今天小编分享的科技经验：一颗生菜引发的科研大战，欢迎阅读。
一台机器对准它正下方的那颗生菜，不断地推进镜头企图放大并识别叶片上的绿色素面积，在它自己觉得找到目标的时刻便迅速按下拍摄键；另一台机器则目不转睛地盯着眼前所有生菜的身高，认真地以数据标注的方式对其进行采样记录；还有台机器看起来不动声色，实则正感受着生菜们周围的实时温度与湿度，一旦超出设定，要么拉响警报，要么干脆直接命令风扇进行降温。
如此神奇的一幕发生在一个中等巴士大小的貨櫃里，现场看不到任何人类的身影。
在貨櫃里，有若干传感器对生菜成长周期进行监控，并将其转化为数据流传送至千百里以外的农学家实验室中，在那里这些数据通过人工智能算法与模型的处理，能精准地预测生菜们未来的长势，如若现状并不符合人们的预期，他们只需要动动手指在手机 App 上远程更改貨櫃内的光照、温湿度、营养液等配比模式即可。
这种几乎颠覆了传统大田农业的种植模式，有个颇为赛博朋克的名字——植物工厂。
提到 " 植物工厂 "，浮现在很多人腦海中的可能是火星救援中马克在栖息舱里开辟的人工土豆田，也可能是流浪地球中采用地下光照的蔬菜大棚，但这些场景都是人类遭遇生存危机时，不得已采用的农业科技武器。
然而事实上，植物工厂当下的发展不再局限于极端条件下的食物供给，它开始渐趋成为人类常规且重要的种植模式、成为一线农研企业大力发展的核心业务，也成为全球顶级农学院中最受欢迎的研究方向。
为了争相将植物工厂的潜力挖掘到极致，它近期甚至在国内农学界和产业界之间挑起了一场科研大战。
科学家们被生菜 " 为难 " 住了？
这场一触即发的农研大战的主题是：挑战在植物工厂中多快好省地种生菜。
要知道，作为一个有着天然优渥种植条件的农业强国，中国大田环境中生长的普通生菜，其每千克成本大约在 4-8 元。虽然植物工厂可以通过人工控制温、光、水、肥、气等核心种植条件，大幅地提升生菜的产量和品质，但貨櫃自身的能源消耗也成为了其难以大规模商用的致命伤，当前行业顶尖的植物工厂种植 1 千克生菜最少需要 10 度电，对应的成本大约 20 多元。
也就是说，如果能突破植物工厂的能耗难题，它将在人类未来的农业种植中发挥更大的价值。
如此深入行业痛点的主题，令赛事在去年 8 月一经开启招募就吸引到了全球 30 支顶尖团队、150 多位青年科学家的报名，通过重重筛选进入到初赛的 15 支队伍，在经历了多番比拼后，仅剩 4 支杀入了决赛圈。这四支队伍基本代表了国内农业科研领網域的最强阵容：
• 在全封闭垂直农业领網域建树颇丰的 " 上海农科院 " 团队，曾为我国南极科考队员提供极端环境的蔬菜种植培训；
• 具有超强工学背景的上海交通大学 " 生生不息 " 团队，曾成功搭建海上自维持蔬菜种植平台；
• 来自中国农业大学的 "CyberFarmer" 团队，其所在实验室对密室植物工厂化技术有着深入研究；
• 而作为决赛中唯一的企业团队，LettUs Grow 由北京极星农业总经理徐丹挂帅，这个拥有 3 万平米种植温室的企业曾为北京冬奥会供应生菜。
就是这样四支背景各异、杀手锏类型完全不同的队伍，在上海崇明岛光明母港的四个貨櫃里，打响了一场耗时 90 天、激烈却看不到硝烟的农研大战。
四个貨櫃式的植物工厂 / 顾辰摄
虽然生菜是农业领網域十分基础且普遍的植物种类之一，但 " 第三届多多农研科技大赛 " 出其不意地引入了一种名为 " 翠恬 " 的全新品种，90 天的赛程被均匀地划分为三岔生菜的生长周期，理想的情况是，四支参赛队伍可以在前 60 天熟悉作物的习性、采集数据并建立好模型与算法，从而在最后 30 天种植出最多最好的生菜。
然而即便是国内学界和业界的顶级团队，在面对变量如此多的挑战时，也不免有些手忙脚乱。
" 我们最初有些懵，因为玻璃温室的种植本质是对自然环境的优化和妥协，但植物工厂是所有环境由自己定义，比如我们要定义太阳。" 徐丹告诉品玩，这种巨大的差异让习惯了自然环境种植的他们有些不知所措，在第一轮种植中将很多时间花费在了对貨櫃内部环境的适应上。
不仅如此，所有团队都不知道的是，翠恬这个全新品种有个很大的培育难题，即在成长的中后期极易出现烧心现象。这样的生菜，无论是外观还是口感都将受到较大影响，商品性更是大打折扣，而有效的缓解办法是加强生菜周围的通风，让多余的水汽得以及时蒸发。
" 我们在生产过程中忽略了通风这么一个核心因素，其实在植物工厂这么密闭的环境中，循环通风变得非常重要。" 徐丹在接受品玩访谈时表示，他们在决赛答辩时看到其他团队的种植方案时，才恍然发现原来竞争对手早在第一天就在集中箱里装上了风扇，" 我们快到结束时才反应过来 "。
复盘比赛中产生的这种关键性失误，徐丹直言 " 确实对（植物工厂）经验不足 "，他意识到相比于大田和玻璃温室种植而言，植物工厂除了必备的专业农学家之外，还需要具有工程学、信息技术学背景的跨行业人才加入。
" 印象最深刻的是上海交大团队，他们的工学背景非常强大，我们还是个偏农学的团队，大家关注的点非常不同，我们就盯着植物自身，他们关注的是整个植物工厂的设备环境。" 徐丹笑着对品玩说，" 如果团队里也有个懂工程的，起码我们第一天就能把风扇加上 "。
"LettUs Grow" 队长、北京极星农业 CEO 徐丹 / 受访者供图
然而工程学家们在植物工厂里也有另一种苦恼。
生生不息团队来自工程学和信息技术学都走在全球前列的上海交通大学，他们领先的软硬體技术能力在遇到发展水平相对欠缺的植物工厂时，反而需要花费一些时间去适应甚至改造。
" 我们不仅改造了一些硬體设备，还重新搭建了一整套的軟體系统，把集中箱里三个分别负责光照、温湿度，以及营养配比的系统整合成了一个，并且将查看数据的时间维度打通了，可以自由地拉取整个生产周期的数据。"
生生不息团队成员熊元科表示，虽然前期在软硬體改造上耽误了些时间，但这在后期大幅提升了模型搭建与算法分析的效率，而真正让他们有些头疼的是区别于熟悉的工程学，农业种植的实践对象是具有生命力的植物。
" 工程学里很多时候有一个很固定、很明确的关系式。我们只要找到这个关系、把无序的东西变成规律，基本就解决了大半问题。但我们不懂植物的生长周期，这完全是另一回事，有点像养孩子一样。"
面对这种失控的不确定性，熊元科和其他几个工程学家时常跑到队里唯一的农学家面前求助，即便他们能把 30 天周期细致地分割成 1000 组数据，却仍搞不懂生菜成长中突如其来的变化。
" 很多时候生菜就是不喜欢这样，那它不喜欢我怎么知道呢。" 熊元科无奈地将这句话重复了很多遍。
四个团队的成员在赛后都向品玩表示，现代农业的发展、尤其是前沿科技含量较高的植物工厂，未来一定是跨界科学家们的竞技场，即便在农学领網域造诣再深，不懂工程和信息技术等跨学科知识也会备受掣肘，反之亦然。
路线不同，各显神通
经过比赛初期的兵荒马乱之后，四支团队逐渐找到了各自的节奏，他们卯足了劲儿在最后一轮生菜种植中大显神通。
作为决赛中唯一来自企业端的选手，徐丹团队的最大优势是在商业实践中积累出的丰富经验，他们为比赛设计的杀手锏也更偏向统筹策略：通过建立菜苗不同成长周期的种植密度，来尽可能地减少早期光照和温度的耗能成本。
简言之，生菜被 Lettus Grow 团队划分为了婴幼儿、儿童、青少年、成年四个周期，" 小苗的时候种的密集一些，长大之后再分开，这种循序渐进的密度调节，是我们企业侧实战中很有意思的一个发现 "。
唯一有些遗憾的是，徐丹团队发现植物工厂的苗盘无法像在土地种植时随意调节密度，临时重新定制苗盘也来不及，所以他们只能将密度变更的栽培周期简化为儿童和成年两个，好在这种灵活的应对方法也起到了一定的节能效果，整体减少了 10% 的耗电量。
上海农科院团队的生菜种植方案则更加大胆有趣。
不像 Lettus Grow 团队试图在植物工厂内还原外界真实的自然环境，这个团队的貨櫃内几乎没有昼夜温差，始终保持在最适宜生菜成长的 22 度恒温。此外，上海农科院团队在光照上也没有自然界的黑夜环境，而是采用了无固定暗期，通过调节三层灯光的变换让生菜始终处于最高成长速度模式。
植物工厂里面的三色光照 / 品玩摄
" 最后结果就是上海农科大团队的产量是最高的，而且他们的生菜形态也不一样，个头比一般的高很多。" 上海农科大团队的种植方法令同样在答辩现场的徐丹觉得耳目一新，" 自然界没办法控制太阳，但植物工厂确实可以，这个感觉还挺奇妙的 "。
数据显示，上海农科院队最后一茬生菜的生产效率达到 0.18kg/ 平方米 / 天。
" 此次赛用貨櫃式植物工厂并非生产型，仅安装了三层层架，如果增加种植架层数，提高空间利用效率，以我们的种植方案推算，生产效率完全可能达到 0.4kg/ 平方米 / 天的国际先进水平。" 队长何立中博士表示，且上海农科大送检生菜的可溶性糖含量达到 0.43%，同样是第一名。
" 上海农科大 " 团队在决赛颁奖现场，右三为何立中博士 / 付梵摄
不同于农业学者习惯从植物自身的生长规律入手，硬核的工科生们则将植物工厂当做了应用场景，以他们更为擅长的前沿技术来实现节能与提升产量。
上海交大生生不息团队的组建者鲍华是一位纯工科背景的教授，他因擅长研究微纳米尺度的热量输送及能量转换被称之为 " 能耗大师 "，近年来鲍华将专长转而应用于农业场景中，他与上海交大农业和生物学院合作，尝试在无土、无淡水、无电源等极端条件下种植蔬菜，还曾成功为海岛等偏远无淡水地区的蔬菜供应提供了一种解决方案。
鲍华认为，自然光转换为人工光的过程中，能效一定会降低，这是植物工厂能耗巨大的原因，也是这个垂直农业领網域发展的最大瓶颈。
他曾测算过一组数据，植物工厂的能耗成本大约占据了总体的 52%，其中光照和空调是居高不下的两大能源消耗体，而他为生生不息团队设定的参赛目标是将能耗降低 25% 以上，同时保证产量提高至少 40%。
为了以最低能耗实现最大产量，生生不息团队在决赛环节中甚至自研了一套以节能为导向的环控算法。
" 通过视觉算法先去提取生菜表面的信息，比如计算它的绿色素面积，然后其与温度、湿度、二氧化碳浓度这些数据对齐，再加上光照空调等环境参数，就得到了一个完整的数据，这是比较常规的农业大数据部分，而我们的环控算法还把农业模型和热力学算法做了一个串联。"
熊元科向品玩介绍，在这套环控算法的辅助下，生生不息团队第三轮的生菜种植产量相比第一轮大幅提升了 135%，而能耗则降低了 29%，但是因为貨櫃自身每天的消耗量在 15-16 度左右，所以能耗体现在整体上实则是降低了 17%。
同样以工学背景为主的 Cyber Farmer 团队，则将植物生长速率作为其环控的核心指标，他们没有像其他三个队伍一样，追求极致的高产量或低能耗，而是适度控制生长速率，追求经济价值最大化，也是这套基于生长速率的环控方法，让 Cyber Farmer 应对翠恬出现的烧心问题反应更加快速。
" 我们也纠结过要产量还是要品质，但在最后一茬种植期时选择了牺牲部分产量，改善整齐度、感官、商品率等品相指标。"Cyber Farmer 队长郑建峰表示，如果将这套方案运用到大型植物工厂中，每千克生菜的耗电量可以降低到 9.5 度，打破了行业当下每千克生菜耗能 10 度电的局限。
也因此，Cyber Farmer 最终斩获了四支队伍中的最佳节能奖。
"Cyber Farmer" 团队，左三为队长郑建峰 / 受访者供图
这场由一颗生菜引发的、持续了 90 天的农研大战终于在 6 月 27 日迎来终局。
由近十位顶级农业专家评委和 15 位大众品鉴团的共同评审下，上海农科院团队斩获了第三届 " 多多农研大赛 " 的第一名，中国农业大学的 Cyber Farmer 团队获得第二名，Lettus Grow 团队与上海交大生生不息团队并列第三名。
在赛事评委会主席、中国工程院院士、国家农业信息化工程技术研究中心主任赵春江看来，" 工农企，学院派、科研派、实践派等多角色的交叉碰撞、百家争鸣，将有助于我们模拟出作物最理想的生长环境，更加透彻理解以‘植物’工厂为代表的智慧农业，以及更好将其中国化、商业化。"
年轻人的赛博农业进行时
农业正在发展着翻天覆地的变化。
徐丹最近遇到了件令他非常振奋的事情，一个 20 多年没联系的老朋友突然给他发微信，只为帮家里今年参加高考的孩子咨询报考农学专业的事情。
虽然徐丹毕业于世界最负盛名的农业院校——荷兰瓦赫宁根大学、并于 2018 年回国创办了北京极星农业，但他坦率又有些感慨地承认，从来没有亲戚朋友问他学农学怎么样，而他身边的国内农学院的同学和公司里的同事们，有不少是因为分数较低并接受了专业调剂，才走上了农学这条路，" 几乎没有人从小立志要当农学家 "。
" 我们现在很头疼的是农民的种植水平越来越低，10 年前那些大户种植能手水平很高，现在这些人年纪都大了。" 大赛评委、上海市农业科学院园艺所所长朱为民曾一针见血地指出中国现代蔬菜种植业的困境，在他看来当务之急是培养新型农民，而且 " 农业的种植方式要有所改变，让年轻人也愿意搞农业 "。
随着植物工厂模式的渐趋成熟，事情的确开始发生了变化。
不同于传统农业 " 面朝黄土背朝天 " 的耕作方式，设施农业在 AI（人工智能）等前沿科技的加持下，变成了一个年轻人眼里极具赛博朋克风格的领網域。这点从参与 " 多多农研科技大赛 " 队伍的平均年龄中也可见一斑，去年第二届大赛中就已不乏 95 后的身影，今年第三届的比赛现场更是有 00 后成员的参与。
99 年出生的熊元科目前是生生不息团队最年轻的成员，他在上海交大就读的硕士专业是城市建筑的能源优化，由于上海疫情期间生鲜物资受限，他曾尝试自己在房间里种植无土栽培的生菜，然而试验了几次都以失败告终，后来机缘巧合之下，他认识了农业与生物学院的鲍华教授，也被后者告知能源专业可以为农业做的事情非常多，由此他便成了生生不息团队年纪最小的 " 插队生 "。
熊元科（右一）在植物工厂中讨论生菜种植 / 受访者供图
熊元科代表了很多当下从各领網域跨界而来的年轻赛博农学家，他们热衷于前沿技术、喜欢写算法，但又不甘于只看到自己的算法在一个个数据库中的变化，他们希望更切实地感受算法对真实世界产生的影响，而农业显然是个直观且意义非凡的领網域。
事实上，不同于大众刻板印象中农业发展的缓慢，人工智能、物联网、大数据、区块链在内的这些前沿科学技术在其他生产领網域尚且难以完全落地之前，反而率先在农业中找到了合适的应用场景。
比如在最新一波由 ChatGPT 引发的生成式 AI 技术，也被这些年轻赛博农学家拿来促生产了。
" 像这次比赛我们是 6 人团队负责一个貨櫃，未来我们希望可以 1 个人负责 100 个甚至 1000 个貨櫃的植物工厂生产，那意味着有非常大量的数据处理工作，这部分其实可以通过生成式的 AI 技术实现自动化。"
熊元科告诉品玩，就他们的观察，目前大语言模型的逻辑是先给它一个大目标、让其自行循环思考、执行、反馈，之后再进一步定义小目标，"OpenAI 前几个月推出了一个 AutoGPT，就可以让大语言模型实现自动化循环，这项技术在开源社区的推进速度非常快，我们也很看重这项技术，现在上手是最合适的时机，我们希望把决策阶段也智能化 "。
客观而言，我国包括植物工厂在内的智慧农业发展水平与发达国家相比还有差距，尤其是传感器、农业模型、核心算法等人工智能技术软硬體在设施农业中的应用。也因此，智慧农业核心技术的创新和发展，成为了年轻一代赛博农学家的首要课题。
而这同样也是多多农研科技大赛的目标。自 2020 年始，拼多多连续三年牵头举办 " 多多农研科技大赛 "，集结科学家、顶尖农人，利用人工智能、数字技术、合成生物等技术，用更低能耗种出产量更高、品质更好的草莓、番茄和生菜。
植物工厂种植的生菜，送到了崇明岛的酒店餐饮部 / 品玩摄
更重要的是，这几届多多农研大赛的成果都不同程度地在产业端落地应用：首届农研大赛获奖团队 " 智多莓 " 在比赛过程中看到了智慧种植的广阔前景，从而成立了智多莓公司，将科研成果应用于广袤的田间地头，帮助中小种植者提升效益。
第二届多多农研大赛的冠军团队 " 番茄快长 " 设计的产量预测模型，也被应用到极星农业的玻璃温室种植中，而在今年大赛中研发出生菜营养液独家配方的 CyberFarmer 团队，也准备将其在北京小汤山基地中推广应用。
农研大赛落下帷幕的当晚，熊元科在夜晚发了条朋友圈回顾整个比赛过程，" 决赛答辩后觉得，咱们农学基础和生长模型得学上农，传感器设备和品质把控得学农大，产业化和品牌化得学极星，期待后面与大家的合作，老鲍加油 "。
经过 90 天的激烈角逐，四支团队固然是彼此强劲的竞争对手，但不打不相识的他们在未来的农研领網域也将是彼此最佳的合作伙伴。即将硕士毕业的熊元科告诉品玩，他会继续申请农业能源方向的博士，将其作为长期发展的职业方向。
这些活跃在学术和产业一线的年轻人们，会联手打造一个全新的赛博农业时代。
