AI识别病虫害 在线诊断“疑难杂症”

“我们的产品‘识农’将人工智能技术应用于农作物病虫害的诊断，识别率能达到90%以上。”近日，深圳市识农智能科技有限公司CEO谢秋发在接受经济日报-中国经济网采访时表示。

谢秋发介绍说：“目前我们主要是聚焦于柑橘、葡萄、苹果还有杂草的识别，我们希望通过人工智能技术为中国以及国外广大的农户解决农作物‘看病难’的问题。我们APP分为中文和英文两个版本，目前在国外有50多个国家的用户。”

对于在巴基斯坦的推广，谢秋发表示，中巴有着非常深厚的传统友谊，希望能将这款产品介绍给巴基斯坦朋友，帮助他们解决实际的困难：“我们希望能针对巴基斯坦的本地作物，打造一个适合巴基斯坦地区的数据库，这样能够更加精准的识别当地的病虫害。希望广大的巴基斯坦农户能够积极使用并提供图片，我们也希望巴基斯坦的农业科研单位能跟我们一起来合作，共同把这个产品做好。”

深圳市识农智能科技有限公司CEO谢秋发接受经济日报-中国经济网采访 于鹤章摄

“识农”APP已经建立起了强大的数据库，深圳市识农智能科技有限公司博士魏靖介绍说：“我们一直在和专家老师、科研院所进行合作，同时也亲自去田间收集大量的农业作物病虫害、缺素症以及杂草等大量的数据。此外，我们的用户通过上传数据会进一步完善数据库，从而使得我们的APP可以从全局上更精准得把握病虫害发生的趋势。我们对于用户上传的案例，会形成千人千面的个性化档案，在细节上指导其精准用药和用肥，减少农药和肥料对环境的污染，达到科学用药科学用肥的目的。”

魏靖举例说：“我们现在做的比较多的就是柑橘，在我国的南方地区，每天有大量柑橘用户通过手机识别他们柑橘上的病虫害或者是缺素症。那么我们的后台会进行识别分析，从而指导他们用药。当遇到机器识别不了的情况，用户可以在后台找专家问诊，专家就会给出进一步的确诊信息以及解决方案，从而帮助我们的农户解决相关问题。这不仅节约了大量成本也极大的提高了生产效率。

深圳市识农智能科技有限公司博士魏靖接受经济日报-中国经济网采访 于鹤章摄

“识农”的病虫害识别率高与其建立的AI算法也有很大关系。深圳市识农智能科技有限公司博士王玉婷向经济日报-中国经济网介绍说：“我们会储备大量专业的植保团队，用他们标注过的照片，建立一个数学模型。这个模型其实就像植保专家的大脑，如果用户再给到一张照片，那么我的模型就会告诉他这是什么病虫害并给出防治方案。”

王玉婷强调：“拿到的素材要足够的精准，这样模型的准确率才能得到保证。所以我们对用户上传的照片也是有一定要求的，一方面我们要引导用户告诉他什么样的照片是合格的，比如不能够太过模糊，至少在自然的光照下能让植保专家分辨；另外一方面作为算法来说，我们可能会考虑到有一些用户习惯，尽可能从算法的角度规避掉一些例如乱拍的行为。”

深圳市识农智能科技有限公司博士王玉婷接受经济日报-中国经济网采访 于鹤章摄

深圳市识农智能科技有限公司旗下产品“识农”拥有全国首个农作物病虫害千万级图像信息数据库，其自行研发的AI算法符合实际的农耕场景，数十位资深专家提供在线问诊服务，对准作物发病处拍照或上传清晰的图片，2秒内即可获得对应病虫害的诊断反馈，并推送相关的解决方案。 （经济日报-中国经济网 彭甫辉）