新疆数字棉花：人工智能与现代农业的完美结合
新疆数字棉花：人工智能与现代农业的完美结合2022-01-0611:36智慧农业物联网关键词：智慧农业数字化农业人工智能导读：如何适应国家大政策，如何助力棉农增收、如何提高中国棉花竞争力...成为行业共同关注的焦点。
最近，中央农村工作会议在北京召开，并最终定调：稳住农业基本盘。该会议还强调，要全力抓好粮食生产和重要农产品供给,稳定粮食面积，大力扩大大豆和油料生产,确保2022年粮食产量稳定在1.3万亿斤以上。
随着政策落地之后，中国农业种植领域必将会迎来新一轮发展高潮。作为关系国计民生的战略物资，仅次于粮食的第二大农作物——棉花，也将会迎来高质量发展的重要阶段，如何适应国家大政策，如何助力棉农增收、如何提高中国棉花竞争力...成为行业共同关注的焦点。
对此，中国农业大学教授、博士生导师张立祯教授也表示，棉花高质量发展势在必行，需要政府、企业多方发力。其中，棉花高质量发展除了产业结构调整之外，核心还得依托科技的力量，借助生产方式的创新与突破助力棉农提质增效，提高中国棉花的竞争力。
据了解，经过长达10多年的努力，张立祯教授领衔组建了全球领先的数字棉花模型团队，通过产学研密切配合，在中国农业大学、华中农业大学、中科院的支持下，通过与我国棉花产业互联网的推动者-中农国稷科技发展有限公司的深度合作，推出了棉花科技第四次技术革命的代表性作品：“未来智慧型数字棉花”。该技术拥有我国独立自主知识产权，是目前国际顶尖的作物模型，也是数字棉花领域里的颠覆性技术，根据多年验证，可以实现棉花亩产10%-20%的增产目标，节约物化成本10%以上，有利于棉花产业高质量发展。
为了揭秘“未来智慧型数字棉花”，农业行业观察专访了中国农业大学教授、博士生导师张立祯，并与他深度聊了聊数字棉花和未来棉花、棉花高质量发展等相关热点话题。
实现亩产10-20% 实现棉花高质量发展
最近，新疆结合当前自治区棉花产业发展的形势和任务，研究部署棉花产业高质量发展重点工作，并强调要加强棉花源头质量管控，大力推广应用优质品种，加快推进优质棉基地建设。
然而，新疆棉花还没有完全从“大产业、小农户”的窘境中走出来。根据调查，新疆棉花种植成本高企将是一个长期存在的现象。随着当地土地、水资源等供应不断趋紧，再加上生产资料价格的上涨，在种植规模无法较大幅度扩张的情况下，单位成本增长较快，单位产量的增长压力越来越大。
对此，张立祯教授指出，近年来，新疆自治区对退耕还草还林、水资源稀缺农作物限播等加大了管理力度，遏制了棉花种植面积的盲目扩张，而且这种面积稳中减少的趋势可能还要延续一段时间，未来新疆棉花的总产量将主要依靠单产的提高来实现增长，面积大幅增加的概率不高。
作为国际上知名的数字棉花科技带头人、我国数字棉花“拓荒者”，张立祯教授上世纪90年代就开始研究棉花，并经过近20年的学习、研究、投入、实践，终于针对棉花这个最为复杂的农作物建成了一系列具有自主知识产权的作物模拟模型系统和全国多生态点多年的田间试验数据库，并已经在新疆部分棉区开始实践应用。同时，还推出了“未来智慧型数字棉花”与“棉花收入保险”相结合的产融创新模式，与中国人保财险和太平洋财险共同探索数字棉花赋能乡村振兴的新思路。
张立祯教授表示，数字棉花作物模型将是棉花科技的第四次革命，可以说数字棉花时代已经来临。未来棉花以现代信息技术为动力的数字棉花的应用，不但可以大幅提高产量，降低成本，提升质量，减轻劳动强度，而且可以提高环保水平。他说，根据多年测试，仅节水一项，每亩可减少10%的用水量，这意味着全疆推广开以后，从水的供应角度看就可以新增种植面积近400万亩，一定程度缓解用水和土地供应的矛盾。
另据了解，飞花科技在数字小麦、数字玉米领域也有自主知识产权模型，可增产20—40%/亩；在生态农业方面，以上数字化技术不但可以帮助农民降低水肥投入，减少化工产品对土地的污染，也可以精准计算农作物碳汇数据，为国家碳达峰、碳中和服务，是人工智能与现代农业的完美结合，也是推动农业数字化和乡村产业振兴的有利抓手。
“数字棉花该技术把棉花种植从经验型变成一个智慧型，帮助棉农明明白白种棉花，以前是靠经验，现在是靠人工大脑、是靠科学技术、是靠数字赋能，即使没有种植经验的新生代农民，也能够利用该技术种出高品质、高产量的棉花”张立祯教授指出“随着新疆推动棉花高质量发展思路，数字棉花技术将会推动新疆乃至全国棉花从生产方式上裂变，助力棉花高质量发展”。
据悉，张立祯团队的数字棉花作物模型已经受到新疆自治区有关部门和植棉县政府的关注，大面积落地应用已启动前期工作，近期飞花科技联合中农国稷和太平洋财险已与新疆玛纳斯县政府签订了战略合作协议，共同发力20万亩未来智慧型数字棉花项目。同时，该项目还将通过收入保险赋能，服务“石玛新区”（石河子地区+玛纳斯县）棉花产业高质量发展，这也意味着国际顶尖数字棉花模型将首先正式落户新疆棉区。
轻松种棉花实现种植过程的智能化
“在试验推广中，我们也看到了更多的机会，尤其是新疆棉花的机械化以及棉花种植者的年轻化”，张教授谈到“其实，目前新疆棉花面临的问题不仅仅是产业难题，还有增产节本、提质增效和现代化发展不平衡的难题”。
调研发现，随着新疆棉花生产现代化、智能化、信息化水平逐年提高，植保无人机、打包采棉机、残膜回收机、智能深翻犁地机等广泛应用，全区棉花播种、耕地环节基本实现全程机械化。与此同时，现代化设备的投入与使用以及农业生产资料的加速上涨也加剧了棉农追求棉花高产量的冲动，否则，一旦收入增长跑不过成本增长，种棉的积极性就会受到影响。
“随着棉花生产现代化的发展，也吸引了一大批年轻人投身棉花种植，这也注定了棉花种植技术与方法必须要发生变革，数字化、智能化种植势在必行”张立祯表示。
为了加速数字棉花落地与应用，几年前张立祯教授团队与中农国稷科技发展有限公司就确立合作关系，并在新疆不同区域验证数字棉花模型。2021年7月，张立祯教授团队又联合北京禾流农业科技研究院和相关投资机构与中农国稷科技发展有限公司成立专业的数字棉花平台公司-北京飞花科技有限公司（简称：飞花科技）积极推广未来智慧型数字棉花项目，赋能中国棉花产业。他说，我们的愿景就是努力成为“全球数字棉花引领者”，与产业各方共同“构建数字棉花产业生态圈”，在开展国内数字棉花业务的同时，择机寻求海外推广的机会，为全球棉花产业做出更多中国贡献。据了解，已有国外企业多次表达积极的合作意愿，愿意率先引进“未来智慧型数字棉花”项目，共同开发国际市场。
在采访中，张立祯教授还拆解了“来智慧型数字棉花”，该项目产品具体包括：
1）构建气象-植物-土壤监测设备与物联网系统应用
地面基站采用太阳能板供电，集成了SFM1茎流计、PSY1植物水势仪、DPS40茎干生长测定仪、MP406土壤水分测定仪、土壤温度和氧气含量传感器，可实时监测树木液流速率、茎干水势、茎干周长、土壤含水量、土壤温度和含氧量，数据可通过LoRaWAN节点实时传输至云平台，用户可在桌面和移动端在线查看、下载和分析实时监测数据。
2)打造一套未来智慧型数字棉花解决方案
基于对农田/温室多源异构数据的智能解析，构建气象数据、土壤水分和养分数据、栽培管理数据、病虫管控数据、作物高精度三维生长数据、产量品质等数据构成的数据库，以供作物生产管理模型实时调用。集成作物知识管理模型、基于过程的生长模型、基于深度学习的作物长势长相诊断模型和投入产出分析模型，通过对农田/温室采集系统实时传输数据的计算，实现产前制定因地制宜的栽培方案、产中确定精准的动态调控策略和产后生成经济效益分析报表，针对作物生产管理全流程形成以虚控实的数字化管控体系，降低生产管理过程中的劳动力成本投入的同时提高作物产量品质，为实现作物高产、优质、高效、生态、安全生产提供技术保障。
“数字棉花模型除了棉花精准种植、智能化种植之外，还能实现保险评估、数据预测、产销对接等功能。未来完全可以实现从种植技术到数据预测、评估的全产业赋能，其中，智能化种植不但可解决棉花种植者遇到的种植难题，同时也可解决保险机构的防灾减损和银行的贷后管理等痛点，并支持政府对棉花种植全过程实现更精准的指导”张立祯表示。
最后，张立祯还谈到，数字棉花项目符合乡村振兴战略大环境，该项目可以帮助建立新疆棉花本土品牌，实现新疆棉花的品牌增值，增加棉花种植者收入，还可以在棉花期货、棉花碳汇等方面进行实践应用，真正利用数字技术助力棉农实现共同富裕。
人工智能加速赋能实体经济
2021年全球人工智能产业投融资金额为714.7亿美元，我国达201.2亿美元人工智能加速赋能实体经济
2021年，我国人工智能产业规模达4041亿元人民币，产业投融资金额为201.2亿美元，同比增长40.4%。随着相关科技成果不断落地，应用场景更加丰富，人工智能技术与实体经济加速融合，助推传统产业转型升级，为高质量发展注入了强劲动力。
高效高精度仿真预测，为大型客机减少风洞试验的次数；构建数字孪生工厂，并在未来建成全息3D裸眼效果的数字工厂；人体通过360度扫描后，将投射到屏幕上制作成数字人……这些奇思妙想，都在借助人工智能技术实现。
新一代人工智能是推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量。日前，由国家发改委、工信部、科技部、国家网信办、中国科学院、中国工程院、中国科协和上海市政府共同主办的2022世界人工智能大会举行，一大批新成果、新技术、新应用发布，展示了人工智能赋能实体经济发展的美好图景，并描绘了产业发展的方向与趋势。
人工智能科技成果加速落地
2018年，首届世界人工智能大会在上海举办。几年来，我国人工智能科技成果层出不穷，并加速落地。
机器人应用场景更加丰富——
机器人冲咖啡拉花、送咖啡、专业消毒，还能手持吸尘器做清洁，俨然全职“家庭保姆”……会上，业内先进的机器人技术和展品齐聚，新品迭出，带来全新的机器人能力认知和服务体验。
智能网联汽车发展不断推进——
“系好安全带，我不用方向盘，准备出发。”在金桥智能网联汽车测试示范区，安全员启动自动驾驶车开始演示无人驾驶。测试现场，荣威、威马等品牌的自动驾驶车上路展示，斑马智行、小马智行、复睿智行等自动驾驶平台也一同亮相。
“5年前，自动驾驶还处在起步阶段，现在已经有了相当多的平台和自动驾驶车。”金桥管理局副局长严俊杰介绍，2019年，上海浦东新区作为全国首个人工智能创新应用先导区正式揭牌。今年8月31日，金桥智能网联汽车测试区正式启动，助力金桥一大批车企推进研发、测试自动驾驶技术。
城市算力建设取得新进展——
在国家“东数西算”工程与全国一体化算力网络国家枢纽节点的布局下，中国算力网——智算网络一期于今年6月正式上线。在本届大会上，沈阳、福州、长沙、广州、重庆、昆明、河北（廊坊）7个新增节点接入中国算力网。至此，多个人工智能计算中心间的算力调度与协同训练已完成初步验证，全国算力一张网已具雏形。
“这是一个开源开放、功能丰富的产业级深度学习平台。”会上，百度展示的飞桨平台吸引了不少人的目光。工作人员介绍，飞桨平台具有标准化、自动化和模块化等特征，能够降低应用门槛，让人工智能技术高效便捷地应用于各行各业，不同单位的项目都可以在这个平台上学习。截至今年5月，飞桨平台上已汇聚477万开发者、创建56万个人工智能模型，服务18万家企事业单位。
数实融合助力实体经济转型升级
目前，一大批人工智能相关企业正在不断成长。据统计，我国人工智能核心企业数量已超3000家，比2019年同期增加15%。领军龙头企业分布在无人机、语音识别、图像识别、智能机器人、智能汽车、可穿戴设备、虚拟现实等领域。
技术的发展带来了突破，人工智能正更多地服务于实体企业，越来越多传统实体企业也借助人工智能实现转型升级。
在本届大会上，中国商飞联合华为发布了工业级流体仿真大模型“东方·御风”。这是基于昇腾人工智能基础软硬件平台打造的面向大型客机翼型流场高效高精度人工智能仿真预测模型，有效提高了对复杂流动的仿真能力，将仿真时间缩短至原来的1/24，减少了风洞试验的次数。
虚拟原生、数字孪生和空间计算等，是人工智能领域的新生态。腾讯正与宝钢合作，开发应用实时云渲染、视觉动态捕捉、增强现实/虚拟现实交互等技术，为宝钢热轧部提供孪生工厂服务，最终的目标是建成一座全息3D裸眼效果的数字工厂。“我们从数实融合的角度来推动技术革新，助力产业升级和实体经济数字化转型。”腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强说。
在张江科学会堂展区，多个与元宇宙相关的产品夺人眼球，数字人便是其中一个。人体通过360度扫描后，全部投射到屏幕上，极其逼真。“它有许多用处，可以成为网络世界的另一个自己而存在。”影眸科技首席执行官吴迪说。
9月1日，在2022世界人工智能大会产业发展全体会议上，中国信息通信研究院院长余晓晖介绍，2021年全球人工智能产业规模达3619亿美元，中国占4041亿元人民币。从投融资规模来看，2021年全球人工智能产业投融资金额为714.7亿美元，同比增长90.2%，中国为201.2亿美元，同比增长40.4%。
新趋势将带来新机遇和新突破
作为人工智能技术的新热点和新趋势，“多模态学习”是各方都在争抢的创新制高点。“多模态人工智能可以通过图像、声音和文件等多种数据做出高水平判断。大数据与多模态人工智能的结合，将推动人工智能技术产生巨大变革。”中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤说。
上海期智研究院院长、图灵奖得主姚期智认为，多模态人工智能在国际上也刚刚起步，我国应该争取先机参与竞争。例如，在自动驾驶领域，可采用以视觉为中心的自动驾驶方案，结合多模感知进行智能运算。
随着人工智能深入发展，算力变得愈发重要。“随着量子计算机的出现，我们或许有更好的方法来进行算法突破。”姚期智说，量子计算机可以使人工智能发挥更大的效能，同时人工智能也可以为量子物理带来重要的学术贡献。
近年来，人工智能技术快速迭代，为高质量发展带来了新机遇，但也面临一些应用领域的瓶颈。宁德时代首席制造官倪军表示，目前在一些工业应用场景里，因为数据量不足、训练数据失衡等问题，人工智能缺乏合适的训练数据样本，难以实现真正的智能制造。而且，工业制造中多工况、多工位的动态场景，导致工业人工智能预测模型开发难度大、时间长。倪军认为，需要大量复合型人才去深入了解剖析工业场景，解决构建工业人工智能模型的痛点。
此外，人工智能产业的健康发展离不开配套制度的健全与完善。百度董事长兼首席执行官李彦宏认为，自动驾驶是人工智能在交通领域的体现，但目前无人车的普及还面临入市、上牌、事故责任难以认定等方面的掣肘。我国自动驾驶技术处于世界前列，急需政策支持推动，实现人工智能和实体经济的融合发展。（记者谢卫群沈文敏黄晓慧）
人工智能在网络安全中的 4 大优势和挑战
在本文中，我们将讨论网络安全中的机器学习和人工智能。我们将研究人工智能的好处和挑战、它们在网络安全中的作用以及犯罪分子如何滥用这项技术。
几年来，网络攻击的频率和规模一直在上升。自臭名昭著的大流行开始以来，我们看到了急剧的增长。随着数据安全比以往任何时候都更加危险，越来越多的公司转向人工智能，希望从黑客、网络钓鱼者和其他网络犯罪分子那里获得更强大的数字保护也就不足为奇了。
人工智能不仅仅是增强网络安全的能力，在此处需了解有关AI的一些有趣事实。但首先，人工智能的主要好处是什么？
一、人工智能的应用
顾名思义，人工智能是由机器而非生物展示的智能。
机器学习是人工智能的一个子类别，可识别模式并将其应用于解决问题。目前，AI和ML都在多个领域成功实施，包括：
银行和金融
卫生保健
房地产
零售和电子商务
物流运输
监视
制造业
娱乐和游戏
教育
数字营销
软件开发
最后，人工智能和机器学习在网络安全中不可或缺。
二、 人工智能在网络安全中的作用
人工智能可以更准确地预测和抵御网络攻击，因为它可以快速处理大量数据。
人工智能使现代企业能够用更有效的解决方案取代传统工具，从而提高生产力。因此，据报道人工智能在安全意识培训中非常有效。
考虑到特定网络安全需求而开发的AI解决方案可以部署更具创造性和节省时间的技术，从而加快入职、在职培训和指导过程。
AI驱动的导师可能会成功地扮演导师的角色，自动将一些任务分配给初级网络安全专家并密切关注他们的进展。
因此，人工智能解决方案将有经验的从业者从监督和指导职责中解放出来，并允许专注于其他更复杂或更重要的任务。
机器学习可以非常有效地对抗恶意软件。它可以扫描大量现有恶意软件的数据库，并在出现新的、修改过的版本时阻止攻击。
AI也擅长网络监控。机器学习可以决定用户行为，当发生意外情况时，将其标记为潜在威胁。
您可能知道，人工智能在打击网络恐怖主义方面也显示出很大的潜力。如今，政府、公司和大公司将希望寄托在人工智能上。
人工智能技术被认为有助于改善国土安全和各州保护公民隐私权的能力。更重要的是，人工智能使专门机构能够分析广泛人群的活动并更迅速地识别潜在危害。
人工智能和机器学习的最新发展扩大了进行网络监控的能力，而无需花费大量资源。AI技术现在被广泛用于通过IP网络进行在线监控、接收、传输和处理数据。
好消息是，人工智能可以在不侵犯隐私和数据保护人权的情况下进行监控。
AI允许加密视频数据并防止数据滥用。
人工智能在生物识别身份验证中也发挥着重要作用，这有助于消除对密码的需求。这可能是个好消息，因为惊人的80%的数据泄露与弱密码和不可靠密码有关。
最重要的是，人工智能驱动的解决方案可以在威胁出现时立即发现和解决它们。因此，人工智能使网络安全专家能够积极主动并采用可用的最佳方法来消除威胁。
此外，当需要更快地处理关键漏洞时，人工智能技术可以派上用场。在检测应用程序、数据库等中的弱点时，人工智能的效率提高了40%。
而且它们不仅仅是一些可能偶尔会破坏用户体验并妨碍安装新功能更新的普通错误。我们谈论的是黑客可能用来访问用户私人信息的可利用漏洞。
尽管如此，通过机器学习，教系统如何有效地发现危险、逐行筛选恶意代码并提出可以及时修补系统的可行解决方案变得更加容易。
三、人工智能的主要挑战
尽管AI为网络安全行业带来了所有无可争议的好处，但它绝不应被视为灵丹妙药。人工智能不一定是终结网络攻击的全能解决方案。事实上，它也带来了挑战。
首先，重要的是要记住人工智能技术并非无敌。如果黑客设法访问它们，则可以操纵Ai执行的某些任务。例如，一个支持AI的程序可能会被欺骗，将恶意软件或危险的用户行为标记为安全或正常，或者相反。
在用户中非常流行的生物特征认证也可能被证明是危险的。落入坏人之手的生物识别信息可用于监视或其他侵犯用户隐私的行为。
与密码不同的是，您无法对生物识别数据进行任何更改。这给用户带来了另一个问题。人工智能技术使我们能够收集和处理比以往更多的数据。因此，它可能会导致数字隐私和安全性进一步恶化。
AI带来的另一个挑战是它的实际实施成本。由于大量人工智能仍处于其发展的初级阶段并且处于试验阶段，因此与它相关的成本对于许多企业来说可能太高了。
如果犯罪分子利用人工智能解决方案的力量会怎样？这将使黑客能够非常快速地进行更大、更复杂的攻击。与网络监控和学习用户行为模式一样，犯罪分子也可以应用机器学习来确定某些网络攻击为何以失败告终，并设计出更强大、更有效的攻击模型。
AI还可用于创建类似于受信任软件的恶意软件。它可用于了解有关目标网络模式的更多信息，并在不被检测到的情况下执行危险攻击。
黑客还可以使用人工智能通过深度学习进行更强大的攻击。当研究人员向AI提供数百万泄露的密码并委托它生成新密码时，该程序的成功率达到了惊人的24%。
四、改进安全措施的方法
那些旨在增强其基于人工智能的网络安全系统的公司应该投入足够的时间和精力来配置强大的网络安全政策。建立高效的网络拓扑以更有效地管理所有用户的网络也很重要。
这也将帮助网络安全专家更快地定位和解决问题。人工智能本身可用于设计有效的网络安全策略、政策和记录网络流量模式。
最后，为了充分利用AI驱动的系统和解决方案，公司应特别注意只雇用信誉良好且经验丰富的软件开发人员。有大量公司和个人开发商声称在开发人工智能网络安全解决方案方面具有高素质和经验，这使得选择合适的服务变得更加困难。
除非您拥有一支成熟的专业团队，否则请务必仔细研究所有可用选项，切勿让您的网络安全程序开发靠运气。
最后但并非最不重要的是，那些使用人工智能和机器学习技术的公司和机构应该注意不断改进和更新他们现有的解决方案。
与任何技术一样，人工智能驱动的解决方案往往比您想象的更快过时。因此，及时了解网络安全领域发生的任何变化并及时实施修复和更新至关重要。
那么，人工智能会接管网络安全吗？未来几年，它肯定会在数字安全行业中发挥更突出的作用。到2026年，人工智能市场有望达到350亿美元以上。而且由于它既强大又充满希望，人工智能正在成为网络安全行业不可或缺的一部分。
人工智能为网络安全部门提供了在尽可能短的时间内自动检测威胁和数据泄露、预测和抵御恶意攻击所需的工具。人工智能和机器学习的发展也有助于为初学者网络安全专家提供及时和更有效的培训，并使资深从业者能够专注于更重要的任务。
虽然相对年轻，但人工智能在增强网络安全方面已经走了很长一段路。在这项有前途的技术最终能够充分发挥其潜力之前，还有更多的挑战需要克服并达到新的高度。
系列回顾
⊙秦安：阿富汗陷入内战危机，美国罪不可赦，需警惕其针对中国的网络战争
⊙牟林：中国如何突破西方媒体的封锁？三个路径和三个根本值得重视
⊙牟林：中国支持去殖民化，既要解气，更要有实效，共同迎来新世界
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