“AI+蔬菜产销”模式分析

作者: 李浩 刘丽欢 薛鹏飞

[摘 要] 在农业大数据背景下,AI技术可以与蔬菜的产销过程相融合,以此来为人们提供更多高质量的蔬菜。因此,基于这一点从多元蔬菜栽培模式、多维蔬菜加工方式、多方蔬菜销售体系3个角度出发进行分析论证,研究AI和蔬菜产销融合的运行模式,以推进我国农业生产领域的信息化进程。

[关键词] AI;蔬菜;农业大数据;可行性

[中图分类号] S220 [文献标志码] A [文章编号] 1674-7909(2022)07--3

0 引言

蔬菜产销可以分成3个阶段,即蔬菜栽培、蔬菜加工及蔬菜销售。其中,蔬菜栽培主要强调的是蔬菜的生长繁育过程,在此过程中农业工作者需要应用不同的栽培方法,以此获取较高的农业生产效益。蔬菜加工指的是蔬菜的二次加工过程,如脱水蔬菜、速冻蔬菜、菜汁饮料和粉末蔬菜等都是蔬菜二次加工的产物,经过加工的蔬菜在市场上更受欢迎。蔬菜销售指的是蔬菜的销售过程,蔬菜经由农业生产者最终被送到消费者手中。值得注意的是,蔬菜产销过程完全可以和人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术相互融合,经过AI技术的助力,蔬菜的栽培、加工及销售能够更为高效。基于此,笔者将分析AI和蔬菜产销的融合模式的可行性。

1 “AI+园艺蔬菜产销”多元栽培模式

AI可以为蔬菜的栽培过程提供支持。在这一过程中,AI生产管理系统辅助蔬菜种植栽培,AI智能机器人可以优化蔬菜生长环境。

1.1 以AI生产管理系统辅助蔬菜种植栽培

AI生产管理系统可以通过信息化手段实现蔬菜种植的高效化,减少蔬菜生产过程中的人力资源损耗。首先,在实际的工作过程中,AI生产管理系统可以进行土壤探测,确定最优的蔬菜种植区域,通过电脑智能分析确定土壤肥力,精准判断适宜栽种的农作物。通过合理的土壤探测过程,AI技术能够有效地为种植者提供蔬菜的生长数据,以此为创设适宜的种植环境提供助力。值得注意的是,现阶段我国可应用多维的探测技术进行AI土壤探测,其中包括全阵列式三维体制的探地雷达鹰眼系统。通过鹰眼系统的支持,种植者能够有针对性地进行自主监测、识别并标记相对区域内的土壤信息,同时鹰眼系统也能配备GPS定位功能,实现大地坐标和地下空间坐标的融合。

其次,AI生产管理系统可采集蔬菜生产数据并提供预警等服务。系统通过视觉识别技术标注出一定区域内蔬菜的数量,然后自主计算蔬菜质量,并应用文本标注功能将蔬菜质量记录下来,第2天依次重复这一工作过程,并将每天的蔬菜质量录入数据库进行对比,以此监测蔬菜的生长情况。如果蔬菜质量波动较大,那么系统就会向农业生产者发出预警。通过一站式的智能标注、数据对比、服务预警等功能,AI生产管理系统可以有针对性地对园艺蔬菜的生产提供助力。

再次,AI生产管理系统可以根据蔬菜的质量变化有针对性地对蔬菜的健康状况进行分析,同时通过蔬菜生长监控模型自动识别异常的蔬菜作物,明确这些蔬菜所遭受的病虫害种类,并智能化地应用杀虫灯等消除病虫害措施。另外,种植者可以将在合乎标准光线条件及背景下拍摄出来的农作物病虫害照片上传到AI系统数据库,以供后续比对。值得注意的是,目前的病虫害识别主要聚焦于各类蔬菜和杂草的识别,通过AI的支持,一些蔬菜的病虫害将更易被发现。

最后,AI生产管理系统可以应用蔬菜生长传感器来探测蔬菜的生长速度,完整记录蔬菜的生长情况。另外,还有根系扫描仪,其可以采用微根管技术在自然状态下无破坏地对植物根系进行在线扫描成像,以此来保证蔬菜根系的健康生长。这些不同的园艺蔬菜生长数据都可以通过AI系统有针对性地传输到种植者的后台数据库,以此来辅助种植者对农业生产数据进行智能化分析。

1.2 以AI智能机器人优化蔬菜生长环境

利用AI智能工作机器人可以有针对性地对蔬菜进行栽培管理,以此来节约人力、物力资源。其中,采摘机器人可以应用视觉算法对蔬菜的成熟度进行分析,准确分辨出成熟的蔬菜,然后再应用空间技术等将成熟的蔬菜采摘下来。还有智能除草机器人,能够为种植者解决蔬菜种植过程中的杂草问题。这类机器人可以应用计算机视觉技术感知不同植物的生长信息,有效分辨出蔬菜和杂草。此类机器人可以针对不同的蔬菜作物和土壤环境精准切换刀片,更改剪除类型,以此提高杂草去除效率。另外,还有农作物生长监测机器人,它可以在植物自主导航和基于机器视觉分析下进行数据采集,以此来收集田地中植物的数据并进行各项性状分析。智能监测机器人可以为种植者提供更好的种植建议,还可以建立农作物的3D地图来记录农作物生长情况。利用耕作机器人种植蔬菜的成活率相对于传统的种植模式也较高。因此,应用AI耕作机器人进行蔬菜种植是一种较为高效的农业生产模式。综合来看,通过各式各样机器人的支持,蔬菜的生长环境能够更好,并能节约大量人力、物力资源,有效减少种植者的工作量,帮助种植者做好后期蔬菜的销售决策。

2 “AI+蔬菜产销”多维加工方式

AI技术可以为蔬菜的加工过程提供支持。在这一过程中,AI和IoT融合形成的AIoT可以赋能蔬菜加工过程,AI虚拟助理可以优化蔬菜加工过程。

2.1 AIoT赋能蔬菜加工过程

在蔬菜加工的过程中,AI技术可以和IoT物联网技术相互融合,以此来赋能蔬菜加工过程。在实际生产加工过程中,AI系统可以借助于互联网技术来操控生产设备工作。在这一过程中,AI就相当于整个生产系统的大脑,AI传输的指令通过物联网系统正确地传达给不同的生产设备,此后不同生产设备快速做出反应,完成蔬菜加工过程。以速冻蔬菜为例,在对速冻蔬菜进行处理时,AI核心控制系统首先经由物联网系统将蔬菜烫漂的任务下达到相关设备,设备接收到指令之后自主执行烫漂任务;然后冷冻设备先将中心温度由-1℃降至-5℃,再降至-18℃以下,经过极快的速度使蔬菜冰化,经过处理的园艺蔬菜在较低温下能够较好地保持原菜的色香味和各种有效营养成分,同时速冻蔬菜解冻后复原性能好,近似于新鲜蔬菜[1]。经过加工之后的蔬菜更便于运输和保存,同时其自身的营养成分并没有过多流失。综上所述,在蔬菜加工的过程中,AI技术可以和IoT物联网技术相互融合,以此来赋能园艺蔬菜加工过程。

2.2 AI虚拟助理优化蔬菜加工过程

AI虚拟助理也可被应用于蔬菜的加工过程。可以说,人工智能在制造业中最令人兴奋的应用之一便是虚拟助理,它可以使用自然语言处理与用户进行交互,基于用户要求执行任务,并基于数据为用户提供建议。虚拟助理在蔬菜加工领域的应用便意味着不管是技术人员、研发人员还是质量控制检查员都可以通过口头询问细节(原料处理、库存情况等)了解工作进展,而无须在键盘或手持设备上打字,这在一定程度上节省了时间成本[2]。以菜汁饮料这一蔬菜二次加工的产品为例,在进行菜汁饮料的加工制作时,相关工作者可以通过AI虚拟助理实时了解饮料的制作情况。一般来说,菜汁饮料制作前需要先将蔬菜洗净,通过研磨粉碎获取70%~80%的悬胶状蔬菜原汁,此项操作能够保持蔬菜原有的风味和营养。制作形成的菜汁饮料可以和茶、酒、奶等配制成混合型饮料[3]。在实际配制过程中,虚拟助理可以向技术人员及质量控制检查员提供菜汁饮料的制作进度。在整个菜汁饮料配制过程中,有一些工作细节需要严格把控。如菜汁饮料的研磨粉碎程度将直接影响后续的口感,因此,在此过程中工作者需要实时地向AI虚拟助理询问饮料的研磨情况,以此来有针对性地制定相对应的工作决策,保证菜汁饮料的饮用口感。这样一来,相关工作者就以AI虚拟助理为依托优化了园艺蔬菜加工过程。综上所述,AI虚拟助理可以被应用于蔬菜的加工过程。

3 “AI+蔬菜产销”多方销售体系

AI可以助力蔬菜销售过程。通过AI技术的支撑,能够建立多方销售平台,其中包括“设施蔬菜智脑”等售前服务平台,以及PaaS售中/后服务平台。

3.1 以“设施蔬菜智脑”为售前服务平台

在AI技术的支持下,工作者可以以“设施蔬菜智脑”为售前服务平台,助力蔬菜售前服务。售前服务是农业生产者在消费者未接触蔬菜产品之前所开展的一系列刺激消费者购买欲望的服务工作。售前服务的主要目的是协助消费者做好消费规划和系统需求分析,使蔬菜产品能够最大限度地满足消费者的消费需求。“设施蔬菜智脑”由设施农业数智化服务底座、设施农业智脑数据资源中心和设施农业数智化支撑中心组成。“设施蔬菜智脑”能够将蔬菜的栽培数据、环境数据归纳整理出来,集中投放到平台上。消费者可以在“设施蔬菜智脑”这一售前服务平台上优先了解到蔬菜的栽培数据、环境数据。值得注意的是,在开发售前服务平台的过程中,农业工作者可以应用STP模型将平台上的蔬菜数据精准投放给消费者。在此过程中,种植者需要应用AI技术对蔬菜种植市场进行STP市场细分,明确其种植蔬菜的市场销售行情[4]。在此之后,“设施蔬菜智脑”可以应用其自身的数据库为种植者框定目标市场,并根据消费者的消费需求实现产品的精准投放。这样一来,在STP模型的支持下,“设施蔬菜智脑”这一数据可视化平台能够有效地为种植者提供更为多元的蔬菜售前服务,帮助种植者提供多维的蔬菜销售思路。综上所述,AI技术在和蔬菜产业相融合的过程中,工作者可以建立“设施蔬菜智脑”,以此来作为售前服务平台。

3.2 以PaaS为售中/后服务平台

在AI技术的支持下,工作者可以以PaaS为售中/

后服务平台展开蔬菜的市场销售过程。种植者可以应用PaaS服务平台有针对性地建立起线上线下一体化的智慧售后供应链服务体系。PaaS售中/后服务平台需要涉及售中和售后服务两方面内容。售中服务中可采用智慧物流。智慧物流是指通过智能软硬件、物联网、大数据、AI技术等,实现物流各环节精细化、动态化和可视化管理的一种运输手段。智慧物流能够提高物流系统智能化分析决策和自动化操作执行能力,提升物流运作效率[5]。在进行蔬菜售中物流服务的过程中,工作者只需要坐到操控台前向AI系统发出指令即可,此时连接了互联网的相关设备就可以自主进行快件的扫描装配工作。在此之后,装配设备可以应用RFID非接触式自动识别技术来识别不同快件的物流信息,将快件分区域进行整理装配,装配完成的蔬菜产品通过线下的物流运输体系送到消费者的手中。此时AI系统可以自动地将蔬菜的物流信息更新到PaaS平台上,便于消费者在平台上实时看到快件的运输状态。此外,PaaS也是非常典型的售后服务平台,消费者如果对蔬菜产品有一定的意见或建议,可以通过PaaS平台的智能客服来进行退换货处理。综上所述,在AI技术的支持下,工作者可以以PaaS为售中/后服务平台进行蔬菜的市场销售,提高蔬菜的销售效率。

4 结语

在未来,智慧农业将会取代传统的农业生产方式,机器设备会取代部分人力完成蔬菜的生产过程,这使得整个农业生产活动更为轻松高效。同时,AI技术的融入也使蔬菜的生产过程更加可视化,消费者和农业生产者都可根据这些数据来对蔬菜的生产过程进行分析,以此产出更高质量的蔬菜产品。相信在未来,我国AI技术和蔬菜产业相融合的运行模式能够更为完善,同时我国能够培养出诸多高素质的AI领域研究人才,研究出更为多元的农业生产嵌合技术,有效地提高农业生产效率。

参考文献:

[1]李蒙,李亚琼,李亮杰,等.砻糠灰不同配比的草炭基质特性及其对甜瓜生长生理及产量的影响[J].江苏农业科学,2022(4):84-92.

[2]王军伟,黄科,董月霞,等.氮钾互作对番茄叶片碳氮代谢及产量和品质的影响[J].中国蔬菜,2020(9):41-49.

[3]王雪娇,马婧怡,杜春燕,等.我国蔬菜加工业发展现状及对云南的启示:以江苏、四川、山东省为例[J].蔬菜,2022(1):50-57.

[4]代雪晶,汤澄清,王猛,等.蔬菜粉末荧光光谱测定及其在手印显现中的应用[J].光谱学与光谱分析,2022(1):158-163.

[5]孙俊,胡双齐,周鑫,等.便携式蔬菜叶片重金属镉含量无损检测仪设计与试验[J].农业机械学报,2022(2):195-202.

经典小说推荐

杂志订阅

友情链接