专访麦飞科技宫华泽:如何用科技让14亿人吃得更好?

摘要:北京时间20200114关于【专访麦飞科技宫华泽:如何用科技让14亿人吃得更好?】的具体情况和说明,让www.bwh9wb3.net.cn新闻频道以图文形式为您慢慢道来。

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文/杨健楷

人工智能在乡村里的应用,是大多数“城市人”难以想象的场景。

对于每一个生长在农村的孩子来说,下地打药、拔草都是难忘的记忆。

夏天日头很高,农家要么早起、要么在下午三四点,背着药桶去地里面打药。在田里寻找杂草和蛀虫,都是一件麻烦的事情。早上尚有露水,下午太阳晒得人睁不开眼睛,农忙时节时间如此紧迫,仅靠人的双眼,是无法根除田里的病虫害的。

科技的发展超出了人的想象。中国农村的科技跃迁正在迅速上演。

中国的基础设施建设,以光速一般缩小了城乡之间的信息鸿沟。田间地头遍布着电信运营商的电线杆子,农家父母用4G网络和他们的子女全国通话,信息高速公路似乎拉平了人们的生活。

信息鸿沟正在消弭,但物理空间和居民身份,却是横亘在市民与农民之间很难消除的界限。

如何用科技为农民赋能?如何让十四亿人吃得更好?

中国科技的“新上山下乡”运动,正在用市场化的方式,为几亿农民装备上来自城市的新兴科技。

中科院出身的宫华泽博士,与他的团队走在苏南的稻田,与农业技术人员聊天,学习农民如何用药桶打药、开拖拉机播种。他们千里迢迢,带了详尽的方案,试图用炫酷的遥感技术告诉农民们,如何更高效地打药。

坐在田间地头,宫华泽和他的伙伴们还是感到困惑:中科院的遥感技术如此先进,也能解决病虫害防治的问题,但为什么农技人员还是听不懂他们说的话?来自一线城市的阳春白雪,究竟如何才能满足农民的近水之渴?

宫华泽和他的伙伴们成立的麦飞科技,最终用无人机、视觉光谱和人工智能,这些在农村听起来像是科幻小说中的东西,帮助长三角和江汉平原的农民们解决了如何打药的问题。

麦飞是如何成为最会防治病虫害的科技公司的?除了防治病虫害,麦飞还能为农民干更多的事情么?来自望京SOHO的创业团队,如何服务好千千万万的农民?

以下,是AIPharos月光社与麦飞科技创始人宫华泽的对话:

农业:遥感技术商业化的第一选择麦飞成立在2016年底,公司是怎么确定遥感—农业这个发展领域的?

无人机平台很早就有了,但是飞行非常不稳定。到了2015年,我第一次见到了无人机的飞行控制能力,确实给了我很多想法。到了2016年,我们9个人开始对各行业调研,调研了一段时间,集中到农业上。

为什么会选择农业?遥感技术应用范围很广并涉及到各个领域,如农业、禁毒、地质找矿、环境考古、流行病预测等,但其中农业是遥感技术应用最广阔的市场。

我原来在中科院遥感所工作,研究方向主要是农业遥感和环境考古。这两个领域看起来跨越有点大,其实是有联系的。比方说考古的时候,采集到一粒汉代的种子,农业遥感技术就会在探测的过程里面发挥作用。遥感的工具除了无人机还有很多种,无人机的优越性体现在哪里?

从空间科学的角度来讲,无人机平台是在离地100到150米以内的近地空发挥作用,它的尺度性效应是无可比拟的。就好比看卫星地图上的草地,和用无人机摄像头拍出来的草地,差别就在于,我们需要其他参照物才能在卫星地图里辨认出来,原来那是一块草地,但是用无人机,就像用眼睛看一样,是非常直观的。

卫星和无人机之间的这种差别,是由电子元器件的不同决定的,两者转换信号的过程不一样,这个差别也就不可逾越。但我们也不是在做无人机的技术,而是借助于无人机平台的飞行控制能力,把我们的视觉光谱等遥感技术落地在实际场景里。

除了卫星、无人机,在离地不同高度,其实还有其他工具,比如飞艇、飞机。不同的工具平台测控能力不一样。

经过测试之后,我们发现,在现阶段,只有无人机平台能够同时满足成本和时效性的要求。

长期来看,卫星产业也在发展。天上飞的卫星越来越多,传感器的分辨率越来越高,收集到的数据也更加多元化、丰富化。而农田集约化、标准化程度也在提升。发展到终局,农业遥感应该还是会回到卫星上,无人机在未来应是发挥一个应急数据采集的角色。

当然,这可能到了十年之后。我们并不依赖于一个特别固定的手段和工具,而是随着技术发展去用新的工具。我们的核心优势,在于探测器和数据抓取的方案,还有抓取完数据把它转化为可视化信息的算法。飞手运用了哪些操作无人机的技术?

我们把技术全集成到后台了,让操作过程非常简单,能集成优化的,就绝对不会多一个操作。

第一代技术,飞手需要做的就是起飞之前连一下云服务器,把处方图下载到本地,之后就是一键起飞,操作很简单。第二代技术,我们把探测器装无人机上,只需要起飞就可以,飞行过程中会实时运算。

调研不是给农民看PPT麦飞是怎么调研行业的?为什么最后聚焦在了防治病虫害上面?

一开始其实没细分,传统农业分养殖和种植,我们选了种植。在农田种植上面,高海拔山区也可以,但要发挥规模效益就是侧重大田,因而客户都是200亩地起。我们的视觉光谱技术,能够在大田种植的过程中,迅速抓取土壤、水源、作物生长等信息,有时候还会容纳一些区域性的气候信息。

大田种植里面,又分耕种管收四个环节。种地和收割,机械化程度是比较高的。如果告诉农民,该用什么种子、种几排,他们感觉不到其中的价值。一个插秧机下去,多种几排,简单粗暴就把问题解决了。

种和收之间 “管”的环节,就不一样了。这个环节机械化程度是最低的。现在通行的做法是,农业技术人员下地查田,用肉眼观测一下,然后告诉农民,地到底种的好不好。

农技人员看地,就像医生看病一样,这个“诊断”的过程是高度依赖“大夫”的水平的。有没有一种方式能够很快地帮助这个诊断的过程?这就是我们发挥的地方。

当聚焦到种大田的“管”的环节,又可以细分出三个问题:怎么灌溉?怎么施药?怎么施肥?

这三个环节又很大,我们再聚焦,就聚焦到了施药,也就是病虫害防治上面。打个比方,一个人生病,要么是突变,要么是营养不良。突变比较容易看出来,也容易下药方,效果明显。但一个人缺钙,不一定看得出来,我们得反复观测。

具体到种地上面,施肥和施水都属于营养不良,施药属于突变。我们得重复监测好几次,才能判断哪个地方需要追水、追肥,但施药只需要一次就能看出来。

而且,农民对施药除病虫害是刚需,这个需求是很急迫的。综合下来,病虫害防治是我们成本最低、速度最快、准确率最高的一个应用领域。聚焦到病虫害防治,也不代表其他环节我们不做了,我们先由这个单点推广,推到一定程度时再做深做厚。第一次调研往往很重要,你们因此积累了哪些经验?

第一次去了南京市高淳区。因为之前做过一些项目,所以我们直接过去了。

调研的难点在于客户需求不好把握。每一次带着方案去,都会发现实际需求跟设想的不一样,甚至客户讲了很多需求,我们觉得完全达不到。从技术方面来讲,我们提的方案确实不是客户需要的,但是他们提的需求也比较随性。

当时我们是在全国的植保体系里面调研的,到了一个地方就去和农业技术员聊天。有一个人提出一个需求,无人机设置成自动起降,上班前开始监测,等坐到办公室,已经监测好,数据在电脑上显示好了。

像这种需求就属于伪需求。我们需要多调研几个人,要发现这几个人全是提这种要求,可能换个省再调研一遍。在调研中发现的关键问题有哪些?

从2016年第一季度一直到12月前,我们大概花了7个月时间。调研做了很多轮,区域集中在湖北和江苏这些长江中下游平原。

我们推广业务的时候发现,客户需求是存在的,技术对客户需求的迎合程度也还可以。从中科院走出来的技术,积累的监测维度比较丰富,技术本身没什么问题。

但客户需求跟我们想象的不一样。首先一个问题,就是技术再牛,怎么去适应使用者的习惯?我们需要打造一个集成好的东西给农民用,不能给农民看PPT。而且,就算监测完告诉农民地东北角有问题,他还会问该怎么办?我们也不是种地的,所以这种解决方案信息量非常有限。

我们发现,科研院所出来的技术其实只做了一半。技术的集成度没那么高,采集完信息怎么运算?背一个电脑包在地里面算,算完了也不能现场打印出来。所以,我们需要从客户的角度出发,想清楚农民要什么。

另一个问题,就是怎么把我们的技术语言翻译成农民懂的话,告诉他们究竟该怎么办。7个月的时间,我们就是在不断地打磨,收集客户需求,回来再换一个方案,再做一次调研。你对你们的第一个客户还有印象么?

我们一开始在江苏做调研,但是服务的第一单在湖北,所以湖北公司最早成立。我们是在2016年底,签的2017年的服务合同。

在农村,不能推广新鲜的东西作为一家科技公司,麦飞如何让农民理解新技术?

中国农业不缺少技术,技术都在空中飘。城市当中有很多技术,很多人做“互联网+”的东西,都要到农村去。但“互联网+农业”大多失败了,为什么技术下沉失败了?我们总结出了几个原因。

第一个,在农村不能推广新鲜的东西。比如把新技术原封不动的推给农民,这是不行的。农民是一个极难尝鲜的群体,跟城市人群完全不同。农民一旦用了,那么之后的粘性会很强。所以农民是非常认旧的一个群体。

第二个,需要把技术翻译成农民看得懂的方式。就病虫害防治来讲,我们需要具体告诉他究竟怎么做。农民接受服务后会积极反馈吗?

反馈不多。因为我们的服务是农民以前熟悉的,他们没法说做得特别好。我们不强制农民懂我们的技术,只要看过程看结果就可以。前不久麦飞成立三周年,正值年底,你们庆祝了吗?

我们应该是举办了下午茶,还有一个发布会。

其实年底这段时间,对农民来说是农闲,我们反而是最忙的。农忙的时候,我们反而是最闲的。农闲的时候,我们总结经验,分析数据,做好规划,总之在抢时间。农忙的时候,主要就是流程化的执行。

技术的落地速度,重于精度麦飞的遗传算法会采集上千个维度的信息,实际应用和采集有何差别?

用不到这么多。现阶段,我们还没有办法把原始数据研发成一个成熟的数据产品。

但这个原始数据很重要。当我们积累了三年的原始数据,之后可能都不需要做监测,那个时候开始有预测能力。而长年累月的数据,会成为强大的竞争壁垒。

技术是没有绝对壁垒的,未来一定会同质化,别人也都在学习。但别人晚积累一年数据,就只能晚一年才能发现农田种植的预测规律。因为这个预测规律强依赖于时间轴。两年的数据分析,和三年的去比,肯定前者面临很大风险。时间越长,预测越稳。你们是如何运用人工智能技术来优化作业的?

在人工智能上面,我们是和百度合作的。

但我们更侧重技术的落地场景。当一个参数精度优化到90%以上,我们基本上不再提高了,而是把速度放到优先级。

速度,直接决定了技术下沉的节奏。比方说,我们从云端下载一个处方图需要三分钟,才能显示出一张整图出来。那我们可以先显示1/4,逐渐加载。

两三分钟虽然很长,但对农田作业来说,没有感觉。植保员到了现场,得装好打药机,做好安全检查,做完这些工作至少需要10分钟。非把处方图加载时间压到一分钟,也没意义。


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