利用人工智能和基因工程推进农业——耕种的未来

创造新的粮食作物

自农业诞生以来，人类就将野生杂草变成了驯化作物，这些作物营养成分更高、味道更好、更容易收获、种子更大。

然而，粮食作物的现代育种导致了对化肥、农药和灌溉的更强反应等性状的选择，导致依赖于高投入农业系统的更加脆弱的品种。

气候变化、水土流失、入侵物种和杂草给这些过度选择的作物带来了巨大的压力。

这种驯化过程也是缓慢且“盲目”的，新特征是在数十年甚至数百年的时间里随机发现和选择的。

世界上大多数农作物都来自世界少数地区的少数“驯化事件”，因此还有大量可能的驯化工作有待完成。

来源: 国际分子科学杂志

目前，农业公司对农作物的新选择和育种程序一直侧重于为现代农作物添加抗水性或抗病虫害性等特性，但结果好坏参半。

主要问题是，在野生物种中发现的许多理想性状都是多基因的，由许多基因（通常是数十个甚至数百个）产生，使得对栽培作物进行基因改造几乎不可能。

另一种选择正在出现，称为“从头驯化”。这个想法是，与其采用高产的现代作物并试图使它们像野生杂草一样具有抗性，为什么不采用已经具有抗性的野生杂草并使其与现代作物一样高产呢？

新作物和新问题

创造新的食物来源

栽培作物品种所需的性状往往不太复杂，通常仅由一个或少数基因控制。此外，这些遗传特征通常是众所周知的。

因此，从头驯化方法有可能生产出新型作物，这些作物可以表现出对环境变化的抵抗力，并且具有足够好的产量和作为食物的特性。

特别是当你考虑到像 CRISPR 这样的新工具时，它可以进行非常具体和受控的基因编辑，包括添加和删除基因，或编辑现有基因的特定碱基。考虑到 CRISPR 目前已被批准用于人类基因治疗，许多国家可能会开放 CRISPR 编辑作物的法律框架。

来源：国际分子科学杂志

有关如何完成此操作的技术细节可以在科学出版物中找到，例如，“面向未来的农业：可持续和有弹性作物的从头驯化“。

迷失在杂草中

将杂草转变为粮食作物所带来的一个问题是，显然，新作物将与杂草非常相似。在文章中“从头驯化：杂草怎么样？”，哥本哈根大学的研究人员研究了这个问题。

在其中，他们承认传统的转基因杂草管理方法（除草剂抗性）是不可持续的，并且会造成太多污染。

相反，他们提出可以通过基因工程来推动机器人除草技术，以创建更加环保的杂草管理系统。

当先进机器人遇见先进基因编辑

机器人除草田

可以对从头作物（以及可能改良的现有作物品种）进行修改，以使除草机器人能够轻松识别它们。

这可能对农业机器人来说是一个福音，这是我们在文章中讨论的主题“投资者应注意：机器人技术正在接管农业”，我们展示了各种除草机器人：

• 生态机器人'srobot 将机器视觉与精准喷洒相结合，可减少高达 95% 的农药和除草剂用量。
• 奈欧科技 旨在将除草剂从田间彻底清除，由 5 吨重的自主机器人驾驶田地，用小刀片切碎或连根拔起杂草。它利用激光雷达、GPS 引导和机器视觉自动驾驶并区分农作物和杂草，无需监管。
• 蓝河科技是农业设备巨头约翰迪尔的合作伙伴。它使用机器学习和机器视觉来识别田间的每株植物。因此，机器人不仅可以除掉杂草，还可以间苗生菜等作物，从而在无需人工干预的情况下提高总产量。

智能视觉

Blue River 对机器视觉的最后一次使用是农业机器人公司中日益增长的趋势，其他公司也采取了相同的策略，例如 视觉机器人, 埃科博特, 碳机器人及 艾格罗.

总体而言，他们利用了人工智能领域取得的进步，这些进步也用于自动驾驶汽车、送货机器人等。

问题是，即使是人类也很难区分某些杂草和农作物。因此，即使使用最先进的机器学习和神经网络，简单的视觉识别也很难正确识别目标。

对于从头驯化策略来说，这个问题将更加严重，改良的杂草看起来 非常 与原来的野生杂草相似，甚至超过了常规作物。

理论上，这些问题可以通过开发更高效或更强大的算法来解决。然而，目前还没有人知道这是否真的可行。基因改造可能会起到拯救作用。

标记从头作物

与人眼相反，机器视觉可以轻松分析各种电磁波谱，涵盖可见光 (380–780 nm)、近红外 (780–2500 nm)、中红外 (2500–25 000 nm)、和远红外（25 000–300 000 nm）范围。

当组合在一起时，这被称为“高光谱”视觉。这已经是一种用于分析农作物的技术，利用无人机或卫星的高光谱图像来检测水分胁迫、病虫害、土壤质量等问题。

来源: 超光谱

新作物和基因编辑植物可以被设计成具有与其野生近亲不同的高光谱特征。然后，机器人可以利用这种差异来立即决定哪种是杂草，哪种是所需的作物。

基因工程还可以用来改变叶子的形状，使从头驯化的作物更容易识别。

来源: 手机

这种方法的优点在于，高光谱轮廓的变化不太可能改变植物的任何环境适应性。因此，除了除草机器人之外，这种变化可能无法以任何有意义的方式检测到。

最后，高光谱图谱的变化可以通过单基因修饰来实现，并且已经在植物生物学实验室中常规进行，因此它们不需要新的技术进步：丹麦研究人员列出了至少 17 种已知的基因修饰，已知可以实现期望的结果。

最好的方法？

生物工程作物多年来一直是争论的话题。该技术最常见的用途是添加除草剂抗性特征，但这并没有使这种做法更受欢迎，因为它与除草剂使用量的增加有关，包括潜在致癌的农达。

与此同时，几乎每种栽培作物都对其野生祖先进行了大量基因改造，唯一的区别是这些差异是通过随机而不是定向突变实现的。

抗除草剂转基因生物面临的一个问题是抗除草剂杂草的传播。针对高光谱特征进行改良的作物也可能出现类似的问题。

然而，这不应影响从头驯化的前景。

这种方法可以创造出更能抵抗干旱、盐碱化、热浪、疾病和害虫的新粮食作物。

它甚至还可以让我们创造新的主粮作物（如小麦和水稻），这些作物不是一年生而是多年生的，每年都会重新生长，捕获碳并限制土壤侵蚀，例如 非洲野生稻 或者 新培育的多年生杂交谷物 Kernza®.

来源: 前沿

创新农业公司

1. 迪尔公司

这家上市公司以其传统农业机械而闻名。它也是最先进农业机械的领导者，利用人工智能、物联网、机器人、机器学习、大数据等技术来做出数据驱动的决策。

来源: 迪尔

如上所述，迪尔还与初创公司合作，例如 蓝河科技，使用机器视觉来识别田间的每一株植物。

因此，自动拖拉机/机器人和机器视觉（可能应用于从头驯化的农作物）很可能将成为约翰迪尔的未来，将这些技术顺利地集成到卫星图像和其他人工智能驱动的解决方案中。

3.  拜耳作物科学  (巴里)

拜耳作物科学是拜耳全球（也是一家制药公司）的一部分，专注于种子和性状以及作物保护方面的创新。

拜耳的创新帮助其生物技术科学家对植物 DNA 进行了有针对性的改进。

自从与孟山都公司合并以来，它也是转基因作物和杂草管理领域的领导者。这次合并带来了非常昂贵的农达诉讼问题，导致公司股价在合并后的几年里暴跌。

它控制了大部分传统转基因种子市场，并致力于利用 CRISPR 开发下一代玉米、大豆、小麦等种子。

拜耳表示，作物保护的效益是巨大的。作物保护机制保障了全球约30%的农业产量，相当于550亿吨粮食，可以养活超过2亿人。

来源: 巴伐利亚

拜耳正在摆脱传统转基因生物 通过与 Gingko Bioworks 合作 (的DNA），最大的合成生物学公司之一。 该合作伙伴关系的重点是通过微生物基因编辑开发化肥的生物替代品。

它是植物种子品种和基因编辑领域的领导者，正在研发 500 多个新作物品种（到 250 年将有 2022 个新作物注册）。

该公司还是将技术融入农业的领导者。例如， 拜耳与微软签署合作伙伴关系 将科技巨头的数据管理系统 Azur 与拜耳利用卫星、现场传感器、无人机、现场设备和土壤传感器数据的专业知识相结合，打造真正现代化的互联农场。

来源: 巴伐利亚

由于其在转基因生物（传统和先进的基因编辑）、植物品种选择以及将大数据整合到农业中的领先地位，拜耳将成为伴随新驯化作物的创造过程以及杂草高光谱检测过程的天然候选者。通过农业机器人。