當你還在爲今天吃什麼而煩惱的時候，在世界上的另一個角落，卻有人因爲什麼都沒得吃而煩惱。其實，糧食危機離我們並不遙遠。

　　雖然在過去的幾十年裏，在全球農業資源有限的情況下，憑藉雜交稻技術、轉基因改良、化肥和工業化生產的全面發展，糧食產量得以保持了增長的勢頭。但產量的增長並不足以消除全世界範圍的飢餓人口。

　　在大洋洲，食物不足發生率連續若干年保持上升趨勢。而在糧食問題最嚴重的非洲大陸，受影響人口已經超過了2.56億人，接近總人口的21%。在馬裏的北部區域，每50克大米的價格已經達到了30美元，堪比黃金。

　　在聯合國糧食及農業組織、國際農業發展基金會、聯合國兒童基金會、世界糧食計劃署和世界衛生組織聯合編制的2018年《世界糧食安全和營養狀況》報告中，世界飢餓人數繼長期下降後，在近幾年有所增加。全世界有近1/9的人口，約8.21億人面臨着食物不足的困境。

　　由此可見，即便是在現代社會，全人類仍然面臨着嚴峻的糧食問題。

　　人工智能的發展爲解決糧食問題帶來新思路

　　今年4月2日，騰訊和聯合國共同組織了一場特殊的研討會，討論AI和FEW的問題。

　　所謂“FEW”，是在騰訊WE大會上由騰訊首席探索官David Wallerstein（網大爲）提出的概念，即食物F-food，能源E-energy和水W-water這三種關乎人類未來的資源縮寫，也是聯合國可持續發展的重要議題。

　　騰訊首席探索官網大爲（David Wallerstein）在聯合國人居署與騰訊共同主題研討會上致辭

　　網大爲表示：“我們聯合發起這次研討會，是希望在城市管理者與科技創新者之間，搭建一個有效的溝通平臺，讓產業界的新技術能夠精準地與城市環境面臨的難題相匹配，及時有效地提供科技解決方案，未來惠及更多的城市和人口。”

　　以農業爲例，在土壤探測方面，通過人工智能分析衛星圖片，可以確定土壤肥力，並結合市場環境等多維因素，精準判斷本年本地區最適宜栽種的農作物；在病蟲害防護上，利用圖像識別技術可以幫助農戶識別蟲害並通過APP快速獲取專家建議；在產量預測上，利用深度學習和大數據，實現精準預測農作物產量（準確率甚至可高達99%）；在播種、耕作、採摘等環節上，人工智能同機器人相結合，可以極大提升生產效率。

　　讓複雜的事變簡單，讓種植不再“靠天吃飯”，讓生產在低碳足跡下釋放巨大的產能，這就是人工智能爲這個最古老和最傳統的行業帶來的全新改變。

　　作爲一家科技企業，騰訊始終保持着領先的思考方式，在衆多科技公司開始佈局FEW領域之前已經走出了自己的第一步。

　　騰訊投資的名爲Phytech的科技公司，通過使用各種傳感器和衛星數據，由機器學習提供動力，瞭解作物情況，優化作物健康。數據顯示，該系統爲客戶平均節約了20%的水資源，生產率提高20%，在玉米授粉期內通過計算避免僅3天的灌溉不足，即可增加126美元/英畝的收入。

　　來自騰訊公司的AI專家和中國農業科學院的農業專家團隊-iGrow參加了荷蘭瓦赫寧根大學舉行“國際人工智能溫室種植大賽”。利用相關的AI技術，收集天氣、土壤、空氣質量的數據，判斷作物的成熟度，計算設備和勞動力成本，從而對農業生產做出更準確的規劃。

　　騰訊公司副總裁、騰訊人工智能實驗室（AI Lab）創始人姚星，在本次大會上介紹：“我們通過人工智能和遙感技術，採集農作物的生長情況，溫度、溼度和供水情況，在一個50平米的溫室裏種出了3000公斤以上的黃瓜。如果與同類農業專家相比，我們的農業產出是他們的五倍以上。”這個首創性的農業AI系統提高了農產品的產量和自然資源利用率，同時大幅降低了傳感器成本，展現出“AI+農業”的巨大應用潛力。未來騰訊AI Lab還將在農業、能源等領域進行持續的技術探索。

　　這只是人工智能種植黃瓜的初步成果，人工智能更大的作用在於它不僅可以完全替代一些人類的工作，更重要的是，它還能通過自動學習、加速進化，從而規劃出更好的種植環境。

　　“FEW是人類最基礎的需求，這三者之間是相互影響的，是很複雜的關係。所以解決FEW的問題不能割裂的思考，而需要更加整合的解決方案。AI可以幫助我們更好地收集、分析FEW領域相關的數據，從而幫助我們更好地決策。” 北京師範大學環境學院副院長張力小如是說。

　　其實在2018年，由馬化騰提出的《關於加快發展工業互聯網，促進實體經濟轉型升級的建議》中就已經提到了諸多關於使用互聯網和人工智能改造農業的舉措。例如：加快網絡改造升級，夯實工業互聯網發展的網絡基礎；鼓勵工業雲加快發展，促進實體經濟雲化升級；推動互聯網和實體經濟深度融合，打造數字生態共同體等。

　　2019年發佈的中央一號文件也明確指出，要強化創新驅動發展，實施農業關鍵核心技術攻關行動，培育一批農業戰略科技創新力量，推動生物種業、重型農機、智慧農業、綠色投入品等領域自主創新。

　　政策利好有望推動智慧農業進一步發展，市場的關注則爲智慧農業注入了另一針催化劑。

　　數據顯示，A股智慧農業板塊總市值已經超過了1700億元，共包括20家上市公司。根據2018年年報預告，板塊內20家公司中，共有8家實現歸母淨利潤同比增長，佔四成。

　　政府的支持，市場的肯定，這些證據都在告訴我們，一場更科學、更機械自動化的全新農業已經襲來，一場勢必顛覆傳統農業的變革正蓄勢待發，繼互聯網的奇蹟之後，我們又將見證工業互聯網的奇蹟。

　　也許會有人說，當這些技術全面覆蓋之後，我過的數億農民該怎麼辦？無論是在效率、產量、還是質量上，他們似乎都不具備任何優勢，屆時他們該如何跟人工智能競爭？

　　其實這樣的擔心大可不必，智慧農業的普及就像曾經的工業革命一樣，機器雖然可以代替人類的部分勞動，但他們終究是工具。它們的出現只是爲了提高人類的效率，並不是顛覆我們，更不是要完全淘汰我們。

　　農業機器的出現，讓農民種地越來越輕鬆，當人工智能農業全面覆蓋時，我們在田間勞作的時間減少了，產量提高了。讓農民有更多的時間和家人、朋友在一起享受生活，這纔是我們發展人工智能的目的。