种地也要输给人工智能了 阿里云联手隆平高科训练ET

作者：佚名 2017-12-21 12:06:15

云计算

新闻 12月20日，在云栖大会北京峰会上，阿里云同隆平高科、中信云宣布达成战略合作，计划将ET推进到农业领域，主要用于筛选育种、基建数据化、农事管理、基地选址及农作物生产预测。

人类最古老的领域农业与AI结合，将会擦出怎样的火花?

12月20日，在云栖大会北京峰会上，阿里云同隆平高科、中信云宣布达成战略合作，计划将ET推进到农业领域，主要用于筛选育种、基建数据化、农事管理、基地选址及农作物生产预测。

隆平高科作为中国种业龙头企业，主营业务以杂交水稻、玉米、蔬菜、小麦等种子为核心，主要农作物研发创新能力居国内领先水平。

ET将会被赋予强大的基因大数据分析能力，可对海量基因数据特征维度和离散值建模，同时能深度挖掘作物基因组-土壤-环境-表型的关系，选择理想表型对应的模拟基因组，大幅提升育种效率。

受限于基地规模和管理成本等，一个育种项目每年只能从成千上万可用选项中选出大约有限的组合数进行试验，效率很低。ET则能够帮助研究人员评估育种决策，并预测哪一个杂交品种将在试验的***年表现出***的性能。

除了育种之外，ET还计划对种植基地进行数据化改造。这包括收集农业生产过程中的各种结构化和非结构化数据，并将其系统化上云。农业中的结构化数据包括地块面积、种植品种、种植时间、土壤传感器数据、水肥药数据记录、自动气象站数据记录、农事信息等;非结构化数据包括无人机照片、摄像头照片等。

基于这些数据，ET将可以进行聪明的农事管理。田间工程师将可以随时随地查看基地的土壤数据、气象实况数据和预报数据、摄像头、无人机照片等信息源，以直观和全面的数据辅助决策。在收获前1-2个月，ET可基于跨农作物生产基地跨生长季的多维度数据，对任意新品种农作物的生长态势进行深度学习，预测产量和品质。

ET还将参与到前期的基地选择和种植品种选择上。比如，ET可以结合物候、气象、海拔数据以及各种农作物的已知产地，预测某种作物最适合在哪里种植，以此辅助隆平高科进行基地选址。于此同时，ET还可以对现有基地适合种哪一种作物做出判断。

阿里云在全球一直是将AI推进到产业应用的先锋队。除了农业之外，他们已经将AI技术成功应用在环境保护、工业、医疗、城市管理等多个领域，并且帮助行业取得了巨大的经济效益。以ET工业大脑为例，目前已帮助协鑫光伏、天合光能等全球龙头企业增加了数亿元的利润。