創新工場和BCG咨詢合作的「+AI改造者」系列:看看無人機技術起家的極飛,如何賦能農業生產全環節,提升全球農業生產效率。
改造者系列:農業「+AI」全環節守護新疆棉花
近期,創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫,推出「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在中國大陸有著明確的落地應用場景,大量的AI企業活躍於這些垂直場景中,我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場長期看好AI領域,深入佈局,至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中,我們采訪了數家創新系AI企業,通過這些「改造者」的視角,探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
創新工場投資的極飛科技是一家致力於未來農業的AI科技公司,極飛將無人機、機器人和傳感器部署在稻田、麥田和棉花田裏,用技術賦能農業中的播種、農藥噴灑、栽種管理、甚至天氣監測環節。用於作物噴灑的極飛科技R150農業無人車已經被推廣到了英國,應用在蘋果、草莓、黑莓等多種經濟作物的種植流程中。
在采訪中,極飛科技聯合創始人龔檟欽表示,AI在農業的應用才剛剛開始,未來極飛會探索更多AI和農業的融合,例如用AI來賦能優化作物模型(crop modelling),幫助識別作物生長過程中的不確定因素,從而實現提前預警和判斷。以下:
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出,圍繞「AI融合產業:『改造者』1如何促進AI普惠」的課題,我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在農業領域,隨著機器自動化、機器視覺、物聯網等技術的發展,農業的提質增效和轉型升級也被不斷加速。以極飛科技為代表的一批農業科技企業,通過無人機、智慧農業系統等科技賦能,使得傳統的農業勞動更加高效、環保、節能。
1 「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地削弱了傳統企業應用AI的瓶頸,充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
■本期受訪嘉賓:龔檟欽
極飛科技將無人機、機器人、自動駕駛、人工智能、物聯網等技術帶進農業生產,通過構建無人化智慧農業生態,讓農業進入自動化、精准高效的 4.0時代。
龔檟欽是極飛科技聯合創始人,2018年福布斯中國「30 under 30」封面人物。龔檟欽曾任鳳凰衛視特約海外記者、國家地理製片人。龔檟欽先生擁有悉尼大學學士學位、巴黎九大與清華大學聯合博士學位在讀。
■對談實錄
Q1:極飛科技最早以無人機技術起家,後來為何選擇進入農業這一垂直領域?
龔檟欽:極飛科技以無人機航模控制器起家,最開始的時候我們曾嘗試過把無人機技術帶到電力巡線、安防、南極科考、物流等諸多領域,但很多領域的應用很難市場化,比如物流或電力巡線在當時都受到市場規模和法律法規的制約,難以發揮無人化技術的最大價值。
2013年9月,由於機緣巧合,極飛科技開始探索農業這一領域的無人機應用。我們發現,有客戶購買極飛的飛控之後進行改裝,拿到新疆去做航拍,還有許多人看到極飛之後在考慮用無人機做農藥噴灑。於是當月我們也一起走訪了新疆。9月正值棉田收穫期,我們卻看到大量農民背著藥箱,忍受著刺鼻的氣味在噴灑農藥,原因就在於新疆已經請不到采棉工了,需要農民噴灑脫葉劑來保證棉花同步成熟,再由大型采棉機統一采收。但是人工噴灑脫葉劑的效率非常低下,而用拖拉機噴灑又會軋壞棉花導致減產。
當時的新疆不僅缺乏采棉工,連噴灑脫葉劑的人工也請不到了。隨著城鎮化的發展,大量人口從農村流入城市,從前每年秋天新疆會有六七十萬人坐著綠皮火車從四川、河南、陝西來采棉花,如今這樣的畫面已難以再現。新疆出現了勞動力供給的缺口,而這也正是機器和技術能夠賦能的地方,就采棉催熟而言,要求脫葉劑的噴灑量不高,無人機這種空中飛行的機器有著天然的優勢——能夠在空中精准、均勻地噴灑,很大程度上減少人力並提高效率。不只是采摘,從播種到收穫的全流程中,機器人能高效地完成許多任務,包括播種、施肥、除草、除蟲等等,無人機能夠極大地提升農業生產效率,尤其在生產期較短的地域迅速提高單位時間的產量。由此,無人機能為農民釋放更多產能,一個人能管理的農田更大,即技術賦能土地規模化集中,而土地規模化之後農民對機器的需求也更大,從而進入「技術加速資源有效整合」的正向循環。
目前,極飛科技的無人機已經覆蓋了新疆機采棉面積的一半以上2,從棉花延伸到了水稻、小麥等需要大量人工的作物,從新疆延伸到了東北、雲南等全國大部分地域。
我們一直相信,當腦海裏有一項技術的時候,你要為技術選擇一個行業,選擇用技術來做什麼事。
2截至2020年10月,極飛科技農業無人機棉花脫葉劑作業面積占新疆機采棉面積的一半以上。
Q2:極飛在賦能農業的過程中是否遇到過什麼挑戰?極飛是如何應對的?
龔檟欽:在工業裏,規模化生產的工廠是工業自動化的天然載體,但在農業裏,農戶的規模差異很大,許多農戶的農田本身很小,對於機器應用能帶來的成本優化是無感的,這就涉及到「技術下鄉的微觀載體是誰」的問題。
極飛最早發現了這樣一群人,他們是縣城裏做婚慶攝影的攝影師,隨著航拍變得越來越容易,他們面臨著更加激烈的競爭。但是農民不會用無人機,極飛就請這些攝影師,或者說飛手,去幫農民打農藥。飛手發現農業用無人機的頻次高得多,市場又大,農民與他們之間也存在著比較大的技術差距,於是這些飛手們便成為了極飛下鄉的第一批「用戶」,架起農民和農業科技之間的橋樑。
過了一段時間後,這批飛手開始感到困惑,他們並不懂農業、不懂種植,也無法識別農藥的真假,於是另一批群體出現了——農資店。農資店主往往很懂農戶,很清楚周邊農戶種植的作物種類、規模,也有農戶的熟人網絡,由農資店來推銷無人機、提供打藥服務等,就會容易得多。農資店就這麼成為了極飛的「經銷商」。
兩三年後,隨著無人機、無人車等設備的滲透更高、覆蓋範圍更大,農戶開始出現對無人機維修的售後需求,農機商便成了我們的夥伴。農機商有更大的店面,有展廳、有維修車間,就像是汽車的4S店。他們也懂農業、有銷售團隊和培訓團隊,農機商就成了極飛「更大型的經銷商」。
到這裡,整個產業鏈已經連接上了,商業模式被驗證了——農機商可以幫我們推廣農機,農資店、無人機飛手可以幫助培訓。對極飛來說,分銷商就是農機商,經銷商就是農資商和飛手。
Q3:極飛自然衍生的渠道網絡非常有趣,從更大的農業產業鏈角度來看,極飛如何賦能農業產業鏈中的傳統企業?
龔檟欽:農業產業鏈中的企業可以簡化為三大類:作物科學公司、農業技術公司、食品與供應鏈公司。作物科學公司包括拜耳、中化等,研究農藥、化肥、種子,負責為農業提供生產資料。食品與供應鏈公司包括拼多多、百果園、盒馬等,把農產品變為商品,進行流通並銷售。農業技術公司負責農產品、農作物的生長管理,通過技術來幫助農業提升效率,極飛就屬於這一類。我們有一個說法是極飛幫助了農產品進行「光合作用」,通過抵抗農業生產過程中由於氣候、資本、勞動力等多方因素導致的不確定性。
農業技術公司位於另兩類公司中間,起到連接上下游的作用。比如作物科學公司想知道種子的生產效果、農藥的效果,可以通過極飛的種植管理記錄來做調研,從而優化下一代產品。比如農產品超市想采購無過量農藥的水果,可以調取極飛植保服務記錄來識別更高品質的水果供應商。可以看出,除了提升效率之外,極飛還提升了農業的透明度和可追溯性。相應地,在終端也會產生更高的價值回報,農民能獲得更多收入,消費者願意為此買單。
Q4:極飛對未來的發展規劃是什麼?會繼續深耕農業還是拓展更多行業應用?
龔檟欽:極飛選擇深耕農業,因為對於已經有七年技術和經驗積累的我們來說,再造更多其他類型的農業機器人、無人機,或者結合材料科學、結構設計優化農業機械,再或者把AI演算法嵌入農業機器,並不會太困難,但別的行業企業要進入農業是很難的,農業的行業壁壘還是很高的。
而且,在農業中AI的應用剛剛開始,未來我們可以探索更多AI和農業的融合,比如用AI來賦能優化作物模型(crop modelling),幫助識別作物生長過程中的不確定因素,從而實現提前預警和判斷;又比如探索作物科學,用深度學習來挖掘作物性狀,再通過優化生長管理極大地提升作物產量或品質,這些都是未來的方向。
■要點回顧
1、在垂直產業生態中,AI企業大可以自建網絡,根據協同性和互補性來決定網絡中的生態夥伴。隨著佈局下沉和戰線拉長,構建網絡並不會容易,AI企業需要從挑戰中找尋機遇,用更縱深的網絡推動AI與產業持續交織。
2、AI企業能幫助傳統行業「化不確定為確定」,極大地提升給定資源條件下的生產效率,加速「光合作用」。而傳統企業應當主動與AI企業共同暢想未來,重新想像AI將為行業帶來什麼價值和機遇。
3、AI企業可以在垂直領域中探索將業務與AI以及生物、材料等諸多技術進行融合,持續深耕垂直領域。
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[AI洞見]第一波浪潮退卻後,AI公司何種商業模式能落地?
by
立馬度 2018.04.16
現在有這麼多的「AI公司」,在AngelList上有紀錄的,就有近萬家:圖像辨識的就有300多家,NPL的近800家。我們不禁在想:同一個東西,將來真的需要幾百種辨識的方式嗎?這麼多AI公司,究竟怎麼樣的「AI公司」會勝出?
「近一年來,公司已經逐漸由『AI技術公司』轉變成為『AI系統整合商』。」中國一家AI新創公司的營運總監這麼說。
「通用的技術訓練框架門檻變得很低,但個別產用應用的差異化又極大,超過九成的專案都需要客製化,完成A客戶的專案很難複製到B Case,主要原因是資料來源與內容有保密性且專屬性。」
而現在有這麼多的「AI公司」,在AngelList上有紀錄的,就有近萬家:圖像辨識的就有300多家,NPL的近800家。
我們不禁在想:同一個東西,將來真的需要幾百種辨識的方式嗎?
這麼多AI公司,究竟怎麼樣的「AI公司」會勝出?
Deep Learning is being commoditized 深度學習逐漸商品化,進入的門檻越來越低了
「Commoditization」常被翻譯成「商品化」,但它真正意思是:企業所提供的某類商品或服務,到處皆可取得,已經被標準化、品質上沒有明顯的差異,而且與另外一家公司所提供的該商品或服務是可以互相取代的。
而讓深度學習(DL)標準化、商品化,使之進入門檻越來愈低的,不是別人,正是Google、Amazon這些科技大頭。
一開始覺得奇怪,DL技術應該是科技大頭的寶貴資產,為什麼反而開放出像是Tensorflow這種Open Source,讓大家可以站在巨人的肩膀上,發展得更快?
原因是這些科技大頭們大多很早期就已經使用人工智慧技術,所以當DL能夠大幅改善機器學習效率時,與其把DL的演算法都藏起自家用,倒不如讓DL的進入門檻越來越低。
因為他們清楚知道DL本身不能獨存,若能讓DL更普及,那些將它商品化所需的資料、計算能力與軟體,還有產業應用導入,才是Google、Amazon這些科技大頭能夠賺進更多錢的地方。
三個階段讓AI的落地策略逐漸明朗: 「演算法」、「資料源」與「垂直領域」
DL剛開始在AI領域發展時,大家都專注在Algorithm(演算法)的開發,看誰的程式能夠更優化深度學習的能力,但是隨著各種訓練框架例如Tensorflow等Open Source快速演進,系統訓練能力逐漸變得差異化越來越小。
ImageNet在2017年7月26日正式宣布停止再繼續圖像識別的比賽,正是因為機器學習在辨識能力已經高達將近98%,高於人眼的95%,而且各家辨識結果大多差異不大,再繼續辦下去的意義已經不太大了。
自此深度學習正式進入「資料源」的競賽。
毫無意外的,「資料」絕對是深度學習的「養分」。因為資料的取得、分析、前處理,與擁有資料的垂直產業,以及資料工程師的能力有直接關係,這時候許多「以演算法為核心」的AI公司在跑不到多久時間就宣布退出比賽了。
今年開始,人工智慧開始逐漸要從深度學習的PoC(Proof of Concept)進入實際落地階段,這讓AI新創公司開始要面對市場的現實狀況——如何避免成為一家只有演算法的公司?如何導入垂直產業的實際應用領域(Vertical AI)?
什麼叫做「能夠導入垂直產業、被實際應用的Vertical AI」?
舉個例子:棉花是大規模種植的經濟作物,有個AI的新創公司找到了個機會點,想要採用深度學習的方式來辨識「棉花植株的生長狀況如何」,而且演算法的準確率也的確高達98%。
能夠「辨別棉花植株的生長狀況如何」,聽起來似乎是個突破性的創新,而且非常「垂直領域」了。
但是實際的狀況是:這樣的技術,距離農產品業者能夠真的採用,還有很大一段距離。
想像來到了農場上,馬上會碰到的問題是:如何移動、大規模檢測?每天的日照不同,測得準嗎?就算檢測出來,馬上又會被問到的問題是:那麼多植株,每個狀況不同,哪株各需要多少農藥或肥料?有機器人可以移動並各別處理嗎?處理完後,怎麼確定植物有長得更好?
原因是,實際能夠上市的農產品檢驗設備,是「應用整合設備」──光源(高度影響判斷準確)、機器操作、噴灑控制、檢驗比對等。
由此可見,「檢驗植株生長狀況的準確率」,當然是關鍵要素,但也只是必要條件「之一」而已,此外還包括檢驗的速度、處理的品質、設備的構裝等。
而就算完成以上這些,這還只是產品本身,當先牽涉到進入此產業,還需考慮後勤、成本與技術服務移轉等。
所以要做為一Vertical AI,必須要提供的是完整的「Full-Stack Product」,是要能夠真正的依靠AI技術去解決產業的「真正痛點」,而非見樹不見林的只從單一小部分著手而已。
與其成為AI公司進入某個垂直產業,倒不如說,這本來就是某應用領域的專業公司,只是用了AI技術來做強化。
就像網際網路剛出來時沒甚麼人懂,現在普通人都可以藉由開網頁幫手,開店、開部落格,那是因為網頁只是一個「工具」,有價值的不是網頁本身,而是產業透過網頁要解決的問題。做零售業的人,因為有網頁而成為了電商。但我們不會說電商是一個做網頁的公司。因為它經營的本質不變,還是「賣東西給客人」。
深度學習用在AI,也是一個「工具」,用來幫忙「強化」原有產業的服務內容。而它就跟網頁的發展一樣,會逐漸被Commoditized。
而AI公司避免被Commoditization淘汰掉的方式,就是走「深」、走「垂直領域的Full-Stack Product」、「走Vertical AI」。
可以試想大多的AI公司都能夠明白這些道理,但是要從「技術服務公司」轉化成「應用公司」,那基本上是商業模式的重新定義。就像要寫網頁的公司變成電子商務公司一樣:前者本質是技術服務公司,後者本質是零售業。
如果我們循網頁發展的思路,來看兩到三年後可能可行的AI商業模式:目前這些AI新創公司,與其把自己定義成AI技術公司,不如仔細思考,如何善用AI技術來改善現況,但是核心應該還是以「該產業的商業模式」作為公司經營方向。
這是什麼意思?
舉個例子來說:中國很多AI公司落地是做安防產業,利用AI的辨識技術來強化安防分析的效果。但他們知道辨識技術只是其中一環,舉凡安防所要涉及的通路、經營模式、定價、產品類型,才是公司的主要方向。
當然AI的範疇很廣,不僅是垂直領域的應用而已。但對AI新創來說:
要做AI,最好能成為Vertical AI;而最成功的Vertical AI,本質上其實就是某個垂直產業應用的公司,AI只是技術強化的一部份而已。
資料來源:https://www.bnext.com.tw/…/…/ai-business-model-deep-learning
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緣起:
我是外行人 ^^"
有修這類的課 老師要我們做個gif小動畫
題目是介紹一個字 我選的字是"澍" 有及時雨的意思
我用的繪圖軟體是 illustrator CS3
不知道怎麼做出雨的感覺
我很笨的放大檢視 仔細畫了一滴雨然後存成符號 再用噴灑符號工具用灑的
但是其結果很尷尬...我不想秀出來
一個像滿天芝麻 一個感覺不像雨 像起大霧
我illustrator才學一個月 很多工具可能沒想到可以用
如果有人大概知道怎麼用的話
希望可以給我一點指示 我可以再自己研究 謝謝!
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