【AI星球（微信ID：ai_xingqiu）】1月26日報導 （編譯：小白）
編者注：如果進展順利， 這支AI機器人大軍不僅能夠解決全球饑餓問題， 還能杜絕除草劑、恢復表層土並降低碳排放量。
2014年10月某個晴朗的一天， Jorge Heraud正在加州的一片生菜地裡聚精會神地“勞作”。 翠綠色的葉子， 黝黑的土壤， 在他周圍無限延伸。 Heraud來這裡是為了測試“Potato”——這是一個原型機器人， 你可以稱之為農業版的蘋果1代原型機。 這個機器的任務是把發育不良的生菜去掉， 讓長勢可喜的生菜有足夠的空間成長。 Potato有點像大型的佩茲糖果盒， 裝在附著在拖拉機後邊的支架上。 機器人通過安裝在支架上的攝像頭“檢查”幼苗。 Potato可以在數毫秒之內識別強壯的植物， 並通過噴灑過量的肥料弄死瘦弱的幼苗。
準確來說， 這是Heraud對這些機器的期望效果。 不過眼下， 還沒到這程度。 機器人在控制環境下鮮有出錯， 但是Potato的精密設備容易受到高溫、灰塵和來自拖拉機震動的干擾。
兩天后， 他必須在董事會上給自己的投資者們一個交代。 他們已經向他的創業公司投資了1300萬美元， 現在他們想看到一個可靠的產品。 LettuceBot跟最初他承諾的產品相距甚遠。 他描繪了一個除草機器人， 可以執行更加複雜的任務從而從根本上減少除草劑的使用。 這樣一個工具足以顛覆價值280億美元的傳統行業， 同時還能拯救土壤微生物， 拯救無數的水上和兩栖物種，
但是當Heraud向董事會坦白田野測試的失敗時， 這些投資人非但沒有罷免他反而鼓勵他扭轉敗局。 在接下來的一年裡， 他和自己團隊裡的20名工程師夜以繼日地工作， 重新設計風扇， 製作托架， 更換材料， 重新配製化學劑。 到2015年末， 他們終於開發出一個運行流暢的LettuceBot。 到2017年初， 全美種植的五分之一的生菜， 都曾被LettuceBot處理過。
Heraud和他的投資者們自然對成功感到十分高興。 但好消息還在後頭。 首先是微晶片製造商Nvidia發佈了一個具有超強處理能力的計算平臺， 儘管該平臺專為無人駕駛車的導航系統設計， 假如用在農業機器人上的話也就意味著可以處理更多移動相機抓取的資料。
Blue River一共有72名員工。 這些人中， 只有極少部分， 包括Heraud自己和他的聯合創始人Lee Redden有過真正幹農活的經歷；其他大多數都是軟體和機械工程師， 畢業自各個頂尖學校如哈佛、斯坦福、牛津等。
47歲的Heraud來自秘魯利馬。 暑假通常在他祖父母的農場上度過。 農場也在利馬， 在那裡他們種有200多英畝的番茄和水稻。 雖然他很喜歡農場上部分生活， 但是那些地裡的農活簡直要讓人瘋掉。 “我很小時候就發現，
Heraud在學校裡成績出色， 14歲的時候就能為他父親設計軟體。 大學的時候， 他還一邊打工為工廠開發自動喂雞專案。 隨後， 他又進入斯坦福大學深造， 畢業後， 他在一家早期專注GPS技術的公司Trimble工作。 在那裡， 他帶領一堆工程師設計了第一款自動駕駛拖拉機， 如今發達國家80%的糧食生產都跟這項技術有關。 2008年， 他晉升為Trimble的商業發展總監， 收購了一系列公司。 這時候， 他萌生了自己創業的願望。 他回到斯坦福繼續攻讀行政工商管理碩士。 期間他在學校內網上發表了名為“讓我們一起解決農業中的最嚴峻問題”的帖子。 通過這個帖子，Heraud結識了跟他有著相似童年經歷的Redden。
Heraud調查了農業行業的災害：墨西哥灣和波羅的海的缺氧死亡區，蜜蜂的集體死亡，土壤退化，以及從過敏到癌症等的人類健康問題等等。“一切的一切，都跟人類盲目、大規模地噴灑化學物質有關，”Heraud說。於是，Heraud和Redden想，如果他們教會機器分辨農作物和雜草，那麼就可以機械化地除掉雜草或者用其他一定劑量的無毒物質殺死這些雜草。但是經過幾個月的研究，他們非常失望地發現，除了除草劑，沒有更有效的方法了。“不管是用電還是熱液去除雜草，都比化學劑費時還費電——有時候還沒有效果，”Heraud說。這些方法或許可以消滅掉可見的雜草，但是雜草的根還是好好的。讓機器人用機械鉗把雜草連根拔起，那就更不現實了。所以，他們只能退而求其次：想辦法精准地噴灑農藥。
創業初期，Heraud曾找過Monsanto和Syngenta這兩家公司的投資部門。這兩家公司都屬於Heraud試圖用除草機器人取而代之的那個行業內的巨頭。他想獲得這些公司的化學家和植物學家資源，以及跟主流農場主合作在田野中測試原型機器人的機會。
雜草有著極強的適應力和繁殖力。雜草界的成吉思汗——最頑固最難以剷除的——要數藜草，又名長芒莧。它可以長到10英尺高，單株可生產一百萬粒種子。被藜感染的農田，將不得不花費數億來去除這些雜草，同時又提高了植物變異的可能性，從而免疫某一種除草劑。幾十年來，Monsanto和Syngenta這些公司的化學家一直在跟雜草做鬥爭。他們試圖開發對雜草有效但不影響農作物的除草劑，結果不可行。於是，他們基因改造農作物，人為地讓這些作物不受除草劑草甘膦的影響，這樣農場主就可以肆意噴灑除草劑了。這個辦法一開始有效，但隨著草甘膦的過度濫用，反而變異出了超級雜草。2006年，一名棉花農場主發現他噴灑的除草劑不再像以前那樣可以殺死長芒莧。兩年後，在美國有1000萬英畝的雜草對除草劑免疫，到2012年，這個數字增長到3000萬英畝，如今，已經高達7000萬英畝，相當於整個內華達州的大小。
化學公司只好重新配製化學劑。但那頑強的長芒莧，依舊在美國的農田裡肆虐。
但是如果機器人可以精准的噴灑除草劑，那麼之前18種被認為過於危險而無法廣泛使用的除草劑就可以使用了。
於是在初夏的某一天，Heraud來到了阿肯色州的瑪麗安娜——盛產棉花的地方。他將在這裡測試他的第一個除草機器人See & Spray。一個看起來有點像大型蓬蓬裙的紡織圓球鼓在Blue River的拖拉機後面，用來保護機器人免受灰塵和雨水的干擾。八台電腦堆放在圓球保護蓋下面，在被保護好的機器人上面是三個大水箱，裡面裝有滿滿的染成藍色的水，用於在測試中模擬除草劑。
在拖拉機的駕駛室裡，一名軟體工程師正從筆記型電腦上觀察機器人攝像頭傳來的土壤照片。See & Spray正在掃描作物，Heraud解釋說，僅僅30毫秒——一眨眼的功夫，它就可以區分棉花和雜草，然後決定噴灑多少除草劑和噴灑在哪裡。
噗呲，噗呲，噗呲——設備上的128個噴頭在8排棉花地裡勤快地噴灑著“除草劑”。藍色染料精准地噴灑在雜草上的長方形區域。“啊！看哪裡——噴錯了，”農場主Reed一邊指著幼苗上的一塊藍色斑點，一邊開玩笑說，“要是真的除草劑的話，我的小棉花就被你殺死了。”
“所以我們沒有用紅色染料，”Heraud說，“那樣的話看上去太血腥了。”
早期在尤馬的農田裡工作的時候，LettuceBot還真的“謀殺”過大片的生菜，對著一片又一片的生菜幼苗噴灑高濃度的肥料。隨後，他的團隊給機器人增加了一個自動終止噴灑的功能，即在持續噴灑超過5秒後，自動停止。為了彌補農場主的損失，LettuceBot免費為他們清理了另外100英畝生菜田。
在Reed的農田裡，我們發現很多被噴上了藍色染料的棉花作物，但邊上的雜草上卻什麼都沒有。機器人在遇到矮小乾枯的棉花時便會犯錯。See & Spray能夠識別很多種類的棉花，但眼前的這些跟程式預設的相比，顯得不那麼健康。機器人還需要識別大量的棉花圖片來更加準確的區分作物和雜草。機器人從圖像庫裡尋找圖片然後進行區分決策的能力，我們如今稱之為“深度學習”。
目前，雖然See & Spray會不時地犯些小錯誤，但大多數時候運行完美。突然，Heraud激動地一拍大腿，喊道：“就是那裡！”他指著一株被雜草包圍的棉花。機器人完美地給周圍的雜草都噴上了除草劑，唯獨中央的那株幼苗安然無恙。
當Heraud看到的是減少化學劑使用的希望時，Reed看到的是節省成本的希望。鑒於他的位置，除草劑的開銷占到了他總支出的40%，他每年至少要花費5萬美元在除草劑上。以往，一英畝棉花地需要使用20加侖除草劑。幾周測試下來，See & Spray可以僅用2加侖除草劑解決掉一英畝地的雜草。另外，除草機器人也是非耕耘農業的一大優勢。雖然耕耘可以在不使用化學劑的情況下除掉雜草，但同時這種方式也會導致土壤流失乾枯，擾亂微生物，殺死蚯蚓，釋放其中的碳。減少耕耘的次數，則可以減少燃料成本和灌溉需求。
看著See & Spray在田間忙碌，Heraud已經開始醞釀生產實惠型機器人的計畫。他預計，公司將會在2020年初和2021年分別在美國和歐洲推出See &Spray機器人。當然，這一切少不了Deere的幫助。Deere的機械工程師、製造工廠和全球1萬多家經銷商，讓Heraud的目標實現起來更加高效。
Deere的總裁John Teeple說：“毫無疑問，Blue River將會成為農業領域內機器人和深度學習應用的領導者，收購Blue River將會為我們帶來絕好的協同效應。”
在Deere的支援下，Heraud的下一步打算是推出施肥機器人。肥料是毒藻類氾濫的罪魁禍首，大量的毒藻不僅導致魚類死亡，也讓湖泊不適於游泳。相比於花費在除草劑上的成本，農場主每年耗在肥料上的資金更多，高達1500億美元，是前者成本的10倍以上。如果施肥機器人能成功，那無疑又是一大進步。但挑戰也是巨大的：施肥機器人將需要更廣泛的視覺信號——如作物葉子的顏色、大小、質地等，然後還要從這些資料分析作物的健康狀況並決定該噴灑多少肥料。“雖然對處理性能有很大的要求，但這並非不可實現，”Heraud說。
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通過這個帖子，Heraud結識了跟他有著相似童年經歷的Redden。Heraud調查了農業行業的災害：墨西哥灣和波羅的海的缺氧死亡區，蜜蜂的集體死亡，土壤退化，以及從過敏到癌症等的人類健康問題等等。“一切的一切，都跟人類盲目、大規模地噴灑化學物質有關，”Heraud說。於是，Heraud和Redden想，如果他們教會機器分辨農作物和雜草，那麼就可以機械化地除掉雜草或者用其他一定劑量的無毒物質殺死這些雜草。但是經過幾個月的研究，他們非常失望地發現，除了除草劑，沒有更有效的方法了。“不管是用電還是熱液去除雜草，都比化學劑費時還費電——有時候還沒有效果，”Heraud說。這些方法或許可以消滅掉可見的雜草，但是雜草的根還是好好的。讓機器人用機械鉗把雜草連根拔起，那就更不現實了。所以，他們只能退而求其次：想辦法精准地噴灑農藥。
創業初期，Heraud曾找過Monsanto和Syngenta這兩家公司的投資部門。這兩家公司都屬於Heraud試圖用除草機器人取而代之的那個行業內的巨頭。他想獲得這些公司的化學家和植物學家資源，以及跟主流農場主合作在田野中測試原型機器人的機會。
雜草有著極強的適應力和繁殖力。雜草界的成吉思汗——最頑固最難以剷除的——要數藜草，又名長芒莧。它可以長到10英尺高，單株可生產一百萬粒種子。被藜感染的農田，將不得不花費數億來去除這些雜草，同時又提高了植物變異的可能性，從而免疫某一種除草劑。幾十年來，Monsanto和Syngenta這些公司的化學家一直在跟雜草做鬥爭。他們試圖開發對雜草有效但不影響農作物的除草劑，結果不可行。於是，他們基因改造農作物，人為地讓這些作物不受除草劑草甘膦的影響，這樣農場主就可以肆意噴灑除草劑了。這個辦法一開始有效，但隨著草甘膦的過度濫用，反而變異出了超級雜草。2006年，一名棉花農場主發現他噴灑的除草劑不再像以前那樣可以殺死長芒莧。兩年後，在美國有1000萬英畝的雜草對除草劑免疫，到2012年，這個數字增長到3000萬英畝，如今，已經高達7000萬英畝，相當於整個內華達州的大小。
化學公司只好重新配製化學劑。但那頑強的長芒莧，依舊在美國的農田裡肆虐。
但是如果機器人可以精准的噴灑除草劑，那麼之前18種被認為過於危險而無法廣泛使用的除草劑就可以使用了。
於是在初夏的某一天，Heraud來到了阿肯色州的瑪麗安娜——盛產棉花的地方。他將在這裡測試他的第一個除草機器人See & Spray。一個看起來有點像大型蓬蓬裙的紡織圓球鼓在Blue River的拖拉機後面，用來保護機器人免受灰塵和雨水的干擾。八台電腦堆放在圓球保護蓋下面，在被保護好的機器人上面是三個大水箱，裡面裝有滿滿的染成藍色的水，用於在測試中模擬除草劑。
在拖拉機的駕駛室裡，一名軟體工程師正從筆記型電腦上觀察機器人攝像頭傳來的土壤照片。See & Spray正在掃描作物，Heraud解釋說，僅僅30毫秒——一眨眼的功夫，它就可以區分棉花和雜草，然後決定噴灑多少除草劑和噴灑在哪裡。
噗呲，噗呲，噗呲——設備上的128個噴頭在8排棉花地裡勤快地噴灑著“除草劑”。藍色染料精准地噴灑在雜草上的長方形區域。“啊！看哪裡——噴錯了，”農場主Reed一邊指著幼苗上的一塊藍色斑點，一邊開玩笑說，“要是真的除草劑的話，我的小棉花就被你殺死了。”
“所以我們沒有用紅色染料，”Heraud說，“那樣的話看上去太血腥了。”
早期在尤馬的農田裡工作的時候，LettuceBot還真的“謀殺”過大片的生菜，對著一片又一片的生菜幼苗噴灑高濃度的肥料。隨後，他的團隊給機器人增加了一個自動終止噴灑的功能，即在持續噴灑超過5秒後，自動停止。為了彌補農場主的損失，LettuceBot免費為他們清理了另外100英畝生菜田。
在Reed的農田裡，我們發現很多被噴上了藍色染料的棉花作物，但邊上的雜草上卻什麼都沒有。機器人在遇到矮小乾枯的棉花時便會犯錯。See & Spray能夠識別很多種類的棉花，但眼前的這些跟程式預設的相比，顯得不那麼健康。機器人還需要識別大量的棉花圖片來更加準確的區分作物和雜草。機器人從圖像庫裡尋找圖片然後進行區分決策的能力，我們如今稱之為“深度學習”。
目前，雖然See & Spray會不時地犯些小錯誤，但大多數時候運行完美。突然，Heraud激動地一拍大腿，喊道：“就是那裡！”他指著一株被雜草包圍的棉花。機器人完美地給周圍的雜草都噴上了除草劑，唯獨中央的那株幼苗安然無恙。
當Heraud看到的是減少化學劑使用的希望時，Reed看到的是節省成本的希望。鑒於他的位置，除草劑的開銷占到了他總支出的40%，他每年至少要花費5萬美元在除草劑上。以往，一英畝棉花地需要使用20加侖除草劑。幾周測試下來，See & Spray可以僅用2加侖除草劑解決掉一英畝地的雜草。另外，除草機器人也是非耕耘農業的一大優勢。雖然耕耘可以在不使用化學劑的情況下除掉雜草，但同時這種方式也會導致土壤流失乾枯，擾亂微生物，殺死蚯蚓，釋放其中的碳。減少耕耘的次數，則可以減少燃料成本和灌溉需求。
看著See & Spray在田間忙碌，Heraud已經開始醞釀生產實惠型機器人的計畫。他預計，公司將會在2020年初和2021年分別在美國和歐洲推出See &Spray機器人。當然，這一切少不了Deere的幫助。Deere的機械工程師、製造工廠和全球1萬多家經銷商，讓Heraud的目標實現起來更加高效。
Deere的總裁John Teeple說：“毫無疑問，Blue River將會成為農業領域內機器人和深度學習應用的領導者，收購Blue River將會為我們帶來絕好的協同效應。”
在Deere的支援下，Heraud的下一步打算是推出施肥機器人。肥料是毒藻類氾濫的罪魁禍首，大量的毒藻不僅導致魚類死亡，也讓湖泊不適於游泳。相比於花費在除草劑上的成本，農場主每年耗在肥料上的資金更多，高達1500億美元，是前者成本的10倍以上。如果施肥機器人能成功，那無疑又是一大進步。但挑戰也是巨大的：施肥機器人將需要更廣泛的視覺信號——如作物葉子的顏色、大小、質地等，然後還要從這些資料分析作物的健康狀況並決定該噴灑多少肥料。“雖然對處理性能有很大的要求，但這並非不可實現，”Heraud說。
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