链路通信，智慧农业将无从谈起。

此外，完整的农业生产数字化闭环链路系统对整个数据模型进行动态规划。例如，在浇水时考虑作物里面磷钾氮稀释情况；在施磷钾氮等肥料时考虑浇水情况；打农药时考虑环境及天气数据等。总而言之，通过模型中的欧几里得AI 算法系统的平衡，实现对农作物的智能控制。

综上所述，农业生产数字化闭环链路系统是AI 综合计算后得到的种植决策及执行过程。其核心问题之一，在于种植决策必须要有IoT 设备进行执行，传统设备或人力无法达到AI 决策精准执行的要求。其中，电控设备本身的IoT 化以及决策下达到应用场景的通信系统都是至关重要的环节。

科技5G 智慧植物方舱资料图片

以滴翠智能科技的AI 系统为例，其将农业传感器与智能控制结合起来，在智慧农业领域形成了独特的AI 智能动态规划系统解决方案。对于AI 智能动态规划系统的工作机理，滴翠智能创始人兼CEO 安浚表示，最重要的在于传感器，没有传感器的底层数据，AI 计算无从谈起。

众所周知，第一代传感器以弹簧变形、热胀冷缩等基础物理变化获取传感器标的数据；第二代传感器以电化学法、电解法电离法、霍尔效应等物理化学基础原理感知标的数据；第三代传感器则是在前两代传感器的基础上增加AI 芯片，将基础数据进行综合计算，得到更加准确的传感器数值。

由于在农业应用场景中，大量基础数据和传感器标的数据相互影响、相互关联，导致算法模型的复杂性呈指数型增长。而滴翠智能基于电化学法、电解法电离法、霍尔效应、光学等基础数据进行全方位、多维度采集，将所有数据在滴翠云端进行多重维度数学计算，通过AI 分析后得到一个非常精准的传感器模型。这是在传感器领域的一个革命性创新，将彻底改变传感器领域的产业布局及实现应用场景使用价值质的飞跃。

每棵植物被精准数字化“勾勒”

实现闭环农业数字化系统，了解植物本身的状态属性是第一位的。其中，针对植物病虫害、叶绿素、氮素、水分、糖分等要素的传感器检测，是数字化链路的首要步骤。

目前，国内外针对植物本身进行检测的传感器几乎空白，小部分叶面检测的传感器无法大面积商用。采取不同分子状态，针对光波反射不同原理（这完全不同于传统的RGB 识别方式）升级的第四代非接触式光学AI 传感器研发，属于该领域开创性突破，该产品的落地使用不仅解决了“了解”植物的数据获取，还完善了AI 模型算法的闭环数据链路，这是实现数字农业降本增效的关键能力。

赋予植物数字生命，需要构筑一个全面而完备的植物种植模型，将科技与自然相融合，为植物的生长与繁衍创造最理想的方案。通过深入研究植物的生理特征、生长规律以及对环境的响应，建立起一个详尽的数学模型，准确反映植物与环境的互动关系，引导农业生产，为农民提供精准的种植建议，优化生产过程，提升产量和质量，打造农业生产的新工具，为农业可持续发展注入了更为持久的活力。

赋予植物数字生命，需要基于海量数据搭建完善的农业知识大图谱数据库，并将其与人工智能融合，为农业从业者提供智力支持。通过汇聚来自各个领域的农业知识，从育种、种植、疾病防治到市场营销等，打造一个涵盖广泛内容的知识宝库。同时，以人工智能技术为驱动，将这一庞大的农业知识图谱转化为智能决策的利器。利用强大的数据分析和模式识别，系统能够自动从海量信息中提取关键知识，为农业从业者提供实时、准确的指导。这将极大地提升农业生产效率和质量，将农业智能化推向新的高度。

凭借先进的植物AI 种植模型，可以汇聚广域通信、局域自组网、边缘计算和集成电路控制系统等多种先进技术，打造更为卓越的感知控制能力，创造精密感知系统，使每一片土地、每一棵植物都能在数字世界中得到精准勾勒，从而将种植与养殖活动的准确性和效率提升。这不仅是科技的飞跃，更是农业领域的一次突破，以智能化的感知和控制，引领数字化农业的崭新时代，掀开农业生产新篇章。

农业数字化已成为未来农业发展的必然趋势，数字化技术应用将为农业生产带来无限想象空间。然而，数字化技术应用并不是一蹴而就，需要政府和企业的共同推进。只有明确了农业数字化的价值和意义，并积极推动数字化技术的应用，才能让农业数字化在现实生产中发挥最大效益。