茜茜采访 撰文

前NASA科学家用AI玩转卫星影像,掘金农业大数据

四年前,两个 NASA 科学家和一个孟山都中国墟市总监兴办了一家公司,他们的目标是,用卫星数据掘金。

去往集会室的途中,一边墙惹起了我的当心。这面墙上不光有「太阳系」的八颗行星,另有这家公司的开展史,每一个要害节点依次分布每颗行星的运转轨道上:

2015 年,产物 DEMO 正式上线;同年,获经纬中国、磐谷资本万万元天使轮融资。2016 年,公司对外数据效劳、上线耘境平台。2017 年,完毕 DCM、经纬中国、磐谷资本、王刚(私人投资者)共计 6000 万大众币 A 轮融资;同年,签约第一个数万万级客户,上线农业保证效劳……

这家公司重假如应用中、美、欧等数十颗卫星和无人机及时搜罗地面和气候数据,整合土壤、地块、作物、农资等全方位新闻,通过卫星遥感技能、AI 技能剖析农业大数据,用大数据指点精准农业种植,帮帮客户举行标准化生产,努力于帮帮中国农业完成「看天用饭」到「知天而作」的改变。

他们晓得农业大数据能给中国农业带来众大代价,也深知这背后的无量商机。天上的摄像头(卫星)监测视角更为丰厚,足以掩盖全中国耕地,而且,卫星常年不时运转,数据丰厚。运用算法对观测数据举行智能统计、剖析,效劳万亩以上农田的价钱也远远低于其他技能。张弓称,他们通过置办卫星遥感影像获取数据的资本,一亩地不到一分钱。

回国前,他们中国几十个省做过原野考察,从黑龙江到云南。当了解到中国劳动力大宗流向都会、范围化策划疾速促进,「节本增效」成为农业各细分范畴的广泛刚需时,他们晓得,本人的时机来了。

当怀揣着改动中国农业现状的一片接近、带着一身美国体验投身农业后,创业之道却走的磕磕绊绊。中美农业的实行差异让他们踩过不少坑。当美国体验失效,他们不得不另找技能落地的场景,颠末几年探究期,才毕竟发明一条行得通的道。

现在,佳格天地还为金融营业供应效劳。他们应用卫星遥感数据和 AI 技能、效劳金融营业,帮物流、能源等行业客户监测损害,供应损害预警效劳,客户包罗农业保证公司、财产保证公司和银行。

张弓说,对农业大数据的运用,目前还中止初级阶段。然而,即使道道艰难、希望迟缓,他们帮帮中国农业完成「知天而作」的任务稳定,「佳格照旧一家农业大数据公司」。

他们正与范围化农户协作,从墟市需求量最大的主粮、主要经济作物入手,探究农产物生产进程的标准化和智能化。一个可喜的希望是,本年,他们帮铁观音准确预测了其价钱走势。

创始人张弓为我精细讲述了他回国创业的来由、创业四年的阅历,我从中看到了中国做精准农业的艰难,也看到了未来农业的期望。故事,就从这个天文喜好者与 NASA 的交集讲起。

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机会巧合进 NASA,萌生创业心

2007 年,北大念完硕士后,张弓去了美国犹他州立大学深制,读生态学博士。

然而,张弓刚到学校报道,导师就告诉他,本人要去《自然》杂志当一年编辑。无奈之下,他只得去别处寻找时机。碰巧遇上 NASA(美国航空航天局)位于硅谷的艾姆斯研讨中心新推出的招募学生的方案(develop),他捉住了这个时机。

这不是张弓与 NASA 的第一次交集。张弓追念,研二时代,因为研讨需求,他曾给 NASA 发过邮件,借卫星影像数据。他没念到,NASA 当心到了他,并免费寄给他那么大都据——「一个冰箱那么大的箱子,内中全都是数据光盘」。

顾竹(左)、张弓(中)、张文鹏(右)

创始人、CEO 张弓是美国犹他州立大学生态学博士,美国航空航天局(NASA)艾米斯研讨中心义务过八年, 承当数据科学家,研讨卫星、气候大数据农业和生态范畴的运用。

CTO 顾竹是美国纽约州立大学博士,NASA 专聘深度进修工程师,笃志遥感影像的深度进修运用专业卫星影像深度进修算法的研讨。

认真商务的副总裁张文鹏,曾任美国农业部农业研讨局科学家、孟山都中国公司墟市总监。

进入 NASA 后,张弓到场开辟了全天下最先辈的卫星气候材料共享系统,用激光统计森林的树高,通过热红外波段准确调控土壤水量,用数据看葡萄种植所需的水分等。

张弓称, NASA 八年,他系椭厮解了遥感、气候、土壤以及其他技能农业范畴的运用。但因为 NASA 不讲究技能的运用,研发完相关技能后就没有了下文——即技能并没有真正为社会带来商业代价。

NASA 待了三四年后,张弓垂垂发明,研讨中心的许众同事去了旁边的 Google、Apple、Linkedin 等出名的互联网公司或者投身创业型的导航公司,将技能落地为精细的运用。

「谁人时分我就觉得,商业可以促进技能更速的开展。」张弓从那时起就考虑,怎样把技能真正让人用起来。

有了创业的念法后,义务之余,张弓开端进修怎样创业,他上过斯坦福的公然课,到场当地的议论组(workshop),他也到美国的「赶集墟市」测试过本人的商业勇气。

张弓乐着追念了他首次「尴尬」的出售阅历,一个周日的阴天,他站赶集墟市的门口,本来去的行人兜售自家院子里种的枇杷。对下雨及被警察抓的担忧中,花了一个上午的时间,颠末给产物订价、向其他人先容「产物」以及讨价还价等要害后,最终将用超市塑料袋装的三四袋枇杷,按袋卖了出去。

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 美国体验失效,那些年踩过的坑

回国后,张弓「有点硅谷意义的」中关村创业大街注册了公司。(因为跑了两次税务局,着末都空手而归,张弓厥后是淘宝署理的帮帮下才将公司注册成功的。)

他们以农情监测为打破口。搭修完产物 demo、定好价后,他们就到处找人聊、找人试用产物,期望意实验者寥寥。

张弓事后剖析,是因为他们兜售了中国市情上没有的产物,许众人没睹过,而他们本人对产物可以应对什么需求、怎样订价也不太了解——他们本来心念,怎样也能卖个一两百万。

阅历几十次糜烂后,他们毕竟找到一个乐意试用的朋侪——一个北方某省种了几千亩玉米的农场主。

张弓追念,那曾经是 2015 年下半年,马长进入丰收季。「玉米众地里立一天,劳绩就会好一点,但也随同有损害。起风下雨会把玉米毁掉,确定最佳的劳绩机会特别要害。我们就用产物帮他判别收玉米的时间。」起码营收几百万的这位朋侪,着末用数十万元买了这款产物,这是佳格天地的首笔订单。

当一款产物无法打动墟市时,他们只得拿着技能找另外运用场景。

他们实验过做农资电商,用板滞批量给产物打标签,对消费者举行特征化的农资产物引荐。他们用遥感数据、气候数据、农作物数据等众个维度的数据举行算法修模,再联合消费者实的种地状况(比如某个区域适适用什么种子、施什么肥)举行相应的农资产物引荐。从表面上讲,方法很科学,但消费者并不买单。

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两年探究,找准定位

颠末几年探究,到了 2017 年,张弓才发清楚一条走的通的道——「通过社会化效劳的方法,帮中国农业完成适度的集约化策划」。可以简单了解为,针对范围化种植、集约化办理,主要为范围化农户、农业社会化效劳构造(如农机协作社)和农业金融效劳构造(如保证公司)三类客户供应效劳。

张弓外示,为了让客户看到实行效果,他们会针对客户的每一个地块(一亩地)举行简单修模。但这并不意味着所有的义务都需求工程师来做。

作物孕育的状况数据(如降水、温度、海拔等)都可以通过卫星或者无人机取得,主动生成;作物本身的数据,通过针对差别品种的作物举行采样、输入数据。「你可以认为一个品类的模子都是相同的,只不过我们针对每一个地块用盘算机主动做了调参。」

佳格要做的是,起首,通过付费置办、协作或者物联网搜罗数据的方法获取到卫星影像数据、气候大数据、农作物本身数据等原始数据,然后应用盘算机识别、遥感气候等相关模子和算法对原始数据举行处理、加工,既能取得地块边境及面积、作物长势、水土状况、气候状况等数据,也能预估产量、预测病虫害、预测自然灾祸及评估灾情。

这些数据都会呈现佳格的中心产物——「耘境」上。通过耘境平台,客户运用本人的私人电脑或者智妙手机,就能随时随地了解和预估气候改造和农作物的孕育状况。

范围化农户、农业社会化效劳构造可以应用这些数据举行稼穑布置、农机调配、农药喷洒等,耘境也会依据每块地的实行状况为客户供应特征化的种植/办理倡议,以抵达帮客户增产增效、低沉生产资本的目标。

农业金融效劳构造也可以应用这些数据进步义务服从、低沉人力资本。以农业保证为例,以前都是保证公司的人去境地里核查农作物受灾的状况,定损核保。佳格的办理方案可以帮保证公司的人做这项义务。

他们通过高区分率遥感影像上,依据耕地的纹理、品种等特征,及时确定地块位置、识别地块分界、测算地块和种植面积;并对承保的地块举行主动监测;待灾祸爆发,运用损害监控模子核实灾祸的状况(比如是否爆发了灾祸);核实后,用作物识别模子确定受灾作物类型(如玉米照旧大豆);再通过对遥感卫星影像数据及气候数据的剖析,评估受灾程度(中度/重度)。

除了农作物,保证公司承保的对象还包罗牲畜。佳格可以用身形识另外方法判别死猪,(比如,活猪是四腿站立的,死猪是侧卧的);也可以通过标的物及 AI 技能主动测算猪体长、反推猪的重量,并通过深度进修算法不时晋升准确率。

佳格也为非农客户供应效劳,他们主要将众元的卫星遥感数据与 AI 相联合,效劳金融营业。目前,他们主要帮物流、能源等行业客户监测损害,供应损害预警效劳。比如,通过对差别时间、同一口岸的货品举行疾速清点,取得目标口岸模糊量的客观数据,进而做到损害预知。

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深挖农业大数据,探究农作物生产进程的标准化

张弓估量,佳格天地效劳的农田范围本年将超 3 亿亩。

中国一共有 20 众亿亩耕地及 20 众亿亩草地,张弓期望,公司能未来能做广做深。怎样打墟市?张弓认为,不保管速成的奇策,唯有脚踏实地,跟客户站一同,从墟市需求动身,做深。

NASA 从事相关研讨八年,张弓深知,深挖农业大数据能给中国农业带来众大代价,也深知这背后的无量商机。

「农业的一个分明特征是摆荡性,农业大数据的中心便是去掉这些摆荡性,指点农业更好地发生代价。」张弓外示,「美国、欧洲曾经用数据指点通通农业生产。此中最中心的是,提前预测供需,依据需求调治生产。」

受限于中国农人的种植专业化程度、中国农业全财产链标准化以及金融东西的不完美(没有完美的农产物期货墟市、现货墟市,也没有完美的农业保证和农业信贷计谋),中国目前对农业大数据的运用还处于很初级的阶段——只是做了一层开辟。

以方法农业为例,相较于其他因素,湿度对作物的影响更大,于是,配备主动气候站或者其他监测湿度的物联网配备以验证/校正相应新闻,对相关企业来说,是一件十分须要的事,但即使如许,照旧有许众企业没有安装相关配备。

为了完成「用数据提前预测供需,再依据需求调治生产」的最终目标,佳格正与少许范围化农户、农业生产单位一同,以项目协作的方式,配合探究农产物生产进程的标准化。张弓期望,未来把从这些项目里总结出来的标准化体验变成产物——一个依据数据计划的系统,面向更大的范围举行推行,帮更众农户科学种地。

但他们目前能做到的是,精细指点少许生产运用。比如,某地种植某种农作物,就应当用某品种型的种子、喷某品种型的农药(喷几次)等等。

一个可喜的改造是,跟着中国经济作物的开展,佳格正给茶叶等经济作物供应全财产链的数据效劳。张弓先容,以往,一个地方晾晒茶叶的时间都是固定的,可以因为雨期太长导致茶叶的晾晒时间过短,进而影响茶叶的品德和价钱。佳格需求做的,「简单来讲,便是预测茶叶每年的品德与其价钱间的联系。」

但预测茶叶出售并不是件容易的事,茶叶上市的时间、茶叶的产量及品德,都对价钱有影响。影响茶叶品德的因素也十分众样,比如,长差别地区的茶树,采摘茶叶的时间不尽相同,以致是每一块茶园的品德可以都不相同。

于是,佳格对每一个地块举行了修模。修模前,他们派人去考察了每一个地块的状况,比如,考察每一块茶园所区域的状况(比如茶树是山的朝阳面照旧向阴面、每个地块的茶树常年的土壤水分状况),了解每一块茶园里茶叶的品德状况。

修模后,就可以及时监测茶叶的长势、估算茶叶的孕育周期及预估茶叶的产量,他们再依据数据指点茶农,何时采摘茶叶、晾晒茶叶,何时将茶叶上市,以及产众少茶(茶叶产量)。张弓说,准确预测了茶叶的价钱走势,帮了农人大忙。

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先从墟市需求量最大的入手

张弓看来,许众农人还没成心识到,他人的成功体验未必是本人可以复制的。农人本身的种植专业化程度不高,容易受少许过失看法的指导。比如,XX 化肥/XX 农药一用就灵。

张弓说,农业具有众变性,大数据的中心也是不依赖于简单方法或者简单数据根源完成最终的服从晋升,是一个动态计划的进程。于是,佳格不行家业内打标杆,而是寄期望于通过完成通通农作物生产进程的标准化,将实行的效果(通过可视化数据)展现给大师,以改变大师的看法。对佳格来说,数据也可以佐证其所供应效劳的质料。

张弓称,他们的方案是,先从墟市需求量最大的主粮(五六种)、主要经济作物开端,先完成一个个地方品种的农产物的生产进程标准化和智能化,然后再一个个品种往外扩。

张弓坦言,「做这些事儿挺难的,许众效果不是立竿睹影的,需求恒久加入,也需求客户的恒久信托。对我们来讲,现只是刚开端。」

张弓说,墟市方才起步,他期望有更众人可以到场进来。

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