運用AI實現豐收：英偉達初創加速計劃成員企業在除草劑施用領域的雜草識別技術幫助農民提高產量

Bilberry是英偉達初創加速計劃的成員，該虛擬加速器計劃旨在幫助人工智能和數據科學領域的初創公司更快進入市場。

Guillaume Jourdain、Hugo Serrat和Jules Beguerie這幾位來自法國的同窗好友在2014年考慮將AI應用于農業并以此成立一家初創公司，但他們在當時幾乎沒有任何對成功的把握。當時，此AI應用還處于起步階段，人們都認為這不可能實現，但與他們交流過的農民都表示想要這樣的工具。所以他們一起制作了一個簡略的演示，表明可以通過一個GeForce GPU和一個攝像頭來運行雜草識別網絡。接下來，他們就迎來了第一個客戶投資人。

2016年，這幾位法國國立高等工程技術學校的同宿舍同學創立了Bilberry。該公司目前已開發出基于NVIDIA Jetson邊緣AI平臺的雜草識別功能，可在玉米和小麥農場用于精準施用除草劑，這減少了高達92%的除草劑使用量。在AI技術進步和農民減少除草劑使用量這一愿望的推動下，雜草識別技術開始初露端倪。FarmWise、SeeTree、Smart Ag以及John Deere旗下的Blue River等一批AI農業公司正在挖掘這個領域的價值。

公司首席技術官Serrat表示，早期的農業技術只探究了一些淺顯的可能性。這些技術使用紅外線以避免土壤污染，將除草劑均勻地施用于所有植物（包括作物和雜草）而不是泥土上，因此所有植物都會“遭殃”。

Serrat表示：“如今，隨著可持續發展的全面推進，針對除草劑施用的農業技術都在同時考慮土壤與作物的環保問題，或者只處理作物附近的雜草。”他認為：“區分雜草和作物并采取相應的實時措施，這才是真正能夠為農民創造價值的技術。

為了實現這一目標，需要在田地里使用NVIDIA GPU運行計算機視覺計算以進行快速推理。”據Bilberry介紹，由雜草處理不力造成的玉米產量損失大概可以達到15%到20%。這家初創企業旗下的智能噴灑器目前的客戶包括Agrifac、Goldacres、Dammann和Berthoud這些農業設備公司。

Bilberry在拖拉機吊桿上部署了使用NVIDIA Jetson的雜草識別功能，功能范圍達到約160英尺，可以橫跨一個美國橄欖球場。它可以運行16個Jetson TX2模塊上的16個攝像頭，以每秒17幀的速度分析雜草并快速噴灑除草劑，每小時可行駛15英里。為了實現這一能夠快速識別雜草的超快推理性能，Bilberry運用專為TensorRT開發的NVIDIA JetPack SDK對其算法進行優化。Serrat表示：“我們將其優化到了極致。”

Bilberry 充分運用所謂的INT8 權重量化，從而能夠更高效地使用深度學習模型，尤其有效于內存及功率有限的緊湊型嵌入式系統。這使得這些系統能夠用8位整數來代替浮點數，使用整數數學代替浮點數有助于減少內存和計算的占用以及降低應用延遲。

這家初創企業的智能噴霧器現已可以通過精確定位處理來大幅減少除草劑的使用量。該公司表示，這可以大幅減少流入地下水的化學品，還可以減少對農作物的“誤傷”，提高作物產量。Serrat表示：“雜草需要被施以適量的除草劑，如果施用的量太少，雜草就會繼續生長并繁殖。我們目前最大的設備能夠以每小時242英畝的速度完成施用除草劑的工作。”

隨著歐洲對農民的碳排放總量限制的緊縮，以及消費者對有機食品的接受度提高，減少農業化學品的使用量已成為人們關注的焦點。根據Nielsen的數據，2020年美國有機農產品銷售額同比增長14%，達到85億美元。

Bilberry最近與Downs合作推出了一款土豆分揀應用。傳統的土豆處理方式是對在傳送帶上緩慢移動的土豆進行分揀，但食品加工商很難獲得這方面的勞動力，單調的工作使工人很難保持幾個小時的專注力，進而造成錯誤。

Serrat 表示：“這項工作非常無聊，整天分揀土豆會讓人發瘋。而且這項工作是季節性的，所以當這些公司在應季需要員工的時候很難獲得足夠的勞動力。”不過，這也讓這項工作成為最適合AI的任務。這家初創企業已訓練了一個土豆分揀網絡，能夠在好的土豆中發現品相不佳的土豆、綠色的土豆、碎土豆、石頭和土塊。該AI平臺使用 Jetson Xavier完成這一視覺任務并且可以向傳送帶末端的門發出信號，只讓品質過關的土豆通過。

他表示：“我最喜歡的工作就是開發出能夠推動事物發展并產生真正影響的軟件。”

有意向加入英偉達初創加速計劃創投聯盟的創投機構，可與英偉達初創加速計劃中國團隊聯系：inception_cn@nvidia.com。

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