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      AI接地氣,看百度飛槳如何變革傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)

        中國是有五千多年耕種歷史的農(nóng)業(yè)大國,但并非農(nóng)業(yè)強國。近年來,智慧農(nóng)業(yè)成為了國家在推動 5G、云計算、人工智能等技術(shù)落地應(yīng)用的重要產(chǎn)業(yè)。

        智慧農(nóng)業(yè)區(qū)別于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的一個顯著特點,就是產(chǎn)業(yè)鏈大大延長,形成了農(nóng)業(yè)產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后緊密結(jié)合的產(chǎn)業(yè)體系,目的是將智慧思維和信息技術(shù)、計算機技術(shù)以及其他先進科學技術(shù)相結(jié)合以實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展,讓農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)量更高、質(zhì)量更好、成本更低、環(huán)境污染更少。

        人工智能(AI)是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量。AI在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用主要是集成應(yīng)用計算機與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、3S技術(shù)、無線通信技術(shù)、音視頻技術(shù)及專家智慧,實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可視化遠程診斷、遠程預(yù)警和遠程控制等智能管理,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量和效率的同時,提升操作者的體驗感和舒適度。

        百度飛槳以百度多年的深度學習技術(shù)研究和業(yè)務(wù)應(yīng)用為基礎(chǔ),是中國首個自主研發(fā)、功能完備、開源開放的產(chǎn)業(yè)級深度學習平臺,集深度學習核心訓練和推理框架、基礎(chǔ)模型庫、端到端開發(fā)套件和豐富的工具組件于一體。飛槳已凝聚超230萬開發(fā)者,服務(wù)9萬家企業(yè),基于飛槳平臺創(chuàng)建了超過31萬個模型,在城市、工業(yè)、電力、通信等很多關(guān)乎國計民生的領(lǐng)域都有飛槳在發(fā)揮作用,幫助越來越多的行業(yè)完成AI賦能,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)智能化升級。

        在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的全流程中,從產(chǎn)前、產(chǎn)中到產(chǎn)后,在各個細分場景中,都有AI的用武之地。例如,在產(chǎn)前環(huán)節(jié),PaddleDetection 是百度飛槳推出的物體檢測統(tǒng)一框架。支持現(xiàn)有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持 ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileNet、DarkNet等主干網(wǎng)絡(luò)。針對農(nóng)業(yè)領(lǐng)域不同的業(yè)務(wù)場景,農(nóng)作物識別、蟲情檢測(性能、目標大小、準確率等)可以選擇框架中的不同模塊組合得到最適合的模型,實現(xiàn)任務(wù)。

        以YOLOv3模型為例,該模型在之前的版本上與同期最優(yōu)同類產(chǎn)品相比,基于COCO數(shù)據(jù)集的訓練速度超出了40%,驗證集精度mAP(mean Average Precision)為38.9%,超出了1%。在本次升級中,飛槳工程師本著精益求精的工匠精神,使該模型得到了進一步強化,COCO數(shù)據(jù)集mAP高達43.2%,訓練速度也提升了40%,并基于YOLOv3開源了多種模型壓縮完整方案,使YOLOv3更上一層樓!

        在產(chǎn)中環(huán)節(jié),由于農(nóng)業(yè)也在尋求轉(zhuǎn)型,水培作為一項環(huán)保新技術(shù)正在逐步推廣。在引入AI能力前,采用水配方式需要依賴農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)人才及經(jīng)驗,在生產(chǎn)過程進行品質(zhì)判斷,一旦人員有疏忽,會造成15%~20%的生產(chǎn)浪費。在引入EasyDL進行模型開發(fā)后,實現(xiàn)了機器自動識別,完成對蔬菜生長情況的實時管理,幫助降低不良品產(chǎn)出,提高產(chǎn)品品質(zhì),產(chǎn)量提高10%~15%,同時也促成生產(chǎn)物資如種子、基質(zhì)、營養(yǎng)液的成本降低10%~15%,農(nóng)學學家的工作效率也因此提升了3倍。

        除此之外,在其他環(huán)節(jié),AI能力是如何賦能農(nóng)業(yè)場景,提升生產(chǎn)效率,降低成本呢?

        10月29日,中國農(nóng)業(yè)機械工業(yè)協(xié)會聯(lián)合百度飛槳,特別邀請百度杰出架構(gòu)師、飛槳產(chǎn)品負責人直播分析AI在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的實踐經(jīng)驗,案例覆蓋耕地識別、蟲情檢測、農(nóng)作物自動分揀、進貨量檢測等全產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié),干貨多多,掃碼觀看,不見不散!

      AI接地氣,看百度飛槳如何變革傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)

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