感谢人工智能，印度农民不再“靠天吃饭”

文/ Lohith Amruthappa

据印度2017-2018年经济调查显示，农业几乎占到国内生产总值的17%~18%。与以往一样，政策制定者们继续“押宝”农业，希望农民成为印度经济繁荣的最大受益者。

然而，现实却很残酷。由于天气干旱、气温上升和价格波动，长期以来农民的赔损率直线增加。马哈拉施特拉邦及其相邻的卡纳塔克邦和安得拉邦的旱灾尤为严重。选择合适的播种日期是农民获得丰收的关键。

在过去10年里，降雨稀少导致小农户们苦不堪言。由于天气无常，对于靠天吃饭的农民来说，如果选择了错误的日期，则会产生多米诺骨牌效应，因种子和肥料成本的升高而造成一系列损失。

感谢人工智能，印度农民不再“靠天吃饭”

▲2009年5月14日，在印度阿加尔塔拉，一名农夫和他的儿子走过干旱的田地。

为解决这个问题，微软印度将人工智能引入农业生产，帮助农民测知正确的播种时间。通过拥抱数字农业，利用人工智能、卫星图像、云机器学习和高级分析等技术，农民获得了重要帮助，得以通过粮食增产和有效的成本控制来增加收入。

软件巨头微软公司创建了一个涵盖机器学习、认知解决方案、PowerBI工具和Cortana分析套件的人工智能平台，所有这些技术相辅相成，为农业提供智能解决方案，其中一个重要功能就是针对播种时间的预测模型。在Azure机器学习工作室的努力下，该预测模型提高了历史气候数据的准确性。

“应用程序会向农民发送播种建议，告知其最佳播种时间。最棒之处在于农民不需要在田里安装感测器，也不会增加任何其他投入。他们所需要的只是一个能够接收短信的手机。”该公司人士介绍。

此外，在马哈拉施特拉、马德拉邦和特伦甘纳邦的几十个村庄，农民可以收到自动语音呼叫，告知他们的庄稼在不同天气状况下和作物生长阶段是否有遭受虫害的风险。此外，微软还开发了一个多元农产品价格预测模型来预测农产品供应情况和相应价格。该模型通过分析来自地球同步轨道卫星图像提供的遥感数据，能够在每个农业生产阶段预测作物产量。目前，印度各邦政府都在使用历史数据和短期内产量预测农产品价格，以此保护农民免受价格崩盘的影响或者保护国民免遭高通胀影响。然而这种方式存在一定的问题，例如收集准确数据的成本较高，且可能遭到篡改等。

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▲2015 年11 月5 日，马亨德拉集团主席Anand Mahindra 在印度孟买举办的“释放微软未来潜力- 加速印度发展”活动上发表讲话。

数字农业的兴起已逐渐被越来越多的农民所重视。过去，印度农民通常在季风来临的第一周播种，希望获得及时降雨。根据传统农业习惯，一般在六月的最后一周或七月的第一周播种。但相比严格遵守这一古老惯例，越来越多的小农户们正在尝试按照手机应用程序提示计划播种。

微软公司在其网站上详细描述了这些农民的故事。“我有三英亩土地，根据平台播种提示在地里种了花生。我的花生在去年10月28日喜获丰收，产量约为每公顷1.35吨，”Chinnavenkateswarlu表示，去年他和其他174位农户按照这一方式播种，平均每公顷产量提高了30%。“平台提供的整地、播种和必要的植物保护措施建议对我来说非常有用。”

微软与国际非盈利性组织国际半干旱热带作物研究所（ICRISAT）合作，在印度安得拉邦启动了一个试点项目。该项目涵盖175名当地农民，Chinnavenkateswarlu正是其中之一。该试点项目给农民发送播种短息，通知播种日期、土地准备、土壤施肥测验等关键信息。微软通过与ICRISAT和aWhere公司（一家农业软件公司）合作，支持实时大数据的无缝集成和部署，从而对经济作物种植产生显著的影响。

“播种日期对于保障农民收成非常关键，”ICRISAT亚洲区主任SuhasP.Wani博士说，“一旦搞错会造成很大损失，因为种子和肥料的使用会消耗大量成本。”

为了确定准确的播种日期，ICRISAT结合安得拉邦发展规划学会和aWhere公司分别提供的当前和未来水分充足指数测算结果进行综合评估。

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▲印度农民通过播种APP 获取信息。

通过aWhere公司的平台，农民可以获得长达未来七天的天气预报，包括温度、降水、风速、湿度等重要信息。

“按照惯例在六月的第一个星期播种的农民，由于去年八月遭遇旱情仅获得了微薄收益，而平台注册用户按照播种提示在六月的最后一周和七月的第一周播种则得到了可观收益，避免了损失，”柴达尼亚青年协会和德瓦纳昆达社区协会主席Madhusudhana说。数据分析一直是人工智能背后的基本驱动力和增强人类决策能力的关键因素。

得益于数据分析，下一代的农业劳动者将不仅仅限于使用现代设备，还将受益于信息技术的使用。

数据对于任何提供预测和可操作建议的平台来说都十分关键。通过引入深度学习验算——最有可能用于预测降雨——微软正改变农民确定最佳播种日期的方式，从而释放数字农业的更大潜力。然而，如果无法以理想的方式将数据提供给用户，大数据也将毫无用处。而微软则成功将数据转换为与功能手机兼容的自动化短讯服务和语音通话格式。

数据驱动农学

是否能及时获得相关机构和工具所产生的可视化数据对决策者具有重大影响。

Power BI工具可跨行业使用，农业也不例外。凭借该工具，微软创建了个性化的乡村咨询控制板。现在，安得拉邦的第一产业工作组官员不仅能够获得可视化数据，还可以随时随地检索数据。

收集来自各种来源的数据并将其转换为单一的可视化情况报告在印度农业中前所未闻。

“这一事实证明了云技术能够提升生产效率，通过提高农业生产力给农民带来经济效益。智能云的使用是印度数字农业的一个重要开端，我们希望更多的政府部门和利益相关方通过这种创新方式获益，”微软印度公司总经理AnilBhansali说。

安得拉邦政府试点项目的初步效果非常可观，农作物产量增加了30%。

提高农业产量

为了提供更多的帮助，播种软件还为农户提供关于整地技术的建议。微软开发的这款新应用利用土壤肥料应用测试数据，最大程度地增加农作物产量。此外，它还建议利用厩肥作为常用肥料，从而改善土壤结构。

这款应用软件还可用于早期种子处理，以降低农作物患病风险。种植者可以获得有关最佳播种深度和防治杂草的措施建议。

基于高级分析的的自动化决策

将分析学引入农业在印度实属罕见。简单地说，微软的Cortana套件不仅有助于预测播种日期，还有助于了解土壤的健康状况。它可以对过去45年降水数据和近10年的花生播种数据进行自我学习，进而建立和优化天气预报模型，获得更高的预报精准度。

微软人工智能兼具多重头衔：预测师、数据分析师和顾问。得益于此，印度软件公司和政府机构正在重新定义过去50年的农业实践方式。