腾讯-WUR国际智慧温室种植大赛预赛成绩揭晓 农科院及三星等五支获胜队开启AI番茄种植

腾讯-WUR国际智慧温室种植大赛预赛成绩揭晓

农科院及三星等五支获胜队开启AI番茄种植
 

 

9月20日，腾讯与欧洲顶级农业大学 WUR（荷兰瓦赫宁根大学）共同举办的第二届“国际智慧温室种植大赛”预赛结果揭晓，经过24小时黑客马拉松温室算法模拟赛的激烈角逐，成员来自三星电子、中国农科院、先正达（全球第一大农药、第三大种子农化公司）及首尔大学等的 5 支队伍脱颖而出。

 

他们将从 12 月起挑战用 AI 和 IoT 物联网等前沿技术远程控制温室种植番茄，达到五大目标：品质好、产量高、能耗少、自动化、技术可迁移，探索未来智慧农业的最大技术可能。

 

本届大赛参赛队充分体现了跨学科与国际化特点，吸引了全球顶级的农业与 AI 领域的企业、大学和研究机构参与，组成来自 26 个国家的 21 支团队，超过 200 名专家与学生。

 

腾讯首席探索官网大为先生解释了项目初衷和腾讯不断推动科技向善的背景：“在地球面临人口增长和气候变迁等‘大问题’时，探索AI+人类生存七大要素FEW-HESS（食物、能源、水、健康、环境、安保）刻不容缓、至关重要。腾讯的使命是 ‘通过互联网服务提升人类生活品质’，将AI等前沿技术的应用方案，扩展到对食物、能源和水等整个体系的全局优化和全面自动化上，将释放出惊人的生产力。当年轻的AI技术与古老的农业碰撞，会有诸多挑战与难题，这需要我们的耐心、创新、甚至是灵光一闪，才能把握背后的无限机遇。希望来自不同国家、不同学科的跨界人才通力合作，用技术为地球打造更美好的明天。”

 

 

 

腾讯深度参与了大赛的赛制设计与评审，希望推进最高效的算法与技术方案的设计。本届比赛对AI与IoT技术方案提出更高要求。大赛评委之一、腾讯AI Lab “AI+农业”业务负责人罗迪君博士介绍了三大优化：“第一，我们升级了预赛使用的仿真服务器，让参赛队能更快速容易获得仿真温室结果，让 AI 算法有充足数据样板做算法策略改进。第二，除作物重量，考核指标加入番茄甜度，加大优化难度，对AI算法的优越性提出更高要求。第三，预赛和决赛的传感器和控制接口保持更高一致性，让AI算法更能从预赛的数据中学习种植经验。另外，评审团队组成也提高了技术背景的成员比例。”

 

5支顶尖团队预赛获胜，将挑战真正的AI种番茄

 

本届大赛吸引了众多全球知名企业、大学和研究机构参与，其中包括三星、欧姆龙等国际著名企业，享誉荷兰及世界的智慧农业技术公司，一些初创企业，以及来自中国、美国、日本、韩国、荷兰等国家的顶级研究机构和大学。21支参赛队伍充分体现出跨学科与国际化的特点，其成员涵盖农业种植和AI技术专家与学生，来自26个不同的国家，总人数超过200名。

 

 

 

在9月12日的黑客马拉松预赛中，众多队员亲临荷兰瓦赫宁根大学赛场，其他成员则通过Skype、电话和电子邮件在线参与。经过连续24小时的激烈角逐，5支团队成功获取决赛入场券，他们是：

 

ØAiCU

成员来自荷兰瓦赫宁根大学，恩智浦半导体（NXP Semiconductors）, EvertillCo.,Ltd，IGMPR Flower, Parks & More, Ibeo Automotive, Amsterdam UMC, CGI, Rotterdam.AI, Port Of Rotterdam-Fordata（大部分队员曾参与去年首届大赛）

 

ØDIGILOG

成员来自三星电子，首尔大学，韩京国立大学，比利时列日国立大学， A-net, EZFarm, FARM8, Spacewalk

 

ØIUA.CAAS

成员来自中国农业科学院，国家农业信息化工程技术研究中心，先正达Syngenta Seeds B.V等

 

ØThe Automators

成员来自荷兰瓦赫宁根大学， Delphy, 30 MHz（大部分队员也曾参与去年首届大赛）

 

ØAutomatoes

成员来自 Van der Hoeven Horticultural Projects, TU Delft, Keygene, Hoogendoorn Growth Management

 

黑客马拉松评分主要由三部分组成：团队构成（20％）、人工智能方法（30％），以及虚拟西红柿种植净利润（ 50％）。在国际评审团面前，各个团队展示了他们的团队组成（评判要素为多学科、国际化、来自不同公司或学术机构），以及在气候、灌溉施肥和作物生长方面自动控制温室的AI方法（重点关注创新、功能强、可扩展等）。

 

 

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在虚拟番茄生产环节中，各团队获得了由瓦赫宁根大学开发的气候和番茄作物的仿真器。该仿真器具备多种可能性，能创造出“游戏”竞争场景。例如，理论上有可能达到比现实种植高10倍的经济利润，但实际情况中，作物的生长反应有时会背离预期。团队需确定温度、光照量、二氧化碳浓度和许多种植相关参数（如茎密度）的理想设定点，与其他团队竞争更高的净利润。

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