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Joseph Byrum 是先正达公司Syngenta在生命科学——全球产品开发、创新和交付部门的高级研究员、发展总监。

从现在开始的二十年,将食物呈放在你桌子上的最重要的工具,不再是收割机、联合收割机或犁。而会是一款软件。

农业正处在向完全的高科技企业的过渡过程中。这是几个世纪以来,拖了很久、早就该完成的一场革新。让我们设想一下,如果我们延续传统的耕作方式,到2050年时,将会有20亿人口没饭吃。

第 1 段(可获 1.26 积分)

世界人口增长驱动了在农业产出上迫切的要求。增量输出的进步是远远不够的。在2050年面临的挑战是空前的-等同于在生产足够的粮食喂养今天活着的每一个人加上1920年还在世的人数。简单地说,帮助我们度过20世纪的技术在21世纪将不会起很大作用。无论哪个我们提出的解决这个困境的方法都会重新考虑到土地、水源还是紧缺资源,环境的可持续性还是最重要的。

第 2 段(可获 1.41 积分)

幸运的是,高科技产品蔓延到全国各地的农场,推动了农作物生产力。 然而,实现无人驾驶汽车在美国的公路上行驶有一个艰难的过程, 无人驾驶联合收割机和拖拉机在美国的小麦和玉米地里是一个越来越普遍的景象。

无人机和卫星给农民提供了一个前所未有的关于他们的作物健康的综述,而阵列的地面水平传感器对土壤和气候提供实时数据。 这些系统提供了一个早期预警用以监测昆虫入侵和其它威胁农作物生存的问题。

第 3 段(可获 1.15 积分)

A soil map created using agricultural drones and PrecisionHawks' DataMapper.

一副使用农业无人机和PrecisionHawk公司出品的DataMapper软件创建的土壤地图。

一个消息灵通的农民能够在问题变得严重之前就迅速解决掉它。 例如,氮传感器可能会报告一块田地的一部分有些过量,但在另一小片可能存在短缺。这样农民就可以调整先进的肥料输送系统,以确保营养物质分配得精确——不会太多,也不会太少。 精确控制可以防止浪费,从而节省金钱,同时也有利于环境。

植物生长需要吸收氮,但没有最新设备的农民有时会为了”以防万一“想着庄稼可能需要更多肥料,从而会过度施肥。不幸的是,未被植物吸收的剩余氮料会有可能渗入地下水,会对鱼类产生危害。

第 4 段(可获 1.76 积分)

因此,从这些高科技装置中获取的效率和环境方面的潜在益处非常巨大,但它们代表着一个更复杂的难题。

这些小装置所做的事情就是解锁了一个前所未有水平的监控和数据采集功能。但是,21世纪农业的核心将会是处理该些数据。未来农业的杀手级应用是信息采集。

当谈到生长时,农民面对着一系列的问题。该种什么作物,什么时候种,在哪儿种?需要多少水?需要施多少肥?所需的水和肥料随田地不同而有所变化,甚至同一块地里也有区别。每日的数额也有所不同,有时候还需按时辰来计算。该过程中涉及到成千上万的、复杂的、相互关联的变量.。

第 5 段(可获 1.69 积分)

ISRAEL - OCTOBER 03: Drip irrigation rations out a precise sip of water to a flower. Netiv Ha Asara, Near Qiryat Gat, Israel. (Photo by James L. Stanfield/National Geographic/Getty Images)

以色列——10月03日:滴灌 (摄像人:James L. Stanfield /《美国国家地理》/Getty Images)

过去的时候,复杂的数学只能用计算尺和黑板进行, 我们确实没有所需的计算能力来回答复杂的成长问题,只能用有根据的猜测来确定最佳的行动方针。

现在计算能力很便宜,且可以模拟所有可能的选择及其潜在的结果。比如说,带有谷歌地图的智能手机可以基于当前的交通状况,评估每一条从A点到B点的路径来决定哪一条可能的最短或最快的路线。

 

第 6 段(可获 1.38 积分)

当谈到种植庄稼时,仿真和建模同样对不走岔路有所帮助。从最基本的层面上来讲,植物所需的阳光、水和营养会随不同生长阶段而有所变化。这听起来很简单,但按规模来说,优化每个因素有巨大回报。

在5000万英亩的农田里,美国每年能生产23亿蒲式耳小麦。生产力提高百分之一就足以每年多生产67.8万吨小麦面粉

充分利用数据分析的力量,我们能做的远比比增长百分之一好得多。

第 7 段(可获 1.3 积分)

甚至在农场的第一粒种子被播种在地面之前,数据分析就能用来优化植物品种的繁殖,以使全国和世界各地的种种生长条件的遗传潜力最大化。加利福尼亚的农民可能需要容忍干旱的种子,而中西部农民可能想要对特定植物病害具有额外抵抗力的种子。

Prospera's crop monitoring system uses computer vision and artificial intelligence to help farmers improve their yields.

Prospera的作物监测系统利用计算机视觉和人工智能来帮助农民提高产量。

数据分析还可以帮助客户端,将特定的农民与能于今年(而非去年)的预期收获条件下,在该农民地里有最好表现的种子互相匹配。

第 8 段(可获 1.54 积分)

当到了播种子的时候,数据分析可以处理大量的作物生长、土壤状况、天气等关键因素的历史数据,以保证个别植物的条件已优化到最大限度的生长。收获后,数据分析会协助物流配送和作物销售。

信息收获必须视作一个完整的系统,该系统优化了从种子品种的育种到食品摆放至商店货架这个过程的每一步。该想法的目的是改善从农民及其供应商,到设备制造商,最终乃至消费者的农业决策。

第 9 段(可获 1.39 积分)

在食品生产过程的各个阶段做出最佳选择将有助于最大限度地提高生产力,并使我们更容易达到用更少的资源种植更多食物的目标。需要这个程度的努力,才能实现在2050年供养整个世界所需作物增长量。

这是一个比任何一个公司或个人都要大的任务。这是一个甚至超越了传统农村公社的挑战。食品安全影响着每个人,解决这个问题需要从数学界和软件工程界注入人才来构建农业所需创新系统,以达到下一个生产力水平。

这一切意味着未来许多最大的技术机将不会发现于硅谷,而是发现于中西部。

第 10 段(可获 1.73 积分)

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