在⽥间地头拍⾍⼦的，居然是“程序猿”？有⼀群“程序猿”，他们不在电脑⾯前敲代码，却在⽥间地头拍⾍⼦，每天研究这些⾍⼦的形态。他们为何那样？你应该猜到了，他们就是研究“⾍脸识别”的科学家。这些⼈⼏乎全都是研究⼈⼯智能的专家，在刚开始研究这项技术时，由于实验数据极少，他们都会⾛进⽔稻⽥，戴着草帽，穿着⻓袖、⻓裤和⾬靴，埋头拍摄。这⼀拍，就是整整三年。
他们⼀头扎进⽥间，冬天寒⻛刺⻣，夏天烈阳⾼照，他们⽆⼀例外都在⽥间⼯作。直到最后⼀年，当数据量⾜够时，科学家们才开始进⾏⼤规模的数据分析、整理以及算法和模型的研发。仅仅在⼀年之内，他们就产出了⼤量⾼质量的学术成果。花了这么多年，他们的付出终于有了收获。
笔者就是这个团队的⼀员，从⼈脸识别到“⾍脸识别”，笔者的选择源于对病⾍害智能识别领域的兴趣，更源于⽤技术为农业乃⾄社会做贡献的使命。我国的第⼆、第三产业的智能化已经达到了很⾼的⽔平，但是我国作为农业⼤国，在第⼀产业上，智能化、信息化⽔平还在很初级的阶段。研发“⾍脸识别”等技术，助⼒第⼀产业的智能化建设，是科研⼈员的责任。
“⾍脸识别”技术能够服务的⼈群很⼴泛。⾸当其冲的就是农⺠和种粮⼤户。他们因为常年耕作，也能够识别⼀些害⾍，但识别的种类很有限。“⾍脸识别”技术能够帮助他们识别不认识的害⾍，告诉他们⾍害在什么时候可能发⽣，在什么情况下需要防治等。这样⼀来，他们就可以做到及时、精准的施药，避免延误最佳⽤药时间或是出现盲⽬⽤药的情况，对保障粮⻝安全及保护⼟壤都有很⼤的好处。其次就是植物保护专家。
植物保护专家是由专业⼈员组成的专家团队，会周期性地对所管辖范围内的⽥地进⾏调查⼯作，上报当前地区的作物是否出现严重的病害⾍害，是否有可能会导致传染的迁⻜性害⾍出现，及时对当前管辖区域内的作物的情况进⾏评估以及对周边进⾏预警。当前的⽥间测报⼯作，主要是由他们亲⾃下⽥去完成。
我们国家⽥间专业⼈员的数量相⽐于⼴阔的种植⾯积⽽⾔极其稀少，因此这是⼀项⼈⼒成本特别⾼且效率特别低下的⼯作，“⾍脸识别”技术能够提⾼植物保护⼈员⽥间调查病害⾍害的效率，让他们快速获得⽥间病⾍害的信息，以此快速推断⾍害的规模与级别，从⽽进⾏合理的、全局的判断。病⾍害的发⽣是跟节⽓、⽓候相关的，每种⾍害发⽣的时间不⼀样，⽐如有些⾍害在⼩⻨上可能只有在五、六⽉发⽣，有些⾍害可能只在七、⼋⽉发⽣。
因此对⽥间病⾍害的调查是贯穿作物⽣⻓始终的，从庄稼播种那⼀刻起，就要开始进⾏⽥间调查⼯作，⼀直到收割完，调查⼯作才算结束。天⽓是引发⾍害的重要因素。
经常下⾬就可能会引发⾍害，⼲旱则⾍害相对较少，台⻛天有可能会出现迁⻜性害⾍……⽽病害更需要关注的是作物的⽣⻓周期，因为病害⼀般会发⽣在某些关键的周期，在这个窗⼝期内需不需了解病害发⽣程度以确定是否要防治，植物保护专家就要借助“⾍脸识别”技术给出具体的建议。
“⾍脸识别”技术当前最主要的应⽤是在安徽省。从2016年开始，由全国农业推⼴中⼼联合安徽省植保总站向全国4个省市进⾏推⼴应⽤，在2018年扩⼤到6个省市（安徽、江⻄、河南、湖南、湖北、⼭东省），因此，这是⼀项惠及全国的⼈⼯智能技术。
预测⾍害这件事，在做，未来还会更好。中科院合肥物质科学研究院智能机械研究所与其他机构合作，研发测报装置，现在最成功的案例就是⽥间的固定式害⾍测报灯。它相当于在⽥间安放了光诱灯，⽤光把害⾍诱来后，⾃动对捕获到的害⾍进⾏周期性拍照，并使⽤⼈⼯智能技术对图像进⾏识别，远程确认害⾍的种类与数量。测报灯的重点害⾍识别率能达到75%~80%，对于⾮常重要的害⾍可能可以达到90%。
除了这类即时的预测，科学家们正在向更⻓期的预测这个⽅向努⼒。或许现在需要⼈⼯在⽥间采集样本、使⽤数学回归算法构建模型测算、⼈⼯进⾏模型补充与维护的⼯作，未来将通过⽆⼈设备或者是更加智能化的辅助设备来完成。那时再利⽤先进的⼈⼯智能技术，就可以实现⾃动化的快速迭代害⾍发⽣预测模型，帮助科学家们更快更准确地预测病⾍害。
中科院合肥物质科学研究院智能机械研究所在智慧农业这个命题上，做到了全⽅位的“⿊科技”覆盖。在信息收集⽅⾯，通过空、天、地三⽅协同来进⾏整体的农业综合信息收集。“⾍脸识别”等技术偏向于“地”，⽽在“空”中，当前的技术已经可以⽤空间的多光谱来对⽥间苗情进⾏监测，判断当前作物的⻓势、⽣⻓期和周围杂草的⽣⻓情况。在“天”⽅⾯，主要是遥感⽓象以及对整个作物⽣⻓全局上的⼤尺度判断。
在⼟壤检测⽅⾯，以往的⼟壤检测都需要⼈⼯挖⼟，送到检测中⼼，经过⼀周的时间来检测⼟壤中的有机质以及有害的重⾦属含量，依据检测结果来指导农⺠如何施肥。现在已经有⼀些⽐较成型的设备，如快速⾼通量测⼟机器⼈等，能完全模拟⼈的检测动作，实现⼏⼗种样本的同时检测，提⾼检测效率。另外还有快速检测设备，只要在⽥间采集⼀些⼟壤，就可以快速地检查⼟壤重点成分的含量。
这两项技术都服务于⼴⼤农⺠，能够极⼤降低⼟壤检测成本，为精准施肥提供重要的参考。
在后期⼯作上，有课题组也在做农残检测的研究。通过⼀张试纸，在短短⼏分钟以内就可以知道这批⽔果和蔬菜⾥⾯有没有农残超标，能在⽣产端为整个市场提供更加安全的⻝品保障。
从“⾍脸识别”到全⽅位的智慧农业，科学家们把汗⽔挥洒在⽥间地头，⽤坚忍不拔的科学精神克服⼀个个困难，为农⺠、农业乃⾄社会贡献了科技⼒量。相信在不久的将来，科学家们会为我们推出具有更多功能的“⿊科技”，让我们拭⽬以待！