作者|杨健楷 来源|AIPharos月光社(ID：AI-Pharos)

人工智能在乡村里的应用，是大多数“城市人”难以想象的场景。

对于每一个生长在农村的孩子来说，下地打药、拔草都是难忘的记忆。

夏天日头很高，农家要么早起、要么在下午三四点，背着药桶去地里面打药。在田里寻找杂草和蛀虫，都是一件麻烦的事情。早上尚有露水，下午太阳晒得人睁不开眼睛，农忙时节时间如此紧迫，仅靠人的双眼，是无法根除田里的病虫害的。

科技的发展超出了人的想象。中国农村的科技跃迁正在迅速上演。

中国的基础设施建设，以光速一般缩小了城乡之间的信息鸿沟。田间地头遍布着电信运营商的电线杆子，农家父母用4G网络和他们的子女全国通话，信息高速公路似乎拉平了人们的生活。

信息鸿沟正在消弭，但物理空间和居民身份，却是横亘在市民与农民之间很难消除的界限。

如何用科技为农民赋能?如何让十四亿人吃得更好?

中国科技的“新上山下乡”运动，正在用市场化的方式，为几亿农民装备上来自城市的新兴科技。

中科院出身的宫华泽博士，与他的团队走在苏南的稻田，与农业技术人员聊天，学习农民如何用药桶打药、开拖拉机播种。他们千里迢迢，带了详尽的方案，试图用炫酷的遥感技术告诉农民们，如何更高效地打药。

坐在田间地头，宫华泽和他的伙伴们还是感到困惑：中科院的遥感技术如此先进，也能解决病虫害防治的问题，但为什么农技人员还是听不懂他们说的话?来自一线城市的阳春白雪，究竟如何才能满足农民的近水之渴?

宫华泽和他的伙伴们成立的麦飞科技，最终用无人机、视觉光谱和人工智能，这些在农村听起来像是科幻小说中的东西，帮助长三角和江汉平原的农民们解决了如何打药的问题。

麦飞是如何成为最会防治病虫害的科技公司的?除了防治病虫害，麦飞还能为农民干更多的事情么?来自望京SOHO的创业团队，如何服务好千千万万的农民?

以下，是AIPharos月光社与麦飞科技创始人宫华泽的对话：

农业：遥感技术商业化的第一选择

#麦飞成立在2016年底，公司是怎么确定遥感—农业这个发展领域的?

无人机平台很早就有了，但是飞行非常不稳定。到了2015年，我第一次见到了无人机的飞行控制能力，确实给了我很多想法。到了2016年，我们9个人开始对各行业调研，调研了一段时间，集中到农业上。

为什么会选择农业?遥感技术应用范围很广并涉及到各个领域，如农业、禁毒、地质找矿、环境考古、流行病预测等，但其中农业是遥感技术应用最广阔的市场。

我原来在中科院遥感所工作，研究方向主要是农业遥感和环境考古。这两个领域看起来跨越有点大，其实是有联系的。比方说考古的时候，采集到一粒汉代的种子，农业遥感技术就会在探测的过程里面发挥作用。

#遥感的工具除了无人机还有很多种，无人机的优越性体现在哪里?

从空间科学的角度来讲，无人机平台是在离地100到150米以内的近地空发挥作用，它的尺度性效应是无可比拟的。就好比看卫星地图上的草地，和用无人机摄像头拍出来的草地，差别就在于，我们需要其他参照物才能在卫星地图里辨认出来，原来那是一块草地，但是用无人机，就像用眼睛看一样，是非常直观的。

卫星和无人机之间的这种差别，是由电子元器件的不同决定的，两者转换信号的过程不一样，这个差别也就不可逾越。但我们也不是在做无人机的技术，而是借助于无人机平台的飞行控制能力，把我们的视觉光谱等遥感技术落地在实际场景里。

除了卫星、无人机，在离地不同高度，其实还有其他工具，比如飞艇、飞机。不同的工具平台测控能力不一样。

经过测试之后，我们发现，在现阶段，只有无人机平台能够同时满足成本和时效性的要求。

长期来看，卫星产业也在发展。天上飞的卫星越来越多，传感器的分辨率越来越高，收集到的数据也更加多元化、丰富化。而农田集约化、标准化程度也在提升。发展到终局，农业遥感应该还是会回到卫星上，无人机在未来应是发挥一个应急数据采集的角色。

当然，这可能到了十年之后。我们并不依赖于一个特别固定的手段和工具，而是随着技术发展去用新的工具。我们的核心优势，在于探测器和数据抓取的方案，还有抓取完数据把它转化为可视化信息的算法。

#飞手运用了哪些操作无人机的技术?

我们把技术全集成到后台了，让操作过程非常简单，能集成优化的，就绝对不会多一个操作。

第一代技术，飞手需要做的就是起飞之前连一下云服务器，把处方图下载到本地，之后就是一键起飞，操作很简单。第二代技术，我们把探测器装无人机上，只需要起飞就可以，飞行过程中会实时运算。

调研不是给农民看PPT

#麦飞是怎么调研行业的?为什么最后聚焦在了防治病虫害上面?

一开始其实没细分，传统农业分养殖和种植，我们选了种植。在农田种植上面，高海拔山区也可以，但要发挥规模效益就是侧重大田，因而客户都是200亩地起。我们的视觉光谱技术，能够在大田种植的过程中，迅速抓取土壤、水源、作物生长等信息，有时候还会容纳一些区域性的气候信息。

大田种植里面，又分耕种管收四个环节。种地和收割，机械化程度是比较高的。如果告诉农民，该用什么种子、种几排，他们感觉不到其中的价值。一个插秧机下去，多种几排，简单粗暴就把问题解决了。

种和收之间 “管”的环节，就不一样了。这个环节机械化程度是最低的。现在通行的做法是，农业技术人员下地查田，用肉眼观测一下，然后告诉农民，地到底种的好不好。

农技人员看地，就像医生看病一样，这个“诊断”的过程是高度依赖“大夫”的水平的。有没有一种方式能够很快地帮助这个诊断的过程?这就是我们发挥的地方。

当聚焦到种大田的“管”的环节，又可以细分出三个问题：怎么灌溉?怎么施药?怎么施肥?

这三个环节又很大，我们再聚焦，就聚焦到了施药，也就是病虫害防治上面。打个比方，一个人生病，要么是突变，要么是营养不良。突变比较容易看出来，也容易下药方，效果明显。但一个人缺钙，不一定看得出来，我们得反复观测。

具体到种地上面，施肥和施水都属于营养不良，施药属于突变。我们得重复监测好几次，才能判断哪个地方需要追水、追肥，但施药只需要一次就能看出来。

而且，农民对施药除病虫害是刚需，这个需求是很急迫的。综合下来，病虫害防治是我们成本最低、速度最快、准确率最高的一个应用领域。聚焦到病虫害防治，也不代表其他环节我们不做了，我们先由这个单点推广，推到一定程度时再做深做厚。

#第一次调研往往很重要，你们因此积累了哪些经验?

第一次去了南京市高淳区。因为之前做过一些项目，所以我们直接过去了。

调研的难点在于客户需求不好把握。每一次带着方案去，都会发现实际需求跟设想的不一样，甚至客户讲了很多需求，我们觉得完全达不到。从技术方面来讲，我们提的方案确实不是客户需要的，但是他们提的需求也比较随性。

当时我们是在全国的植保体系里面调研的，到了一个地方就去和农业技术员聊天。有一个人提出一个需求，无人机设置成自动起降，上班前开始监测，等坐到办公室，已经监测好，数据在电脑上显示好了。

像这种需求就属于伪需求。我们需要多调研几个人，要发现这几个人全是提这种要求，可能换个省再调研一遍。

#在调研中发现的关键问题有哪些?

从2016年第一季度一直到12月前，我们大概花了7个月时间。调研做了很多轮，区域集中在湖北和江苏这些长江中下游平原。

我们推广业务的时候发现，客户需求是存在的，技术对客户需求的迎合程度也还可以。从中科院走出来的技术，积累的监测维度比较丰富，技术本身没什么问题。

但客户需求跟我们想象的不一样。首先一个问题，就是技术再牛，怎么去适应使用者的习惯?我们需要打造一个集成好的东西给农民用，不能给农民看PPT。而且，就算监测完告诉农民地东北角有问题，他还会问该怎么办?我们也不是种地的，所以这种解决方案信息量非常有限。

我们发现，科研院所出来的技术其实只做了一半。技术的集成度没那么高，采集完信息怎么运算?背一个电脑包在地里面算，算完了也不能现场打印出来。所以，我们需要从客户的角度出发，想清楚农民要什么。

另一个问题，就是怎么把我们的技术语言翻译成农民懂的话，告诉他们究竟该怎么办。7个月的时间，我们就是在不断地打磨，收集客户需求，回来再换一个方案，再做一次调研。

#你对你们的第一个客户还有印象么?

我们一开始在江苏做调研，但是服务的第一单在湖北，所以湖北公司最早成立。我们是在2016年底，签的2017年的服务合同。

在农村，不能推广新鲜的东西

#作为一家科技公司，麦飞如何让农民理解新技术?

中国农业不缺少技术，技术都在空中飘。城市当中有很多技术，很多人做“互联网+”的东西，都要到农村去。但“互联网+农业”大多失败了，为什么技术下沉失败了?我们总结出了几个原因。

第一个，在农村不能推广新鲜的东西。比如把新技术原封不动的推给农民，这是不行的。农民是一个极难尝鲜的群体，跟城市人群完全不同。农民一旦用了，那么之后的粘性会很强。所以农民是非常认旧的一个群体。

第二个，需要把技术翻译成农民看得懂的方式。就病虫害防治来讲，我们需要具体告诉他究竟怎么做。

#农民接受服务后会积极反馈吗?

反馈不多。因为我们的服务是农民以前熟悉的，他们没法说做得特别好。我们不强制农民懂我们的技术，只要看过程看结果就可以。

#前不久麦飞成立三周年，正值年底，你们庆祝了吗?

我们应该是举办了下午茶，还有一个发布会。

其实年底这段时间，对农民来说是农闲，我们反而是最忙的。农忙的时候，我们反而是最闲的。农闲的时候，我们总结经验，分析数据，做好规划，总之在抢时间。农忙的时候，主要就是流程化的执行。

技术的落地速度，重于精度

#麦飞的遗传算法会采集上千个维度的信息，实际应用和采集有何差别?

用不到这么多。现阶段，我们还没有办法把原始数据研发成一个成熟的数据产品。

但这个原始数据很重要。当我们积累了三年的原始数据，之后可能都不需要做监测，那个时候开始有预测能力。而长年累月的数据，会成为强大的竞争壁垒。

技术是没有绝对壁垒的，未来一定会同质化，别人也都在学习。但别人晚积累一年数据，就只能晚一年才能发现农田种植的预测规律。因为这个预测规律强依赖于时间轴。两年的数据分析，和三年的去比，肯定前者面临很大风险。时间越长，预测越稳。

#你们是如何运用人工智能技术来优化作业的?

在人工智能上面，我们是和百度合作的。

但我们更侧重技术的落地场景。当一个参数精度优化到90%以上，我们基本上不再提高了，而是把速度放到优先级。

速度，直接决定了技术下沉的节奏。比方说，我们从云端下载一个处方图需要三分钟，才能显示出一张整图出来。那我们可以先显示1/4，逐渐加载。

两三分钟虽然很长，但对农田作业来说，没有感觉。植保员到了现场，得装好打药机，做好安全检查，做完这些工作至少需要10分钟。非把处方图加载时间压到一分钟，也没意义。

为了“突破”农业种植周期

#麦飞科技和厂商如何合作?

我们会和合作伙伴(无人机、农机厂商)一起去开发，打通品牌。比方说，在一个拖拉机是数控的时候，就可以基于已经信息化的农机去改造，联系云服务厂商，数据上云。农民种地的时候，可以在拖拉机上看到各种参数，然后直接按一个按钮就可以执行操作，比方说地耕多深。

#公司现在处于什么样的发展阶段?地推如何开展?

公司现在非常像美团开始转外卖的时候。美团用人的双腿打出了互联网的节奏，这是美团最牛的一点。我们比美团更难，农民下订单都得靠人的体力，在农村让农民都上网下订单，一定需要培养周期。

所以，线下自营有很多人。我们创始团队不是地推的基因，肯定得找人来管。我们找来了阿里、农行、人保、中化，还有搞物流外卖行业背景的人，来帮我们做线下的事情。线下团队一定要熟悉场景，不是传统农业企业出来的，因为现在农业环境和供需关系已经发生很大变化，来不及让他们认识新的变化，让他们自我变革。

#对于麦飞正在做的数字农业示范基地，你有什么样的图景?

我们是希望在中国的农业土地上，建立一个空中的智慧大脑网络，只要用户接入进来，就可以在这个网络上获取一些信息。

构建这个网络的本质，是为了“破”农业的种植周期。这里就要谈到公司和美团的不同。美团可以一周就获取一个区域的数据，因为每天都有人点外卖，需求是高频发生的。但农业的周期是很长的，到了一个时间点，需求跑不掉。我们只做病虫害防治，那就成了一家打药公司。我们还是希望能够触达到更多的土地，开始触摸到怎么用肥、灌溉，甚至规划收割，这样就覆盖了土地种植更长的时间轴。

在触碰到农田种植的全部环节，积累了全周期的土地数据后，我们甚至可以准确预测、统计一个县的实际粮食产量，这对于宏观决策都是有信息价值的。

因为这个示范基地本身是符合政府的产业政策导向的，官方意义上的宣传，能够让区域性的客户群体认识到，麦飞是一家什么样的公司。每个区域里的同行看麦飞做得好，这也方便我们拉拢更多的加盟商。

同时，我们希望能以示范基地的样本，和更多的合作伙伴联盟，打造一个完整的服务体系，去向同行们展示，未来的数字农业技术究竟是什么样子?

#中国的内需市场是很大的，麦飞对于出海如何考量?

我们是想在技术上走出去，多看看。出海的第一站落在了加拿大，之后还有日本，主要是想回答一个问题：我们目前的核心技术，究竟能不能盖住需求?

服务于农业，可能不仅需要视觉技术，如果海外有其他技术，我们需要尽早布局，参股或收购一些技术团队。我们自己的技术也可以出海，做一部分海外营收。

后记：中国农业的科技战

如何科学地打药，只是科技赋能农民的第一步，也是让十四亿人吃得更好的第一步。

中国日益增多的城市人口，对于吃这件事情正在变得越来越挑剔。在广大的农村地区，职业农民却正在减少。生长于农村的新生代们，渴望在城市中有个安身立命的一席之地，对于种地这件事情，他们越来越不擅长。

一边是城市人口的饮食需求，一边是职业农民的减少，如何才能调和这两者之间的矛盾?

麦飞科技为我们提供了这个问题的初步回答。

中国农村的土地集约化程度越来越高，一个农民正在管理面积更大的土地，遭遇更多发生在田间地头的微型战争。

要把来自大城市的高新科技，塑造成农民手中的有力武器，需要更好地把诸多新鲜的技术整合到一起，最终给农民交付一个他们看得懂、愿意使的“武器”。只有这样，中国的农民才能打赢这场发生在阡陌间的农业战。

当成千上万的中国农民掌握了科技的武器，他们实际上也在变成新时代的“农业工人”。这些农业工人，用科技的力量，把中国的农业塑造成一个流程更加严谨、高效的工业，让十四亿人都能吃得更好。

编者按：本文转载自微信公众号：AIPharos月光社(ID：AI-Pharos)，作者：杨健楷