与此对阵的，是四支传统农人队，他们则亲临比赛现场——云南富民，依靠已有的种植经验，与AI队伍在草莓的产量、品质、投入产出比等指标上展开比拼。
AI组较好的水肥、温度和空气中水分含量控制促进了植株的快速生长和开花挂果，实现了较好的产量。投入产出比与产量正相关，AI组较高的产量提升了投入产出比。
相较于产量、投入产出比分别的196.32%、75.51%这种高比分差距，传统农人组的果实甜度整体均值仅超AI组5.24%，也不算啥了。
李道亮教授是中国农业大学信息与电气工程学院教授、国际信息处理联合会（IFIP）农业先进信息处理专委会主席，可谓是国内农业信息化领域权威，对AI变革农业这件事有发言权。
每支队伍的草莓AI种植管控系统，一定要通过传感器获取外部环境、水肥等数据，再基于设定的草莓生长模型，向控制草莓生长的外部设备输出决策。而这一过程是动态、实时的，贯穿整个草莓生长进程中的。
就拿此次大会获得AI组冠军的Cybeer·HortiGraph联队来说，一开始看到数据不对，就赶赴现场，结果发现是智能化温室里的设备出现了问题。
来自荷兰阿姆斯特丹的AiCU队，是以他们的优势——用来种植西红柿的长效生长模型，运用到草莓身上，然后按照文献中的指示调节对应的参数，结果长势不好，叶子偏多，获得季军。
每一种植物都有它天生的一些规律，种草莓和西红柿之间的差距，并不能简单迁移，每个物种有每个物种的规律。
此外，虽然这次大赛还没有考察，但如果把另一些”要素”加入其中，结果也会不同。
比如微量元素的控制，就如植物中的钙、镁、硒，这是当前机器学习暂时还不能够做到的，仍然需要栽培专家不断调节肥料的含量，来看对植物的品质有什么影响。
“人如果没有研究清楚的话，人工智能也没有很好的方法。但人工智能，能做到人不可能做到的精细水平。”李道亮教授如是说。
在李道亮教授看来，AI农业还可以分成三个阶段，现阶段只是初级人工智能阶段——远程控制。
就是人把模型建好，知识图谱搭建好，传感器记录数据，人只需要观察然后对他下指令。这次比赛就让业内看到了AI种植的可行性、商业性。
第三阶段，也是最高级的，它自己有自主学习、自主决策、自主识别、自主作业的能力。到时候，AI已经是一位有经验的农民了。
一个是利用现有的装备（比如传感器）、网络等数字化手段，提升农业效率，提高产量，产生经济效益。
另一个则是，利用数字化技术、数据来挣钱的行业，比如拼多多上一些卖农产品的电商。
而成立五年、电子商务平台里最“亲农民”的拼多多，正在从数字产业化到产业数字化进行转变，推动着数字农业变革。
经常使用拼多多的用户相比很熟悉他们的运营模式——直接与各地的农户合作，让水果从田间地头直接快递到家门口，没中间商赚差价。
光去年一年，农产品和农副产品的成交额就超过了1364亿元，成为中国最大的农产品上行平台，同比增速保持在100%以上。
通过建立一个长期的、规模化的竞技平台，通过全国‘顶尖农人’和世界‘人工智能’的切磋与较量，来充分激发青年学者的想象力与创造力。
最终探索出一批适用于小农生产模式的、低成本、可复制的AI农业应用，并且通过将人工经验数字化，来为农产区提供植物AI种植模型。
因为它十足重要，却又往往容易被忽略。作为最古老的产业，关系到每一个人的吃饭问题。
加之我们的祖国的地理特点，在机械工业革命里，农业没能展开手脚，难以普遍地实现现代化农业。
然而现在，在AI时代里，有天时地利人和，是时候能更加关注新技术在农业的应用了。
一方面，作为根本性产业，关系到14亿人温饱，关系到社会的长治久安，若能够更高效生产粮食蔬菜水果，功德无量。
另一方面，如此每一个人都息息相关的产业，若能够更高效，社会效益和经济的效果与利益，都能双丰收。
区别于其他时候，现今数字农业经济的技术条件，都已经展现在眼前，如果利用好时机， 也能缩小贫富差距，帮农助农。
在李道亮教授的研究中，利用技术方法帮助农业变革的人才，也开始有了新称谓——“新农人”。
他们不仅有技术方法，而且还切实回报家乡，帮助农业农村变革，最后还享受着变革的成功，过着真正田园牧歌式的现代生活。
说实话，可能要不了几年，新农人就会成为时代新风尚，田园牧歌式的生活，就会成为城市打工人仰慕的新场景。
最后，拼多多这样的公司，在解决了农产品在线销售难题后，又开始行动起来参与到农业的供给侧改革中，并且通过种草莓这样的比赛，让人看到了AI等前沿技术变革农业的可能性和可行性。
相应的带头效应，或许也能让更多怀抱社会责任和担当的企业、技术人才加入其中。
AI农业可以打破时间和空间资源的分散。我们对农业的关注度和投入度，还有很多事情可以做。
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