預見智慧農業未來
未來物聯網和大數據，對于智慧農業的發展究竟意味著什么？在人工智能的加持下，智慧農業將何去何從？來自日本植物工廠研究會榮譽會長古在豐樹教授、日本東京大學平藤雅之教授，以及來自中國農業大學的李道亮教授和王喜慶教授，從各自的研究領域出發，聚焦植物工廠、漁業、育種分別進行了前瞻和預判。
日本植物工廠研究會榮譽會長古在豐樹教授在其《智慧植物工廠的未來》的主題分享中，詳細介紹了日本為了應對人口、食品、水、能源四大全球挑戰，所提出的全新解決方案——數字化的植物工廠。
在古在豐樹教授看來，數字化的植物工廠的核心評價指標是資源利用效率，主要包含降低碳排放和提高生產力兩大維度。從降低碳排放的角度來說，日本的經驗是盡量利用自然、可再生的資源，同時無論是光、水、化肥還是二氧化碳，都以循環再利用為設計宗旨。
通過在線檢測植物工廠的進光速率、蒸騰速率，日本的植物工廠不僅可以精準計算資源生產力和資金生產力，而且可以通過循環利用，不斷降低碳排放和提高資源利用率。與此同時，整個過程中，植物生長過程和生物量的變化，會被實時計算和檢測，并不斷被調試至最佳生長狀態。
在古在豐樹教授看來，植物工廠所追求的不只是水、二氧化碳、氮磷鉀和種子資源利用效率的 100%，最為重要的是把光能利用效率最大化，因為人工光線應用到植物工廠，光能利用效率比溫室大得多。聚焦光能的再利用，日本通過將 LED 光固定或者反射的光再利用來提高光的利用效率，同時為了達到更高的采收率或者利用率，研究了水培技術或者無土栽培技術。
論壇現場，古在豐樹教授還分享了它關于未來植物工廠的想象，各式各樣的傳感器，不僅可以檢測地上的植物表情，而且可以檢測地下的土壤環境。基于在線檢測的海量數據，將依托 AI 模型的深度學習能力，賦能植物工廠的生產力提升，并不斷帶來植物工廠效率的提升，并推動植物工廠實現最終盈利。
未來是物聯網和大數據主導的時代，所謂的智慧農業究竟該如何運用物聯網技術和大數據技術，更好地賦能智慧農業實踐？
日本東京大學教授平滕雅之提出了以下應對挑戰的四種思路。在平滕雅之看來，在智慧農業的實踐中，大田里的無限傳感器網絡構建非常基礎，同時也非常關鍵。為了應對惡劣田間環境，同時不影響田間作業，他個人建議可以將照相機與 LED 燈具融合在一起，用 LED 技術給植物提供光照同時就把所有信息傳上來做表型檢測。
第二種思路，則是將無人機技術與物聯網技術結合，無人機可以收集數據，數據解析可以交給機器人，機器人利用大數據打造的應用程序，最終可以交給農戶，并為農戶提供專業的技術指導。
第三種思路，是使用物聯網設備，把信息都搜集回來，然后使用 GPT4 的技術，把《自然》雜志(Nature)上發的各種文獻雜志收回來后，對數據進行解析，并生產可以服務用戶的應用程序。
第四種思路，則是推動人工智能與制造業的融合，并將物聯網設備生成的數據和 GPT 整合在一起，為智慧農業注入真正的 AI 基因。如今日本的北海道，已經開始出現自動化無人駕駛的拖拉機，從溫室到大田生產，都可以全部實現 AI 無人操作。
中國農業大學教授李道亮在主題為《數字化技術推進我國漁業高質量發展》，深入解析了數字化技術在漁業領域的巨大潛在應用空間。
李道亮教授指出，想要解決我國漁業生產效率低下、人員老化和數字化裝備低的問題，必須要推動實現漁業的規模化，以及漁業的設施化和裝備化，在設施化和裝備化的基礎上，進一步推動網絡化和智能化。
在詳細解讀如何利用現代傳感器技術、材料技術、變頻技術和數字技術，推動實現環境數字化、裝備數字化、菌群數字化和能源數字化的同時，利用數字化技術實現全流程的數字化評價，進而利用模擬算法和控制技術，找到最優種養殖解決方案。對于養魚來說，可以實現水環境的精準控制，尤其是氧、溫度、PH、氨氮到最優水質的控制，同時可以用最少的餌料，產最多的肉。對于種植來說，可以集成打造高效的數字工廠。
論壇現場，李道亮教授還分享了其團隊利用數字化技術、網絡化技術、模型技術、裝備技術打造智慧漁場系統，具體來說包括基礎設施系統、作業裝備系統、測控系統、管控云平臺系統。以及這些系統，在超高密度水箱養殖、工廠化循環水養殖，魚菜共生智能工廠等領域的創新實踐。
隨著基因測序成本的下降，以及人工智能、大數據和云計算帶來的算力突破，智慧育種的時代正在加速到來。
中國農業大學王喜慶教授以《未來育種前沿技術：智慧育種》為主題，分享了在智慧育種的巨大潛力，以及中國農業大學聚焦智慧育種展開的一系列前沿探索。
王喜慶教授介紹說，所謂智慧育種，就是要利用人工智能、大數據和云計算，結合生物學、遺傳學統計方法，把育種過程工程化、智能化，從而以最高的效率、最優的途徑、最短的時間，培育出想要的品種。未來，信息技術、基因技術結合，不僅將催生新的智慧育種技術，而且將帶來種業格局的變化。
過去五年，王喜慶及其團隊，將華為盤古系統和無人機觀測技術引入智慧育種實踐，同時還研發出了專門的育種機器人，建立了針對我國玉米育種的基因與環境互作模型。
搭載各類傳感器的育種機器人，可以連續作業20-24小時，幫助收集株數，大小、整齊度、病害苗、死苗、顏色等信息，搭載相機后還可以獲取田間表型影像資料，大大提升了育種的效率。
而利用過去40年我國玉米生長環境信息打造的基因與環境互作模型，結合前沿基因編輯技術，不僅可以充當育種加速器，而且將逐步升級為一個能觀察、會思考、善決策的智慧育種平臺，并賦能中國種業的整體發展。
