我們在上一篇文章《害蟲：咋吃個飯還能暴露身份證號呢》中介紹了“蟲臉識別”的原理，在這篇文章中，我們將繼續探秘“蟲臉識別”，探尋科學家們的趣味故事，并且為你解讀更多有意思的“黑科技”。
在田間地頭拍蟲子的，居然是“程序猿”？
有一群“程序猿”，他們不在電腦面前敲代碼，卻在田間地頭拍蟲子，每天研究這些蟲子的形態。他們為何那樣？你應該猜到了，他們就是研究“蟲臉識別”的科學家。
這些人幾乎全都是研究人工智能的專家，在剛開始研究這項技術時，由于實驗數據極少，他們都會走進水稻田，戴著草帽，穿著長袖、長褲和雨靴，埋頭拍攝。這一拍，就是整整三年。他們一頭扎進田間，冬天寒風刺骨，夏天烈陽高照，他們無一例外都在田間工作。
科學家們在田間采集數據 （圖片來源：作者）
直到最后一年，當數據量足夠時，科學家們才開始進行大規模的數據分析、整理以及算法和模型的研發。僅僅在一年之內，他們就產出了大量高質量的學術成果。花了這么多年，他們的付出終于有了收獲。
筆者就是這個團隊的一員，從人臉識別到“蟲臉識別”，筆者的選擇源于對病蟲害智能識別領域的興趣，更源于用技術為農業乃至社會做貢獻的使命。我國的第二、第三產業的智能化已經達到了很高的水平，但是我國作為農業大國，在第一產業上，智能化、信息化水平還在很初級的階段。研發“蟲臉識別”等技術，助力第一產業的智能化建設，是科研人員的責任。
聽我說謝謝你，因為有你，害蟲都現形
“蟲臉識別”技術能夠服務的人群很廣泛。
首先就是農民和種糧大戶。他們因為常年耕作，也能夠識別一些害蟲，但識別的種類很有限。“蟲臉識別”技術能夠幫助他們識別不認識的害蟲，告訴他們蟲害在什么時候可能發生，在什么情況下需要防治等。這樣一來，他們就可以做到及時、精準的施藥，避免延誤最佳用藥時間或是出現盲目用藥的情況，對保障糧食安全及保護土壤都有很大的好處。
其次就是植物保護專家。植物保護專家是由專業人員組成的專家團隊，會周期性地對所管轄范圍內的田地進行調查工作，上報當前地區的作物是否出現嚴重的病害蟲害，是否有可能會導致傳染的遷飛性害蟲出現，及時對當前管轄區域內的作物的情況進行評估以及對周邊進行預警。
當前的田間測報工作，主要是由他們親自下田去完成。我們國家田間專業人員的數量相比于廣闊的種植面積而言極其稀少，因此這是一項人力成本特別高且效率特別低下的工作，“蟲臉識別”技術能夠提高植物保護人員田間調查病害蟲害的效率，讓他們快速獲得田間病蟲害的信息，以此快速推斷蟲害的規模與級別，從而進行合理的、全局的判斷。
專業人員在進行害蟲信息采集 （圖片來源：作者）
病蟲害的發生是跟節氣、氣候相關的，每種蟲害發生的時間不一樣，比如有些蟲害在小麥上可能只有在五、六月發生，有些蟲害可能只在七、八月發生。因此對田間病蟲害的調查是貫穿作物生長始終的，從莊稼播種那一刻起，就要開始進行田間調查工作，一直到收割完，調查工作才算結束。
天氣是引發蟲害的重要因素。經常下雨就可能會引發蟲害，干旱則蟲害相對較少，臺風天有可能會出現遷飛性害蟲……而病害更需要關注的是作物的生長周期，因為病害一般會發生在某些關鍵的周期，在這個窗口期內需不需了解病害發生程度以確定是否要防治，植物保護專家就要借助“蟲臉識別”技術給出具體的建議。
“蟲臉識別”技術當前最主要的應用是在安徽省。從2016年開始，由全國農業推廣中心聯合安徽省植保總站向全國4個省市進行推廣應用，在2018年擴大到6個省市（安徽省、江西省、河南省、湖南省、湖北省、山東省），因此，這是一項惠及全國的人工智能技術。
大仙算命不可信，“機器算蟲”快來了
預測蟲害這件事，在做，未來還會更好。
中國科學院合肥物質科學研究院智能機械研究所與其他機構合作，研發測報裝置，現在最成功的案例就是田間的固定式害蟲測報燈。它相當于在田間安放了光誘燈，用光把害蟲誘來后，自動對捕獲到的害蟲進行周期性拍照，并使用人工智能技術對圖像進行識別，遠程確認害蟲的種類與數量。測報燈的重點害蟲識別率能達到75%~80%，對于非常重要的害蟲可能可以達到90%。
測報燈下的害蟲 （圖片來源：作者）
除了這類即時的預測，科學家們正在向更長期的預測這個方向努力。或許現在需要人工在田間采集樣本、使用數學回歸算法構建模型測算、人工進行模型補充與維護的工作，未來將通過無人設備或者是更加智能化的輔助設備來完成。那時再利用先進的人工智能技術，就可以實現自動化的快速迭代害蟲發生預測模型，幫助科學家們更快更準確地預測病蟲害。
相信不久的將來，人工智能就可以根據已經識別的數據，真正做到對田間蟲害或病害進行中、短期預測，針對明后天或是下周可能出現的害蟲，提前發出災害預警，更好地服務于農民們提前準備，保護農業作物免受病蟲害影響，讓農產品的食品安全再上一個臺階。
“黑科技”來啦，不再“汗滴禾下土”！
中國科學院合肥物質科學研究院智能機械研究所在智慧農業這個命題上，做到了全方位的“黑科技”覆蓋。
在信息收集方面，通過空、天、地三方協同來進行整體的農業綜合信息收集。“蟲臉識別”等技術偏向于“地”，而在“空”中，當前的技術已經可以用空間的多光譜來對田間苗情進行監測，判斷當前作物的長勢、生長期和周圍雜草的生長情況。在“天”方面，主要是遙感氣象以及對整個作物生長全局上的大尺度判斷。
在土壤檢測方面，以往的土壤檢測都需要人工挖土，送到檢測中心，經過一周的時間來檢測土壤中的有機質以及有害的重金屬含量，依據檢測結果來指導農民如何施肥。
現在已經有一些比較成型的設備，如快速高通量測土機器人等，能完全模擬人的檢測動作，實現幾十種樣本的同時檢測，提高檢測效率。另外還有快速檢測設備，只要在田間采集一些土壤，就可以快速地檢查土壤重點成分的含量。這兩項技術都服務于廣大農民，能夠極大降低土壤檢測成本，為精準施肥提供重要的參考。
測土機器人 （圖片來源：中科院合肥物質科學研究院智能機械研究所官網）
在后期工作上，有課題組也在做農殘檢測的研究。通過一張試紙，在短短幾分鐘以內就可以知道這批水果和蔬菜里面有沒有農殘超標，能在生產端為整個市場提供更加安全的食品保障。
結語
從“蟲臉識別”到全方位的智慧農業，科學家們把汗水揮灑在田間地頭，用堅忍不拔的科學精神克服一個個困難，為農民、農業乃至社會貢獻了科技力量。相信在不久的將來，科學家們會為我們推出具有更多功能的“黑科技”，讓我們拭目以待！
作者：杜健銘
本文來源于“科學大院“公眾號，轉載請注明公眾號出處
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