勞動力供應無法滿足超大規(guī)模需求

我國自古以來便是農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)林牧漁產(chǎn)業(yè)始終對我國的政治經(jīng)濟具有著舉足輕重的影響。據(jù)前瞻研究院顯示，我國該產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值始終呈現(xiàn)逐年穩(wěn)定上升的趨勢，2014年至2019年呈現(xiàn)出了4%的年復合增長，反映出強烈的剛性需求。

但與此同時，據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2018-2020年我國出生人口和人口出生率卻屢創(chuàng)新低。2020年我國出生人口僅為1200萬人，人口出生率為8.50%，較2019年下降1.98個百分點。而2019年末我國老年人口達到2.54億人，占我國總?cè)丝诒壤?8.1%，我國已步入中度老齡化社會。

農(nóng)村老齡化以及青年進城務工等因素，導致我國農(nóng)業(yè)勞動人口呈現(xiàn)出了逐年下降的趨勢。人口紅利盡失，將導致未來我國農(nóng)業(yè)勞動人口嚴重不足的情況。

不斷增長的農(nóng)林牧漁需求與不斷減少的務農(nóng)人口，讓勞動力供應無法滿足超大規(guī)模的需求。并且不論是農(nóng)林牧漁中的任何一項，都需要精耕細作，將傳統(tǒng)強烈依靠人力農(nóng)業(yè)進行數(shù)智化轉(zhuǎn)型，成為勢在必行的方向。

農(nóng)業(yè)的數(shù)字+智能精細化轉(zhuǎn)型升級

有鑒于此，國家正不斷出臺政策文件進行扶持，在今年3月的《關(guān)于落實黨中央國務院2022年全面推進鄉(xiāng)村振興重點工作部署的實施意見》中提到，要“建設與發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)和數(shù)字鄉(xiāng)村......”；在2月份的《十四五“推進農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化規(guī)劃》中也提到，“建立和推廣應用農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)體系，推動物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營深度融合。”

在國家支持下，智慧農(nóng)業(yè)迎來飛速增長。據(jù)前瞻研究院的數(shù)據(jù)顯示，據(jù)截止2020年，智慧農(nóng)業(yè)市場規(guī)模高達622億元，5年的年復合增長高達15%。

在政策鼓勵下，以及面對未來其他領(lǐng)域的不確定型，資本也在不斷涌入具有一定“周期性”的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)顯示，智慧農(nóng)業(yè)的主要四個應用場景為“數(shù)據(jù)平臺服務”、“無人機植保”、“精細化養(yǎng)殖”、與“農(nóng)機自動駕駛”，分別占比40%、35%、15%、10%。

其中，無人機植保的融資占比最高，2021年僅植保無人機市場規(guī)模就將達95.61億元，植保無人機的數(shù)量高達16萬架。

但與此同時，智慧農(nóng)業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型也面臨著一些問題。以植保無人機為例，目前高昂的AI算法研發(fā)成本，使得包括龍頭的大部分廠商都無法實際盈利；

其次對于比如病蟲害等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集的數(shù)量與質(zhì)量要求都相當高，目前對于數(shù)據(jù)的整合與標準化程度都比較低，嚴重滯后了AI算法的精度迭代。

共達地：高效定制化智慧農(nóng)業(yè)AI解決方案

共達地依托于全球領(lǐng)先的AutoML技術(shù)，首創(chuàng)業(yè)內(nèi)0代碼全自動化AI訓練。依托此技術(shù)，可針對在數(shù)量和種類上有較大規(guī)模需求的算法快速訓練，并針對有特殊需求的農(nóng)業(yè)個性化場景進行高效定制。

智慧農(nóng)業(yè)定制算法樣例：

無人機植保——病蟲害檢測算法（支持多種農(nóng)作物多種病蟲害類別算法的定制）

依托首屈一指的自動化數(shù)據(jù)增加技術(shù)，共達地可在僅標注1/10的數(shù)據(jù)時就可達到全標注效果，對小樣本數(shù)據(jù)也保證一定的高精度質(zhì)量。

通過自動化模型設計與超參調(diào)節(jié)等功能，即便是全新定制的算法也可將研發(fā)周期縮短至2周內(nèi)，并且全程由于沒有算法工程師參與，所以無需任何團隊搭建，AI建設成本可直降9成。

基于對芯片算子的自動化適配，共達地能夠在算法生成過程中，就針對即將部署的設配芯片進行預適配，包含英偉達、高通、寒武紀、海思等10+主流大廠的100+款芯片，支持云/邊/終端靈活部署，適用于無人機等智慧農(nóng)業(yè)設備，可像手機APP一樣直接下載部署算法。

并且，由于訓練數(shù)據(jù)樣本不可能覆蓋所有可能性，會使得AI算法實際部署后精度無法達到場景最優(yōu)值，一般來說這便需要算法運維團隊1~2年的時間與成本不斷進行優(yōu)化。使用共達地自動化訓練平臺，免去額外成本與時間，便可自動迭代優(yōu)化，讓精度直達最優(yōu)。

成功案例

在精細化養(yǎng)殖領(lǐng)域，共達地曾與某畜牧企業(yè)有過成功合作案例。該企業(yè)在全國擁有多處牧場，里面有大量多個長達900米的牛棚與大量奶牛需要進行管理，該企業(yè)希望能確保每個牛棚的奶牛數(shù)量、健康狀態(tài)，以及所產(chǎn)牛奶的質(zhì)量都保持良好。

他們的需求包括巡檢每頭奶牛的站立與躺臥時間，來判斷其健康狀況；在奶牛伸出槽位吃草料時自動往它身上皮膚澆水，保持濕潤，來維持其產(chǎn)奶量；同時如果出現(xiàn)奶牛將草料拱出能夠到的范圍時，還需要工人將草料鏟回。

通過共達地AutoML高效的數(shù)據(jù)采集、算法訓練、芯片適配以及自動迭代能力。一周之后業(yè)務人員便將算法部署落地，對牛只數(shù)量、姿態(tài)、草垛的位置進行有效識別，大幅免去了該企業(yè)的人力巡檢時間與成本。