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润玥科技CEO陈拥军:AI赋能实业,实现农业生产耕、种、管、收智慧化 | 2019全球数字价值峰会

摘要: 机械作业功能因受制于传统逻辑控制技术的局限性而做不到的事情,可以期望未来通过人工智能技术实现。

钛媒体8月9日消息,在钛媒体和ITValue主办的2019全球数字价值峰会上,润玥科技CEO陈拥军针对AI赋能实业,特别是实现装备制造业智能制造。以人工智能在农业机械行业的应用为例发表了主题演讲,他表示,过去农业机械作业功能因受制于传统逻辑控制技术的局限性而做不到的事情,未来可以期望通过人工智能技术实现,即全面实现农业生产全过程如耕、种、管、收等各个环节的智慧化作业。

我国的农业生产面临很多问题和挑战,他举例表示,我国农业生产中存在化肥、农药多度过量使用的情况,以化肥为例,我国耕地面积占世界总耕地面积不到7%,但我国化肥用量已经占超过了全球总用量的30%。我国农药使用量相对比发达国家也是超量使用,药剂利用率很低。

原因是国内施肥机、喷药机作业精度低于国外高端产品,机器智能化程度较低,当然农民作业操作也比较粗放。以喷药为例,国外高端产品作业可达到50%-60%的药剂有效利用率,国内喷药作业仅能达到30%左右的有效利用率,剩下药剂主要渗入农田或随雨水流入河流,会污染土壤、河水、地下水,对作物本身造成农药残留超标。

新的技术能为产品增加新的功能和特色,比如AI发展相对成熟之后,基于AI技术的喷药机就可以识别区分农作物和杂草,药剂被精准喷至杂草上,农药利用率有望达到80%以上。陈拥军认为,这是新的技术帮助农业机械实现了参数的精准智能控制,从而帮助我国农业生产更加向智慧化、可持续化的方向发展。

按照联合国的报告估算,到2050年的时候,人口达到90亿或者100亿,全球的粮食产量是不够的,需要增加70%才能满足全球粮食需求。陈拥军也表达了他的担忧:“ 我们必须在农业生产中采用更多的新技术、更高效的作业机器以实现减少土地污染、增加土地肥力、提高粮食单位面积产出且能够同时降低作业成本,实现农业的可持续发展,以应对未来人类可能面对的粮食危机。”

他分析称,相对美国来而言,我国目前农业生产中农作物的种植成本比较高,比如小麦的种植成本约是美国的三倍,种植成本中人工成本占比较重,中国农村用工成本逐年增加,有些地区雇佣一个农民工一天的成本达200元人民币,农业机械的作业效率低会导致人工成本占比偏高,农业整体作业成本会相应偏高。美国多种农作物对比我国农作物具有价格优势,我国从美国进口大豆的经济原因就是美国大豆价格确实便宜,而且差价较大。

未来不仅在农业机械行业等装备制造行业,润玥科技希望通过AI技术拓展赋能更多行业的终端产品,将AI技术与传统逻辑控制技术进行融合,赋予产品现场自主决策的能力,实现产品更高程度的智能化。“人工智能并不是只能应用到一些简单的企业业务流程数据处理上,未来真正的潜力是应用在产品上、是应用在场景中以实现人工智能技术真正的价值。”陈拥军说道。

以下为陈拥军演讲实录,略经钛媒体编辑整理:

我演讲的题目是《机器学习和深度学习—赋能实业》。我过去主要从业于装备制造行业,从大学毕业到现在一直干装备制造,但我跟IT行业息息相关。简单介绍一下我的经历,我在国内读书、国内工作,之后在德国留学,在德国工作,我从事的行业主要用到是机械技术和电子技术。2013年回到国内做机械装备。从毕业到现在近90%的时间在德国和国内做农业机械,今天主要AI技术在装备制造行业的应用落地,以农业机械为例。

为什么讲机器学习和深度学习,因为在我们装备制造业所采用的技术中,过去控制技术是基于传统的逻辑控制,从传统的逻辑控制发展到现在基于AI技术的控制,这是一个本质上的进步,并且可以两者强强结合。过去我做了很多技术方面的工作,下面我来讲讲技术人员对AI技术的认知。

AI只有应用到产品才能真正发挥价值

人类都是具有强大的想象力的,左边的是电影《银翼杀手》,30多年前人类已经能够想象人工智能究竟可以做什么,电影中很多的场景展现了人工智能的未来应用场景,其中影片中人工智能元素也展现了业界对人工智能进行的三个分类,ANI是弱人工智能或专用人工智能,如影片中地自动驾驶汽车。AGI是通用人工智能或强人工智能,如影片中的复制人,能够做人类可以做的任何事情。还有一类是科幻电影里出现比较多的超级人工智能,如《复仇者联盟2》里的奥创应该是一个超级人工智能,钢铁侠的助理Javis也应该是超级人工智能。

传统行业对新技术的关注不是技术是否时髦,主要关注技术本身能为产品带来什么价值。AlphaGo跟李世石的围棋大战大家都很熟悉,这是公众第一次深刻感知到机器具有自我学习能力带来的震撼。我们都知道在国际象棋领域的人机大战,1997年IBM的深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,当时人类并不害怕,深蓝可以做到对棋局的穷举,人们认为计算机做了本身应该能做到的事情。AlphaGo的胜利则不同,围棋的变化可达10的170次方,目前计算机的算力不可能做到穷举。AlphaGo的胜利说明计算机开始具有学习的能力。

右图是AlphaZero对战 Stockfish, 100场对战,人工智能获得28场胜利,72场平局。Stockfish是目前世界上最强的开源的国际象棋引擎,人类早就打不过它了。我本人不会下围棋,会下国际象棋。在国际象棋领域人工智能技术的强大更体现人工智能的优势。今年三月,DeepMind的创始人Demis Hassabis在MIT做了分享,其中讲到人工智能AlphaZero更注重棋子的机动性,为此可以舍弃一些东西,比如弃兵。这很类似人类的战略思想,谷歌放出的AlphaZero比赛的复盘中分析发现,AlphaZero一直在追求一种战略上机动性,这是非常类人化的。人工智能技术引起了实业对它的重视。

在信息爆炸的时代,我认为人工智能并不是只能应用到一些简单的企业业务流程数据处理上,未来真正的潜力是应用在产品上、是应用在场景中以实现人工智能技术真正的价值。人工智能的概念出现比较早,1956年的达特茅斯会议上提出了“人工智能”的概念,人工智能技术的发展经历了漫长的时间,也经历了人工智能的寒冬。2012年开始数据量,算法的成熟和算力的提高,人工智能的技术及应用开始爆发。对于工业界来讲,终端芯片算力的提高才能使终端场景应用得以实现,比如NVDIA TEGRA、Jetson TX2等芯片。

人工智能技术的未来潜力巨大,各行业都开始积极投入。对我个人触动比较大的是2018年的一个新闻,大众汽车欲以120亿欧元的对价收购10%的WAYMO股份的,如此高的出价让人震惊。大众愿意出如此高的对价收购一家做无人驾驶的公司的股份是看好基于人工智能技术的无人驾驶汽车的巨大潜力。我们来对比一下大众汽车和WAYMO。大众汽车的2017年财报销售收入是一万八千多亿人民币,员工人数是64万,中国的用户超3500万,世界500强第7位。

WAYMO成立10年,员工1000人左右。摩根斯坦利给出WAYMO的估值是1770亿美元,约是大众市值的两倍,也就是说两个大众汽车才抵得上一个WAYMO。我职业生涯中做过很多投融资并购的项目,我个人对企业估值很敏感,估值可以用不同的估值模型进行测算,但最终价值的实现要靠交易的实现。如此高的估值对我个人震动很大,我们姑且不评价摩根斯坦利的估值是否接近其本身实际价值,但大众的实际出价使估值由虚转实。无论如何,当人们看到的一种新技术,更多的是去看新技术未来能为企业所带来的价值。高估值可以看做是对人工智能技术未来无限潜力的认可。企业估值也一样,比如对企业估值是对未来的现金流进行折现。

这个页面截取我之前学习人工智能技术的时候看的MIT的一个公开课,MIT的教授讲讲基于人工智能的无人驾驶,将为社会带来巨大的收益,比如减少交通事故损失,降低交通拥堵成本。下面我给大家展示一下目前基于人工智能技术的无人驾驶能够做到的程度,左边这个视频我去年参加NVDIA GTC会议我用手机录的视频,右边的视频是我截取的今年4月特斯拉举行的自动驾驶发布会上的一段视频。无人驾驶大家感觉可能离我们比较遥远,但是随着技术的成熟,监管法规的到位和放开,无人驾驶很快会出现到我们的生活中。

装备制造业来更希望把人工智能的技术用在产品上。传统逻辑控制技术和人工智能技术不同。我过去的工作中写过工业控制程序,无论是工控程序还是软件程序,过去的程序是通过很多if then else语句,嵌套循环来实现功能。人工智能时代已经不一样了,通过不断的收集数据、积累数据,对数据进行标注,用合适的模型对数据进行训练得出结果。人工智能技术能够使设备或者说最终的产品能够具有学习能力以实现现场自主决策的能力。 

下面我想展示两页ACCA专业洞察报告《机器学习》的内容。简单介绍一下ACCA,ACCA是最具先进性的国际专业会计师组织,我本人也是ACCA特许公认会计师,是ACCA会员。ACCA做的很多东西是比较前沿的,在全球范围内做了很多关于人工智能技术及其应用的企业调研和研究。

受调研的企业中,38%的企业现在还没有计划做AI的应用,这个比例看似很大,我们需要看已经开始尝试做的,24%的企业已经开始讨论和尝试AI应用,17%的人工智能应用项目已经接近完成或者已完成GO-LIVE。我们再看看被调研企业面临的普遍的人工智能应用的困难是什么,多数企业认为是人才的匮乏、成本、数据的缺失等等。当然这些困难是可以克服的。当技术是变革性的,企业则必须以变革性的态度和方法来应对。对于传统企业而言更需要积极应对技术变革,不变革可能会使企业消亡,变革才可能找到新的出路。

AI等技术创新赋能中国农业可持续发展

举例来讲考虑人工智能在装备制造行业的应用,以农业机械为例。首先来看看农业生产本身,从目前阶段来看,人类的温饱问题已经基本解决了。但是按照联合国的报告估算到2050年的时候,世界人口可达90亿或100亿,目前的全球粮食产量将是不够,粮食产量需要增加70%才能满足全球粮食需求。可耕作土地面积是有限的,我们必须在农业生产中采用更多的新技术、更高效的作业机器以实现减少土地污染、增加土地肥力、提高粮食单位面积产出且能够同时降低作业成本,实现农业的可持续发展,以应对未来人类可能面对的粮食危机。

目前我国粮食进口量比较大,当然,目前粮食进口主要用于饲料,比如大豆。从耕地面积和人口的角度来看,我们用占世界7%的耕地养活了占世界22%的人口,这是值得我们骄傲的事情。耕地是稀缺性资源,未来对土地的保护更加重要,通过新技术对土地实现保护性耕作是实现可持续发展农业的关键。

过去我们希望能够做到的,但是机械作业功能因受制于传统逻辑控制技术的局限性而做不到的事情,可以期望未来通过人工智能技术实现,全面实现农业生产全过程如耕、种、管、收等各个环节的智慧化作业。

我国的农业生产面临很多问题和挑战,我国农业生产中化肥、农药多度过量使用,以化肥为例,我国耕地面积占世界总耕地面积不到7%,但我国化肥用量已经占超过了全球总用量的30%。我国农药使用量对比发达国家也是超量使用,药剂利用率很低。原因是国内施肥机、喷药机作业精度低于国外高端产品,机器智能化程度较低,当然农民作业操作也比较粗放。

以喷药为例,国外高端产品作业可达到50%-60%的药剂有效利用率,国内喷药作业仅能达到30%左右的有效利用率,剩下药剂主要渗入农田或随雨水流入河流,会污染土壤、河水、地下水,对作物本身造成农药残留超标。含农药残留的作物作为食物会进入我们的身体,考虑对操作者的健康保护和农业产品消费者的保护,需要控制农药用量,提高药剂利用率。

借助人工智能技术可以做什么?比如通过视觉识别可以识别农作物和杂草,药剂只被喷盗杂草上,药剂利用率可以实现70%—80%。我们过去农药的喷洒很粗犷,对农民的健康会有较大的损害。化肥的使用量也应该得到控制。其他问题如秸秆处理,田间秸秆焚烧会造成环境污染和交通安全事故。我们希望通过新的技术帮助机器更加现代化,更加的智能化,作业更加智慧化。这样的话可以做到全过程的参数控制,实现农业的可持续发展。

现在给大家看几个视频,左下角的是基于人工智能技术的喷药机,还有无人驾驶拖拉机作业,无人驾驶在农田里安全性容易得到保障。人工智能能够为农机智能赋能,

现在去农村,我们看到种地的农民很多是50岁以上农民,年轻人不愿意种地。为了我们下一代有饭吃,能做的是农业机械的现代化,就是智能化、智慧化。相对美国来讲,我国目前农业生产中农作物的种植成本比较高,比如小麦的种植成本约是美国的三倍,种植成本中人工成本占比较重,中国农村用工成本逐年增加,有些地区雇佣一个农民工一天的成本可达200元人民币,农业机械的作业效率低会导致人工成本占比偏高,农业生产整体作业成本会相应偏高。美国多种农作物对比我国农作物具有价格优势,我国从美国进口大豆的经济原因就是美国大豆价格确实便宜,而且差价较大。

未来在装备制造领域,希望通过AI技术赋能机器,增加产品功能特色。比如智慧农业机械可以在农业生产中减轻农民的劳动程度,减少农民工的用量。全面实现农业生产全过程如耕、种、管、收等各个环节的智慧化作业。

今天大家都在谈数据,我在过去德国和国内的工作中见到,因为区域、气候、土壤、化肥、农药等影响农业生产的数据量非常大,通过人工智能算法寻求可能影响农业生产过程的优化参数,这种研究将来是很有意义的。

人工智能应用在产品,应用在场景不仅仅是在农业机械等装备制造行业,更多的行业都会实现应用,需要去思考和探索。我们在人工智能应用领域,需要做更有创新的事情,做出自己的东西。还有很多东西可以讲或者深入更多的细节,时间关系,会后希望有机会和各位嘉宾探讨。谢谢大家!

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秦聪慧
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