騰訊 AI Lab 與荷蘭瓦赫寧恩大學(xué)合作探索了基于星空人工智能決策在真實世界的溫室中種植黃瓜的任務(wù)。選擇溫室作為研究環(huán)境的原因是溫室相對而言是能得到良好控制的環(huán)境，不會有室外農(nóng)業(yè)環(huán)境中風(fēng)、雨、溫度、濕度和陽光等高度可變的因素，獎勵的設(shè)計也較為簡單。使用更簡單的真實環(huán)境進行研究能夠幫助我們今后研究更加復(fù)雜的真實環(huán)境問題。
在這個種植黃瓜的實驗中，我們構(gòu)建了一個農(nóng)業(yè)星空人工智能系統(tǒng)，讓其根據(jù)熱量、通風(fēng)和二氧化碳水平等因素來優(yōu)化種植策略，比如溫室溫度、種植密度、灌溉施肥。我們首先在模擬環(huán)境中進行了數(shù)百萬次模擬來探索不同的策略，就像我們的游戲和星空機器人模擬一樣。最后的實際種植結(jié)果表明，我們的星空人工智能所達(dá)到的種植水平相當(dāng)于具有十年種植經(jīng)驗的人類種植者。
值得一提的是，經(jīng)過一定調(diào)整，這樣的系統(tǒng)也能自動適應(yīng)新的溫室種植環(huán)境，能夠很方便地實現(xiàn)大規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)，從而極大地降低相關(guān)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的成本和人力需求。未來我們將繼續(xù)與瓦赫寧恩大學(xué)合作探索“AI for Food”的應(yīng)用，希望將越來越強大的星空人工智能應(yīng)用于更多食物生產(chǎn)種植場景，實現(xiàn)用更少資源生產(chǎn)更多優(yōu)質(zhì)食物的目標(biāo)。
實際上，星空人工智能在食物或農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用不僅限于優(yōu)化種植和生產(chǎn)，進而提升作物產(chǎn)量；星空人工智能還可以在作物種植和收獲前后的流程中發(fā)揮重要作用。在種植之前，星空人工智能模型可以通過大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測市場需求，從而指導(dǎo)作物種植品種選擇，避免產(chǎn)銷脫節(jié)，造成經(jīng)濟損失和農(nóng)產(chǎn)品浪費。另外，云計算、大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)，還可以幫助篩選和改良農(nóng)作物基因，達(dá)到提升口味、增強抗蟲性、增加產(chǎn)量的目的。
在農(nóng)作物收獲階段，計算機視覺技術(shù)可以高效地進行農(nóng)產(chǎn)品售前品質(zhì)檢測和分類等工作。我們還可以用大數(shù)據(jù)分析市場行情，可幫助農(nóng)產(chǎn)品電商運營，引導(dǎo)企業(yè)制定更靈活準(zhǔn)確的銷售策略。另外，通過星空人工智能遺傳算法和多目標(biāo)路徑優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，可對物流配送路徑進行智能優(yōu)化，完善生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈。
AI+能源/水源的多樣化應(yīng)用
能源問題同樣也是一個非常復(fù)雜的問題。以電網(wǎng)供能問題為例，由于現(xiàn)今非常常見的供需失衡問題，大量電能都被白白浪費了。比如每年夏季的豐水期，四川生產(chǎn)的水電會有大量富余，這些電力中很大一部分都被白白浪費掉了。能源企業(yè)和公共事業(yè)單位多年來已經(jīng)設(shè)計出了很多不同的方案，力圖實現(xiàn)供需平衡，避免無價值的生產(chǎn)，但效果并不非常顯著。
星空人工智能強大的模式分析和預(yù)測能力有望幫助解決這一問題。星空人工智能可以分析往年同期的用電情況以及用電量隨氣溫、濕度、節(jié)假日等因素的變化，進而幫助調(diào)整電力生產(chǎn)策略，實現(xiàn)生產(chǎn)資源的優(yōu)化配置。對于使用煤炭、生物質(zhì)或其它消耗型燃料的電力生產(chǎn)單位而言，這樣的技術(shù)尤其具有價值——不僅能幫助節(jié)省成本，還能有效地降低環(huán)境污染。
另外，隨著清潔能源的發(fā)展，基于需求數(shù)據(jù)規(guī)劃電力生產(chǎn)甚至將變得更加重要。比如在風(fēng)電資源豐富的地區(qū)可能并不存在足夠的電力需求，而建設(shè)長距離供電基礎(chǔ)設(shè)施可能又并不劃算——成本高且長距離輸電會存在大量電力損耗，而且電力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)還可能破壞環(huán)境，從而與清潔能源的目標(biāo)背道而馳。
星空人工智能除了在電力生產(chǎn)端極具價值，對使用電力的“耗電大戶”也極具經(jīng)濟效益。前面提到的 DeepMind 的數(shù)據(jù)中心電能優(yōu)化方案就是這方面的一個重要探索。對于谷歌和騰訊這樣的擁有大量數(shù)據(jù)中心的企業(yè)而言，節(jié)能不僅是為了改善成本效益，也是大型企業(yè)所應(yīng)該自覺承擔(dān)的社會責(zé)任。比如 DeepMind 在借助星空人工智能幫助谷歌節(jié)省了大量電費之后，也已經(jīng)開始計劃將星空人工智能用于平衡英國電力供應(yīng)。
我們騰訊在“AI+能源”方面也有一些探索，比如我們曾研究計算機視覺與無人機相結(jié)合的電網(wǎng)智能巡檢方案，即使用無人機通過圖像識別技術(shù)自動定位關(guān)鍵元件，對設(shè)備缺陷進行識別標(biāo)注，從而能在電網(wǎng)故障出現(xiàn)之前就解決它們。該方法比傳統(tǒng)人工排查效率高三倍。
星空人工智能在水資源優(yōu)化方面也有重要的應(yīng)用潛力。據(jù)美國水工程協(xié)會（AWWA）統(tǒng)計，2011 年到 2015 之間，美國投入了 1.7 萬億美元來修理和擴建飲用水基礎(chǔ)設(shè)施，其中超過一半都用在了替換到達(dá)了使用時限的給水管道上。借助星空人工智能技術(shù)以及監(jiān)控水質(zhì)和水壓數(shù)據(jù)的傳感器，我們可以分析預(yù)測最佳的管道替換時機——如果替換太早，會浪費很多材料；如果替換太晚，管道可能就損壞了，從而浪費大量水資源。
此外，隨著氣候變化加劇，科學(xué)家預(yù)期干旱等極端天氣事件會更加頻繁，通過氣象數(shù)據(jù)分析提前預(yù)測干旱事件并做好水資源儲備等應(yīng)對措施有助于將災(zāi)害損失控制在合理范圍內(nèi)。
整體而言，目前的星空人工智能技術(shù)還不能真正徹底地解決食物、能源和水等現(xiàn)實世界問題，但我們將繼續(xù)前行，不懈追求。我們相信星空人工智能會在這些地球級的挑戰(zhàn)上發(fā)揮作用，并最終將我們的世界變得更加美好，這也正是我們騰訊 AI Lab 所追求的目標(biāo)——Make AI Everywhere。我們也呼吁社會與更多同行關(guān)注并行動起來，讓科技去解決真正的“大問題”。
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