从农场到餐桌：AI 如何推动农业创新
逐步了解 AI 如何推动农业创新，让水果从农场种植、采收到送上餐桌变得更加简单。
预计到 2050 年，全球人口将增加 20 亿。为了满足需求，我们需要将粮食产量提高约 60%。人工智能（AI）正通过推动农业创新，帮助我们应对这一挑战。AI 创新可用于监测牲畜、分析作物生长情况、预测农场设备何时需要维护，以及执行更多任务。当我们想到农业时，通常只会联想到耕种。然而，农业是一个涵盖许多不同职能和流程的总称。
为了更好地了解农业中的 AI所带来的影响，让我们来看一个具体例子：水果的生命周期。从田地到餐桌的过程中，水果会经历什么？
在本文中，我们将探讨 AI 如何帮助完成从水果种植、培育和采收到加工、运输和销售的每一个环节。让我们开始吧！
利用农业新技术种植水果#
水果作物生命周期的第一步是选种和播种。农民需要决定当季种植哪种水果。机器学习等 AI 技术可以分析大量数据，帮助农民根据特定的土壤和气候条件选择最佳种子。通过评估历史天气模式、土壤成分和作物表现数据，AI 可以推荐最有可能茁壮生长的最佳种子品种。利用 AI 进行选种仍是一个持续研究的领域，具有很大的关注度和潜力。
例如，2018 年 CGIAR Inspire Challenge 向一个利用机器学习改进选种的项目提供了 100,000 美元的奖金。该项目由 BioSense Institute 和 CIMMYT 的研究人员牵头。他们利用来自墨西哥数百个评估地点的不同新玉米品种数据，开发了能够预测种子表现的模型。采用数据驱动的方法可以提高丰收的可能性，并降低作物歉收的风险。选定最佳种子类型后，就可以利用计算机视觉检查种子质量。
图 1. 显示墨西哥玉米生产情况的卫星图像，较亮区域表示植被更健康。
利用计算机视觉评估种子质量#
计算机视觉可用于分析水果种子的高分辨率图像，检测人眼可能无法观察到的瑕疵、疾病和遗传特征。可以使用各种计算机视觉任务分析这些图像，对种子进行分类、分级和质量评估。通过自动化执行这些任务，AI 可以帮助确保只有最高质量的种子被播种，从而让农民获得更高的作物产量。
例如，Seed X 的 GeNee™ Sorter是一款由 AI 驱动的种子分选机，可改进选种流程。该分选机将种子分为两类：可能发芽的高质量种子会被送入主箱，而不太可能发芽的种子则会被分入副箱。它可以评估颜色、形状、大小和遗传纯度，并预测发芽率。得益于这款分选机，发芽率可提升至 90% 以上，这意味着会有更多种子成功长成健康植株。
图 2. Seed X 的 GeNee™ Sorter。
利用 AI 培育和采收水果#
AI 还可用于改进土壤分析和作物监测。配备先进摄像头的无人机飞越水果田，拍摄土壤和植物健康状况的详细图像。系统会处理这些图像，生成显示土壤水分、养分水平和植物健康状况差异的地图。根据图像分析结果，可以执行杂草检测、生长监测、产量估算、灌溉调整、精准施肥和定向虫害防治等任务。利用 AI 进行实时监测，有助于提高水果作物产量，并推动可持续农业实践。
在最佳采收时间前后仅提前或推迟一天采收，就可能使农民的潜在收入减少 3.7% 至 20.4%。AI 可以帮助确定采摘水果的最佳时机。传统采收方式高度依赖人工，效率可能较低，也更加耗时。AI 辅助采收方式利用先进传感器和机器学习算法，分析水果颜色、大小及环境条件等数据，预测水果成熟度。这样一来，水果可以在状态最佳时采收，从而获得更高产量并减少浪费。
图 3. 使用计算机视觉分割成熟草莓。
采后加工：水果分割和包装的体积分析#
采收后，下一项关键工作是对水果进行分拣和分级，以便让优质农产品到达消费者手中。AI 可用于水果分割的体积分析。通过应用 Ultralytics YOLOv8 等计算机视觉模型，可以评估水果的大小、形状和质量。
图 4. 使用 Ultralytics YOLOv8 计算机视觉模型分割水果。
该流程会拍摄传送带上水果的高分辨率图像，使用 YOLOv8 模型分割单个水果，并通过体积分析测量大小和形状、检测缺陷。根据分析结果，水果会被自动分拣和分级，归入不同类别，以便进行适当的包装、加工或配送。AI 驱动的分拣和分级可以提高效率、准确性和一致性，减少浪费，并最大限度地提升收成价值。
水果完成分拣和分级后，自动化包装机可以对其进行精准包装。AI 驱动的 OCR（光学字符识别）系统可以检查包装是否准确，核验标签、条形码及其他重要信息是否符合标准和法规。通过这种方式检查包装，可以避免销售过期农产品等情况。AI 能够检测错误标签或过期日期，并在产品到达消费者手中之前将其标记出来以便修正。
AI 在水果零售和配送中的创新#
现在，假设你已经将最好的水果包装好并准备交付。AI 可以通过优化路线改进水果的物流和运输。在运输过程中保持水果新鲜并找到最高效的配送路线，是两项重大挑战。AI 算法可以分析交通模式、天气状况和配送计划，以确定最佳路线，减少运输时间和成本。
水果到达商店后，AI 仍会在库存管理和需求预测中发挥关键作用。AI 系统可以分析销售数据、客户偏好和季节性趋势，更准确地预测需求。零售商店可以根据 AI 提供的洞察维持最佳库存水平，降低库存过多或缺货的风险。
图 5. 零售店员工补充水果库存。图片来源：Envato Elements。
商店可以利用计算机视觉实时监测货架库存。借助目标检测，由 AI 驱动的摄像头可以识别库存不足或摆放不当的情况，并提醒员工补货或重新整理货架。通过确保在正确的时间提供数量适当的新鲜农产品，AI 有助于提高客户满意度并减少食物浪费。
AI 对水果行业的整体影响#
AI 有望在帮助消费者获得更高品质水果方面发挥重要作用。Nature Fresh Farms 是水果行业成功整合 AI 的一个典型例子。Nature Fresh Farms 利用 AI 技术改造了从种子到商店的运营流程。AI 驱动的传感器和数据分析有助于跟踪和管理从温室内的气候与湿度水平，到农产品运输物流的各个环节。Nature Fresh Farms 优化了种植条件、控制了灌溉并降低了成本。该 AI 系统还能够让农产品在包装后 24 - 48 小时内到达超市货架，大幅缩短运输时间并保持新鲜度。
尽管在水果行业中使用 AI 有许多优势，但也存在一些潜在缺点：
- 实施成本：AI 技术的初始投资可能很高，这对一些农民和生产商来说可能是一道障碍。
- 技术依赖：过度依赖 AI 和技术可能形成难以管理的依赖，尤其是在出现技术问题或故障时。
- 维护和保养：AI 系统需要定期维护和更新才能有效运行，这可能增加持续成本和运营复杂性。
- 使用复杂性：一些农民可能会觉得 AI 技术难以理解和使用，因此需要培训和支持。
耕耘未来#
从选种到水果成熟，AI 正在贯穿农产品从农场到餐桌的整个生命周期，改变农业生产方式。它帮助农民监测土壤健康状况、预测最佳采收时间，并准确地对农产品进行分拣。通过优化资源、减少浪费和提高作物产量，AI 让农业更加高效和可持续。尽管成本、技术专业知识需求以及对数据质量的依赖等因素带来了挑战，但在许多情况下，AI 的优势足以让这些挑战变得值得应对。这正是越来越多农民采用 AI 的原因。
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