乾明 發自 凹非寺

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

如果你用谷歌搜索“AI+農業”或者“人工智能+農業”，就會發現與AI在其他領域的應用相比，農業依舊是未經廣泛開墾的“蠻荒之地”。

專注新農業服務的新客科技創始人劉新農表示，這背後的原因有很多，基本上可以歸結為三個原因：缺乏數據，人才稀少，鮮有關注。

但現在，情況有了變化。8月底，AI Challenger 2018聯合新客科技發起了世界上首個農作物病害檢測競賽。競賽中，會給參賽選手提供近5萬張標注圖片，覆蓋10種植物的27種病害。

據悉，從開始比賽到現在，已經吸引了來自世界各地的29個國家的近1200支團隊參賽。

從這個競賽的情況來看，AI+農業，似乎正在迎來春天。

AI+農業

AI+農業，是一個非常廣泛的領域。今年的AI Challenger競賽隻選擇了其中的一個方向：農作物病害檢測。

雖然只是其中的一個方向，但影響力不容小覷。據中國統計年鑒，2016年，由農業病害等災害造成的直接損失超5000億元，佔農業生產總值的8.48%。

劉新農介紹說，在農業生產中，農藥使用也在急劇增加。這不僅導致農藥殘留引發社會問題，還會加劇對環境的汙染。對農作物進行準確的病害識別並推薦合適的防治措施，不僅對於農業生產意義重大，對於改善整個社會經濟環境也有幫助。

△劉新農

在將AI應用到病蟲害檢測領域的時候，數據是關鍵。

本次競賽，新客科技是數據支持方。據劉新農介紹，新客科技已經積累了近百萬張帶有標注的圖片，涵蓋數十個農作物品類的20余種常見農作物病害。

△馬鈴薯早疫病（嚴重）

雖然整個數據集的規模不大，但收集標注農業數據與收集標注其他領域的數據集不同。不僅門檻比較高，而且還會受到農作物生產周期的影響。

“收集農業數據，需要有一定的專業知識，農作物病蟲害是有程度的，只有專業的技術人員才能準確地標注出來，”劉新農說。“而且，農作物成長是有規律的，數據收集只能順應這個過程。”

競賽的發起方創新工場人工智能工程院執行院長王詠剛表示，目前人工智能在影像識別領域已經非常成熟了，有了相應的數據，將其應用到農業病蟲害檢測中難度不大。

“如果能夠利用參賽選手的算法，開發出一個能夠實際運用的產品，對於農業發展來說，是一個非常有價值的事情，”他說。

△王詠剛

關於比賽

農作物病害檢測競賽正處於第一階段，即模型訓練與雙周賽。參賽選手可以在平台下載訓練數據集、驗證數據集、測試集A,在本地進行算法設計、模型訓練及評估，並將生成的預測結果提交至平台，參加競賽。

根據官方賽程，第一階段將會持續到11月11日。

11月13日、14日，會進行模型決賽。選手的模型在測試數據集B集上的預測結果將會作為排名依據。

12月18日、19日，最後一次榜單排名前五的隊伍會進行現場答辯。

競賽獎金也很豐厚。冠軍獎金高達50000元。

如果你對這個競賽感興趣，現在參加還來得及，報名截止時間是11月11日。

競賽官網：

https://challenger.ai/

關於AI Challenger

“AI Challenger 全球AI挑戰賽”是面向全球人工智能人才的開源數據集和編程競賽平台，致力於滿足AI人才成長對高品質豐富數據集的需求，推動AI在科研與商業領域結合來解決真實世界的問題。

AI Challenger以服務、培養AI人才為使命，打造良性可持續的AI科研與應用新生態。目前AI Challenger平台已經吸引了來自81個國家、1000家大學和公司的AI人才來這裡學習、競賽、交流、成長。

AI Challenger 2018由創新工場、搜狗、美團點評、美圖聯合主辦，引入了更多企業、大學、政府機構，帶來十餘個全新的不同領域數據集，十餘個兼具科研、產業應用、社會意義的競賽，超過300萬人民幣的獎金，還會走進國內外幾十個城市的大學舉辦技術論壇。

—完—

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