微軟邀請 Microsoft 365 商業用戶，測試視頻編輯器 Clipchamp
8 月 1 日消息，微軟近日宣布即將面向 Microsoft 365 商業用戶，開放 Clipchamp 應用，邀請用戶通過該應用來編輯視頻。微軟于 2021 年收購 Clipchamp，隨后開始逐步整合到 Microsof
江蘇省農科院設施番茄智能化生產示范基地內，智慧農業創新團隊在調試采摘機器人。 李 博攝
在山東省黃河三角洲農業高新區示范基地，智能農機開展翻地旋耕作業。 曾 威攝
數據來源：農業農村部
中國科學院智能農業團隊指揮中心里，科研人員正遠程采集農業信息。 何 寬攝
炎炎夏日，卻不見“汗滴禾下土”。安徽省蕪湖市繁昌區新林村伏羲農場內，晚稻栽植成片，農業機器人穿梭田間、巡檢苗情，各類傳感器遍布其間，探測墑情、氣象、病蟲害等信息，并實時傳輸到后方的指揮中心。
“這里就像人的‘大腦’。”95后農田管理員侯廣宇坐在指揮中心，手持平板電腦，遠程操控著農業機器人，“農場‘聰明’了，人在屋中坐，就能干農活。”
今年中央一號文件提出：“支持發展智慧農業，拓展人工智能、數據、低空等技術應用場景。”先進科技，怎樣作用于智慧農業？近日，記者在多個智慧農場進行了探訪。
依托數據
進行推演預判 選擇更優方案
作為智慧農場，伏羲農場是中國科學院發展智慧農業的試點項目。2023年，項目團隊在河北雄安新區建設了技術與數據總部。目前，伏羲農場已被推廣到內蒙古、重慶、安徽、湖北等地，產業化和市場化程度持續走深。
“傳統農業，面臨許多不確定因素。運用大數據，能夠在播種、灌溉、植保等各個環節進行推演預判，選擇更優方案。”中國科學院計算技術研究所正高級工程師張玉成表示，伏羲農場圍繞墑情、氣象、病蟲害等開發、訓練了相關模型和算法，在決策層面為高產、穩產提供了可靠支撐。
田野上的新鮮數據，不斷涌入算法“大腦”。我國智慧農業正加快邁入新的發展階段。
農業農村部市場與信息化司有關負責人介紹，農、牧、漁等智慧農場利用現代信息技術裝備，對農業進行全方位改造升級，實現了生產過程的智能感知、智能決策和智能控制，大幅提高了勞動生產率、資源利用率、土地產出率。
河南省內鄉縣大花嶺村，牧原食品股份有限公司智慧牧場里，有一名特殊的“獸醫”——智能巡檢機器人。它集成了多種傳感器，可自動探知牲畜的體征。“比如，它能通過紅外熱像儀和智能溫度計，識別牲畜的體溫變化，發出預警。”公司智能診斷負責人胡義勇介紹。
山東省萊州市三山島街道，工業化循環水養殖車間內，智能投喂技術根據魚類規模和習性，精確把控餌料分量。“這套模型，不光能記錄魚的行為，還能進行深度學習，構建模型和算法。”萊州明波水產有限公司副總經理李文升說。
目前，農業農村部已成立智慧農業專家咨詢委員會，以加強戰略研究和統籌協調；在標準體系方面，已累計立項行業標準122項、發布實施26項，有力促進了智慧農業規范健康發展。
去年10月，農業農村部印發的《全國智慧農業行動計劃（2024—2028年）》提出：到2026年底，智慧農業公共服務能力初步形成，農業生產信息化率達到30%以上；到2028年底，智慧農業公共服務能力大幅提升，信息技術助力糧油作物和重要農產品節本增產增效的作用全面顯現，農業生產信息化率達到32%以上。
創新科技
助力降本增效 開拓應用場景
智能溫室大棚，一派生機盎然。在江蘇省南京市湯山翠谷現代農業產業園，佛羅倫薩等番茄品種長勢良好，智能水肥一體機上顯示著各個種植區的施肥情況。午間，隨著溫度升高，天窗、風機自動開啟，調節室內環境。
“番茄的日常管理，由100%國產化的數字大腦控制。”園區副總經理王鐵軍介紹，多年前，園區曾從國外進口智能設備和系統，但其算法卻出現“水土不服”，且成本高、響應慢。后來，園區配套了江蘇省農業科學院自主研發的數據感知、智能環控等一系列設備和系統。“設施番茄產業的數字化轉型，效果顯著，節水、節肥超過30%，產量還增加了1/3。”王鐵軍說。
“有旱情立刻澆水，有蟲害迅速預警，要及時、有效地觸發這些響應，背后的技術并不簡單。”農業農村部長三角智慧農業技術重點實驗室主任、江蘇省農科院農業信息研究所所長任妮表示，支撐智慧農場運行的核心要素，是可信數據、算法模型和智能裝備。
例如，在數據感知方面，需要依托邊緣智能計算、作物表型診斷、穿戴式設備等一系列傳感技術裝備；在決策控制方面，重點則是針對環境、水肥藥、能耗、飼喂等要素，構建起核心算法，進行精準管控。任妮介紹，目前正在研發的“機械臂+模組”多末端協同采摘機器人，將于今年年底完成產品定型，單次采摘有望從10秒提速到4秒。
智慧農業產品，創新腳步不止。去年11月，大疆農業發布了新款農業無人機。“新機型搭載一顆全新激光雷達和兩顆有源相控陣雷達，捕捉的空間點云密度可達每秒30萬個，并且能精準識別田間斜拉線、電線等細小障礙物。”大疆農業高級工程師李興龍說，除了大田植保，無人機也在進一步開拓低空吊運、農資運輸等智慧農業應用場景。
近年來，我國在智慧農業領域的創新能力持續增強：共建設國家智慧農業創新中心和分中心34個、農業信息技術重點實驗室35個，基本覆蓋智慧農業關鍵技術領域；通過組織科研單位、企業開展聯合攻關，在作物表型高通量解析、土壤現場快速測量裝備、大型農業通用型機器人化作業平臺等一批關鍵技術上，接連取得重大突破。
面向未來
探索整體思路 培養人才隊伍
智慧農業所瞄準的未來產業，是一片廣闊藍海。
“即便是先進國家，其數字農業、智慧農業的標準體系建設，也還處于從碎片化走向系統化的探索階段。”任妮說，要讓智慧農業技術大規模落地應用，各國都面臨著諸多挑戰。以我國為例，由于幅員遼闊，地形與氣候復雜，農林牧漁各種作（動）物種類繁多，數據算法模型、作業裝備等關鍵技術創新的難度也相應較大。
對于當前熱門的人工智能和機器學習技術，張玉成認為仍需提高其準確性和可靠性，才能在智慧農業領域發揮更大作用。
在實際推廣中，成本、環境等因素也形成了一定制約，有待創新和突破。在中聯智慧農業股份有限公司，大田作物全過程數字化種植技術已在湖南、安徽等地示范推廣316萬畝。“我們努力挖掘空間，壓縮成本。”公司數字農業研究院技術研發室主任宋揚介紹，目前市面上的智能灌溉閘門造價仍然偏高，而一些智能技術對于土壤平整度、肥力等也有相應要求。公司正加強與政府部門、農業企業等合作，促成數字化種植技術的進一步推廣。
“數智化技術走在前沿，又面臨復雜的農業生產環境，難免會存在高投入、高不確定性。因此，不能僅依靠點上的創新突破，還需要打造高度集成的應用場景。”任妮建議，應探索形成整體解決思路，再進行規模化推廣應用，降低智慧農業落地的風險和成本。
“打造智慧農場，需要培養一支交叉型人才隊伍。”張玉成介紹，其團隊與中國職教學會及江蘇、浙江等地的農業職業技術院校開展合作，開發智慧農業相關課程，并打造實訓基地。
廣闊天地，大有可為。據了解，目前全球發達國家已實現人均機械化管理超5000畝。我國的智慧農場建設正瞄準國際先進水平，向著“人均管理萬畝以上”的目標努力邁進。
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