亚洲人口超过全球一半，但其农业用地仅占全球的五分之一，因此面临全球粮食危机的特别风险。
气候变化和食品价格上涨威胁着整个地区的长期粮食安全，目前有超过10亿人无法获得充足的食物。
数据与人工智能有助于农民做出更明智的决策，提高生产力并增加收成。
我在一个名为什illong的小型山地避暑小镇长大。那里风景秀丽，位于印度东北角，被称为“东方的苏格兰”，距离阿萨姆邦的茶园不远。它距离孟加拉国边境附近全球降雨最多的地方约50英里。
我成长过程中所目睹的经济不平等，让我学会努力去理解广大社区正在面临的困境；去理解许多人每天仅为了生存所付出的努力。我们每个人都可以做得更多，并回馈社会。
仅拥有 全球五分之一的农业用地，亚洲的人口却占全球一半以上。气候变化和食品价格上涨是对长期粮食安全的严峻威胁——该地区有超过 10亿人无法获得充足的食物。这一情况是联合国所称“前所未有的粮食危机”全球趋势的一部分。
由于农业生产率增长放缓、自然资源被过度开发以及水资源短缺日益严重，满足亚洲的粮食需求将面临挑战。随着该地区城市化程度和繁荣程度不断提高，除非供给能够跟上需求，否则食品价格将持续上涨。要以更可持续、更高效的方式养活亚洲不断增长的人口，粮食的生产方式必须改变。
人工智能（AI）、传感器和无人机等技术有助于提高农业生产率、食品安全性以及农业食品系统的可持续性。从土壤（更好的耕作方式可以减缓气候变化）到货架（消费者在此寻找碳足迹最小的产品），亚洲的农业和食品价值链已为创新做好准备。
打造未来的可持续农场
微软的目标是普及数据驱动的洞察，帮助所有农民和组织取得更大成效，并推动农业食品价值链转型，使其更具生产力和透明度，同时将共享价值一直传递给生产者。
微软近期宣布推出面向农业的Microsoft Azure Data Manager（预览版）。Project FarmBeats是一项旨在收集和转化农业数据的雄心勃勃的研究计划，如今已发展成为一项及时的商业解决方案。面向农业的Azure Data Manager通过行业专用的数据连接器和功能扩展了Microsoft Intelligent Data Platform，用于连接来自不同来源的农场数据。
例如，行业领导者拜耳的FieldView平台从面向农业的Azure Data Manager的卫星和天气数据管道中提取数据，以洞察种植者田地中可能限制产量的因素。拜耳还开发了一套面向企业客户的数字解决方案，可及时提供作物健康、天气预报、作物生长追踪等方面的洞察。
数据驱动的农业也是Land O’Lakes的数字化产品的重要基础组成部分，其中包括Truterra可持续发展工具。这项创新的数字服务可帮助农民了解不同农业做法如何影响农场的水、氮和碳，使他们能够追踪土壤碳封存情况以及其他应用。
与此同时，BharatAgri是一家印度农业初创企业，利用卫星图像数据监测作物健康状况，并分析面积小至1/40英亩的农场。仅今年，预计就将有超过5万名农民从BharatAgri获得其农场的卫星图像，这将有助于减少超过10万英亩农田的作物损失。
数据驱动的农业
在全球范围内，数据驱动的农业作为应对粮食安全挑战的最有前景的途径之一，正日益受到关注。据国际粮食政策研究所称，数据驱动的农业技术可以到2050年将农场生产率提高多达67%，同时减少农业和食品损失。
然而，采用新技术的高昂成本也可能成为中低收入国家的障碍。这一点对亚洲尤为关键，那里的小农户是主要群体，其中4.5亿人生产了该地区消费的食品的80%以上。
数据驱动的农业始于收集农场信息，而这在缺乏数字基础设施的农村社区可能尤为困难。这些数据来自多种来源，包括传感器、无人机、拖拉机、气象站和卫星图像，这使得负担得起的互联网连接成为必需。
随着时间推移，所有这些数据流都可用于指明有益的做法，并根据以往的作物生长周期提出建议，从而带来更高的产量、更低的投入以及更少的环境影响。
要产生最大影响，就需要在正确的时间，将正确的数据用于正确的目的。但是，农业食品系统规模庞大且复杂，加之其高度分散的特性，给释放大数据的潜在经济价值带来了挑战，仅东南亚地区的这一价值预计就超过1000亿美元。为实现更具包容性的增长，必须赋予小农户参与现代农业食品价值链的能力。
借助人工智能获得更好的农业洞察
从土壤中的传感器到环绕地球的卫星，农场各个环节都产生了大量与农业相关的数据，但许多农民和组织并不具备有效利用这些海量数据的适当资源。农业食品价值链还包含复杂的利益相关方和活动体系，因此数据集在缺乏可互操作的管理系统的情况下仍然相互孤立。
好消息是，人工智能有助于打破数据孤岛，并将海量复杂的农业数据转化为可执行的洞察。基于微软研究院多年的研究，以及围绕Project FarmBeats所确立的思想领导力，我们推出了FarmVibes.AI——一套旨在指导农业各个阶段决策的工具。
FarmVibes.AI工作流程运行于云技术之上，可就土壤健康、天气模式、碳封存、废弃物追踪等方面提供丰富的预测性和规范性洞察。它们可以帮助农民预测最理想的化肥用量及施用位置，预报温度和风速，并指导何时何地播种和喷洒，以及其他多种农业应用。
若没有借助人工智能实现的数据融合技术，这些洞察将无从实现。该技术可将气象站数据、无人机或卫星图像等来源的数据流结合起来。这也有助于释放具有成本效益的增益，并提高数字农业解决方案的可及性。利用人工智能可以减少所需传感器和无人机的数量，从而降低农场硬件的成本。
当今大型语言模型的自然语言能力，也有助于让技术素养不高的农民更容易使用这些技术。例如，通过Project FarmVibes.Bot，小农户可以简单而有效地进行沟通，以查询数据或传达洞察。
借助数据和人工智能赋能农民
价格可负担、通过互联网连接的传感器——以云技术和人工智能为基础——使农民能够采集和追踪运营数据，无论这些数据来自土壤、设备还是牲畜。借助人工智能技术，农民可以基于这些数据生成洞察，以实施精准农业或预测产量，从而提高产量，同时节约宝贵资源。
数据和人工智能还可以增强农民对其农场的专业知识和直觉，从而做出更为明智的决策。凭借更好的洞察，农民可以提高收获和生产效率，减少食物浪费，生产营养丰富的高品质产品，降低环境影响，并向利益相关方提供透明度。
