谷歌X實驗室宣佈新「登月計劃」：這款植物越野車要重塑農業生產
谷歌X對智慧農業的想法是「擁抱而非減少自然的多樣性」。
比如釋放世界上存在的3萬種可食用植物的遺傳多樣性，確定在氣候變化的壓力下具有適應性和生產力的植物種類和變種；使種植者能夠理解農場中的每棵植物如何生長、如何與環境互動，就可以減少肥料、化學藥品和珍貴資源（如水）的使用。
在此想法下產生是一輛被稱為「植物車」的越野車，內置GPS軟件、精密相機和機器感知工具，可識別田野中的問題並分析植物特徵。
提到谷歌Waymo無人駕駛，業界應該無人不知，它可以説是新一波自動駕駛技術研發熱潮的鼻祖。但很少有人注意到Waymo背後的研發團隊——神秘的谷歌X實驗室。
X實驗室成立於2010年，內部稱自己為「登月工廠」。
即使是身處X實驗室內部的人也很難確切的説出「X」到底是什麼，他們並不承擔某個具體職責，目標就是追求所謂的「登月計劃」——通過發明全新技術來解決人類面臨的重大問題。
要想成為實驗室的「登月計劃」，創意必須符合三個標準：必須解決一個重大的全球性問題、涉及突破性技術、結果至少比目前成果「好10倍」。
Waymo無人駕駛、互聯網氣球Loon、送貨無人機Wing都是X實驗室的創意。
除此之外，它還曾嘗試從海水中製造碳中性燃料、用貨運飛船取代海運。甚至，還認真討論過在北極周圍鋪設一個巨大的銅環，利用地球磁場發電。
雖然很多創意看起來異想天開甚至很荒謬，但嘗試過程中產生的「邊角料」卻都成為谷歌重要的技術。比如深度學習部門Google Brain、谷歌Pixel智能手機中的攝像應用GCam、谷歌地圖中的室內導航以及專門為可穿戴設備開發的Android操作系統Wear OS等。
正如X實驗室總負責人阿斯特羅·泰勒（Astro Teller）的定義，X實驗室是「一種激進的思維方式」，「一種通過認真對待瘋狂想法來追求技術突破的方法。X實驗室的工作不是發明新的谷歌產品，而是創造可能決定谷歌未來的發明。」
近日，X實驗室又宣佈了一項新的「登月計劃」：智能農業項目「Mineral」。
一 危機：「未來的50年需要比過去1萬年更多的糧食」
提到重大的全球性問題，「糧食危機」肯定是繞不開的一個。
氣候變化使全球農作物逐漸減產。谷歌X實驗室表示，為了養活地球上不斷增長的人口，在未來的50年內，全球農業需要生產比過去1萬年更多的糧食。
現代農業的應對方法種植幾種已知的高產農作物——如今稻米、小麥和玉米已經能夠提供世界上近一半來自植物的卡路里。此外就是用化肥、農藥等化學物質處理雜草、疾病等問題。
雖然的確使農作物產量大大增加，但是一個只為提高生產率和易操作性而優化的農業系統也有潛在風險。
集約化種植作物使之更容易受到病蟲害、疾病和天氣變化的影響，作物會持續消耗土壤中的養分和礦物質，減少土壤微生物組的多樣性並降低土壤碳存儲能力。化學物品使用過度也會損害土壤健康，使農田生產力降低，形成一種惡性循環。
對此，谷歌X的想法是，「擁抱而非減少自然的多樣性」。
比如，據聯合國糧食及農業組織，在已知的30000種可食用植物中，只有不到1%被種植用於人類食品。如果育種者能夠釋放世界上存在的3萬種可食用植物的遺傳多樣性，他們可能就能夠確定在氣候變化的壓力下具有適應性和生產力的植物種類和變種。
比如，如果種植者能夠理解農場中的每棵植物如何生長、如何與環境互動，就可以減少肥料、化學藥品和珍貴資源（如水）的使用。並且可以探索複雜的種植技術，如間作和套種以恢復土壤肥力並提高生產力。
二 方法：「植物車」監測作物全週期生長環境
X實驗室在2019年公佈了智能農業項目，但已經為此準備了近十年的時間。
過去的十年間，該項目負責人埃利奧特·格蘭特（Elliott Grant）一直與從美國達科他州到新西蘭的種植者和育種者交流，他發現一個緊迫的問題是農業種植者沒有辦法充分了解作物和田地。
每個種植季節農民都面臨着數百個決策：種植什麼？何時種植？施多少肥？他們必須整合天氣、土壤質量、市場條件等諸多未知因素做出決定，這直接決定着農場的盈虧。
雖然國內外都有許多公司致力於用傳感器、GPS等手段實現農業數字化，但大多數時候，這些數據要麼太孤立，要麼不符合農業複雜性，淪為雞肋產品。至今農業仍然是全球數字化程度最低的行業之一。
X實驗室認為，目前我們正在進入一個「計算農業」的新時代，更全面更準確的數據和機器學習技術可以滿足一些農民的需求。比如減少化肥的使用、就疾病或乾旱等問題做出更好的決策。
要做到這一點就需要挖掘每一種植物的生長過程以及如何與環境互動的數據。所以，X實驗室智能農業的第一個產品誕生了。
這是一種新型四輪漫遊車原型，團隊稱之為「植物車」，它混合使用攝像機、傳感器和其他機載設備來研究作物、土壤和其他環境因素。
該越野車裝有太陽能電池板，能實現低排放，具有各種形狀和大小以適應多種作物田野。內置GPS軟件、精密相機和機器感知工具，可識別田野中的問題並分析植物特徵。
「就像顯微鏡導致了疾病的檢測和管理方式發生轉變一樣，我們希望更好的工具能夠使農業行業改變糧食的種植方式。」格蘭特説。
過去的幾年間，這輛車穿越了加利福尼亞的草莓田和伊利諾伊州的大豆田，收集了每種植物的高質量圖像，並對漿果和豆計數和分類。迄今為止，研究團隊已經收集了瓜、漿果、生菜、油料種子、燕麥和大麥等植物的生長全週期數據。
通過將從田間採集的數據（例如植物高度，葉面積和果實大小）與環境因素（例如土壤健康和天氣）相結合，Mineral的軟件工具可以幫助育種者瞭解和預測不同植物品種對環境的反應。
通過對田間植物進行繪圖和成像，種植者可以對單個植物（而不是整個田地）進行故障排除和處理，從而降低了成本和環境影響。跟蹤植物隨時間的生長方式可以幫助種植者預測其作物的大小和單產，從而使他們能夠更好地預測單產。
當然，植物車只是第一步。關於智慧農業，X實驗室未來還有很多要做的事情。
「如果每一株植物都能被監控並得到它所需要的營養會怎樣?如果我們能解開農作物產量的基因和環境驅動因素會怎樣?如果我們能測量植物對環境作出反應的微妙方式會怎麼樣?如果我們可以為最優的可持續性匹配一種作物品種的土地會怎樣?」
「我知道我們無法提出並回答每一個問題，格蘭特説，但我們會與世界各地的育種者和種植者合作進行實驗，以找到了解植物世界的新方法。」
參考鏈接：
https://www.theverge.com/2020/10/12/21513353/alphabet-google-x-lab-moonshot-computational-agriculture-mineral-revealed
https://x.company/projects/mineral/