AI與勞模的交點：拼多多農研大賽釋放的產業能量

AI作為技術助攻，在2020的種種變局和多個產業中煥發出了許多新的應用空間，也重新整理了自己在普通人心目中的認知，從挑戰人類的“阿爾法狗”變成身邊無處不在的便捷功能。

當各行各業都盼著與AI產生更加緊密的關聯之際，國民經濟不可或缺的基石——農業，自然也不會缺席。

最近，拼多多就透過第一屆“多多農研科技大賽”，將AI引入到了雲南的草莓種植園中。

作為零售電商的生力軍，拼多多在流通銷售層面對農產品銷售的帶動作用不言而喻。這次在生產端高舉技術大旗，又會帶來哪些新的價值創生，就很值得探討了。

我們就以此為契機，聊聊AI與農業、零售與生產、機器與人工，是如何在拼多多的黏合下融為一體的。

從傳統行業到數字產業，“農業版” 人機共生正當時

機器學習能夠將感知和決策能力引入到現實之中，來提升物理世界的整體效率。這是此次AI風潮能夠真實起飛的核心原因。

那麼，如何讓AI與“經驗為王”的農業生產融為一體?在很多人看來，演算法為王是第一波AI紅利的根源。個性化推薦演算法成就了千人千面的資訊平臺，出行資源匹配演算法提高了人與車輛的連線效率，人臉識別演算法更是出現在了支付、交通、娛樂等生活當中。

顯然，當下的中國並不缺乏優秀的演算法，那麼橫亙在農業數字化、智慧化變革面前的首要障礙是什麼呢?答案是優質的資料、合適的流程。

就如同三角形需要三條邊來穩定形狀一樣，智慧農業也需要集齊這三個要素來完善自身。透過與產業近距離接觸的方式來收集高質量的資料，瞭解垂直業務場景的邏輯與需求，進而最佳化演算法模型，讓AI得以真正解決農業生產流程中的種種複雜問題。

在種植演算法的基礎上有效指導農業生產，為模型提供符合不同地域、不同作物、不同作業方式的資料和流程，打造適應當地種植環境的作物模型，自然是必不可少的。

那麼問題來了，這一切都需要農民群體與AI通力合作。如何讓傳統務農者感受AI、信任AI、渴望AI?靠農科站技術員們的諄諄科普，靠科技大廠們的宣傳橫幅?

拼多多的選擇是，與中國農業大學聯合搞一個“勞動比賽”，青年科學家利用人工智慧，人類勞模利用專業經驗，透過高原草莓“人機”種植競賽，切磋出適宜本土化推廣的種植方法。

未來幾個月的時間裡，我們將在第一屆“多多農研科技大賽”中，看到四隻參賽隊伍將與來自中國草莓種植大縣的頂尖農人高手，進行一場技術對決，將影像識別、影像分類、實時決策推理等深度學習能力帶入到生產當中去，透過雙方的PK找到最有效的產業智慧化方案，看看機器學習能否讓草莓更香甜、讓種植效益最大化。

競賽的好處是，年輕人有動力下沉到田地間去釋放技術的能力，務農者有意願主動觸碰技術以提升戰鬥力。然後“勞模經驗”與“人工智慧”一碰撞，也就探索出了更加本土化的數字農業解決方案。

在機器智慧與人類智慧、前沿科技與傳統勞作之間，尋找到一個平衡的交點，進而可以真正落地。

AI以致用：拼多多的技術場景穿透有何不同?

智慧科技與傳統農業之間的壁壘被打通，AI也如同草莓一樣茁壯生長。

作為大賽的發起者之一，拼多多的技術路線，無疑給了業界一個驚喜的創新，那就是——用對戰模式讓AI落地，推動農業智慧化。

首先，從單向輸出改為雙向認知。不同於過去科技企業以服務方身份向農民群體輸出實驗室演算法模型與解決方案的賦能模式，“多多農研科技大賽”沒有預設結果，而是在人機協作中讓雙方共同探索，農業技術帶頭人可以在真實操作中感知AI帶來的改變，年輕人也能在實踐中透過現實經驗不斷調整自己的理論框架。

比如全國勞模紀榮喜就不無感慨地說：“我60歲可能就不種草莓了，將來誰來種?怎麼種?這是個亟待解決的問題，如果人工智慧能學習到幾十年的種植經驗，那是最好不過。”

這種雙向認知上的變革也為智慧農業鍛造了一隻更具生命力的生力軍。

其次，從技術優先到人機協同。對戰設計既沒有神話AI的技術優勢，也沒有忽視人類多年經驗的重要性，讓AI與當地環境、專家經驗等互通有無，能夠更準確地構建出能滿足農事生產決策模型，高效演算法能夠更準確地判斷出何時施肥、何時降溫，相對應的產糧和品質提升效果如何。

來自雲南本土的“AI戰隊”智多莓隊就透過15項環境引數、7項作物引數，建立起一套草莓PCSE生長模型，由AI自動作出種植策略判斷。這些都是以往單純依靠人工或機器判斷所達不到的。

最後，從終端零售延伸到產業上游。作為基礎產業，農業的數字化升級的困難之處在於，其涉及的產業鏈條更深、更廣。一個看似簡單的草莓種植，也需要從認知、種苗、技術、設施、採購和市場等六大環節來整體做功，才能看到顯著“療效”。

在這種需求下，作為國內最大的農產品上行平臺拼多多，從農產品的終端環節延展到上游生產端來釋放自身的能量，也是水到渠成的。

為善則預，佐雍得嘗：拼多多與農業的不解之緣

想必大家已經發現了，對於拼多多來說，“多多農研科技大賽”不僅是一場比賽，更是一塊重要的產業拼圖。它的出現，讓拼多多在農業領域的整體戰略躍然紙上。

如果我們將農產品產業鏈這個系統進行分解，會發現拼多多的存在感已經流動在整個供應鏈體系當中。

在終端層面，拼多多6.28億活躍買家成為中國農產品電商成交的基本盤。2019年，拼多多上的農產品和農副產品成交額超過了1364億元，涉農活躍商家數量是58.6萬家，成為中國最大的農產品上行平臺。推動農業電商的同時，拼多多與千萬農民群體也成為了“利益共同體”。想要讓農民“賣得好”，讓消費者“買得好”，向上遊環節要效益就成了必須考慮的事。

也正是圍繞這個目標，拼多多一方面完成了農產品流通鏈路的數字化，一方面助力生產種植的數字化，透過打造比賽、農產品電商研究、新農人培訓等方面發力前端，試圖構建起一套生產資料、消費資料、流通鏈條等在內的數字農業中臺，幫助將前沿的智慧農業科技在生產當中實現落地應用。

用拼多多副總裁陳秋的話來說就是，“前端技術進步的一小步，有可能會重塑從生產到流通的全產業鏈條。”

讓14 億人的新消費需求反哺農業，拼多多的創新之舉，無疑為拉開智慧農業的時代大幕，交付了自己的獨特價值，也為AI締造了更大的生長空間與可能性。

務實、落地，是中國農業大學代表的學術界，以及聯合國糧食及農業組織等官方機構，對第一屆“多多農研科技大賽”的一致觀感。

可以說，經過了數年的市場教育和基礎設施準備工作，如今的AI已經進入了一個關鍵的產業化節點，將前沿技術的可能性轉化為國計民生的真實價值，成為各行各業的革新之火。

而拼多多打造出一場實用、致用的產業智慧化競賽，背後既有賽制本身對技術、經驗、環境等不同要素的充分尊重與考量，也離不開其自身不售賣解決方案、專注於數字農業底層研發的中立姿態。

“不賺農民的錢，而是幫農民多賺錢”，是拼多多的立意與目標。在這樣更為單純的願景驅使下，自然能夠以農業核心利益為先導，幫助技術與農民完成一次實打實的牽手。

產業智慧化有時極為複雜，需要無數科技巨頭與政府組織、產業從業者、工程師與開發者們苦苦追求，才能取得一點進步;有時很簡單，就像這次大賽一樣，回到了科學的原點——AI和人工到底哪個好，好在什麼地方，做個雙盲試驗就知道了。

拼多多與農業的機緣，或許也說明了一件事，AI產業化固然是一個規模龐大的市場機遇，吸引了無數弄潮兒前來掘金，但追風的同時，只有懷揣一顆赤子之心，堅定不移地與國家發展、社會福祉、民眾需要站在一起，才能真正“感時代之所需所急”，並交出最具智慧的答卷。

一邊幫助AI釋放技術能量，一邊積極推進農業供應鏈升級，連線起數字世界與傳統世界的拼多多，也站到了時代紅利疊加的交點上。