■ 通過GPS導航駕駛車輛的自動駕駛技術(shù)是自動化精準農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的概念基礎(chǔ)。15年前，高精度GPS實現(xiàn)民用時，農(nóng)民們以為一切會變得很簡單，只要在田地邊緣放置一個GPS接收站，為拖拉機或聯(lián)合收割機設置一條路線，機器人就可以出發(fā)作業(yè)了！
■ 然而實踐表明，這種無憂無慮的田間耕作是低效和危險的。它只適用于現(xiàn)實生活中幾乎不可能遇到的理想田地。如果田野里有一根圓木或一塊石頭，或者村民正在太陽下的黑麥地里打盹兒，那么拖拉機可能會從他們身上直接碾過。而且，并不是所有國家都有可靠的衛(wèi)星覆蓋，哈薩克斯坦等農(nóng)業(yè)市場的覆蓋范圍可能就不穩(wěn)定。因此如果想要安全高效地耕作，就得為車輛配備能夠觀察和了解周圍環(huán)境的傳感器和人工智能，而不是盲目地遵循GPS導航指示。
portant; overflow-wrap: break-word !important;">你可能會認為GPS導航是自動化農(nóng)業(yè)的理想選擇，因為聯(lián)合收割機等農(nóng)用車操作員的任務就是在田地里蛇形行駛，收割所有小麥或田里種的其他作物，但現(xiàn)實卻大相徑庭。哪怕操作員的眼睛一直緊盯著田地的邊緣，要確保其沿著田地精確地移動，他們也必須注意許多事。在操作復雜性方面，農(nóng)業(yè)聯(lián)合收割機與教堂管風琴沒有什么不同。聯(lián)合收割機操作員與助手一起工作時，一人會負責沿作物邊緣行駛，另一人則負責控制撥禾輪、風機、脫粒滾筒以及整體收割過程。在蘇聯(lián)時期，聯(lián)合收割機機組會有兩名操作員，但現(xiàn)在只有一名，這意味著要在安全駕駛和高效收割之間做出選擇。而且，由于不移動就無法收割谷物，因此駕駛成為了首要任務，收割過程的效率往往會受到影響。
portant; overflow-wrap: break-word !important;">收割效率在東歐尤為重要，那里的農(nóng)業(yè)風險很高，一年只有一個收獲季。生產(chǎn)季從3月份開始，農(nóng)民們直到秋天才能休息，而且只有兩周的時間收割莊稼。如果出現(xiàn)問題，他們每錯過一天就可能損失10%的產(chǎn)量。如果駕駛員的收割工作做得不好，或者喝醉了酒、撞壞了機器，那么就會浪費幾個小時甚至幾天的寶貴時間。聯(lián)合收割機操作員有大約90%的時間都用于確保聯(lián)合收割機準確地沿著未收割作物的邊緣行駛，以最大限度地提高效率而不遺漏任何作物，但這是駕駛過程中最令人不快的部分，而且由于輪班結(jié)束時很疲勞，操作員通常會在每行邊緣留下近一米的未收割部分。這些駕駛過失會導致收割時間總體延長25%。有了我們的技術(shù)，聯(lián)合收割機操作員可以委托駕駛，這樣他們便能專注于優(yōu)化收割質(zhì)量。portant; overflow-wrap: break-word !important;">
portant; overflow-wrap: break-word !important;">此外，熟練的聯(lián)合收割機操作員是一種“稀有職業(yè)”。職業(yè)教育正在減少，而且加入勞動力大軍的年輕人還沒有達到相同的水準。雖然大多數(shù)手工職業(yè)也是如此，但這種影響給我們的機器人系統(tǒng)Cognitive Agro Pilot創(chuàng)造了巨大的需求。
portant; overflow-wrap: break-word !important;">人工智能系統(tǒng)開發(fā)寫在了我的基因里。我的父親阿納托利•烏斯科夫（Anatoly Usk-ov）是俄羅斯科學院系統(tǒng)研究所的第一批人工智能程序開發(fā)員。他們的程序Kaissa在1974年獲得了世界計算機國際象棋冠軍。20年后蘇聯(lián)解體，系統(tǒng)研究所的人工智能實驗室為我的認知科技公司（Cognitive Technologies）的成立奠定了基礎(chǔ)。我們的第一項業(yè)務是開發(fā)惠普、甲骨文和三星等公司使用的光學字符識別軟件，而且，我們借助已獲得的成功支持了一個由數(shù)學家和程序員組成的研發(fā)團隊，該團隊在計算機視覺和相關(guān)領(lǐng)域開展基礎(chǔ)研究。
portant; overflow-wrap: break-word !important;">2012年，我們增加了一個數(shù)學家團隊來開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡。那年晚些時候，這個團隊自豪地向我介紹了發(fā)明的Vasya，這是一輛會踢足球的玩具車，車上有一個攝像頭充當眼睛。“獨眼Vasya”能在我們辦公室長長的走廊里從一堆物體中識別出球，并把它推來推去。這個機器人對在那一層工作的每個人來說都是一個巨大的干擾，因為員工們會走到走廊，通過把它絆倒和用障礙物擋住它找球的路等方式來測試這輛小汽車。同時，算法表現(xiàn)出了穩(wěn)定的性能。汽車會禮貌地繞過障礙物，不停地尋找球并推它。它給人一種仿佛它是一種生物的印象，于是我們靈光乍現(xiàn)，為什么不嘗試用更大更有用的東西做同樣的事呢？portant; overflow-wrap: break-word !important;">經(jīng)歷了最初對大型重型卡車的試驗后，我們發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)部門不存在俄羅斯和其他地方有關(guān)道路運輸?shù)闹饕珊捅O(jiān)管限制。由于我們的首要任務是開發(fā)一款商業(yè)上可行的產(chǎn)品，因此我們與俄羅斯聯(lián)邦儲蓄銀行成立了一家名為Cognitive Pilot的合資企業(yè)，為聯(lián)合收割機開發(fā)自主附加設備。聯(lián)合收割機是大型農(nóng)場用來收割絕大多數(shù)谷物作物（包括玉米、小麥、大麥、燕麥和黑麥）的機器。portant; overflow-wrap: break-word !important;">5年前，人們還無法使用視頻內(nèi)容分析并以這種自動化水平操作農(nóng)業(yè)機械，因為沒有一個功能齊全的神經(jīng)網(wǎng)絡能夠探測作物帶的邊界或看到其中的任何障礙物。portant; overflow-wrap: break-word !important;">起初，我們考慮的是將視覺數(shù)據(jù)分析與GPS結(jié)合，但沒過多久，我們就發(fā)現(xiàn)，僅用視覺分析就足夠了。要讓GPS引導系統(tǒng)工作，需要提前準備地圖，安裝基站進行校正，或購買一系列信號，還需要在多個菜單中按下許多按鈕，而且聯(lián)合收割機操作員并不是很了解用戶界面。我們提供的是一個攝像頭和一個具備處理能力和神經(jīng)網(wǎng)絡的盒子。將攝像頭和盒子安裝好并連接到聯(lián)合收割機的控制系統(tǒng)后，我們就可以開始了。進入田地后，新安裝的Cognitive Agro Pilot就會說“太好了，我們現(xiàn)在在田里了”，并請求駕駛員允許接管，然后開始駕駛。我們預計，5年后所有聯(lián)合收割機都將配備基于計算機視覺的自動駕駛儀，它能夠控制作物收割活動的各個方面。portant; overflow-wrap: break-word !important;">portant; overflow-wrap: break-word !important;">實現(xiàn)這一點意味著要解決一些有趣的挑戰(zhàn)。我們發(fā)現(xiàn)，我們要面臨許多神經(jīng)網(wǎng)絡必須經(jīng)過訓練才能理解的野外場景。我們在項目的早期階段就開始與農(nóng)民合作了，而且發(fā)現(xiàn)同一種作物在不同的氣候帶看起來完全不同。為了實現(xiàn)系統(tǒng)的大規(guī)模生產(chǎn)，我們盡量用各種田地和作物匯編成最多樣化的數(shù)據(jù)集，首先從分布在俄羅斯各地的幾個農(nóng)場的田地開始，我們拍攝了它們在不同的天氣和光照條件下的視頻，但很快就發(fā)現(xiàn)，我們需要拿出一個適應性更強的解決方案。
portant; overflow-wrap: break-word !important;">我們決定采用由粗到精的方法來訓練我們的自動駕駛網(wǎng)絡。隨著我們獲得更多關(guān)于不同位置和作物的數(shù)據(jù)，我們的初始版本也隨著新客戶的到來得到了改進。我們用這些數(shù)據(jù)來提高網(wǎng)絡的準確性和可靠性，在訓練圖像中加入了精心隨機化的噪聲和失真讓網(wǎng)絡變得更強大，采用了無監(jiān)督的域適應在短時間內(nèi)重新校準網(wǎng)絡。不過，在對新作物品種進行語義分割方面仍然需要人類的幫助。通過這種方法，我們現(xiàn)在已經(jīng)獲得了適用于東歐十幾種不同作物的高韌性通用網(wǎng)絡。
portant; overflow-wrap: break-word !important;">cognitive Agro Pilot駕駛聯(lián)合收割機的方式與人類駕駛員類似。也就是說，我們獨特的競爭優(yōu)勢在于這個系統(tǒng)能夠像人類一樣觀察和理解田地情況，因此系統(tǒng)能夠在與人類駕駛員協(xié)作時保持高效。歸根結(jié)底，這一切都與經(jīng)濟學有關(guān)。一臺由人類駕駛的聯(lián)合收割機在一次輪班期間可收割約20公頃的作物。Cognitive Agro Pilot駕駛時，操作員的工作量將大幅減少，他們不會感到疲勞，停車次數(shù)更少，休息次數(shù)也更少。在實踐中，這意味著每班可收割25到30公頃左右。對于企業(yè)主而言，這意味著兩臺配備我們系統(tǒng)的聯(lián)合收割機可以完成3臺普通聯(lián)合收割機的工作。
portant; overflow-wrap: break-word !important;">在當前市場上，各家農(nóng)業(yè)收割公司都有一些獨立的開發(fā)，但它們的每一個自主功能都是作為一個單獨的功能來完成的，例如沿田地邊緣行駛、沿一排行駛等。目前還沒有其他工業(yè)系統(tǒng)能夠完全用計算機視覺驅(qū)動，但獨眼Vasya證明這是可能的。因此，在考慮成本優(yōu)化和用最少的設備完成任務后，我們確定，對于農(nóng)民的人工智能機器人助手來說，一個攝像頭足矣。portant; overflow-wrap: break-word !important;">Cognitive Agro Pilot的主傳感器是一臺200萬像素的彩色攝像機，它可以看到車輛前方的大片區(qū)域，安裝在聯(lián)合收割機一側(cè)后視鏡附近的支架上。駕駛室內(nèi)安裝了一個帶有Nvidia Jetson TX2計算機模塊的控制單元，還有綜合顯示屏和駕駛員界面。該控制單元包含自主算法的主堆棧，負責處理視頻饋送，并向聯(lián)合收割機的液壓系統(tǒng)發(fā)出轉(zhuǎn)向、加速和制動等控制命令。顯示屏會顯示駕駛員警告信息和設置。我們不受任何特定品牌的約束；我們的改裝套件將適用于農(nóng)民車隊中任何可用的聯(lián)合收割機型號。對于5年以上的聯(lián)合收割機，與其控制系統(tǒng)連接可能不太容易（有時需要額外的轉(zhuǎn)向角傳感器），但安裝和校準通常可以在一天內(nèi)完成，培訓新駕駛員也只需10分鐘。portant; overflow-wrap: break-word !important;">portant; overflow-wrap: break-word !important;">我們的視覺系統(tǒng)驅(qū)動著聯(lián)合收割機，因此操作員可以專注于收割并根據(jù)作物的具體特征調(diào)整過程。Cognitive Agro Pilot可以執(zhí)行所有駕駛操作，并保持行與行之間的精確距離，從而最大限度地減少間隙。它會尋找障礙物、對其進行分類，并預測它們的移動軌跡。如果有時間，它會提醒駕駛員避開障礙物，或者自主決定繞過障礙物或減速。在編隊中工作時，它還會與谷物卡車和其他聯(lián)合收割機協(xié)調(diào)運動。唯一需要操作員駕駛的時候是在一趟行駛結(jié)束后將聯(lián)合收割機掉頭。如果需要轉(zhuǎn)彎，那么Cognitive Agro Pilot會釋放控制，開始尋找新的作物邊緣。一旦找到作物邊緣，機器人便會說：“讓我來駕駛吧！”操作員按下按鈕后它就會接管。一切都簡單且直觀。由于一次駕駛路程通常長達5公里，因此轉(zhuǎn)彎在駕駛員的工作量中所占的比例不到1%。
portant; overflow-wrap: break-word !important;">在我們?nèi)ツ甑脑圏c項目中，由于收割機能夠在不留下未收割區(qū)域的情況下保持收割寬度，所以同一塊田地的產(chǎn)量提高了3%到5%。之所以能提高3%，僅僅是因為操作員有時間更密切地監(jiān)視他們面前發(fā)生的情況，從而優(yōu)化了收割性能。有了我們的“副駕駛”，駕駛員的工作量變得非常小。啟動系統(tǒng)后，駕駛員便可以放開方向盤，集中精力控制機器或在手機上查看商品價格。收割周對聯(lián)合收割機駕駛員來說是一種煎熬，因為除了晚上能睡覺外，他們無法休息。他們需要在1個月的時間里掙足接下來6個月的錢，因此會精疲力盡。使用我們的解決方案的駕駛員則還有一些精力，那些選擇長時間工作的駕駛員說他們可以輕松地比平時多工作2個小時。portant; overflow-wrap: break-word !important;">在收割過程中額外獲得10%或15%的工作時間可能聽起來微不足道，但這意味著司機多了3天時間來收割莊稼。因此，如果有幾天天氣不好（比如下雨導致谷物發(fā)芽或倒下），那么保持作物高產(chǎn)的可能性要大得多。此外，由于聯(lián)合收割機操作員是按收割量收費的，所以使用我們的系統(tǒng)可以幫他們賺更多錢。最終，駕駛員和管理者一致表示，收割變得更容易了，并且系統(tǒng)成本（約1萬美元）通常只需一季就能賺回來。聯(lián)合收割機駕駛員很快就能掌握我們的技術(shù)，最初使用幾天后，許多駕駛員要么開始相信我們的機器人是萬能的智能機器，要么決定一直對它進行測試。有些人誤以為我們的機器人可以像人類一樣思考，因此系統(tǒng)在夜間表現(xiàn)不佳，或者多臺聯(lián)合收割機排成一列行駛導致系統(tǒng)在塵土中行駛遇到問題時，他們會有點失望。不過，即使人類在這些情況下也會遇到問題，操作員會抱怨：“它怎么會看不見？”人類駕駛員能夠判斷出與前方聯(lián)合收割機的距離約為10米，并且它們在以恒定的速度行駛。一分鐘后塵土就會散去，一切都會回歸正常，因此不需要剎車。前面聯(lián)合收割機的駕駛員亞里克斯（Alex）肯定不會剎車?；蛘咚麜x車？由于系統(tǒng)并未與亞里克斯共事多年，無法利用生活經(jīng)驗預測他的行為，因此它會停下聯(lián)合收割機并釋放控制。這就是人類智能再次戰(zhàn)勝人工智能的地方。portant; overflow-wrap: break-word !important;">目前，每一趟結(jié)束時的轉(zhuǎn)彎要靠人類智能來完成。這個功能一定會讓聯(lián)合收割機駕駛員感到驚訝，但在測試中卻是最具挑戰(zhàn)性的，因為割臺非常寬，這意味著需要考慮單攝像頭視線之外的大量物體假設。為了實現(xiàn)這一功能的自動化，我們正在等待崎嶇地形上的測試完成。我們也在試驗合成孔徑雷達技術(shù)，這項技術(shù)可以將作物邊緣和作物行視為射頻圖像。這不會讓解決方案的總成本增加太多，我們計劃將雷達用于高級版的“農(nóng)業(yè)機器人”，使其在夜間和低能見度的情況下工作。portant; overflow-wrap: break-word !important;">portant; overflow-wrap: break-word !important;">2020年夏季和秋季，從波羅的海的加里寧格勒到俄羅斯遠東地區(qū)的符拉迪沃斯托克，有350多臺配備Cognitive Agro Pilot系統(tǒng)的自動聯(lián)合收割機行駛在16萬公頃田地上，幫助其人類監(jiān)督員收割了72萬多噸作物。去年，我們的機器人工作了23萬多個小時，自動行駛了95萬公里。2021年底，我們的系統(tǒng)將在美國和南美洲投入使用。portant; overflow-wrap: break-word !important;">普通農(nóng)民和我們解決方案的最終用戶可能在新聞中聽說過無人駕駛汽車，或者多次見過“神經(jīng)網(wǎng)絡”這個詞，但這可能就是他們的全部人工智能經(jīng)驗了。因此，聽到他們在駕駛室里說“看看細分工作做得多好！”或者“神經(jīng)網(wǎng)絡做得太棒了！”會很有意思。portant; overflow-wrap: break-word !important;">改變技術(shù)規(guī)范需要時間，因此我們要確保解決方案與現(xiàn)有機器盡可能廣泛地兼容。毫無疑問，隨著農(nóng)民逐漸適應當前的創(chuàng)新，我們將不斷提高各類機械執(zhí)行各種任務的自主性。portant; overflow-wrap: break-word !important;">幾年前，我研究了聯(lián)合國盧旺達特派團處理兒童長期營養(yǎng)不良問題的工作。我永遠不會忘記那些瘦骨嶙峋的兒童的照片。這讓我想起了二戰(zhàn)期間被圍困的列寧格勒所發(fā)生的饑荒。我有一些親戚死在了那里，他們的日記證明，沒有什么結(jié)局比餓死更可怕。我認為，提高高風險農(nóng)業(yè)地區(qū)或熟練工人缺乏地區(qū)所使用的農(nóng)業(yè)機械的機器人自動化和人工智能水平，應該是所有關(guān)心如何充分應對全球糧食安全挑戰(zhàn)的政府的當務之急。
