種地也要輸給人工智慧了 阿里雲聯手隆平高科訓練ET
12月20日，在雲棲大會北京峰會上，阿里雲同隆平高科、中信雲宣佈達成戰略合作，計劃將ET推進到農業領域，主要用於篩選育種、基建資料化、農事管理、基地選址及農作物生產預測。
人類最古老的領域農業與AI結合，將會擦出怎樣的火花？
隆平高科作為中國種業龍頭企業，主營業務以雜交水稻、玉米、蔬菜、小麥等種子為核心，主要農作物研發創新能力居國內領先水平。
ET將會被賦予強大的基因大資料分析能力，可對海量基因資料特徵維度和離散值建模，同時能深度挖掘作物基因組-土壤-環境-表型的關係，選擇理想表型對應的模擬基因組，大幅提升育種效率。
受限於基地規模和管理成本等，一個育種專案每年只能從成千上萬可用選項中選出大約有限的組合數進行試驗，效率很低。ET則能夠幫助研究人員評估育種決策，並預測哪一個雜交品種將在試驗的第一年表現出最佳的效能。
除了育種之外，ET還計劃對種植基地進行資料化改造。這包括收集農業生產過程中的各種結構化和非結構化資料，並將其系統化上雲。農業中的結構化資料包括地塊面積、種植品種、種植時間、土壤感測器資料、水肥藥資料記錄、自動氣象站資料記錄、農事資訊等；非結構化資料包括無人機照片、攝像頭照片等。
基於這些資料，ET將可以進行聰明的農事管理。田間工程師將可以隨時隨地檢視基地的土壤資料、氣象實況資料和預報資料、攝像頭、無人機照片等資訊源，以直觀和全面的資料輔助決策。在收穫前1-2個月，ET可基於跨農作物生產基地跨生長季的多維度資料，對任意新品種農作物的生長態勢進行深度學習，預測產量和品質。
ET還將參與到前期的基地選擇和種植品種選擇上。比如，ET可以結合物候、氣象、海拔資料以及各種農作物的已知產地，預測某種作物最適合在哪裡種植，以此輔助隆平高科進行基地選址。於此同時，ET還可以對現有基地適合種哪一種作物做出判斷。
阿里雲在全球一直是將AI推進到產業應用的先鋒隊。除了農業之外，他們已經將AI技術成功應用在環境保護、工業、醫療、城市管理等多個領域，並且幫助行業取得了巨大的經濟效益。以ET工業大腦為例，目前已幫助協鑫光伏、天合光能等全球龍頭企業增加了數億元的利潤。
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