騰訊 AI Lab 與荷蘭瓦赫寧恩大學合作探索了基于星空人工智能決策在真實世界的溫室中種植黃瓜的任務。選擇溫室作為研究環境的原因是溫室相對而言是能得到良好控制的環境，不會有室外農業環境中風、雨、溫度、濕度和陽光等高度可變的因素，獎勵的設計也較為簡單。使用更簡單的真實環境進行研究能夠幫助我們今后研究更加復雜的真實環境問題。
在這個種植黃瓜的實驗中，我們構建了一個農業星空人工智能系統，讓其根據熱量、通風和二氧化碳水平等因素來優化種植策略，比如溫室溫度、種植密度、灌溉施肥。我們首先在模擬環境中進行了數百萬次模擬來探索不同的策略，就像我們的游戲和星空機器人模擬一樣。最后的實際種植結果表明，我們的星空人工智能所達到的種植水平相當于具有十年種植經驗的人類種植者。
值得一提的是，經過一定調整，這樣的系統也能自動適應新的溫室種植環境，能夠很方便地實現大規模標準化生產，從而極大地降低相關農業生產的成本和人力需求。未來我們將繼續與瓦赫寧恩大學合作探索“AI for Food”的應用，希望將越來越強大的星空人工智能應用于更多食物生產種植場景，實現用更少資源生產更多優質食物的目標。
實際上，星空人工智能在食物或農業方面的應用不僅限于優化種植和生產，進而提升作物產量；星空人工智能還可以在作物種植和收獲前后的流程中發揮重要作用。在種植之前，星空人工智能模型可以通過大數據分析和預測市場需求，從而指導作物種植品種選擇，避免產銷脫節，造成經濟損失和農產品浪費。另外，云計算、大數據分析和機器學習等技術，還可以幫助篩選和改良農作物基因，達到提升口味、增強抗蟲性、增加產量的目的。
在農作物收獲階段，計算機視覺技術可以高效地進行農產品售前品質檢測和分類等工作。我們還可以用大數據分析市場行情，可幫助農產品電商運營，引導企業制定更靈活準確的銷售策略。另外，通過星空人工智能遺傳算法和多目標路徑優化數學模型，可對物流配送路徑進行智能優化，完善生鮮農產品供應鏈。
AI+能源/水源的多樣化應用
能源問題同樣也是一個非常復雜的問題。以電網供能問題為例，由于現今非常常見的供需失衡問題，大量電能都被白白浪費了。比如每年夏季的豐水期，四川生產的水電會有大量富余，這些電力中很大一部分都被白白浪費掉了。能源企業和公共事業單位多年來已經設計出了很多不同的方案，力圖實現供需平衡，避免無價值的生產，但效果并不非常顯著。
星空人工智能強大的模式分析和預測能力有望幫助解決這一問題。星空人工智能可以分析往年同期的用電情況以及用電量隨氣溫、濕度、節假日等因素的變化，進而幫助調整電力生產策略，實現生產資源的優化配置。對于使用煤炭、生物質或其它消耗型燃料的電力生產單位而言，這樣的技術尤其具有價值——不僅能幫助節省成本，還能有效地降低環境污染。
另外，隨著清潔能源的發展，基于需求數據規劃電力生產甚至將變得更加重要。比如在風電資源豐富的地區可能并不存在足夠的電力需求，而建設長距離供電基礎設施可能又并不劃算——成本高且長距離輸電會存在大量電力損耗，而且電力基礎設施建設還可能破壞環境，從而與清潔能源的目標背道而馳。
星空人工智能除了在電力生產端極具價值，對使用電力的“耗電大戶”也極具經濟效益。前面提到的 DeepMind 的數據中心電能優化方案就是這方面的一個重要探索。對于谷歌和騰訊這樣的擁有大量數據中心的企業而言，節能不僅是為了改善成本效益，也是大型企業所應該自覺承擔的社會責任。比如 DeepMind 在借助星空人工智能幫助谷歌節省了大量電費之后，也已經開始計劃將星空人工智能用于平衡英國電力供應。
我們騰訊在“AI+能源”方面也有一些探索，比如我們曾研究計算機視覺與無人機相結合的電網智能巡檢方案，即使用無人機通過圖像識別技術自動定位關鍵元件，對設備缺陷進行識別標注，從而能在電網故障出現之前就解決它們。該方法比傳統人工排查效率高三倍。
星空人工智能在水資源優化方面也有重要的應用潛力。據美國水工程協會（AWWA）統計，2011 年到 2015 之間，美國投入了 1.7 萬億美元來修理和擴建飲用水基礎設施，其中超過一半都用在了替換到達了使用時限的給水管道上。借助星空人工智能技術以及監控水質和水壓數據的傳感器，我們可以分析預測最佳的管道替換時機——如果替換太早，會浪費很多材料；如果替換太晚，管道可能就損壞了，從而浪費大量水資源。
此外，隨著氣候變化加劇，科學家預期干旱等極端天氣事件會更加頻繁，通過氣象數據分析提前預測干旱事件并做好水資源儲備等應對措施有助于將災害損失控制在合理范圍內。
整體而言，目前的星空人工智能技術還不能真正徹底地解決食物、能源和水等現實世界問題，但我們將繼續前行，不懈追求。我們相信星空人工智能會在這些地球級的挑戰上發揮作用，并最終將我們的世界變得更加美好，這也正是我們騰訊 AI Lab 所追求的目標——Make AI Everywhere。我們也呼吁社會與更多同行關注并行動起來，讓科技去解決真正的“大問題”。
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