農(nóng)業(yè)的數(shù)字革命，或許有益于企業(yè)，也有益于地球。農(nóng)業(yè)的數(shù)字革命旨在用更少的農(nóng)場經(jīng)營，生產(chǎn)更多的糧食。這就意味著，農(nóng)用化學品減少、重型機械減少、消耗的水也變少了，也不需要額外的土地了；并且對農(nóng)民們來說，更重要的是，花在農(nóng)耕上的時間也少了。

三大發(fā)展，吹向了農(nóng)業(yè)數(shù)字革命的號角。首先，傳感器技術(shù)的發(fā)展。如今的傳感器，體積異常小又極為便宜；其次，在農(nóng)場和計算云之間傳輸數(shù)據(jù)的通信技術(shù)發(fā)展；以及最后，使用人工智能和機器學習處理海量信息數(shù)據(jù)的技術(shù)。

康奈爾數(shù)字農(nóng)業(yè)研究中心的主管蘇珊·麥庫奇說：“這可以幫助農(nóng)民知道，牛羊群中有事情要發(fā)生或者果園需要照看?！丙湈炱骖A測，未來，灌溉系統(tǒng)中的傳感器將可以接受衛(wèi)星信號以決定是否需要澆灌農(nóng)作物——前提是土地已經(jīng)干燥且沒有降雨預測。

她說：“這就是物聯(lián)網(wǎng)與生物互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合，當然這需要海量數(shù)據(jù)分析能力。比如，我們正在研究奶牛。我們在奶牛的瘤胃中放置了納米傳感器，當奶牛的反芻行為有異樣時，農(nóng)場主和獸醫(yī)就可以在癥狀顯現(xiàn)之前及時找到生病的奶牛?！?/p>

到目前為止，農(nóng)業(yè)中的大多數(shù)進步都屬于定義比較寬泛的“精準農(nóng)業(yè)”。全球定位系統(tǒng)的到來和農(nóng)業(yè)機械的發(fā)展，讓農(nóng)民們現(xiàn)在可以更精準地播種、保護和收獲農(nóng)作物，盡管精準農(nóng)業(yè)的重點通常以大規(guī)模商品作物為主，如小麥、大豆和芥花籽油作物等。這項技術(shù)現(xiàn)如今已經(jīng)與衛(wèi)星和無人機攝像相結(jié)合，以監(jiān)測雜草水平和綠蔭覆蓋、土壤分析、天氣模式和特定土地的歷史農(nóng)作物產(chǎn)量數(shù)據(jù)等，接著再將這些數(shù)據(jù)輸入處理系統(tǒng)，處理系統(tǒng)會使用人工智能和機器學習來指導田間決策。

這種海量數(shù)據(jù)的分層與后續(xù)的建模，可以幫助農(nóng)民做出更好的決策，提供種植的成功可能性。他們擁有的信息越多，他們就可以更加精準地預測耕種決策的結(jié)果。他們是否應(yīng)該在那塊田地里種這種莊稼呢？根據(jù)當前的天氣預報，這周播種跟下周播種會有什么區(qū)別？這種作物品種是否更適應(yīng)這類型的土壤呢？知識為農(nóng)業(yè)帶來強大的可預測性，并且也有大量企業(yè)正在收集數(shù)據(jù)，推動農(nóng)業(yè)的數(shù)字革命。

航空航天工程公司Planet就是這樣一家公司。Planet每天使用150個鞋盒大小的微型衛(wèi)星，以3-5米（10-16英尺）的分辨率在全球拍攝300萬張單個圖像。圖像的拍攝節(jié)奏對農(nóng)民尤其重要，因為這些數(shù)據(jù)的時效十分短暫。

Planet的聯(lián)合創(chuàng)始人羅比·辛格勒說：“每日衛(wèi)星拍攝可以在全球范圍內(nèi)，在當?shù)剞r(nóng)場層面，使得實時決策成為可能。農(nóng)民可以用更少的投入獲得更多的收入，減少營養(yǎng)溢出，并有效擴大再生耕作方式，比如免耕法（有證據(jù)證明，犁地會釋放土壤中的碳元素）和覆蓋作物耕作法。下游的消費品公司可以提高供應(yīng)鏈的透明度，并兌現(xiàn)零森林砍伐的承諾。我們在2010年創(chuàng)辦Planet的時候，我們的愿景是創(chuàng)建一家可以從太空獲取信息，然后用這些信息幫助地球生命的公司。十年后，有了數(shù)百顆衛(wèi)星之后，我們的技術(shù)現(xiàn)在可以協(xié)助政策的制定，并使農(nóng)業(yè)成為應(yīng)對氣候變換的一個不可或缺的工具?！?/p>

讓我們回到地面。地球上最大的公司之一也打算深入田間，將自己的數(shù)據(jù)專家與傳感器技術(shù)和機器人創(chuàng)新相結(jié)合。X-The Moonshot Factory是谷歌母公司Alphabet旗下的創(chuàng)新引擎。這些年來，X公司一直在鉆研他們所謂的“計算農(nóng)業(yè)”領(lǐng)域。項目負責人埃利奧特·格蘭特解釋說，Project Mineral項目團隊已經(jīng)開發(fā)了一種現(xiàn)場機器人，該機器人可以通過3D成像與多層數(shù)據(jù)收集，監(jiān)控作物中的每一株植物，以制定針對性的養(yǎng)護措施。

格蘭特說：“Mineral的原型機器人將硬軟件與傳感技術(shù)相結(jié)合，利用我們在人工智能、仿真、傳感器和機器人領(lǐng)域取得的突破，幫助農(nóng)民、飼養(yǎng)者還有農(nóng)學家理解和預測植物的生長方式和與周圍環(huán)境的互動方式。在過去幾年中，我們與合作伙伴們共同努力，嘗試理解復雜的植物世界，努力進一步掌握這種復雜性，并致力于建立一個更加可持續(xù)、適應(yīng)力更強和更高產(chǎn)的糧食系統(tǒng)?！?/p>

ApisProtect在歐洲和北美洲監(jiān)測著2000萬只蜜蜂，關(guān)注生產(chǎn)力下降的跡象

說到食品生產(chǎn)，大自然中最重要的一個活動就是授粉。正是傳感器技術(shù)，在為植物的授粉活動保駕護航。菲奧娜·愛德華茲·墨菲從事傳感器技術(shù)的研究已有十多年。2013年，墨菲注意到蜜蜂中間的蜂群崩壞癥候群。從小在愛爾蘭鄉(xiāng)間長大的墨菲，十分清楚蜂群崩壞癥候群可能會對食品生產(chǎn)造成的影響。在拿到無線傳感網(wǎng)絡(luò)與嵌入式系統(tǒng)的博士學位之后，她選擇將自己所學到的尖端技術(shù)應(yīng)用于解決蜜蜂的問題。為此，她成立了ApisProtect公司。她和她的團隊開發(fā)了一種監(jiān)測技術(shù)，使用智能手機大小的設(shè)備全天候24小時不間斷地監(jiān)測每一個蜂箱。接著，這項技術(shù)再運用機器學習算法，來解鎖數(shù)據(jù)背后的故事。今天，愛德華茲·墨菲和她的團隊在歐洲和北美洲監(jiān)測著2000萬只蜜蜂，同時也在與愛爾蘭的商業(yè)養(yǎng)蜂人、業(yè)余養(yǎng)蜂人合作。

她解釋說：“簡而言之，我們將傳感器技術(shù)和機器學習相結(jié)合，從而幫助養(yǎng)蜂人在養(yǎng)蜂過程中，減少損失，提高生產(chǎn)效率。我們將小型傳感器放置在蜂箱中，不斷收集數(shù)據(jù)——尤其是溫度、濕度、聲音和運動等數(shù)據(jù)，然后使用我們在過去三年中開發(fā)的機器學習技術(shù)，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，能告訴我們蜂箱中的情況?！?/p>

如果蜂箱遇到問題，傳感器可以監(jiān)測并記錄下蜜蜂的行為變化，然后數(shù)據(jù)處理會提醒蜜蜂主人，蜂箱內(nèi)可能出了一些問題。這不僅可以幫助養(yǎng)蜂人及時定位出問題的蜂箱，也可以減少對健康蜂箱的非必要檢查，從而避免打擾蜜蜂們的正?；顒印?/p>

墨菲說：“從本質(zhì)上講，我們?yōu)轲B(yǎng)蜂人提供了講述他們的蜂箱內(nèi)一切情況的圖片，然后他們可以據(jù)此選擇，哪一個蜂箱在當前節(jié)點需要實際干預。我們經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，80%的蜂箱不需要人為的干預。我們會找出哪些蜂箱行為異常，接下來就需要依靠養(yǎng)蜂人的專業(yè)技能了。所以，我們不是要成為醫(yī)生，我們其實是設(shè)備，告訴醫(yī)生應(yīng)該關(guān)注哪些患者的設(shè)備?！?/p>

數(shù)字革命也可以在食物鏈的另一側(cè)發(fā)揮作用，比如預測農(nóng)作物的產(chǎn)量。盡管荷蘭的面積相對較小，但該國卻是全球番茄作物產(chǎn)量最高的國家。每平方英里產(chǎn)量接近132000噸。這些番茄的生長十分依賴溫室，因為密封的溫室可以讓農(nóng)民精準地控制園藝條件，而且他們在這一領(lǐng)域的創(chuàng)新也屬世界一流。最近，Hortikey公司的安德里亞·霍夫蘭德解釋說，他們開發(fā)了一個名為“Plantalyzer”的機器人。

霍夫蘭德說：“我們需要提高整個供應(yīng)鏈的透明度，因為供應(yīng)和需求的匹配之間存在一個很大的問題。預測作物產(chǎn)量，以前完全是靠人工完成的——靠眼睛觀察，無法規(guī)模化擴展，而且就算是專家來估計，也會存在很大的誤差率?！?/p>

所以，我們引入了Plantalyzer。這個機器人可以通宵工作，測量底部兩到三個番茄藤，每晚對5000株植物的果實顏色和數(shù)量進行繪制。然后，這些視覺數(shù)據(jù)會使用與華盛頓大學合作開發(fā)的專業(yè)軟件進行處理，在第二天計算出預期產(chǎn)量，準確率在85%到95%之間。所有這些結(jié)合在一起，可以讓種植者在出售番茄時商定更好的價格協(xié)議，獲得更高的利潤率，高效地規(guī)劃運輸物流，避免浪費，更重要的是，避免超市貨架上缺貨。

眾所周知，到2050年，地球上預期將再多出20億人口，如果我們希望喂飽這么多的人口，生產(chǎn)更多糧食迫在眉睫。與此同時，科學證據(jù)亦毫不留情地提醒我們，我們在生產(chǎn)更多糧食的同時，必須減少對環(huán)境的影響。根據(jù)聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織的數(shù)據(jù)，26%的全球溫室氣體排放來自于農(nóng)業(yè)；全球使用的淡水，有70%用于農(nóng)業(yè)；78%的全球海洋和淡水富營養(yǎng)化（農(nóng)用化學品流入水道，破壞原有水生生態(tài)系統(tǒng)的過程），也歸咎于農(nóng)業(yè)。這些都是導致人為氣候變化和生態(tài)危機的重要因素。除此之外，我們還面臨其他日益嚴重的挑戰(zhàn)，比如土壤貧瘠、農(nóng)用化學品使用以及野生棲息地減少所造成的生物多樣性損失等。如今，地球上約有一半的可居住土地用于農(nóng)業(yè)，而在一千年前，用于農(nóng)業(yè)的可居住土地僅4%。

農(nóng)業(yè)，因其造成的種種問題，已經(jīng)越來越受到嚴密的關(guān)注。但是，不斷以盡可能低的成本生產(chǎn)糧食，這一個壓力仍舊是減少破壞性活動的政治與經(jīng)濟障礙。數(shù)字技術(shù)和深度數(shù)據(jù)處理的引入，或許是協(xié)調(diào)地球與人類需求的一個催化劑，它可以幫助我們減少有害化學品的使用、在植株層面上定制作物養(yǎng)護方案，以及了解我們所依賴的生態(tài)系統(tǒng)。

在康奈爾，蘇珊·麥克庫奇解釋說：“數(shù)字技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用對‘同一健康’這個概念具有巨大的影響。如今，在公共衛(wèi)生政策領(lǐng)域，同一健康這個概念正變得越來越重要。這是地球的健康，也是人類的健康、動物的健康、植物的健康——所有構(gòu)成整個互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的生物的健康。當你開始把這一切視為一整個非常復雜的系統(tǒng)時，由于它的復雜性遠超過了我們?nèi)祟惔竽X的能力，你就需要新的工具來監(jiān)測這個系統(tǒng)，從而實時地輸入數(shù)據(jù)并采取適當?shù)膽?yīng)對措施?！?/p>

這一次非同尋常的農(nóng)業(yè)革命，將給我們帶來巨大的希望和收獲。但麥克庫奇的言語中不乏警示之意。她說：“農(nóng)業(yè)數(shù)字革命可以解決這個世界上的許多糧食過剩和糧食不平等的問題。我們可以創(chuàng)造一個更加健康的糧食供應(yīng)，我們可以更加平等的分配糧食。但是，任何變化，在惠及一部分的人時候，也會損害到另一部分人的利益。如果機器人和信息管理可以勝任大量工作，那么先前以此為生且教育水平不高的人們將逐漸失去工作，失去收入來源。我們的社會又該如何處理這個問題呢？政府政策不能缺失，而且由于新的設(shè)備和維護需要大量投資，許多小農(nóng)場主未必能夠及時享受到數(shù)字農(nóng)業(yè)帶來的美好前景?！?/p>

麥克庫奇還說：“同樣重要的是，我們又該如何整體評估系統(tǒng)即時生成的這些耕種建議呢？畢竟了解這些系統(tǒng)的人少之又少。”

麥克庫奇提醒說，我們不能簡單的將農(nóng)業(yè)視為一種生產(chǎn)卡路里的機械方式——純粹由投入和產(chǎn)生構(gòu)成的系統(tǒng)。相反，我們需要思考，如何通過我們與大地之間的紐帶，與自然世界保持有意義的關(guān)系。