AI賦能博物館 將在三大領(lǐng)域帶來變化

• 2018年11月26日 ZhangHongYuan來源：綜合 695 41
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  金融監(jiān)管趨嚴(yán)，融資環(huán)境寬中帶緊，科技創(chuàng)新企業(yè)如何實(shí)現(xiàn)有效投資？

  中國科技創(chuàng)新基礎(chǔ)較為堅實(shí)。中國一直重視科技創(chuàng)新的培養(yǎng)，從新中國成立之初就提出科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，近年來更是加大科研經(jīng)費(fèi)的投入，科技創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會進(jìn)步的驅(qū)動力，是提高中國綜合...

大會上，德國人工智能研究院計算機(jī)視覺研究分院院長斯特里克·迪迪爾認(rèn)為人工智能將在三大領(lǐng)域帶來變化：一是數(shù)字化管理，對博物館藏品、觀眾等信息實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理;二是數(shù)字化服務(wù)，通過互聯(lián)網(wǎng)向觀眾提供無所不在的服務(wù);三是數(shù)字化體驗，讓觀眾以前所未有的方

“AI賦能博物館，不僅是為顛覆歷史文物的傳統(tǒng)呈現(xiàn)方式，更多是為文物檔案原始數(shù)據(jù)的留存和復(fù)原提供技術(shù)支撐?！痹诮张e辦的第三屆中國人工智能大會上，四維時代創(chuàng)始人兼CEO、中德人工智能研究院院長崔巖告訴科技日報記者，“智慧化的博物館，文物與場景的三維數(shù)字化仍是存儲、運(yùn)算、呈現(xiàn)的主流方式?！?/p>

要實(shí)現(xiàn)人工智能，大數(shù)據(jù)與算法的完美結(jié)合必不可少，但博物館的特殊“身份”使其總是數(shù)據(jù)“匱乏”。崔巖表示，一方面文物數(shù)據(jù)量與日常生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量相去甚遠(yuǎn)，另一方面博物館的數(shù)據(jù)有自身的開放級別，導(dǎo)致文物大數(shù)據(jù)庫很難建設(shè)。因此，AI賦能博物館，更多是從場景、游客著手，改變參觀者的感官體驗。正如2018國際博物館日到來前火遍朋友圈的“第一屆文物戲精大會”短視頻，通過引入人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等，讓展覽、文物、知識與參觀者之間發(fā)生奇妙的“化學(xué)反應(yīng)”。

大會上，德國人工智能研究院計算機(jī)視覺研究分院院長斯特里克·迪迪爾認(rèn)為人工智能將在三大領(lǐng)域帶來變化：一是數(shù)字化管理，對博物館藏品、觀眾等信息實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理;二是數(shù)字化服務(wù)，通過互聯(lián)網(wǎng)向觀眾提供無所不在的服務(wù);三是數(shù)字化體驗，讓觀眾以前所未有的方式參觀展覽、感受文物、獲取知識。

“目前，AI技術(shù)未來還能幫助博物館對破損文物進(jìn)行再現(xiàn)。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)甚至可以讓已經(jīng)消失的文物‘起死回生’?！惫蕦m博物院副研究館員黃墨樵表示，博物館承載著人類的歷史文化藝術(shù)等記憶，人工智能是要讓人更真切地感受博物館之美。

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在美國和墨西哥的幾座農(nóng)場里，溫室中有10 臺攝像機(jī)正連續(xù)拍攝西紅柿的生長情況，并提交給相關(guān)軟件進(jìn)行分析，識別出可能存在的問題，比如蟲害或病菌侵染……AI識別技術(shù)的應(yīng)用，正從人臉識別、動物識別進(jìn)一步擴(kuò)展到農(nóng)作物病蟲害檢測等領(lǐng)域。AI識別技術(shù)是如何檢測病蟲害的，其準(zhǔn)確率如何?有哪些應(yīng)用難點(diǎn)?在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，AI還會有哪些應(yīng)用?

進(jìn)軍農(nóng)業(yè)“藍(lán)?！?圖像識別日趨成熟

與AI在其他領(lǐng)域應(yīng)用相比，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以說還是一片“藍(lán)?！?，不過，這種狀況正在發(fā)生變化。近日舉行的AI Challenger 2018發(fā)起了世界上首個農(nóng)作物病害檢測競賽，競賽提供給參賽選手近5萬張標(biāo)注圖片，覆蓋10種植物的27種病害，目前已經(jīng)吸引了來自世界各地的29個國家的近1200支團(tuán)隊參賽。

據(jù)中國統(tǒng)計年鑒，2016年，我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值達(dá)5.93萬億元，占GDP的8%，但由農(nóng)業(yè)病害等災(zāi)害造成的直接損失達(dá)0.503萬億元，占農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的8.48%。

新客科技創(chuàng)始人劉新農(nóng)說，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)藥使用也在急劇增加，農(nóng)藥殘留不僅會引發(fā)社會問題，還會加劇對環(huán)境的污染。因此，對農(nóng)作物進(jìn)行準(zhǔn)確的病害識別并推薦合適的防治措施，創(chuàng)造出能為植物看病的“醫(yī)生”，可以挽救農(nóng)作物的生命，減少農(nóng)藥使用量，保證農(nóng)作物的產(chǎn)量。

劉新農(nóng)說，AI與農(nóng)業(yè)病蟲害做結(jié)合，首先是要建立病蟲害的數(shù)據(jù)集，其次需要機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像識別系統(tǒng)技術(shù)的配合，并且要確保農(nóng)民使用智能手機(jī)的普及率，這樣才可以使技術(shù)快速有效地傳達(dá)。

AI監(jiān)測病蟲害主要指利用機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺等技術(shù)，采用特定的計算機(jī)算法和模型，對農(nóng)業(yè)病蟲害發(fā)生的光譜或圖像信號進(jìn)行挖掘，獲得有效的數(shù)據(jù)特征，實(shí)現(xiàn)對病蟲害情況的實(shí)時識別和鑒定的過程。

農(nóng)作物病害檢測競賽的發(fā)起方、創(chuàng)新工場人工智能工程院執(zhí)行院長王詠剛認(rèn)為，目前AI在圖像識別領(lǐng)域已非常成熟，并有了相應(yīng)的數(shù)據(jù)，將其應(yīng)用到農(nóng)業(yè)病蟲害檢測中難度不大。“如果能夠利用參賽選手的算法，開發(fā)出一個能實(shí)際運(yùn)用的產(chǎn)品，對于農(nóng)業(yè)發(fā)展來說，是一個非常有價值的事情。”

不可知因素多 “把脈”農(nóng)作物并非易事

以往，病蟲害的檢測需要人工巡視，而且一旦發(fā)現(xiàn)不及時，就容易導(dǎo)致農(nóng)作物大片死亡。通過AI圖像識別技術(shù)的引入，可以不停拍照和比對，提供不間斷的監(jiān)測和預(yù)報，節(jié)省了大量人力成本。美國和墨西哥農(nóng)場AI實(shí)際應(yīng)用結(jié)果顯示，農(nóng)產(chǎn)品每周的收成提高了2%—4%。

不過，利用AI檢測病蟲害發(fā)生并非如此容易。有農(nóng)業(yè)專家在接受科技日報記者專訪時表示，應(yīng)用難點(diǎn)主要體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域涉及不可知因素太多，如地理位置、氣候水土、病蟲害、生物多樣性甚至微生物環(huán)境等都影響著農(nóng)作物生產(chǎn)。因此，在應(yīng)用推廣過程中，其中某個因素的改變很可能就將在特定環(huán)境中已經(jīng)測試成功的算法變成無效算法，進(jìn)而影響檢測效率。

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