Земляк, через 3 года ты можешь остаться без работы — готов ли ты?
Сегодня вечером я ехал домой на Didi и разговорился с водителем. Спрашиваю: «Беспилотные автомобили скоро выйдут на дороги — таксисты останутся без работы. Что будете делать?» Он отвечает: «Да не страшно. Я из Хэнаня, дома у нас есть земля. Если в городе не дадут водить — вернусь и буду заниматься полевыми работами. Разве не так?»
Но действительно ли это выход?
Пятнадцать лет назад я жил в глухой деревне и часто работал в поле. Это тяжёлый труд: вспахивать трёхзубой мотыгой, жать пшеницу серпом, выпалывать сорняки по одному, носить воду из речки за несколько километров — вёдрами. В начале XXI века мы всё ещё пользовались инструментами, пришедшими из глубокой древности, порой ещё со времён подсечно‑огневого земледелия, и работали на бедной земле.
Позже, уехав учиться в город, я иногда возвращался. Постепенно сельхозтехники становилось всё больше: механизированная вспашка и уборка, каналы доходят до края полей — экономия времени и труда. Появились даже «няни для полей», берущие на себя полный цикл управления угодьями.
Тысячелетия земледелия и столетия механизации сменяются эпохой умного сельского хозяйства. И вытеснены будут не только устаревшие машины, высокотоксичные пестициды с большими остатками, энергоёмкие удобрения и низкоурожайные семена, но и значительная часть самих фермеров. Землю они не потеряют, но умное сельское хозяйство обойдётся без них.
Сегодня, во времена взрывного роста ИИ, больших данных и машинного обучения, многие считают, что эти технологии изменят традиционную промышленность и образ жизни, но не сельское хозяйство — слишком уж оно сложное и «первобытное». Однако давайте свяжем несколько технологий, которые пока на заре, но скоро созреют, и представим, что получится.
Представьте: через три года вы — владелец томатной плантации. На рассвете, ещё до восхода солнца, робот‑сборщик уже работает по заказам клиентов из города, поступившим через интернет‑магазин. С помощью HD‑инфракрасных камер и ловких манипуляторов он собирает помидоры по требованиям к качеству и количеству. Затем логистические роботы быстро сортируют, упаковывают, маркируют и загружают всё в беспилотные грузовики, которые доставляют товар точно в срок. Параллельно «погодный» робот объединяет данные с полярных спутников, наземных станций и полевых датчиков, формирует агрорешения и передаёт их роботу‑орошителю. Тот, используя точечное орошение, вносит удобрения и поливает каждое растение в соответствии с влагой и плодородием конкретного участка. Далее робот защиты растений с помощью гиперспектральных технологий быстро распознаёт сорняки, болезни и вредителей и применяет малотоксичные препараты с низкими остатками или проводит их точечное удаление. Пока вы спите, все операции завершены. Что же именно делали вы?
Разумеется, это сценарий. Во всём мире изучают роботов для сбора и посева, однако наши полевые инфосети развиты недостаточно, алгоритмы ещё не вполне зрелые, не хватает инженеров, одновременно понимающих и агрономию, и ML. Но не забывайте: это эпоха машинного обучения. Как AlphaGo сумел за короткое время обойти человека в го благодаря самообучению, так и ИИ вскоре превзойдёт наших лучших агрономов в анализе болезней и вредителей, питательности почвы и здоровья культур.
Недавно журнал Wired писал: истинное будущее сельского хозяйства — за искусственным интеллектом. Я верю в это. Можно выбрать роль отстающего — а можно учиться умному земледелию. Готовы ли вы?
Готовиться к переменам нужно не только фермерам, но и политикам, агрокомпаниям, инженерам — и особенно системе аграрного образования. Сегодня она по‑прежнему преподаёт классическую агрономию и биологию, почти не касаясь IoT в сельском хозяйстве, анализа больших данных и ИИ. Развивая междисциплинарные направления на стыке агро и ИИ, мы сможем уверенно встретить эпоху умного сельского хозяйства.
Опубликовано: 2 янв. 2023 г. · Изменено: 26 окт. 2025 г.
