用科技解決人類溫飽問題

陶宗瑤

要成功地大量種植出某種農作物，需要生產并使用一大批機械。未來的農場，可能同時依靠無人機、衛星和其他機載儀器來提供地面農作物的有關數據。

例如，像笛卡爾實驗室這樣的公司，他們利用機器學習技術分析衛星圖像，從而預測大豆和玉米的產量。

結合天氣數據以及其他實時輸入信號，笛卡爾實驗室能夠以99%的準確率預測玉米田的產量。其人工智能平臺甚至可以通過紅外線探測來評估農作物的健康狀況。

美國國防部研究計劃局為笛卡爾實驗室撥款150萬美元，用于監測和分析中東和非洲的小麥產量。他們認為，準確的預測結果可能有助于識別作物歉收地區，從而有效避免饑荒和政治動蕩。另一家公司使用機器學習算法，以可與衛星圖像相當的精確度來預測玉米以及大豆的產量。

同時，農民并不需要親自進入農田就能了解其中的狀況。

位于奧克蘭市的一家創業公司，通過使用穿梭于田間的微型機載多光譜攝像機，能夠制作出高分辨率的圖像。這些快照能夠捕捉不同波長上的景觀，從而發現水壓等問題，同時還可提供對葉綠素和氮含量水平的估計值。使用地理標記圖片可以幫助農民輕易對問題點進行定位。

即使是最好的智能系統，無論是來自無人機、衛星，還是機器學習算法，在預測氣候變化所帶來的未知問題時，也會面臨巨大的挑戰。這也是越來越多的公司投資于農場上所謂“可控環境農業”的原因之一。

如今，這不僅僅意味著要配置昂貴的溫室，還要配有倉庫大小、全自動化的垂直農場，從而為機器人操作提供更大的空間，而且，農場并不位于堪薩斯州或內布拉斯加州的空曠地帶，而是位于美國主要街道的中間地帶。

支持此種新概念農場的人認為，這些高科技的室內農場能夠達到更高的產量，同時大幅減少用水量以及化肥、除草劑等的使用。

來自舊金山的“鐵牛公司”正在開發占地一英畝的城市溫室。該溫室由機器人操作，據稱，其生產量相當于30英畝農田的產量。應用人工智能，一個由三臺機器人組成的團隊可以完成種植、培育和收割作物的整個工作過程。

在接受采訪時，太空農業和受控環境農業專家格瑞博士表示：“我能想象到，在經濟落后、食品匱乏的地區建造一個更大規模的室內農場，不僅能夠刺激宏觀經濟的發展，創造更多的就業機會，而且可以增加該地區收入……室內農業模式可以發展為城鄉食品匱乏地帶的經濟增長以及糧食安全引擎。”

不過，這種模式同樣面臨質疑和批評。這些農場昕能生產的大部分產品屬于“綠葉蔬菜”種類，而且往往價格不菲，這似乎與在城市“食品荒漠”中創建“綠洲”的使命背道而馳。盡管這些農場可能會最大限度地降低用水量，但運營所需電力，尤其是LED照明燈的使用成本并不低（照明燈在徹底改變室內農業方面發揮著重要的作用）。

然而，包括機器人農民以及自動化溫室在內的所有這些科技進步，都將面對2050年將近100億的居住人口。

聯合國糧農組織經常引用的一項數據顯示，世界范圍內的糧食產量必須要提高70%才能滿足人口對糧食的需求。

或許科技無法拯救世界，但它有助于人類溫飽問題的解決。