去年年底，“一塊改變命運的屏幕”成了刷屏話題。

當時支持與反對方各自羅列出很多觀點，但我們或許可以承認，這些討論都是建立在這樣一個前提上：新技術(shù)與農(nóng)村生活的結(jié)合，已經(jīng)開始觸發(fā)一些改變。

把目光放到這個中國最廣袤的市場上，會發(fā)現(xiàn)從農(nóng)業(yè)到農(nóng)村市場所需的種種服務，再到農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的宏觀走向，其中有太多需求可以被科技力量填補。

而農(nóng)村市場科技人才資源相對匱乏的客觀情況，又讓智能化在某種程度上變成了異于城市社會的剛性需求。

如果我們回望2018，會發(fā)現(xiàn)從下半年開始，科技巨頭們紛紛布局起了AI進軍農(nóng)業(yè)的探索，并且各種AI醫(yī)療、AI教育的新興產(chǎn)品與服務，都開始走向農(nóng)村這塊新的試驗田。

AI與農(nóng)村的故事，正在短時間內(nèi)快速升溫。但在熱鬧的布局背后，我們也會發(fā)現(xiàn)一些明晰的瓶頸，橫亙在農(nóng)村市場與AI的想象力之間。

繞過屏幕的爭議，更多AI故事正在山村田壟間上演著。無論2019年是否能被稱作“AI+農(nóng)村”元年，至少這一年，田野上的AI故事必然會以一個令人驚奇的百分比上漲。

讓我們來回憶一下，直到今天為止，AI都以哪些方式完成了下鄉(xiāng)進村的任務。

科技巨頭的農(nóng)業(yè)圓舞曲AI進村的核心目標，當然是要證明自己能在第一產(chǎn)業(yè)有所建樹。

所謂AI農(nóng)業(yè)，在技術(shù)邏輯上很容易理解，即利用AI帶來的物理識別與機器視覺能力，結(jié)合數(shù)據(jù)分析技術(shù)，將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中大量流程進行重新優(yōu)化，從而以智能方式提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量。

理論上來說，這套邏輯既能種糧食種菜，也能養(yǎng)豬養(yǎng)鵝。但實際運轉(zhuǎn)起來卻不容易。一方面農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)相對匱乏，標準化程度很低，另一方面相關(guān)技術(shù)設備近乎空白，AI農(nóng)業(yè)命題之下不僅是算法與數(shù)據(jù)問題，同時也是對工程化能力與硬件制造能力的考驗。

而在AI持有者——BAT為代表的科技巨頭們眼中，既然要進軍產(chǎn)業(yè)AI與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，那么農(nóng)業(yè)又是無法繞開的一個選項。其巨大市場潛力和社會價值都是科技公司不能放棄的蛋糕。在2018年產(chǎn)業(yè)AI全面開動的契機里，農(nóng)業(yè)AI也就順勢開始了自己的故事。

最先動手的是阿里。2018年6月7日，云棲大會·上海峰會上阿里云發(fā)布了ET農(nóng)業(yè)大腦，通過數(shù)字檔案生成、智能農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析、農(nóng)產(chǎn)品溯源等技術(shù)結(jié)合，開始將AI解決方案帶入農(nóng)業(yè)。

隨后半年中，騰訊和京東都宣布了自己的AI農(nóng)業(yè)計劃。有消息認為，擅長AI的百度也已經(jīng)在路上。

綜合來看，AI農(nóng)業(yè)命題如今主要走兩條路：AI養(yǎng)殖與AI種植。

說到養(yǎng)殖科技，咱們中國人的看家本領那就是養(yǎng)豬。可能很多人沒有意識到，在規(guī)?；?、技術(shù)化養(yǎng)豬這條路上，中國人絕對寫就了一部波瀾壯闊的史詩。也正因為養(yǎng)豬事業(yè)的規(guī)模化標準化程度高，對新技術(shù)十分敏感，科技巨頭玩AI+養(yǎng)殖，十有八九都是從豬開始。

阿里的ET農(nóng)業(yè)大腦，就利用了機器視覺加持的AI攝像頭與數(shù)據(jù)分析能力，來觀察豬們生長數(shù)據(jù)，從而達成優(yōu)勝劣汰;并且將聲紋識別和紅外線測溫帶到了養(yǎng)豬場，通過豬的體溫和聲音進行AI預測豬的身體狀況，最終達成提升母豬產(chǎn)崽能力，降低死亡率的效果。

去年11月，京東數(shù)科也開始描繪AI和豬的浪漫故事。在接入AI攝像頭與數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)之外，京東的方案里還加入了IoT系統(tǒng)，以及自主開發(fā)的養(yǎng)殖巡檢機器人、飼喂機器人等等，并且采用了新的“豬臉識別”技術(shù)。

有理由相信，接下來會有更多科技公司開始AI養(yǎng)豬生涯。

而AI在種瓜種菜上，也有自己的一套。阿里的ET農(nóng)業(yè)大腦先后在甜瓜和生菜上完成了合作案例。而去年12月，騰訊AI lab團隊的“種黃瓜”在國際人工智能溫室種植大賽(Autonomous Greenhouse Challenge)上獲得了“AI策略”單項第一名、總分第二名。這也被外界認為是騰訊向AI農(nóng)業(yè)的進軍開啟。

騰訊這次展示的“種黃瓜”，特殊之處在于通過強化學習算法，將專家知識系統(tǒng)潛入了仿真機當中，使智能體可以有效學習人類專家的思維模式，從而回到實際種植中提升黃瓜產(chǎn)量，并且對傳感器成本進行了壓縮，提高了技術(shù)的實用性。

AI種植業(yè)，目前一般集中在果園和溫室種植當中，通過對植株進行數(shù)據(jù)收集和智能識別，來判斷肥料、水分、溫度、光照等條件的適宜與否，從而讓粗放的種植模式智能化、精準化。再搭配一些可溯源、可直播的互聯(lián)網(wǎng)玩法，健康+高產(chǎn)的AI果菜就誕生了。

又能養(yǎng)豬，又能種菜，感覺AI在農(nóng)業(yè)領域已經(jīng)很吃得開了。

但是不用樂觀太早，目前來看，巨頭們的AI農(nóng)業(yè)之旅只是剛剛開了個頭。今天各種值得夸耀的案例，都還是示范價值遠大于商業(yè)價值。

一方面，農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)在今天依舊稀缺，農(nóng)業(yè)AI依舊需要BAT的專家們下到田間地頭去采集數(shù)據(jù)，修正參數(shù)。另一方面，大量農(nóng)業(yè)區(qū)域和農(nóng)業(yè)領域都是數(shù)據(jù)的真空地帶，今天AI想要走入農(nóng)業(yè)，還只能依靠一些數(shù)據(jù)化標準化程度高的農(nóng)業(yè)部類，比如現(xiàn)代化養(yǎng)殖場;或者依托有相關(guān)農(nóng)業(yè)科技積累的合作者，比如大型農(nóng)業(yè)集團——來更多完成1對1的商業(yè)實驗性質(zhì)AI+農(nóng)業(yè)案例。

與中國廣袤的農(nóng)田牧場相比，BAT的專家顯然是不夠用的。

所以說，今天AI農(nóng)業(yè)還處在科技巨頭們做好案例，打好樣板，然后吸引有實力的合作伙伴共同推廣的階段。大規(guī)模的農(nóng)業(yè)改造還遠遠談不上。只有當形成傻瓜式產(chǎn)品與可終端售賣的AI農(nóng)業(yè)解決方案;科技巨頭與農(nóng)戶間的產(chǎn)業(yè)中間層搭建起了清晰的產(chǎn)業(yè)鏈之后，“AI改變農(nóng)業(yè)”這句話才有被說出口的底氣。

但無論如何，當看到北上廣高大樓宇里的數(shù)據(jù)專家和算法工程師，蹬著拖鞋蹲在田里觀察農(nóng)作物長勢，我們依稀還是能看到一個有張力的故事開始了。

農(nóng)村社會中的AI新角色在產(chǎn)業(yè)賦能之外，社會服務類的AI技術(shù)也在越來越火熱。AI醫(yī)療、AI教育、AI金融，以及AI政府服務都在成為新的科技賽道。

而需要注意這樣一個邏輯，與移動互聯(lián)網(wǎng)將服務集成化不同的是，AI+社會服務解決的主要是無人化問題。通過對人類經(jīng)驗的機器學習復刻與再傳播，AI可以在某種程度上取代一部分專業(yè)人才的工作。比如AI語音交互代替教師，機器視覺設備代替醫(yī)生進行醫(yī)療影像識別等等。

這樣的能力，在人才飽和地區(qū)或許只能被看作替代品和效率提升工具。而在農(nóng)村地區(qū)，則很可能解決的是有和無的問題。

基于AI能力為農(nóng)村地區(qū)提供醫(yī)療、教育等服務，今天也在不斷增長。比如阿里基于旗下的智能音箱天貓精靈，在去年啟動了“天貓精靈小站”計劃。該計劃通過建立天貓精靈小站圖書館，為農(nóng)村地區(qū)兒童提供更多教育資源。在早期教育人才相對匱乏，教輔資源稀缺的地區(qū)，智能音箱的接入不失為解決方案的一種。

而在醫(yī)療上，有更多AI進村的案例可以被觀察到。比如上個月，很多媒體報道了百度靈醫(yī)團隊的AI 眼底篩查一體機的下鄉(xiāng)之旅。

通過視覺識別算法的訓練，百度打造了基于AI的眼底篩查設備，可以有效識別出“糖網(wǎng)”等早期眼底病灶。與之相對的是，在農(nóng)村和鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)，擁有準確眼底篩查能力的醫(yī)生并不多。復雜的眼科疾病只能去省城等大城市就醫(yī)，而早期疾病更是極大概率被忽略。

而在AI加入后，這個長期存在的問題將有被解決的希望。因為AI設備取代的并不僅僅是機器，同時還包括機器背后醫(yī)生的判斷與識別能力。這對于農(nóng)村地區(qū)是難能可貴的。

類似的案例，目前主要發(fā)生在醫(yī)療影像識別和化驗檢測上。有理由相信，不遠的將來，AI將協(xié)助帶來遠程門診甚至遠程手術(shù)。

而與AI走進農(nóng)業(yè)一樣，AI農(nóng)村醫(yī)療和AI農(nóng)村教育的問題，也是依舊停留在初始階段。今天類似案例，更多停留在企業(yè)公益的范疇內(nèi)。假如不解決商業(yè)化與推廣的問題，那么我們將始終看到的是AI又獻了愛心，而不是AI真正改變了中國最多數(shù)群體的生活。

農(nóng)村勞動力與AI基建農(nóng)村地區(qū)與AI的另一個結(jié)合點，不是AI幫助了農(nóng)村什么，而是反過來——農(nóng)村的勞動力成本優(yōu)勢，正在成為AI發(fā)展的某種燃料。

去年，很多媒體開始報道AI村、AI農(nóng)村工廠這樣的關(guān)鍵詞。這類農(nóng)村工廠商業(yè)模式，是AI需要大量的訓練數(shù)據(jù)，其中又以圖片數(shù)據(jù)為主。而數(shù)據(jù)標注這個近乎無門檻、與出門打工相比工作相對輕松、重復率異常高、又近乎不可或缺的工作，就被不斷下移，直到轉(zhuǎn)移到了村里開工。

于是有人笑稱，你發(fā)現(xiàn)手機、平板能識別花鳥魚蟲大牌奢侈品，感覺挺高大上的樣子，殊不知那是你遠在老家的二舅母教的。

出現(xiàn)AI村這件事，有人覺得荒誕，也有人感嘆“沒人工就沒智能”。然而從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上看，AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展中大量必需工作，確實都是常識類、可外包的。而這類工作又會自發(fā)去尋找人力成本最低廉的生產(chǎn)地。那么廣大農(nóng)村勞動力自然成為了首選。

客觀來說，農(nóng)村人力成本優(yōu)勢與AI的結(jié)合將不會很快消亡。這類外包工作中，今天還是以圖像識別作為主體。但隨著數(shù)據(jù)與AI產(chǎn)業(yè)的深化，各種數(shù)據(jù)相關(guān)的工作都將涌向外包市場，比如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分揀、垂直行業(yè)的數(shù)據(jù)集加工等等。

對于AI來說，這些工作必不可少，而對于農(nóng)村地區(qū)來說，這些工作意味著可以坐在電腦前相對體面地完成，且不用遠離家鄉(xiāng)。

而必須注意的是，如果這類AI村、AI農(nóng)村工廠，不主動尋求自身數(shù)據(jù)加工能力的逐漸升級，僅僅依靠常識+圖像分揀類的工作維持生計，那么市場是很快會在大量競爭下徹底干涸的。只有進入垂直行業(yè)，錘煉相對更強的數(shù)據(jù)操作能力，并且擁有可以說服市場的數(shù)據(jù)保密能力，才能在這個新興外包市場中獲得長期生存權(quán)。

不管怎么說，如果我們認為通過黑客馬拉松、算法大賽，來尋找算法開發(fā)者和安全工程師，是一件很酷的事，那么通過外包找農(nóng)村大媽做數(shù)據(jù)清洗，似乎也沒有什么值得說三道四的。二者其實都遵循同樣的價值規(guī)律：切合新興產(chǎn)業(yè)需求，發(fā)揮自我市場定位優(yōu)勢。

結(jié)束語

不難看出，AI進村的故事，在今天正經(jīng)歷一個蓬勃生長的過程。

巨頭在占位，農(nóng)業(yè)企業(yè)在自我迭代;公益在散發(fā)光芒，創(chuàng)業(yè)者也開始閃轉(zhuǎn)騰挪;算法工程師走進了大棚，村里的鄉(xiāng)親正在教育大洋彼岸的AI系統(tǒng)。

變化剛剛開始，然而變化已經(jīng)開始，這些有張力的畫面，或許是今天中國AI發(fā)生最深刻影響的地方。

如何適應這樣的變化呢?或許一個好的方案，是要從個體職業(yè)的角度去思考AI的產(chǎn)業(yè)需求和市場需求，然后耐住性子慢慢來。春天是看不到糧食的，但春天必須播種。