腾讯AI种西红柿双丰收，参与AI战胜专家，辽宁试点净利润增千元 6月10日，腾讯宣布二、AI+农业领域取得进展。
研究方面，由腾讯AI Lab与世界知名农业大学荷兰瓦赫宁根大学（以下简称WUR）联合举办的“第二届国际智慧温室种植挑战赛”（以下简称大赛）落下帷幕。
结尾。
在全球疫情肆虐之际，半决赛的五支队伍挑战利用AI、物联网等前沿技术优化种植决策，远程自动控制温室种植小番茄（第一个）是黄瓜）。
半决赛队伍的五位AI收获者都是拥有20年以上耕种专家群体经验的人。
其中，冠军集团Automatoes获得满分，实现每亩资源消耗降低16%，净利润增长%*，充分展示了农业智能决策和温室自动控制的技术价值，以及未来减轻农民负担的潜力。
本次大赛的主席、WUR温室技术研究团队的Silke Hemming博士表示：“大赛的目标是在6个月内竞选出最佳的小番茄智能种植方案，并接近五个主要目标：评审团最终根据三个维度进行评分：一是作物净利润（50%，包括产量、质量、价格等指标）；二是人工智能应用。
（占30%，包括自动化、创新性能、功能性、抗干扰鲁棒性、可扩展性、便携性等指标），三是可持续性（占20%，包括水、肥、电、今年有21支参赛队伍来自26个国家，总共15支队伍（去年有15支队伍），我们也看到更多的小公司、独立农民和学生加入，呈现出越来越多的趋势。
多元背景，百花齐放。
”腾讯首席探索官网大伟说道。
David Wallerstein（大卫·沃勒斯坦）表示：“通过与 WUR 以及许多其他合作伙伴的多年合作，我们非常兴奋地看到，在短短两年内，所有参赛团队的成就都超过了人类。
这意味着人工智能可以做并且做得很好。
温室的“高级管理员”监测和控制影响黄瓜、西红柿等农作物生长的重要环境因素（修剪和采摘仍然由人类完成）。
人工智能不仅可以提高农作物产量，还可以节省资源、增加利润。
我们不断致力于推动此类人工智能应用的落地，帮助人类应对“地球层面的挑战”，包括健康、粮食、能源和水资源（FEW）、气候等与人类密切相关的重大问题。
“第二个丰收来自AI+农业应用端。
腾讯AI Lab借助自研AI算法和往届大赛技术经验打造的“腾讯AIoT智能种植解决方案iGrow”今年已落地中国这是农业大省辽宁第三期番茄试点迎来“小丰收”，每季度每亩净利润增长数千元，初步验证了iGrow的商业价值。
具有多年种植经验的试点顾问、高级农业技术员刘建华表示，作物在不同的生长周期对温室环境有不同的要求，以传统番茄种植为例，农民应设置不同的温度。
然而，在苗期、开花和结果阶段，很难准确识别每个时刻环境和作物生长状态的细微变化，以确定相应的理想温度。
因此，在一个种植周期中，农民通常估算一个固定的温度值进行操作，这严重依赖经验，无法在低成本条件下实现准确、实时、自动的种植决策优化和温室控制。
iGrow智慧种植解决方案具有自动智能、及时适应、高效精准的特点。
它利用物联网传感器以分钟或小时的高频密度采集空气/土壤温湿度、二氧化碳浓度、光合有效值等环境信息。
数据方面，优化后的iGrow温室模拟器可以快速进行大量种植模拟（15秒模拟82个生长周期），然后利用不断优化的强化学习AI算法选择最佳种植决策，最终自动控制温室，精准利用资源，提高作物品质和产量。
农业“新基建”带来农业“提速”。
随着全球人口老龄化以及过度灌溉和施肥造成的水土流失和土壤污染，农业迫切需要从粗放走向精细，同时提高产量、资源利用率和利润，从而缓解全球饥饿和环境污染问题。
疫情造成的复工复产困难，进一步凸显了以自动化生产、智能决策为核心的智慧种植解决方案的经济和社会价值。
在此背景下，发展数字农业农村已成为全球共识。
欧盟、德国、荷兰、日本等多国政府相继推出发展计划，包括利用现代信息技术和先进农业机械装备应用，推动农业4.0时代，为小农搭建平台。
智慧服务平台等。
根据国际咨询机构的研究和市场预测，到2020年，全球智慧农业市场价值将达到1亿美元。
在中国，今年1月，农业农村部和农业农村部国家网信办发布《数字农业农村发展规划 (年)》，描绘了我国数字农业发展的新蓝图，对于推动农业生产、经营管理等领域数字化转型，推动农业数字化纵深发展具有重要意义。
发展智慧农业。
随着人工智能技术在中国的不断发展，其应用已逐渐渗透到整个农业生产过程中。
机器学习、计算机视觉、大数据分析和云计算是应用最广泛的技术。
由于迭代周期较长，农业场景通常依赖于数十年积累的农业经验。
同时，由于它们包含大量复杂的物理生化过程和海量信息，人类很难做出准确的决策，只能依靠感性判断。
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人工智能技术的引入可以高效地利用传感器监测数据提取特征模式，同时利用集成了大量人类专家经验的模拟器进行模拟、探索和优化，形成一套实时、准确、可移植的模型。
决策技术解决方案。
腾讯也在农业领域持续合作、加大投入，积累研发优势和技术经验。
不仅自2016年起连续两年与WUR联手举办大赛，还与中国农业科学院、辽宁省政府、中粮集团、广东粤王农业等单位合作。
集团与深圳易家仓、仲恺农业工程学院等企事业单位签署战略协议，布局智慧农业，通过深度合作，技术攻关与商业化齐头并进。
今年的比赛选择小番茄作为种植对象，因为黄瓜和番茄是主要的温室作物，需要监测和控制的种植和环境变量较多，可以体现不同种植策略的技术优势。
赛制对AI和物联网技术方案提出了更高的要求，对温室模拟器进行了优化迭代。
本次大赛评委之一、腾讯AI Lab“AI+农业”业务负责人罗帝君博士表示：“模拟器让参赛队伍更加方便、快捷地获得温室模拟结果，让AI算法能够有足够的数据样本来改进算法和策略，虽然温室中病虫害的缺失会导致模拟值存在一定的误差，但对于产量预测、受气候变化影响的种植对策等研究具有重要价值。
另外，本次比赛的番茄种植模拟器还增加了施肥控制，可以准确施入作物所需的肥料，减少资源消耗。
在作物管理模块中，模拟器还可以设置一簇水果的最大数量，支持留叶策略和留果策略，另外新增透光型、透气型、遮光型3种遮光选项，更好适应实际种植环境。
武大为各参赛团体配备了96平方米的自动化温室。
设备包括通风系统、遮阳系统、加热系统、空气施肥机、混合LED补光灯、基质栽培系统和标准传感器（用于温度、湿度和二氧化碳测量）去年的第一个竞赛题目是黄瓜种植，吸引了微软、英特尔、腾讯、中国农科院等顶尖企业和机构参与。
腾讯AI实验室研发的iGrow解决方案在大赛中获得AI策略第一名，攻克了机器智能嵌入农业知识的难题，在4个月内显着提高了资源利用率，实现了17%的提升净利润，产量与拥有20年经验的农业专家集团相当。
比赛过程中，各参赛队伍不断深入挖掘AI算法的潜力。
技术亮点包括：冠军团队和Automatoes团队采用最先进的数据驱动算法DeePC，比经典控制算法MPC更安全，可以对复杂的非线性随机系统实现更精确的控制效果。
韩国Digilog团队提出利用强化学习算法，有效结合历史数据、实时数据和模拟器反馈进行训练，输出连续的控制策略。
这样的进展再次证明AI+农业仍有广阔的探索空间。
人工智能在展现其技术价值的同时，值得注意的是，农业场景下种植周期长、数据不规范、采集成本高等因素带来的数据短缺问题，以及温室模拟器的精度误差，将限制人工智能的进一步推广和使用。
因此，需要在数据标准收集、模拟器迭代、算法优化和产业推广等方面持续努力。
下一步，针对当前挑战，武汉大学和腾讯将继续在作物模型开发、全周期管理等领域进行深入研究，探索AI+农业的更多可能性。
加快科技成果转化。
辽宁试点小丰收不仅通过竞赛研究，腾讯AI实验室还着力推进本地化应用，与农业大省辽宁达成合作，启动两期种植试点。
第一阶段，当地三个日光温室用于种植西红柿，其中两个温室部署了 iGrow 解决方案的实验组。
5月份试点结束后，与未修改的对照组相比，实验组每季度每亩净利润增加了数千元。
辽宁的iGrow解决方案包括传感器、控制器、边缘网关和其他工具。
它在腾讯云上构建了支撑PaaS平台。
种植决策和温室控制都可以自动执行。
农民除了种植、采摘、日常设备维护外，只需要做少量的基础工作。
干农活可以节省人力。
试点期间，2月突发倒春寒，气温大幅下降。
在对照组中，农民根据往年的经验设定固定温度，并在周期内调整温度3次。
但由于无法实时调节，气温骤降时温室保温性能变差，温度波动较大；在iGrow实验组中，它将AI算法的稳定性和强大的灾难恢复能力与卷帘百叶窗和鼓风机等底层自动化控制技术相结合，实现每小时的温度调节以适应当前条件。
辽宁一期试点结果初步验证了智慧种植解决方案在中国的可行性。
我们期待不久的将来，腾讯能够真正打造出“中国特色”的AI+农业解决方案，从产学研一体化生态建设中共同探索智慧农业的未来。