这种黄瓜，与你在市场上见到的有什么不同？
其实，它们是由腾讯人工智能实验室AI Lab团队的成员协同国内外农业专家和学生，使用人工智能AI在荷兰一间温室里种植出来的黄瓜。
放大了图片看看，其实也没啥区别。不过，这筐黄瓜的诞生，大有来头，这要从一个国际挑战赛说起。
今年3月，荷兰著名的高等学府瓦赫宁根大学面向全球人工智能团队，发起了一场线下真人实景大型农作物养成与模拟经营类挑战赛——种黄瓜。
它设定的挑战目标是：在限定4个月时间内，在指定的无差别的温室内，利用传感器和摄像头，获取温室气候、作物发育情况等数据，加入自己的模型或机器学习算法，远程控制作物生长。
最终，根据生产出的黄瓜产量、资源利用率和收益来评判获胜队伍。
通俗点说，限定场地，限定资源，限定种植规则。谁收获的黄瓜越多，质量越好，谁的资源利用率越高，再结合种植过程中，人工干预程度，综合所有因素，最终得分才会越高，获得胜利。
与微软、英特尔等国际巨头同台竞技
这场挑战赛吸引了来自15个国家的14支团队参与。其中不乏微软（Sonoma队）和英特尔（Deep_greens队）这些著名的互联网科技公司。
腾讯也组了一个队伍参赛，叫iGrow队。它由10名跨学科的成员组成。其中，有腾讯人工智能实验室AI Lab的AI专家，也有来自中国农业科学院、北京农业信息技术研究中心、黑龙江植物学会、Syngenta种子公司和荷兰瓦赫宁根大学的农业专家和学生。
过去半年多，iGrow团队在位于荷兰中部的瓦赫宁根大学（WUR）的一间温室里，探索如何结合人工智能AI和农业专家的专业知识，进行更高效地农业生产。
最终，包括iGrow在内的五支参赛队伍闯入决赛。
12月12日，腾讯这个种黄瓜的跨国联合团队凭借这批黄瓜和优秀的黄瓜AI种植技术，在荷兰瓦赫宁根大学（WUR）主办的国际人工智能温室种植大赛（Autonomous Greenhouse Challenge）上，获得了“AI策略”单项第一名、总分第二名的成绩。
和传统的种植过程比，iGrow团队种黄瓜最大的不同是，整个种植中几乎没有人工操作。像浇水，通风、光照、施肥和打顶决策这些工作，都是由人工智能AI自动收集环境数据，通过深度学习和计算，进行判断和决策，再驱动温室里的设备元件完成。
这也是这一次大赛最富有挑战性的赛点，也是最重要的考核指标：要人工智能种植，而不是人工种植。
团队远在中国，只通过监控摄像头观测
在这个过程中，首先，腾讯AI Lab的AI专家根据植物生长发育规律和温室环境动态过程等相关学科知识，建立一个模拟气候环境和作物生长的仿真器。
随后，团队搭建出一个农业人工智能系统，通过创新的强化学习方法，他们将团队里农业专家的知识和经验自然地融入这套系统中，使人类专家能够在初始种植设定，种植过程中的监控管理、打顶剪枝等方面，实现对AI的有效干预，提高AI学习效率和稳定性。
有了人类专家的知识和经验，剩下的工作就交给这套农业人工智能系统来做了。
它将继续学习，自动适应新的环境和条件变化，并作出决策和判断。
从一开始的种植密度、留茎比例，到后来的留叶、留果策略，以及在温室中对光照、通风、温度、湿度、CO2浓度、水分等的控制，它通过自动学习，不断计算如何在资源最优化的同时，最大程度地提升黄瓜的产量。
团队成员远在中国，大多数时候只能通过监控摄像头远程观测这间位于欧洲的温室。
在人工智能系统的精心照料下，4个月里，iGrow团队的温室累计收获3496公斤黄瓜。这些黄瓜采摘下来后，将根据品质，按当地市场行情统一收购，放在市场上售卖。收购价售出的收益高低也会成为本次比赛考核指标。
从种植结果显示，iGrow研发的人工智能系统提高了农产品的产量和自然资源利用率，还大幅降低了传感器成本，体现了“AI+农业”的应用潜力。这个团队首创的农业人工智能系统还攻克了机器智能嵌入农业专家知识的难题。
至于这些黄瓜的后来，没有后来了——团队把剩下的由人工智能种植的黄瓜做成了一碗刀拍黄瓜吃掉。
团队的成员说，有些遗憾，在外国的超市没买到生抽。
还存在诸多技术难点
目前，人工智能在农业领域的应用，仍然面临很多技术难点。
比如，如何把人工智能在某一个领域的学习能力有效地迁移到真实而又复杂多变的农业种植中去？
如何将人类广博的专业知识与人工智能结合？
“当年轻的人工智能与古老的农业相碰撞时，会遇到诸多挑战，如何预见和解决这些难题，需要耐心、创新，甚至是一些灵感。”
【记者】叶丹
【作者】 叶丹
【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端
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