打卡智能中國(六):村裏出了“飛行員”

2023-09-04 18:40:24    編輯: robot
導讀 提起返鄉青年,你的第一印象是什么?失敗、躺平、卷不動了? 我們在浙江、福建、青海等地,參觀一些農業智能化項目時,陪同參觀的“飛手”,高興地跟我們分享自己的心路歷程: 在家門口做農業無人機操控員,不用...

提起返鄉青年,你的第一印象是什么?失敗、躺平、卷不動了?

我們在浙江、福建、青海等地,參觀一些農業智能化項目時,陪同參觀的“飛手”,高興地跟我們分享自己的心路歷程:

在家門口做農業無人機操控員,不用背井離鄉,比進城打工的生活开心多了;

村裏的老人都聽說過哪裏用飛機(其實就是無人機)打藥了,但用不來這些高科技,就找信得過的年輕人,回鄉不用擔心被說在城裏混不下去,不會沒面子;

想操控無人機灑藥也不簡單的,有人自己改裝,給電池打孔幫助散熱,視頻發到網上成了圈子裏的紅人;

有的飛手不僅給自己的田裏灑藥,還幫別人的田灑藥,成了“企業家”,开的都是奔馳寶馬……

如果把智能中國比喻爲一個有機體,那么返鄉青年們的飛行故事,就是其中一個組織切片。要說能從中提取出什么中國發展智能化的方法論,或許不那么讓人信服。但是,我們能從微觀掃描出,一種由智能技術帶來的快樂。

這一個個具體的人,就是智能中國的DNA,就是我們想記錄的故事。

村裏出了“飛行員”

農業無人機操控員,在老鄉們眼中,格外有出息——“XX都當上飛行員了”。無人機也算飛機,沒毛病。

那么,這份返鄉青年的光鮮職業,具體是幹啥的呢?

專業術語,叫無人機植保。

農作物需要精准施藥,以前是靠人背着噴壺去地裏打藥,勞動強度很大,噴施容易不均勻,人員還容易吸入藥物而中毒。

後來有了拖拉機,人跟在旁邊看着機器打藥就行,但大型機械難以進入一些復雜地塊,加上農作物株高和密度的限制,容易出現噴施不夠精准,給農作物造成一定面積的損傷,進而到影響產量。

而且,農業收入的利潤本就微薄,如果農藥用量大、機械租用費用高、人員投入多等,一項項支出加起來,忙活一年也賺不到什么錢。

所以,變量噴霧技術+農業無人機,就成了農業植保的最新選項。

一方面,變量噴霧技術,通過智能噴灑系統進行控制,根據農作物的病蟲草害、形態、密度等信息,進行精准施藥。

同時,農業無人機的高空作業+遠距離遙控,可以避免作業人員吸入農藥,讓藥肥霧流在旋翼氣流的推動下穿透作物,從而減少人力成本、農藥用量,提高噴施效率。

有數據顯示,一台起飛載重14kg的無人機,一天可以噴施300-500畝農田,是人工噴施的30倍以上。特別是種植咖啡豆、果樹等高價值的高杆型經濟作物,靠人工來打藥並不現實,對無人機植保的需求是非常剛性的。

農業無人機能否普及,關鍵就在於,是不是有一批當飛手的新農人。

服務從哪裏來?

無人機做植保由來已久,中國又有領先的無人機企業,按理說早就應該普及了,怎么這幾年才等到返鄉青年來一展身手呢?

很長一段時間內,無人機植保都不是由個人農戶來操作的,而是以服務外包的形式在進行。就是由植保服務商,組建專業的無人機打藥隊,配備變量噴霧設備、無人機、地面設備等新型農機,提供飛播、打藥等全套服務。

我們知道,消費級無人機會直接賣給航拍/泛科技愛好者,是一門B2C的生意。這個商業模式,在農業場景下怎么就行不通了呢?

要知道,我國平原少、土地細碎化的地理環境,農業以土地分散種植的小農家庭經營爲主,更依賴熟人關系,不放心把自家的地和莊稼,外包給商業化的植保隊或飛手團隊。

在老鄉們眼裏,無人機植保,得靠“自己人”。所以,個人農戶應該更有動力自己購买和使用農業無人機才對。

但是,想把農業無人機直接賣給個人農戶,是非常困難的。

首先就是價格,有農民痛快表示,十幾萬元一台的無人機是肯定不會購买的,只买得起服務。

其次是門檻高,傳統的工業級植保無人機,爲了控制成本,會採用半自動控制系統,也就是起降、增穩等調節可以自動化,但航线規劃、維護改裝等工作,還是要人工完成,操作使用存在一定技術難度。而很多務農群體的年齡比較大,即使有培訓,也很難快速上手、准確操作。

而且,無人機還需要配套的服務,比如新的農田要進行好幾次飛行之後,學習到特定參數的數據,形成穩定的路线和作業,這個過程中可能會出現一系列問題,比如墜機、農藥堵住噴嘴、部件損壞、電量不足等等,這些都需要相關配套服務,包括金融保險等的配套,是個體農戶很難獨自解決的。

做一個“飛手”有多難,植保隊可能最有發言權。既然如此,原本進城打工的返鄉青年,憑什么能跟專業植保隊掰手腕了呢?就因爲跟鄉親們混個臉熟?

越來越多的個人農戶,轉行成爲一名農業無人機操作員,幾個條件的從無到有,是十分重要的變量:

有網。無人機植保最怕的是遇到障礙物,就墜機、失聯,要把它找回來很麻煩,對操作手的能力要求很高,不能出現失誤。如今,5G網絡在農村地區的廣覆蓋、低時延、下行大帶寬等特點,可以讓無人機的智能系統實時分析、快速決策、及時響應,也就減少了故障風險。

有AI。從半自動駕駛到全自主飛行,減少人工參與,AI扮演了“副駕”的角色,可以利用深度學習自動分析路线,做出最優飛行決策,實現“傻瓜式”噴藥,讓操作農業無人機的門檻大大降低,機不離手的年輕人很快就能學會。

有課。成爲一名農業無人機的操作員,需要專業的培訓服務,這類教育資源是個人以前很難接觸到的。但越來越多無人機廠商意識到,打开行業ToB市場必須爲農戶賦能,大疆、極飛、零度智控等都推出了農業植保的飛行課程。

農業無人機操作的就業崗位需求有缺口,農民工從發達地區回流到家鄉的情況變多。這勞動力供需,不就正好對接上了嗎?

這些返鄉青年成了“飛手”,一些只有幾畝地的小農戶找不到專業植保隊,也可以找他們購买服務,雙方都很高興。

可以說,在植保服務的推動下,農業無人機實現了飛躍式的發展,從起步較晚的後進生,用十幾年時間,成爲全球農業無人機應用面積最大的國家之一。

而新農人成爲“飛手”,一定會將農業無人機市場再推進一步。

To廠商:農村有人,你有機嗎?

遺憾的是,農村和農人都准備好了,無人機可能還沒有。

2016年左右,就曾出現過“無人機2.0”的說法,意思是從C端消費級市場,轉向B端工業級市場,深入農林植保、消防、救援等行業場景。相比城市環境對無人機的嚴苛限制,廣闊的農村天地,無人機可以更有作爲。但2.0階段爆發式增長的拐點,一直沒有到來。

青年愿意出力,農戶愿意出錢,政策愿意出利好,問題究竟出在哪裏?答案是產品。

壓力來到了無人機廠商。

一個無人機廠商發現,有一個客戶只採購他們的飛行控制系統,就是不买他們的飛機。出於好奇,跑到當地考察,才發現客戶买回系統後重新組裝,自己做給農作物撒藥的無人機。

爲什么客戶看不上成品,非要自己改裝?

國家農業智能裝備工程技術研究中心的王研究員,指出了關竅:

“如果不了解行業需求的話,可能會覺得農業對智能農機的精度要求沒那么高,甚至我們在硅谷做報告,他們也不了解,覺得農業就是半米、一米這樣的精度,其實,我們農機導航要在很復雜的場景裏,達到正負2.5釐米這樣的高精度。”

無人機產品和植保需求的巨大溝壑,就在於大量這樣的行業know-how。

很多需求,是需要極高的軟硬件集成和工程化能力,深入農業場景,才能穿透的。

比如掛載需求。

消費級無人機的體型都很小,一般不會懸掛太重的設備,送個藥送個飯綽綽有余。而農業無人機需要掛載大量噴施的肥料、農藥、種子,有的還會搭載智能攝像頭和許多傳感器,重量一下子就飆到了幾十公斤。以這樣大的自重,連續飛行作業一天下來,對農業無人機的電池性能、續航、散熱等,都提出了非常高的要求。

一些“飛手”买不到合適的產品,就自己改裝,給電池打孔來幫助無人機散熱,這又帶來了損傷、保險等問題,影響用戶滿意度。

另外,農業無人機掛載的肥藥有一定的腐蝕性,日常飛行會遇到潮溼、降雨、高溫、強日照等各種自然條件,這些都會對無人機的零部件、關節軸承等耐用性,造成一定的影響。作業過程中,掛載重量減少所帶來的變化,會產生晃動、重心偏移等情況,影響無人機的穩定性,需要供應鏈制造、工程設計、智能算法研發等多個環節來協同解決。

除了深入,無人機的供應鏈非常廣,其中有些環節其實也和智能手機一樣,存在被卡的風險。

舉個例子,農業無人機在巡航時,需要遠距離無线圖傳,將高清畫質的圖像傳輸到“飛手”的手機上,不僅需要大帶寬的通信網絡,還需要芯片廠商的支持,才能實現較高的傳輸速率。目前,我們已經看到國產芯片在突破壁壘,也有工業級無人機利用鴻蒙系統的分布式能力,從系統層面讓遠距離跨終端傳輸成爲現實。

所以,無人機廠商也要建立全鏈路的國產化。

另一個缺口,就是人。

上遊研發,缺人。

農業無人機的一個需求,就是易用,全自動駕駛,必須擁有很高的環境感知能力,對農作物航线、沿途障礙物、農田邊界等,有非常清晰准確的感知。這些AI算法不是從天上掉下來的,是需要人來开發的。而且,很多技術細節,只有走到農田裏才能發現。

王研究員提到,農業無人機要在衛星導航系統失效的情況下,依然可以完成巡线的作業。怎么辦呢?他們團隊探索出,在輔助導航系統的基礎上,增加了視覺、激光雷達和毫米波雷達傳感器,加上目標檢測、識別以及語義分割等等AI模型,研發出適用於農田環境的障礙物避障系統。後期農機在作業過程中,安全和效率都有了保障。

那問題來了,這樣既懂AI、又懂農業、還懂工業機械,進得了實驗室、下得了田間地頭的復合型人才,又有多少呢?數字化人才缺口,很大程度上制約了農業無人機的產品研發。

下遊應用,還是缺人。

返鄉回流的農民工群體,大多擁有現代工人的技能經驗,能夠適應農業現代化、工業化的需要,可以說是智慧農業的“人才蓄水池”。

但農業無人機和消費級無人機的差異,就在於消費只需娛樂,社群是爲了讓大家玩起來,而農用是嚴肅的場景,社群需要幫助農人學會技能、致富。

後者其實有點像IT領域的工程師培訓,獲得XX認證的人掌握了專業技能,更容易獲得一份高薪工作,同時也對該廠商的產品/系統更爲熟悉,在職業生涯中更傾向於引入該產品。而想要達到這種效果,就需要極高的培訓含金量了。

總的來說,無人機廠商既要深入,了解大量的農業know-how;又要能力廣泛,把自己打造成一個軟硬件和服務的綜合商超。

這極高的產品壁壘,阻礙了農業無人機的爆發式增長,也避免了頭部廠商利用既往優勢形成壟斷,爲創新者、後來者留下了搶佔市場的機會和時間窗口。

產業的創新土壤

說到這裏,可以發現,目前農業無人機還沒有像消費級市場一樣,出現一家獨大的局面,不少科技廠商和創業公司仍然能看到機會,愿意進來試試身手。

農業無人機,需要與多種行業、技術體系的深度融合,進行系統化集成,而目前爲止很多配套軟硬件的研發才剛剛起步,沒有成熟的供應商,只能靠自己來一一補上短板。

目前比較知名的無人機廠商,比如大疆創新、極飛科技、高科新農、珠海羽人等,背後其實有一個智能產業帶,作爲支撐,來降低創新風險和試錯成本。

智能農機的研發,最重要的一個環節,就是對行業的問題進行梳理、量化,明確需求。

因爲農業場景很復雜,AI技術的能力邊界在哪裏,哪些環節可以靠人工,哪些環節系統不可靠,這些都需要在算法研究和模型構建之前,就明確出來。

背靠大灣區的高校、科研院所、行業專家,無人機廠商就有了“智庫”。

开發環節,涉及到大量的工程細節,比如模型的參數怎么調,模型訓練的算力集群怎么搭,硬件零部件的定制开發,整機測試驗證和下遊應用开發誰來做?

這些都需要一個綜合產業鏈生態系統,來減少廠商的落地成本。

推廣環節,將農業無人機納入農機補貼,可以分擔農戶的風險,加速廠商產品的落地。這就需要政府和農業部門有相應的惠農政策。

一些農戶覺得無人機灑藥很好用,慢慢地接受了農業無人車,又通過農機自駕儀來解決播種時拖拉機开得不夠直的問題。這樣空地一體,有了全方位的數據和信息,進一步提高農業效率,智慧農業的更多可能,就是這樣孕育的。

大量返鄉青年,可以轉型成爲“飛手”“車手”,短期內解決了農民工回流帶來的勞動力錯配、就業不飽和、收入增長放緩等問題。長期看,農人、農村和農業的面貌,也在不知不覺間,發生前所未有的改變。

很多“飛手”的孩子,從小的娛樂就是刷手機、打遊戲、玩無人機,在他們眼裏,農業天生就是這么酷。

斯蒂芬·茨威格形容蒙田:誰描述了自己的一生,誰就是爲所有的人而活着;誰把他自己所處的時代表現出來,誰就是爲了所有的時代。

田埂上多了一群快樂的新農人,智能中國的宏大篇章,也就具體化、真實化爲一個個鮮活的生命體驗。這是我們能想象到的,技術最好的去處。

       原文標題 : 打卡智能中國(六):村裏出了“飛行員”



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