• 随着粮食需求不断增长，世界必须管理其用水量。
• 农民现在可以获得前所未有的大量历史数据。
• 对植物行为的人工智能分析是一种强大的工具，可实现灌溉的精细化调节。
通过灌溉实现水资源的最优利用，一直与农业发展和农业成功息息相关。但是，在兼顾技术和基础设施的标准成本效益分析的同时，高效管理天然水资源是一项微妙的平衡工作。
减少用水量至关重要，尤其是因为农业用水估计占全球用水总量的70%以上。随着粮食需求持续增长，预计用水量还将额外增加15%，以满足这一需求。
精准农业与人工智能革命
科技公司与种植者携手应对这一复杂问题，采用精准农业方法和可视化工具。在大田和温室中提升用水效率方面取得进展的一个技术领域是人工智能（AI）。
新兴技术、设备和平台使我们能够从多种来源收集和利用前所未有的海量数据，包括历史降雨模式、航拍影像、产量记录、田间传感器等。反过来，这些汇总数据可以与预测数据（从市场需求到天气）进行处理和结合，帮助我们基于迄今可获得的最准确预测做出“智能”决策。
制定最优灌溉调度与分配方案
识别过度浇水或浇水不足的区域至关重要。确定合适的用水量以获得最佳产量和品质，是每天都要完成的任务，对任何农民或农艺师而言都颇具挑战。根据植物种类的不同，过度浇水也会带来风险。例如，过度灌溉的棉花会长出更多叶子，而非决定作物价值的棉花花朵。
农民的目标是为作物制定最优灌溉方案，在控制成本的同时优化产量和品质。蒸散量一直是制定符合植物需水要求的灌溉系统的关键指标。它代表陆地表面蒸发量与植物蒸腾量之和。现代卫星影像和天气预报有助于农民改进对蒸散量的评估。然而，物联网（IoT）传感器技术的突破有助于通过测量植物的行为（而非或同时结合土壤和天气情况）做出更为精准的灌溉决策。
强大的人工智能引擎能够处理和分析来自卫星、飞机或无人机影像的数据流。机器学习，尤其是深度学习算法，可以帮助我们解读影像数据，识别能够揭示灌溉问题（以及害虫等其他问题）的模式。若将影像与土壤及植物传感器相结合，数据便能让我们实时极为精确地掌握灌溉需求，并及时提醒潜在问题。
发现灌溉故障或渗漏
在水资源稀缺地区浪费水资源，是全球农民和粮食种植者的一大难题（也是一笔不小的开支）。虽然一端有滴灌等技术以及无土温室等精密控制环境，但这些技术和系统成本高昂，因此不适用于大面积农业（或低价值作物）。一个可以大幅改进的领域是发现灌溉系统中的渗漏等故障。
过去，找出损坏的设备或发现渗漏可能需要亲自检查。物联网设备使软件本身能够在出现异常或可疑情况时发出警报，而这只有在设备互联的情况下才能实现。这样，灌溉传感器便能检测到异常，并将其与根源问题或变量相关联，尤其是在其与天气数据等其他数据点相连时，还可以排除其他潜在原因。
我曾合作过的一位种植者，在爱达荷州中东部管理着2,630公顷农田，该地区的气温在两天内可能剧烈波动，幅度高达25°C。控制灌溉是他们面临的最大挑战。他们拥有80台灌溉喷灌机，气温升高时需要开启，任何问题都可能因土壤迅速干涸而变成大问题。借助Valley Insights等基于人工智能的工具，他们能够获取田间的航拍图像和其他数据，包括每株植物的热成像。所采集的影像和人工智能田间分析能够提供精准警报，准确定位存在问题的具体区域，确定需要立即处理的灌溉问题。这意味着他们能够解决喷灌机相关渗漏等肉眼难以发现的问题。人工智能的力量不仅在于发现问题，还能提供如何纠正灌溉异常的见解。
由自主人工智能驱动的农业未来
正如自动驾驶汽车的出现必将改变我们所熟知的驾驶方式一样，随着人工智能驱动的自主工具的应用，农业和种植业将在十年内被重新定义。目前，人工智能和预测分析的作用主要是为农民的决策过程提供参考，而在不远的未来，机器将能够自主运行。
世界经济论坛正在采取哪些措施，以助力确保全球粮食安全？
农业中的自主机器不仅会考虑作物需求，还将具备“智能”，能够综合考虑产量品质以及与能源成本相关的财务因素等，以及其他参数。虽然灌溉和总体用水是重要的起点，但这项技术还将成为施肥和作物保护等其他农艺流程的基石。
