乾明 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

如果你用谷歌搜索“AI+农业”或者“人工智能+农业”，就会发现与AI在其他领域的应用相比，农业依旧是未经广泛开垦的“蛮荒之地”。

专注新农业服务的新客科技创始人刘新农表示，这背后的原因有很多，基本上可以归结为三个原因：缺乏数据，人才稀少，鲜有关注。

但现在，情况有了变化。8月底，AI Challenger 2018联合新客科技发起了世界上首个农作物病害检测竞赛。竞赛中，会给参赛选手提供近5万张标注图片，覆盖10种植物的27种病害。

据悉，从开始比赛到现在，已经吸引了来自世界各地的29个国家的近1200支团队参赛。

从这个竞赛的情况来看，AI+农业，似乎正在迎来春天。

AI+农业

AI+农业，是一个非常广泛的领域。今年的AI Challenger竞赛只选择了其中的一个方向：农作物病害检测。

虽然只是其中的一个方向，但影响力不容小觑。据中国统计年鉴，2016年，由农业病害等灾害造成的直接损失超5000亿元，占农业生产总值的8.48%。

刘新农介绍说，在农业生产中，农药使用也在急剧增加。这不仅导致农药残留引发社会问题，还会加剧对环境的污染。对农作物进行准确的病害识别并推荐合适的防治措施，不仅对于农业生产意义重大，对于改善整个社会经济环境也有帮助。

△刘新农

在将AI应用到病虫害检测领域的时候，数据是关键。

本次竞赛，新客科技是数据支持方。据刘新农介绍，新客科技已经积累了近百万张带有标注的图片，涵盖数十个农作物品类的20余种常见农作物病害。

△马铃薯早疫病（严重）

虽然整个数据集的规模不大，但收集标注农业数据与收集标注其他领域的数据集不同。不仅门槛比较高，而且还会受到农作物生产周期的影响。

“收集农业数据，需要有一定的专业知识，农作物病虫害是有程度的，只有专业的技术人员才能准确地标注出来，”刘新农说。“而且，农作物成长是有规律的，数据收集只能顺应这个过程。”

竞赛的发起方创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚表示，目前人工智能在图像识别领域已经非常成熟了，有了相应的数据，将其应用到农业病虫害检测中难度不大。

“如果能够利用参赛选手的算法，开发出一个能够实际运用的产品，对于农业发展来说，是一个非常有价值的事情，”他说。

△王咏刚

关于比赛

农作物病害检测竞赛正处于第一阶段，即模型训练与双周赛。参赛选手可以在平台下载训练数据集、验证数据集、测试集A,在本地进行算法设计、模型训练及评估，并将生成的预测结果提交至平台，参加竞赛。

根据官方赛程，第一阶段将会持续到11月11日。

11月13日、14日，会进行模型决赛。选手的模型在测试数据集B集上的预测结果将会作为排名依据。

12月18日、19日，最后一次榜单排名前五的队伍会进行现场答辩。

竞赛奖金也很丰厚。冠军奖金高达50000元。

如果你对这个竞赛感兴趣，现在参加还来得及，报名截止时间是11月11日。

竞赛官网：

https://challenger.ai/

关于AI Challenger

“AI Challenger 全球AI挑战赛”是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台，致力于满足AI人才成长对高质量丰富数据集的需求，推动AI在科研与商业领域结合来解决真实世界的问题。

AI Challenger以服务、培养AI人才为使命，打造良性可持续的AI科研与应用新生态。目前AI Challenger平台已经吸引了来自81个国家、1000家大学和公司的AI人才来这里学习、竞赛、交流、成长。

AI Challenger 2018由创新工场、搜狗、美团点评、美图联合主办，引入了更多企业、大学、政府机构，带来十余个全新的不同领域数据集，十余个兼具科研、产业应用、社会意义的竞赛，超过300万人民币的奖金，还会走进国内外几十个城市的大学举办技术论坛。

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