澎湃新闻从腾讯研究院法律研究中心获悉,腾讯近日提出“AI for FEW(Food食物、Energy能源、Water水)”的倡议,探索使用人工智能(AI)等新兴技术为人类面临的可持续发展问题提供解决方案。
腾讯研究院法律研究中心副主任、首席研究员蔡雄山介绍道,在食物问题方面,人工智能可以分析与环境温度、降雨量、土壤盐分、营养、病虫害、商品价格等相关的数据,从而提升农作物的产量,帮助农业从业者合理规划农作物生产种植。
例如,腾讯 AI Lab 曾在去年参加由荷兰瓦赫宁根大学主办的国际人工智能温室种植大赛。在农作物的生长情况、温湿度和供水情况等遥感数据的支持下, AI在一个50平米的温室里种出了3000公斤以上的黄瓜,产出是同类农业专家的五倍以上。
AI“种黄瓜专家”
这相当于种植水平相当于具有十年种植经验的人类种植者,人工智能是如何迅速成为“种黄瓜专家”的呢?
简单来说,AI 专家建立了一套模拟气候环境和作物生长的仿真器,将农业专家的知识和经验自然地嵌入仿真器中,搭建出了农业人工智能系统。在这个模拟环境中,人工智能进行了数百万次模拟来探索包括温室温度、种植密度、灌溉施肥在内的不同策略组合。
此外,腾讯领投的以色列科技公司 Phytech ,开发出一种针对农作物的物联网技术,通过在农作物周边安装传感器,记录农作物生长数据和气候、土壤等环境数据,并在云端进行汇总分析,从而为种植户提供可操作建议。
数据显示,该系统平均节约 20% 的水资源,提高 20% 的生产率。目前,以色列已有约60%的番茄种植户和 40% 的玉米种植户开始使用这一系统。
在能源方面,人工智能可以用于预测能源需求、帮助调度能源供应、协调清洁能源生产等。在国家能源集团南宁电厂,首个AI实验项目已将锅炉热效率提高0.5%,一台60万千瓦机组年节约燃料费用200多万元。若在全国2000多家电厂推广,每年可为火电行业节约燃煤消耗、污染治理等成本70亿元。
在水资源方面,人工智能则可以帮助优化生产和家庭用水、预测水资源供应以及监控水质等。
一些挑战
但在FEW领域的探索过程中,蔡雄山也发现了一些挑战。首先,尽管人工智能可在部分虚拟或人造环境中有优秀表现,但由于存在技术困难,仍难以直接迁移到现实中。行动所带来的影响可能需要很长时间才会显现,这会使得发现最佳策略的难度加大。例如,改变作物的生长环境对产量会有什么影响?
其次,目前各行业数据孤岛现象较为严重。能源食物领域需要大量数据标记,但作为传统行业,其生产流程标准比较落后,缺乏大规模具有标识的数据样本。同时掌握有价值数据的同一行业上下游的企事业单位数据流通渠道不畅,缺乏统一兼容的可靠管理。长此以往,数据质量差、数量有限、不全面等问题会导致AI偏见,产生对人工智能的发展应用较为不利的影响。
第三,食物、能源、水等重大基础领域,网络安全问题至关重要。能源企业大多涉及公共服务,人工智能将能源网络各个连接点关联在一起,倘若受到攻击时则不能轻易脱离网络,甚至引发限电停电现象。尤其在跨境传输电力中,数据误差或者延迟会导致设备配置错误,进而影响系统稳定供应和完整性,对整个电力基础设施产生重要负面影响。此外,人工智能的应用需要大量数据维系,但要防止数据源污染、深度伪造、智能窃取等问题。
最后,利用人工智能解决食物、能源、水等基础问题,需要大量高层次跨学科人才,既要了解人工智能等高科技领域,又要了解食物、能源、水等基础领域,这类人才十分短缺。
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