意大利米蘭理工大學數(shù)據(jù)、數(shù)字技術(shù)和機器人在田間：探索農(nóng)業(yè)4.0

　　菲利波·倫加(Filippo Renga)和馬泰奧·馬特烏奇(Matteo Matteucci)多年來一直在研究農(nóng)業(yè)中使用的數(shù)字技術(shù)。他們開設(shè)了PoliMI綠色技術(shù)大使計劃的智能農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析課程，該課程涉及人工智能技術(shù)在農(nóng)藝領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，旨在從經(jīng)濟和戰(zhàn)略角度利用數(shù)據(jù)世界。讓我們來介紹一下它們。米蘭理工大學管理工程系教授Filippo Renga從事各行各業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新已有23年。他是米蘭理工大學管理學院數(shù)字創(chuàng)新觀察站的聯(lián)合創(chuàng)始人，從事移動服務(wù)、旅游、金融和農(nóng)業(yè)方面的工作。他是多篇學術(shù)文章的合著者，也是五家初創(chuàng)公司的聯(lián)合創(chuàng)始人。他目前領(lǐng)導(dǎo)金融科技和保險科技創(chuàng)新、旅游創(chuàng)新和商務(wù)旅行觀察站，并協(xié)調(diào)研究中心的歐盟和國際活動。

　　Matteo Matteucci 是米蘭理工大學電子、信息和生物工程系信息處理系統(tǒng)教授。他的研究涉及自主機器人和機器學習，特別是模式識別、機器人感知、計算機視覺和信號處理。他在國際期刊上發(fā)表了 50 多篇文章，在國際書籍上發(fā)表了 25 篇文章，并為國際會議和研討會的論文集撰寫了 150 多篇文章。他負責國家和國際資助的機器學習、自主機器人、機器人感知以及智能和自主系統(tǒng)的基準測試研究項目。

　　讓我們從一些澄清開始。當我們談?wù)撧r(nóng)業(yè)4.0時，我們指的是什么?比方說，是什么讓它與農(nóng)業(yè)科技不同?

　　FR：農(nóng)業(yè)技術(shù)是關(guān)于應(yīng)用于農(nóng)業(yè)世界的所有技術(shù)：不僅是數(shù)字創(chuàng)新，還有機械、生化、工藝和許多其他類型的創(chuàng)新。特別是，Matteo和我專注于數(shù)字創(chuàng)新在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的應(yīng)用。在這種情況下，我們談?wù)撧r(nóng)業(yè) 4.0：簡單來說，它是遵循工業(yè) 4.0 的范式，是精準農(nóng)業(yè)(例如機械和電子)的結(jié)合，它已經(jīng)在市場上存在了大約 30 年，具有物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等最新技術(shù)， 傳感器技術(shù)等

　　我想馬上明確指出，盡管人們可能不這么認為，但農(nóng)業(yè)并不是一個落后的部門;相反，機器人的最大傳播(Matteo教我這一點)是在農(nóng)業(yè)中，尤其是在畜牧業(yè)中。例如，在很長一段時間里，最流行的可穿戴設(shè)備是那些連接到牛身上的設(shè)備。

　　毫無疑問，提供最大機會的組成部分是互聯(lián)互通。 例如，食品運輸車輛中的溫度監(jiān)測系統(tǒng)可以在產(chǎn)品質(zhì)量下降的情況下將其下架;衛(wèi)星測繪可以識別水資源壓力，從而通過有針對性和更仔細的灌溉進行干預(yù)。因此，農(nóng)業(yè)4.0是一個更加相互聯(lián)系的農(nóng)業(yè)，特別是在供應(yīng)鏈層面。

　　MM：數(shù)據(jù)的連通性和可用性還允許通過應(yīng)用基于數(shù)據(jù)的模型來實現(xiàn)數(shù)據(jù)歷史化和流程優(yōu)化。 需要強調(diào)的是，數(shù)據(jù)涵蓋了供應(yīng)鏈的所有步驟：過去，出于物流和管理原因，數(shù)據(jù)主要是在供應(yīng)鏈的最后一步收集的，而現(xiàn)在，由于連通性，它們已經(jīng)在現(xiàn)場捕獲。

　　菲利波已經(jīng)提到的精準農(nóng)業(yè)是關(guān)于在需要采取行動的地方采取行動，需要多少就采取行動，什么時候需要;數(shù)據(jù)連接擴展了這種范式，因為它允許您通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測模型對未來采取行動;今天，人工智能系統(tǒng)可以支持長期決策，這要歸功于農(nóng)業(yè) 4.0 實現(xiàn)的供應(yīng)鏈愿景。

　　FR：套用開爾文勛爵的話來說，無法衡量的東西無法改進。這就是我們正在努力做的事情，在農(nóng)業(yè)部門使用人工智能和數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)還可以支持公共機構(gòu)在該部門做出具體選擇，例如激勵措施、在流行病風險情況下進行干預(yù)、管理超過所需數(shù)量的庫存等。這些數(shù)據(jù)也可用于證明健康特征(理工大學一些學生的一個項目表明，意大利的動物比其他國家的動物更容易受到抗生素的干預(yù))，從而在整個供應(yīng)鏈中產(chǎn)生更多的價值(想想PDO產(chǎn)品)。

　　最后，數(shù)據(jù)允許在經(jīng)濟、環(huán)境和社會意義上實現(xiàn)更可持續(xù)的農(nóng)業(yè)。例如，數(shù)據(jù)的可用性和連接性有利于在一個地區(qū)有未使用的產(chǎn)品可以在另一個地區(qū)使用時及時進行干預(yù)。擁有更多的信息可以讓我們減少浪費和花費。

　　因此，數(shù)據(jù)是農(nóng)業(yè)4.0的一個關(guān)鍵方面。Matteucci教授，機器人在這個領(lǐng)域的作用是什么?

　　MM：機器人進入該領(lǐng)域，特別是在精準農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，根據(jù)定義，精準農(nóng)業(yè)需要了解環(huán)境，以便做出非常精確和及時的決策。這種類型的農(nóng)業(yè)通常被證明是非常昂貴的，并且經(jīng)常與大規(guī)模生產(chǎn)的需求發(fā)生沖突。有機農(nóng)業(yè)促進了機器人在農(nóng)業(yè)中的使用，這涉及某些傳統(tǒng)做法的復(fù)興以及減少殺蟲劑、抗生素和化肥的使用，例如，機器人能夠自主識別雜草以清除雜草，它們可以識別水果以決定何時以及如何采摘它，并且它們能夠識別疾病的發(fā)作并報告它，等等。

　　為了更好地理解機器人技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的重要性，以及它不僅在學術(shù)界引起的關(guān)注，必須牢記兩個方面：

　　1. 當今的農(nóng)業(yè)世界面臨著兩個相互矛盾的要求：一方面，需要采取土壤保護措施和減少資源消耗;另一方面，需要為不斷增長的人口增加糧食生產(chǎn)。這兩種不同的需求推動了技術(shù)的改進，而這可以通過使用新技術(shù)來實現(xiàn)，例如連接場和機器人化。

　　2. 新技術(shù)，特別是機器人，應(yīng)對勞動力短缺問題，特別是在收割部門。已經(jīng)有許多收割機，例如自動葡萄收割機或橄欖收割機，但是在收割水果之前有必要區(qū)分水果的成熟程度，需要新技術(shù)，特別是人工智能技術(shù)。

　　FR：我想問Matteo一個問題：您認為農(nóng)業(yè)數(shù)字創(chuàng)新面臨的挑戰(zhàn)是什么?

　　MM：從研究的角度來看，與我來自的其他應(yīng)用領(lǐng)域相比，農(nóng)業(yè)部門面臨著不同的挑戰(zhàn)。首先，可變性：農(nóng)業(yè)中使用的機器人在許多不同的天氣和土壤條件下處理大量作物品種。一語雙關(guān)，我為我作為該領(lǐng)域研究人員的熱情找到了肥沃的土壤。

　　另一個具有挑戰(zhàn)性的方面是機器與生物的相互作用：植物和動物一樣，不是人類創(chuàng)造的人工制品或物體，而是會發(fā)生變化的生物。對于人工智能和算法開發(fā)來說，這是一個有趣的科學和技術(shù)挑戰(zhàn)。

　　最后，另一個特點是多學科性：在我的工作中，與其他專業(yè)(例如農(nóng)藝師)有很強的交流，因此不同學科(包括工程和非工程學科)的參與度更高。