AI ในโรงเรือนได้ก้าวไปเท่าไหร่แล้ว? เครื่องมือเกษตรอัตโนมัติ 5 ชนิดและความแตกต่างกับความเป็นจริงในไต้หวัน

เมื่อวานนี้ฉันไปชมโรงเรือนมะเขือเทศที่จางหะชะ และเจ้าของฟาร์มแนะนำบอร์ดควบคุมสภาพแวดล้อมของเขา—เครื่องควบคุมที่ติดตั้งมานานกว่าทศวรรษ มีจอแสดงอุณหภูมิ ความชื้น และปุ่มกดหลายตัว เขาบอกว่าเช้าแต่ละวันตอนหกโมงเช้าจะมาตรวจสอบและปรับตามประสบการณ์

ฉันถามว่าเขาเคยคิดใช้ AI ไหม เขาหัวเราะเล็กน้อยแล้วตอบว่า “บอกฉันก่อนว่าผมจะทำให้เครื่องนี้ควบคุมด้วยคอมพิวเตอร์ได้อย่างไร”

คำถามนี้สำคัญกว่าการพูดถึงความสามารถของ AI ใด ๆ เพราะมันสะท้อนความเป็นจริงของเกษตรอัตโนมัติในไต้หวัน

สถานะของ AI ในระดับสากล

สรุปสั้น ๆ: AI ในเกษตรอัตโนมัติได้ก้าวไกลเกินจาก “แสดงข้อมูลเป็นกราฟ”

มหาวิทยาลัยวาเฮินน์ในเนเธอร์แลนด์จัดการแข่งขัน “Autonomous Greenhouse Challenge” ซึ่งกฎเกณฑ์เข้มงวด—แต่ละทีมต้องปลูกพืชเดียวกันในโรงเรือนที่มีเงื่อนไขเท่าเทียม โดยอัลกอริทึมควบคุมทั้งหมด และผู้แข่งขันคือผู้เชี่ยวชาญด้านการปลูกพืช Koidra ได้ชนะสองรอบติดต่อกัน ผลลัพธ์ที่เว็บไซต์อ้างอิงคือเพิ่มผลผลิตประมาณ 20% และกำไรสุทธิเพิ่ม 27.8%

การแข่งขันนี้มีคุณค่าเพราะเป็นการตรวจสอบจากบุคคลที่สามที่เปิดเผย ไม่ใช่ข้อมูลจากผู้ผลิตเอง

5 เส้นทางเทคโนโลยีที่แตกต่างกัน

เครื่องมือ AI ในโรงเรือนที่มีอยู่ในตลาดมีจุดเริ่มต้นที่แตกต่างกัน การเข้าใจความแตกต่างนี้มีประโยชน์มากกว่าการเปรียบเทียบว่า AI ใดดีกว่า

ผู้ควบคุมอัตโนมัติ: Koidra

Koidra มี KoPilot ที่จริงจังในการส่งคำสั่งควบคุม ไม่ใช่แค่แผงควบคุม มันปรับอากาศและกลยุทธ์การรดน้ำโดยอัตโนมัติ และ คำนวณค่าพลังงานไฟฟ้าแบบเรียลไทม์เพื่อการส่องสว่าง—ช่วงเวลาที่ไฟฟ้าถูกกว่าจะส่องสว่างมากขึ้น ส่วนที่ไฟฟ้าถูกจะลดลง

สำหรับเกษตรอัตโนมัติที่มีค่าใช้จ่ายไฟฟ้าเป็นส่วนใหญ่ การออกแบบนี้จึงเป็นจริงมาก ทางเทคโนโลยีของมันคือ “AI ข้อมูลทางกายภาพ” ซึ่งใช้โมเดลทางชีวภาพและความร้อนเป็นข้อจำกัด แล้วให้เครื่องเรียนรู้ภายในกรอบนั้นเพื่อหาคำตอบที่ดีที่สุด แทนการเป็นกล่องดำที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพียว ๆ

การพยากรณ์และจำลอง: Source.ag

Source.ag จากเนเธอร์แลนด์เน้นการพยากรณ์ผลผลิตและจำลองกลยุทธ์การปลูก พวกเขาให้ผู้ปลูกพืชสามารถจำลองกลยุทธ์ต่าง ๆ บนคอมพิวเตอร์ ดูผลลัพธ์ที่คาดว่าจะได้ แล้วตัดสินใจว่าจะทำจริงหรือไม่

ฉันคิดว่าคุณค่าที่แท้จริงของการออกแบบนี้ไม่ใช่ AI แต่คือการเปลี่ยนการตัดสินใจจาก “เดิมพันฤดูกาล” เป็น “เปรียบเทียบตัวเลือกล่วงหน้า” ซึ่งมีความหมายมากกว่าการประหยัดค่าไฟฟ้าสำหรับผู้ปลูกรุ่นใหม่

การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์: iUNU

iUNU ใช้วิธีที่แตกต่าง—ติดตั้งระบบกล้องเคลื่อนที่บนเส้นทางในโรงเรือน ใช้การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ติดตามพืชแต่ละต้นอย่างต่อเนื่อง

มันแก้ปัญหา “เมื่อขยายขนาดแล้วไม่สามารถตรวจสอบได้” โรงเรือนหลายแฮกเตอร์มีหลายหมื่นต้นพืช การตรวจสอบด้วยมือจึงเป็นการสุ่มตัวอย่าง และปัญหามักจะแพร่กระจายก่อนที่มนุษย์จะสังเกตเห็น ค่าของภาพคือความครอบคลุม—มันเห็นทุกต้นทุกวัน

การวิเคราะห์ชีวภาพของพืช: Gardin

Gardin จากอังกฤษเลือกเส้นทางที่เข้มข้นกว่า—ไม่วัดสภาพแวดล้อม แต่วัดพืชเองโดยตรง ใช้เซ็นเซอร์ฟลูออเรสเซนซ์คลอโรฟิลล์เพื่อตรวจจับประสิทธิภาพการสังเคราะห์แสงของพืช

จุดเริ่มต้นนี้มีความหมายในเรื่องของความแตกต่างเวลา—เมื่อพืชเผชิญกับความเครียด ประสิทธิภาพการสังเคราะห์แสงจะลดลงก่อนที่พืชจะแห้งหรือเหลืองตามมาด้วย เว็บไซต์อ้างว่าเวลานี้อาจเกินสองสัปดาห์ นอกจากนี้ Gardin ใช้คำว่า “AI” อย่างระมัดระวัง เว็บไซต์โปรโมต “plant powered intelligence” ซึ่งเป็นการตลาดที่โปร่งใสในอุตสาหกรรมนี้

เกษตรภายใน: vGreens

vGreens จากเยอรมนีมุ่งเน้นเกษตรภายในและการควบคุมพืช—ใช้การตอบสนองของพืชในขณะนั้นเพื่อกำหนดกลยุทธ์การรดน้ำและอากาศ แทนการใช้สูตรคงที่ พวกเขาเน้นสตรอเบอร์รี่และผักใบ

ความแตกต่าง 3 ประการของไต้หวัน

หลังจากพูดถึงระดับสากล กลับมาที่โรงเรือนจางหะชะ ปัญหาที่ไต้หวันต้องเผชิญไม่ได้เกี่ยวกับเทคโนโลยีโดยตรง

ความแตกต่างที่ 1: ระบบควบคุมไม่สามารถเชื่อมต่อได้

นี่คือปัญหาหลัก Koidra และระบบควบคุมอัตโนมัติอื่น ๆ ต้องการให้เครื่องควบคุมสภาพแวดล้อมของคุณรับคำสั่งจากภายนอก โรงเรือนอัตโนมัติในไต้หวันส่วนใหญ่ใช้โรงเรือนพลาสติกง่าย ๆ และตัวควบคุมส่วนใหญ่ไม่มีอินเตอร์เฟสการสื่อสารภายนอก

นอกจากนี้ บริษัทเหล่านี้ยังไม่เปิดเผยรายการโปรโตคอลการสื่อสารของตัวควบคุมที่รองรับ การเข้ากันได้จึงต้องสอบถามเป็นกรณีต่อกรณี ขั้นตอนแรกของการประเมินไม่ใช่การดูว่า AI ของพวกเขาดีแค่ไหน แต่คือการตรวจสอบว่าโมเดลตัวควบคุมของคุณสามารถรวมเข้ากับระบบได้หรือไม่ ถ้าไม่มีคำตอบแล้วทุกอย่างเป็นเพียงการพูดคุย

ความแตกต่างที่ 2: โมเดลพืชมีความเฉพาะภูมิศาสตร์

โมเดลของ Source.ag ถูกฝึกด้วยสายพันธุ์และสภาพอากาศของเนเธอร์แลนด์ Gardin มีลูกค้าในโรงเรือนยุโรป และ vGreens มีพื้นที่ในยุโรปและแอฟริกา ไต้หวันเป็นเขตร้อน-อุ่นชื้น ความแตกต่างกับข้อมูลฝึกอบรมเหล่านี้ค่อนข้างมาก

ไม่ได้หมายความว่าไม่สามารถใช้ได้ แต่หมายความว่าไม่ควรสมมติว่า “ใช้แล้วได้ผล” ในขณะเจรจาต้องขอให้มีตัวอย่างที่มีสภาพอากาศใกล้เคียง ไม่ควรยอมรับช่วง “เพิ่มผลผลิต 5% ถึง 35%” ที่กว้างเกินไป—ช่วงนี้แทบจะหมายถึง “ขึ้นอยู่กับสถานการณ์”

ความแตกต่างที่ 3: มูลค่าต่อพื้นที่ไม่เพียงพอ

ระบบทั้งหมดนี้ไม่เปิดเผยราคา แต่จากโครงสร้างลูกค้า (ฟาร์มขนาดใหญ่ หน่วยวิจัยมหาวิทยาลัย) สามารถสรุปได้ว่ามันเป็นการซื้อระดับองค์กร ในไต้หวันที่สามารถรองรับได้มากที่สุดคือพืชที่มูลค่าต่อพื้นที่สูง เช่น แหวนปีกนกส่งออก ชิ้นส่วนผลไม้ระดับพรีเมียม และสตรอเบอร์รี่ที่ละเอียด

จุดเริ่มต้นที่มีโอกาสสูงที่สุดในไต้หวัน

ฉันคิดว่าทิศทางที่เป็นจริงที่สุดคือสามด้านนี้

1. แหวนปีกนกส่งออก—การควบคุมสภาพแวดล้อมในช่วงการบานดอกต้องละเอียดมาก การบานผิดเวลาอาจทำให้มูลค่าต่ำลงอย่างมาก ซึ่งเป็นสถานการณ์ที่เหมาะกับการใช้การพยากรณ์และการควบคุม
2. ผลไม้ระดับพรีเมียมและพริกหวาน—มูลค่าต่อพื้นที่สูง และเป็นสายพันธุ์ที่โมเดลของระบบต่าง ๆ ได้พัฒนาอย่างเต็มที่
3. โรงเรือนภายในและฟาร์มแนวตั้ง—เป็นระบบที่ปิดสนิทโดยธรรมชาติ อุปกรณ์มีความสามารถในการรับคำสั่งจากซอฟต์แวร์ และมีแรงกดดันค่าไฟฟ้าสูงที่สุด

สำหรับโรงเรือนแบบง่าย ๆ ฉันแนะนำให้ทำตามนี้โดยตรง: ไม่ต้องคิดถึง AI ให้เก็บข้อมูลเซ็นเซอร์ก่อน ไต้หวันเกษตรอัตโนมัติมีปัญหาที่ไม่ใช่อัลกอริทึม แต่คือไม่มีข้อมูลประวัติที่ใช้ได้ เครื่องมือเทคโนโลยีเกษตรที่เกี่ยวข้อง คุณสามารถดูรายการ เครื่องมือ AI เกษตรและสภาพอากาศ และบทความ ทำไม AI แนวตั้งชนะบริษัทใหญ่ ที่วิเคราะห์โครงสร้างอุตสาหกรรม

สรุปและความคิดเห็นของ TheAI Academy

AI ในเกษตรอัตโนมัติพัฒนาขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงหลายปีที่ผ่านมา และทิศทางถูกต้อง—จาก “แสดงข้อมูลให้คุณดู” ไปสู่ “ช่วยคุณตัดสินใจ” ผลการแข่งขันในเนเธอร์แลนด์ก็เป็นข้อมูลที่เปิดเผยและตรวจสอบได้

แต่ความแตกต่างของไต้หวันไม่ได้อยู่ในระดับเทคโนโลยี ปัญหาของเราเป็นโครงสร้างพื้นฐานของอุตสาหกรรม: ระดับการทำให้โรงเรือนอัตโนมัติ ความสะสมข้อมูลประวัติ และมูลค่าต่อพื้นที่ที่สามารถรองรับต้นทุนระบบ ทั้งสามปัจจัยนี้ไม่สามารถแก้ไขได้ด้วยการซื้อ AI เพียงชุดเดียว

ความคิดเห็น: สิ่งที่เกษตรอัตโนมัติในไต้หวันต้องการจริง ๆ ไม่ใช่ AI ที่ฉลาดขึ้น แต่คือการทำให้โรงเรือนเป็น “โรงเรือนที่ควบคุมได้ด้วยคอมพิวเตอร์” — ถ้าไม่ทำขั้นตอนนี้ การสนทนาเกี่ยวกับอัลกอริทึมเป็นเพียงความฝัน

คำแนะนำเฉพาะสำหรับเกษตรกรไต้หวัน: ในปีนี้ทำสองสิ่งที่มีต้นทุนต่ำที่สุดก่อน ขั้นแรก ตรวจสอบว่าโมเดลตัวควบคุมสภาพแวดล้อมของคุณมีโปรโตคอลการสื่อสารเปิดหรือไม่ นี่จะกำหนดความเป็นไปได้ในสามปีข้างหน้า ขั้นที่สอง เริ่มบันทึกข้อมูลอย่างเป็นระบบ — ไม่จำเป็นต้องซื้อระบบราคาแพง แค่บันทึกอุณหภูมิและความชื้นด้วยอุปกรณ์ราคาถูกพร้อมกับถ่ายรูปตรวจสอบพื้นที่ด้วยมือถือ ทุกปีจะเป็นข้อมูลพื้นฐานที่มีค่า เมื่อถึงเวลาที่ต้องนำเข้า AI ฟาร์มที่มีข้อมูลจะเริ่มต้นได้เร็วกว่าอย่างมาก

แหล่งข้อมูล

• เว็บไซต์ Koidra (ควบคุมโรงเรือนอัตโนมัติและผลการแข่งขัน)
• เว็บไซต์ Source.ag (พยากรณ์ผลผลิตและจำลองกลยุทธ์การปลูก)
• เว็บไซต์ Gardin (เซ็นเซอร์ฟลูออเรสเซนซ์คลอโรฟิลล์)

บทความนี้สรุปจากข้อมูลที่เปิดเผยโดยผลิตภัณฑ์แต่ละตัว ผลประโยชน์ที่อ้างอิงเป็นข้อมูลจากผู้ผลิตจริง ประสิทธิภาพจริงขึ้นอยู่กับการตรวจสอบในพื้นที่ของคุณ