在短短30年的時間內，人們預測我們這個星球上的人口將接近100億。

生產足夠多的食物來餵飽這些飢餓的嘴巴將是一項挑戰，而城市化等人口趨勢，特別是發展中國家的人口趨勢，只會加劇這一問題。

爲了應對這一挑戰，農業企業將希望寄託在技術上，並認爲日益複雜的數據和分析工具將有助於提高效率並減少農業和糧食生產中的浪費。

引領潮流的是John Deere——這家擁有180年曆史的農業和工業機械製造商，在過去的十年裏，一直致力於人工智能（AI）和數據驅動業務。我在此之前曾經報道過John Deere。

在2013年開啓這段旅程之前，它公佈了Farm Forward的願景——展示了“自動化農場”的概念，機器將從中央控制中心遠程管理。它顯示了一個農民實時監控數據點並從家中的控制檯管理機器，而人工智能則負責實時的運營決策。

現在它已經發布了它所謂的2.0版本的願景——代表了向學習和實際應用智能化、自主學習技術的飛躍，這是從數字化轉型早期以來實現的。

我與John Deere智能解決方案集團（ISG）的高級副總裁John Stone談到了自從這次旅程開始以來所學到的知識，以及它如何推動其對農業未來的最新願景。

Stone告訴我：“現在我們非常注重人工智能、計算機視覺和機器學習……令人驚奇的是，所有這些技術都是如此適合農業使用。”

“很明顯，我們需要成爲這些技術的先鋒——通過它們，可以爲農民帶來很多經濟上的好處，提高盈利能力，而且可以具有更好的可持續性。”

不過，向農民推銷這種願景是不是會很困難？畢竟，對農民的共同刻板印象認爲他們可算不上是處於技術前沿的人。

Stone表示：“這可能不是刻板印象，但農民是一羣精通科技的人。”

“我們所有人都知道這些新技術很容易上癮，一旦他們使用它們，他們就真的很喜歡它們。”

“當我們告訴他們根據Blue River的測試結果，他們可以將噴灑田地裏的除草劑減少80％-90％……這可是實實在在的口袋裏的錢。這樣進入植物的除草劑更少，而這些植物最終將成爲我們的食物。農民是商人，他們正在尋求這種精準農業技術的商業成果。”

Blue River是由Deere於2017年收購的硅谷機器學習初創公司，它爲這家跨國巨頭進軍人工智能提供了基礎，尤其是他們在計算機視覺方面的專業知識，證明瞭自己是一項非常寶貴的資產。

計算機視覺本質上是教授計算機“看”的科學——解釋攝像頭捕獲的圖像，以瞭解它們所展示的內容，並根據瞭解到的內容實現自主決策。

Stone說：“農民多年來一直是農場主要的‘傳感器’——而農業的大部分的內容都是視覺上的。”

“這就是地面看起來的樣子，你通過植物的樣子判斷出它的健康狀況嗎？葉子很漂亮而茂盛還是正在變黃？有蟲子嗎？”

“通過深度學習革命爲農民多年來夢想解決的問題打開了希望的大門……通過計算機視覺系統和深度神經網絡，這些技術在農場中有着非常令人興奮的未來。”

Blue River技術的一個應用是開發Deere的See and Spray殺蟲劑和除草劑分配系統。這涉及使用由計算機視覺支持的智能攝像頭，當機器通過現場時，能夠區分健康和不健康的作物。傳統上，是否對作物使用化學品的決定是以地塊爲基礎做出的，該系統允許農民有針對性地將化學品精確投放到需要它們的地方，可以精確地針對每株植物做出決定——因此可以實現上面提到的節省80%除草劑的結果。

在收購Blue River之前，Stone於2016年開始在ISG任職，這意味着他從一開始就監督了這家工業巨頭與人工智能新貴之間的合作關係。

“如果你看看有多少大型工業企業成功收購併與硅谷的初創企業聯手，我猜並不是那麼多 ——我們的開局非常棒。”

作爲兩家公司文化融合並相互學習的證據，他表示，在收購之後，Blue River的90名員工裏，只有一人辭職。

“團隊的文化非常出色——一些最好的深度學習和機器學習科學家……以及全棧軟件程序員……他們恰好對農業具有如此巨大的影響力。他們希望在重要的應用中實踐他們的技術 ——而不僅僅是在研究論文裏打轉。”

雖然See and Spray系統還沒有爲商業部署做好準備，但John Deere還擁有其他機器和深度學習系統，這些系統已經交到了全球數千名農民手中。

其中之一是Combine Advisor系統。這也是一個圍繞着計算機視覺構建的系統，涉及使用安裝在聯合收割機上的攝像頭，並在聯合收割機處理過程中，通過視頻圖像監視穀物的狀況。

深度神經網絡被用於分析穀物的質量，並在穀物受損時即時調整機器的運行參數。更多的攝像頭監控收割作業時從收割機後部噴出的碎屑——秸稈、樹葉和玉米棒，這些碎屑將成爲田地的肥料。這些攝像頭會檢查沒有任何穀物被彈出——目的是確保零浪費。

Deere保持人工智能和農業領先戰略的另一個關鍵部分是JD Labs的“初創公司合作者”。這使得它能夠與初創企業緊密合作，這些敏捷的小型企業能夠以John Deere的巨大規模可能無法實現的方式開發和試用創新技術。

Stone表示：“這是一個非常酷的計劃，它可以幫助我們繼續與一個真正令人興奮的社區保持聯繫。”他表示：“我們提供一些指導和農業、農藝領域的專業知識，而他們有機會繼續研究他們的技術並改進它，我們會看到最終會發生什麼。”