眼下，随着气温升高，在市场中占据绝对主流的大棚草莓即将谢幕，待秋冬时节再与大家见面。而在上海，几座“赛博植物工厂”正在探索全年“草莓自由”。传统的大棚草莓种植，大多依赖资深果农的经验，而植物工厂能依托AI算法生成种植调整方案，让每一株草莓都享受到量身定制的科学照料，四季稳定生长。
用AI种出来的草莓是啥味道？“赛博植物工厂”还将为中国农业的未来带来哪些想象？
在上海农业科创谷的一片空地上，四个50平方米的“集装箱”里别有洞天——立体排布的一颗颗草莓植株在全人工光的环境中茁壮生长，有的已经结出鲜红或粉嫩的成熟果实。这是在第五届“多多农研科技大赛”的决赛现场，四支由高校、科研机构及农业科技企业组成的参赛团队“手搓”出来的草莓植物工厂。未来六个月，各团队将带着AI“绝活”展开终极对决，挑战国产草莓的高产、优质与低能耗栽培。
△4支决赛队伍各自设计、建造了50平方米的草莓植物工厂
用AI种草莓，怎么种？上海交通大学领衔的“莓立方”团队打造了一套图像识别智能诊断系统。上海交通大学农业与生物学院研二在读的队长贺世伟拿草莓植株出现“叶色不均”问题举例，这背后可能有多种病因，要对问题确诊，往往要进行多轮尝试，要在空气湿度、环境温度、水肥量等众多变量中逐个排除干扰因素，这需要一周甚至更久的时间。开发“AI视诊开方”系统正是要用更高效的方式对草莓的各种病症快速诊断、对症下药。
贺世伟：目前农业生产都是通过肉眼判断病害。病害系统已有先例，但它更多是一种“专家系统”，专家通过图像来判断，给出的意见反馈到下一步的具体操作。而我们这套系统开发的初衷，就是对植物工厂内部的草莓有一个精准诊断，相当于数据化表达。如果草莓缺素，很难通过表型看到，我们希望借助AI工具，用一些卷积神经网络模型，对图像实时诊断，依托这份数据，我们可以很好地进行后期种植及环境策略的迭代。
△贺世伟在草莓植物工厂记录植株生长情况
具体来说，“AI视诊开方”就是通过摄像头实时捕捉草莓植株的生长状态，交由深度学习的系统自动比对分析，就能瞬间计算出植株里氮、钾等元素含量，并迅速生成针对性的种植调整方案。团队成员、上海交通大学农业与生物学院研一学生吕兆晨举例，我们眼中看到的草莓植株叶片颜色的深浅，对应到系统里可以是精准的“色号”，颜色不同，“处方”也有差异。
吕兆晨：我们人眼看植株是“深绿”和“浅绿”，但其实“RGB”颜色系统在电脑上有0-255的梯度区间。比如“R”是red（红色），它的数值是255，而“G（green绿色）”和“B（blue蓝色）”的数值是0，那就显示为纯红。对于绿色也是一样，人眼只能看出更绿一点、或者没有那么绿，但如果把图片传到电脑，就会有一个标准。我们根据颜色来判断叶片里氮素的含量，来指导我们下一次施肥。
△吕兆晨在草莓植物工厂调整种植设备
如果说传统种植是“庄稼一枝花，全靠肥当家”，AI种草莓则是“缺啥补啥”，能帮助普通种植户有效解决施肥过量或诊断滞后的痛点。从决策到执行，这套“AI视诊开方”系统不仅能让种植变得有据可依，还能直接作用于草莓植株的营养液配比和滴灌，全流程自动调整。
经过4个月的数据采集，“莓立方”团队自主研发的“小模型”目前诊断精度已经超过90%。基于AI算法的辅助，团队成员为选种的“粉玉”草莓定下的目标是：单株产量超0.4公斤，甜度稳定在12度以上。团队指导教师、上海交通大学农业与生物学院教授常丽英介绍，他们希望在这座“赛博植物工厂”探索人工智能和农业技术的深度结合。
常丽英：草莓的生育期特别长，在这个过程中，我们需要获取这个场景下的环境数据、作物生长表型图像、植株图像、果实图像，来进一步训练我们的模型。这就相当于一个智能体，要不断把这些数据集成在智能体里面，它才能够在这样的场景和品种下，让决策管理的精度更好。接下来我们要挑战的就是上海温度最高的7月、8月，希望作物生长管理的这些算法，能够在夏季高温的时候助力草莓生产。
△已经成熟的“粉玉”草莓果实
上海农业科创谷的“赛博植物工厂”里，草莓产量与口感的比拼还在继续。而在六十多公里外的上海青浦区白鹤镇，一座占地3456平方米的“数智草莓植物工厂”不久前正式迈入运营阶段，5月中下旬首批草莓鲜果即可上市，6月起实现全年无间断供应，这些用AI种出来的“智慧草莓”将被首次端上大众的餐桌。
上海市农业科学院林果所副研究员方献平告诉总台中国之声记者，研究团队此前在用于实验的草莓植物工厂中投放了无人巡检机器人，它们多维度采集植株数据，帮助科研人员构建出草莓的果实成熟度识别模型、植株形态生长模型及环境响应模型，这些“子模型”成为指导“数智草莓植物工厂”生产的重要工具。
方献平：像果实成熟度识别模型，置信度在85%左右。有了这个模型，我们将来就可以配合机器人全部进行自动化采摘了。机器人也需要被植入这个模型，它一旦识别、作出决策以后，判断这个果子可以采摘，就可以自动操作机械臂。
△白鹤镇“数智草莓植物工厂”
方献平透露，更难构建的生理健康诊断模型、病虫害识别模型和产品质量预测模型还在持续攻坚中，未来这些“子模型”融合后，一个多元数据驱动的草莓生长大模型将从科研现场走进生产实践。当然，除了草莓，不同品类的果蔬都能用同样的逻辑走向智能化生产。
方献平：我们要进行有规律的训练，才能够指导有规律的生产。生长大模型是针对植物工厂、也就是设施环境相对可控的环境，如果智能温室中各个环境条件都比较精准，之后还可以向这一领域进行进一步拓展，应用范围逐渐向联动玻璃温室、再向联动薄膜温室推广。
在中国农业科学院都市农业研究所首席科学家、研究员杨其长看来，农业种植从“靠感觉”到“看数据”，AI变革着农业生产，而“赛博植物工厂”正在进行这样的尝试。
杨其长：农业有两种生产方式，就像医疗上的中医和西医。现在国内的一些农业生产形态，通过人去“望闻问切”，了解后再决定怎么诊断、怎么施治。未来的农业发展方向，必将由人的视觉、大脑判断，最终走向用一些数据、模型来精细化管理，能够让计算机和植物“对话”，引领智能化决策和控制。
今年的中央一号文件强调，要因地制宜发展农业新质生产力，促进人工智能与农业发展相结合。杨其长告诉总台中国之声记者，在设施农业领域，AI不仅会赋能生产，还将为消费者带来更多惊喜。
杨其长：第一就是产品的整个生产流程是安全的；第二可能也是未来的一个产业方向，它能够赋予产品口感、风味、糖度，还有功能性。比如有些人希望高糖、也有人选择低糖，有些消费者期待产品对某些健康功能是具有辅助作用的，如果AI能够很好应用，在植物工厂、温室条件下完全可以实现。
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