Amway, 安利

李峰

安利(中国)科技创新中心

智慧种植与可控农业研究 助理经理

猛戳《植念》第六期

当现代管理、工业科学以及大数据被精确地引入到生命的监管和控制中时，随着这个方向的越来越精细化，参数越来越多以及技术的越来越提升，人们或许可以用更低的成本以及更加标准化可控的品质来寻找到一条重要的现代化之路。近两年中药原料价格迅速上涨，这与过去在中医院看病的情况截然不同。以前，人们认为中药价格相对实惠，但如今，购买几包中药的价格相当昂贵，而且高品质原料的价格更高。例如，同样是枸杞，其药效却大相径庭。许多中药材面临的问题是，由于现代中药的品质下降，按照古方配制的中药无法治愈疾病。我在植物研发中心主要研究智慧农业和可控农业，旨在提升药材品质，稳定产量，以及降低生产成本。智慧农业这一概念是近年来随着工业技术水平的显著提升而兴起的。人们开始探索，这些先进的工业技术是否可以应用于农业种植，以解决诸如劳动力短缺、气候变化等挑战。智慧农业将传感器、探头、计算机以及5G和大数据等技术逐步引入农业领域，通过收集和分析环境参数影响植物生长，进而调控产量和品质相关的营养素含量。利用大数据和计算机自主学习的能力或手段，智慧农业致力于解决农业种植生产过程中遇到的各种问题。智慧农业是一个相对通俗的概念。目前，中国在机械化和自动化方面的水平并不高，这主要是因为农村人口大多居住在人口密集的区域，且农田的田块较为零散和细小。然而，在我国的东北、内蒙以及新疆等地，农业机械化和自动化水平非常高。这意味着一个人操控一台拖拉机，就能管理数千亩土地。从播种到后期除草，再到施药和收割，整个种植过程均可实现机械化操作。这可以被视为智慧农业的初级阶段，因为它并未充分利用现代传感器和大数据分析等技术。我们目前的目标是在这一基础上，进一步利用传感器收集土壤和空气数据，以了解这些因素如何影响植物生长。例如，我们曾从国外引入一种植物。经过前期调研和分析，我们发现该植物非常适合于我们的生产场景。我们非常关心的是，这种植物不仅能够正常生长，而且其营养成分含量是否满足我们的需求。经过分析，我们发现尽管在野外从播种到收获可能需要两年多的时间，但在我们的设施中只需要四五个月就可以完成整个生产过程，极大地缩短了生长周期。这就是植物工厂和玻璃温室等技术的优势。在这些环境中，气候条件和植物生长机制由我们人类控制。也就是说，植物需要什么，我们可以提供什么，这就是植物工厂。在这里，我们可以完全人为地控制植物生长所需的环境。例如，我们可以通过营养液来调节植物生长所需的营养成分，而光照是植物生长不可或缺的，因此我们为其配备了可调节光谱的光源。大家可以看到，每一层我们眼睛看到的颜色其实是不一样的。我们正在研究每种光质对植物生长状态的影响。智慧农业的前端是精准农业，它涵盖了精准施肥和精准控水。根据植物的需求提供特定的养分，在特定阶段给予适当的光照，可以促进植物生长并增加其营养含量。在植物需要的时候提供特定的光照，而在不需要的时候则避免干扰，这样既节省能源又有利于植物的正常生长。一旦植物获得了充足的能源，其品质将得到提升，便可进行收割。这时，产品的品质与文献中所述的野外自然生长的品质基本一致。我们得到这个结果后非常兴奋。由于东北地区禁止重新开垦林地，这意味着如果之前被开垦的林地用于种植茶树，那么在收获茶叶后，这些土地或粮食生产地需要恢复为粮食生产，这将带来一个重大问题：未来人们将无地可种。我们如何将这一有着悠久历史的优质中药材持续地服务于人类呢？目前，我们正在研究将其转移到设施中进行种植生产，也就是不再像过去那样需要砍伐森林，使用东北的黑土地种植人参。而是将其转移到温室或植物工厂中生产。这样做不仅可以大大加快整个生产过程，而且在可控的环境下，尤其是植物工厂内，可以减少农药和化肥的使用。循环使用的水可以至少节省90%以上的田间用水。通过这种农业生产方式，我们能够用更少的水、更少的肥料和更少的农药，生产出更多的优质产品。实现智能化栽培，需要深入了解植物特性。无论是家庭中养护盆栽还是农田里的作物生产，照顾植物就如同照顾孩子一般。只有充分了解它们的需求，才能避免它们“哭闹”，促进健康成长。如果照顾不当，植物就像人一样，会表现出疲惫，甚至拒绝接受照顾，即不健康。确实，照顾植物需要全面了解其特性。从学术角度来看，我们需要了解植物的基因背景。例如，我们之前对菊花进行全基因组测序，目的是探究其遗传背景特点。只有深入了解这些信息，我们才能在基因层面上分析并确定在何种环境下植物能更好地生长。在选择生产基地时，我们能够更加明确地寻找特定的环境。此外，通过基因研究或常规农业研究，我们也能了解到植物在生长过程中需要哪些特定刺激或照顾才能更好地生长。了解了这些信息后，我们便可采取相应措施来支持植物的生产。这个平台就是我们高通量的植物表型平台。该平台设置了六个机位，每个机位都能环绕植物转动360度，从而完成整个植物的三维图像获取。通过计算机学习，我们将这些图像整合，重构出完整的植株模型。这有助于我们未来研究养分对植物生长的影响，以及不同品种在不同环境下的生长状态变化等，从而大大减少人工投入，并增强工作的客观性和准确性。众所周知，蜜蜂是授粉的主要动物。然而，由于环境和气候的变化，授粉蜜蜂的数量急剧下降。目前，科学家们研发出一种人造蜜蜂，这种机器人能够高度集成现有的科技手段。大家可以想象一下，一个机器人如何能识别哪一朵花是成熟的，并且有成熟的花粉，这需要大量的实验和数据图片的训练。这实际上是工业高度发达的科学技术支撑农业生产的一个例子。人工智能技术的发展，对于我们的基础研究来说，是一个非常有力的推动。通过大数据算法，我们能够利用计算机视觉技术重建植物的标准表情，这一过程完全基于图片，由计算机自动完成，从而排除了人为测量的主观性，极大地减少了误差。同时，使用高通量表情平台对植物进行筛选时，其效率远超人工地面测量，极大地加速了我们的研发进程。我们旨在尽可能减少人为因素的干扰。目前，我们正在不断校正模型，以提高其精准度，辅助我们的工作。我们通常面对的是数千份种子资源，目前所掌握的仅是其中的一部分。我们的目标是构建一个从种子发芽到收获的整个生育阶段，记录植物的生长状态变化。同时，通过在种植环境中收集的大量参数，我们拟合出这些参数如何影响植物生长的模型。攻克这一难点，成功解决该问题，为我们带来了最大的收获和快乐。