從快遞到農業,且看順豐布局農村的變與不變
曾經的農業耕作是怎樣的?——“面朝黃土背朝天”,耕、種、管、收,農民事必躬親;
現在的農業耕作是怎樣的?——農機“一條龍服務”,農民坐在拖拉機駕駛室里,聽著歌農活就干完了。
人工智能、大數據、遙感等技術的融合發展,讓智能農機特別是無人駕駛農機“勞作”的背影成為大田耕作里常見的風景。智能農機給農民帶來極大便利,但要真正實現高效的落地應用,繞不開厘米級作業精度這個難題。
國家農業智能裝備工程技術研究中心工程師王昊,想到了向AI取經——利用百度飛槳構建農田環境識別分割模型,實現了高精度農田環境感知并應用于相關系統中,提升了農機的智能化程度,也為全國農業領域智能化發展起到了良好的示范效應。這一案例也登上了2022百度世界大會,成為飛槳賦能各行各業的典型代表。

怎樣讓無人駕駛農機擁有更聰明的“大腦”和“眼睛”?
大田農業中,種子撒入農田后,耕、種、管、收等重要環節都可以交由農機完成。智能化作業前,農機需要對農田環境進行精準的識別分割,規劃最合適耕種的地方;作業過程中,智能農機需要“認識”作物,幫助農民進行作物估產、分析區域長勢,生成作業處方,指導農機自主作業。
要確保智能農機走對路、做對事,不論是作業前的路徑規劃,還是作業中對農田的障礙物感知,都要需要達到厘米級標準。有長期研究經驗的王昊深知,難點在于農田與工業生產中標準化、封閉的環境完全不同,天氣的實時變化、農田里的暗溝、地下灌溉管道、雜草干擾等因素帶來許多困難。王昊和同事嘗試過很多技術方法,但這些問題始終“卡著脖子”、無法實現農機全程無人駕駛。
偶然的一個機會,王昊收到了百度AICA首席AI架構師培養計劃的報名邀請。AICA不僅有深度學習技術的教授與討論,還有資深專家基于飛槳對產業場景實際應用的指導,或許長期牽絆自己問題能實現突破。王昊仔細梳理了自己的研究成果和疑問,將“交互式農田圖像感知方法”作為課題,進入AICA培訓探索學習。

飛槳助力難題破桎梏,大田耕種不再費時費力
在AICA課程培訓中,王昊接觸到了百度飛槳產業級深度學習開源開放平臺,并了解到了飛槳PaddleSeg開發套件,便捷的數據標注和驚艷的效果讓他有了全新靈感,快速地進行了上手實驗和優化。
除了技術方法,王昊在模型選擇上也通過和培訓老師、同學的討論有了明晰的思路,從農田地塊識別的二分類,進化為作物與土壤、田埂與道路等更細化的多種分類。
最終,王昊利用飛槳克服了各種技術難題,開發并實現了農田環境識別分割的相關模型,并成功應用于基于北斗的農機自動導航系統。有了飛槳技術的這套系統,即使在形狀不規則、環境復雜的農田地塊里,也能快速方便地獲取高精度農田場景模型,保障無人駕駛拖拉機等智能農機按照預定的軌跡精準地進行作業,大大提升了農機的智能化程度。新農民和智能農機輕松協作,保證產量的同時不操心、不費力。

農業發展事關社稷民生,影響經濟發展、社會穩定和國家安全。《新一代人工智能發展規劃》也指出,要研發智能化農業裝備、農機田間作業自主系統。在AI的賦能之下,國家農業智能裝備工程技術研究中心在提升農機智能化方面的實踐,不僅響應了國家政策,也能輻射全國農業部門及農耕用地。智慧農業的未來圖景里,將會有更多AI閃耀的光點。

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