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将国家粮食云安全项目作为百度国家工程实验室课题
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将国家粮食云安全项目作为百度国家工程实验室课题
作者:店场网    文章来源:本站原创    点击数:13605    更新时间:2017-2-27


 

将国家粮食云安全项目作为百度国家工程实验室课题

 

店场网     2017.02.27

 

据雷锋网(2017-2-24)报道,220日,百度牵头成立深度学习国家工程实验室,百度高层领导李彦宏陆奇都认为,这对于百度是一个非常大的事情。对于整个人工智能行业是一件具有重要意义的大事。百度深度学习实验室主任林元庆在一次媒体沟通会上,披露了百度国家级人工智能实验室的一些打算。

 

林元庆主任表示,由于这是一个国家级AI实验室,会去承担一些国家级重大研究课题,去做一些国家级重要AI应用项目。会把一大批非常前沿的问题放到这个国家平台上来。为了完成这一重要任务,百度会跟高校或者是初创公司进行合作。会把对这些重要问题感兴趣的科研人员,吸引到这个平台上,一起来攻关这些非常核心的重大课题。

 

由于这是一个国家级平台,从研究课题方向上,能够放到这个平台上来研究解决的,一定是具有国家战略意义的课题。一定是重要领域的痛点问题,一定是重大行业的瓶颈问题。一定是经济社会里面非常重要的问题。应用机器深度学习解决国家粮食安全问题,作为粮食去库存化的替代方案。这是一个响当当的国家级重大课题,建议做为深度学习国家工程实验室的重点项目。

 

当前,数量巨大粮食库存是本届政府的一个沉重包袱。党中央正在通过农业供给侧改革化解粮食库存问题。这是一个关系国家粮食安全的重大问题。采取传统库存方式解决粮食安全问题,虽然说手中有粮心中不慌,但是由于成本高包袱重难以为继。在万物智能互联的技术条件下,完全可以应用大数物联网人工智能解决这个痛点问题。

 

在粮食生产端,通过物联网连接每一农业种植机械、每一农业收获机械、每一粮食加工机械,就可以利用大数据人工智能统计分析全国每一粮食品种的生产数量情况,包括收获数量、时间、地点等数据。利用大数据人工智能可以对全国范围的各种粮食品种数量供需情况进行动态化预测分析。可以年度为单位进行供需平衡预测分析;可以每天每周进行短期供需平衡预测分析;可以每月每季度进行中期供需平衡预测分析。

 

物联网具有强大的数据感知采集能力,云计算具有理性分析预测能力,人工智能结合大数据具有快速匹配调度协调决策能力。可以用来进行粮食产销对接供需平衡,通过虚拟方式在数量上进行粮食产销平衡。这样,在政府不搞库存的情况下,就可以实现国家粮食数量安全保障。让在政府粮食去库存化的情况下,解决国家粮食数量安全问题。由原来的“库中有粮心中不慌”,转变为胸中有数(数据)心中不慌。

 

附件:

店场网探索国家粮食去库存云安全解决方案

 

店场网    2017.02.27

 

党中央提出经济供给侧结构改革,从宏观战略高度提出去库存。马云提出的“五新”战略,从企业落地实施层面提出零库存。可见去库存是一个从宏观到微观的系统工程。由于玉米等大宗粮食品种库存问题压力山大,粮食去库存化也成为农业供给侧改革的重要任务。既需要去掉当前严重的库存压力,也要通过改革去除源源不断制造库存的体制机制。

 

新零售与旧零售之间的区别是什么?旧零售是先生产后销售,是制造库存的销售。新零售是去库存化的销售,新零售是产销连接供需动态平衡的,是市场化机制在发挥资源配置平衡调节作用。新零售应用了大数据人工智能新技术,市场机制不仅在长周期内发挥调节平衡作用,还在微观层面发挥即时化供需精准对接平衡功能。在五新战略中,新零售与新制造必须携手一体化运作。必须应用大数据云计算人工智能物联网等新技术来操作。

物联网具有强大的数据感知采集能力,云计算具有理性分析预测能力,人工智能结合大数据具有快速匹配调度协调决策能力。可以用来进行粮食产销对接供需平衡,通过虚拟方式在数量上进行粮食产销平衡。这样,在政府不搞库存的情况下,就可以实现国家粮食数量安全保障。让在政府粮食去库存化的情况下,解决国家粮食数量安全问题。由原来的“库中有粮心中不慌”,转变为胸中有数(数据)心中不慌。

 

在农业生产端应用物联网连接每一家庭农场,连接每一农业种植机械、每一农业收获机械、每一粮食加工机械,就可以利用大数据云计算统计分析全国每一粮食品种的生产数量情况,包括收获数量、时间、地点等数据。利用大数据可以对全国范围的各种粮食品种数量供需情况进行动态化预测分析。可以年度为单位进行供需平衡预测分析;可以每天每周进行短期供需平衡预测分析;可以每月每季度进行中期供需平衡预测分析。

 

应用物联网给每一台播种机安装上传感器,可以根据播种量统计播种面积,此时可以根据种植面积对某一粮食品种进行产量“预测”;在整个生长期内,应用人工智能可以随时进行产量预测。在秋季可以根据收获机械上安装的传感器,统计作物收获量。此时可以对某一粮食品种进行产量“预估”;在米面加工机械是安装传感器,可以统计米面粮油粮食产成品数量。此时可以对某一粮食品种实际产量进行统计。

 

大数据粮食安全解决方案仍然需要政府调控(更好地发挥政府的作用)。由于大数据在粮食短缺还没有发生之前,就已经对尚未出现的短缺情况预测出来了。这时候就要对将出现的短缺品种,就采取补贴方式激励农民超前进行生产。那些可以用来应急的生长期短的作物品种,二个月就能够生产出粮食供应市场。何况粮食供给侧还有许多救急手段,不会因为某一粮食品种阶段性短缺而出现社会危机的。

 

采取大数据方式解决粮食安全问题,可以利用物联网在供给侧和需求侧双向操作。而且更有针对性,更精准。诸如,明确由谁来生产,可以具体到每一农牧场。明确生产什么品种,生产量是多少。明确什么时候播种,什么时候收割,什么时候供应市场。明确销售到哪些地区,销售价格是多少等等。

现在农业生产基本上实现了机械化,在播种机上安装了传感器,就可以统计某个品种的播种面积。在春季播种时,就可以预测这个粮食品种的产量。根据这个粮食品种生长期,预测该品种的市场供给时间。秋季在收割机上安装了传感器,就可以统计某个粮食品种的收获数量。并且知道是来自哪个具体行政区域等等。在米面加工机械上安装了传感器,就可以统计大米或者面粉的生产量。知道来自哪个米面加工厂等等。如果进行全国性布局,就供给侧生产端形成了粮食安全物联网体系。

 

利用大数据和云计算解决粮食供需平衡数量安全问题,在技术上已经没有高耸的门槛。并不需要大动干戈,在现有农业机械化的基础上就可以实现。在生产端对现有机器设备安装一个传感器就解决了。这个传感器就是一个计数器,相当于可穿戴设备的计步器,还有一个全程跟踪的摄像头。在粮食收割或者脱粒生产过程中,利用视频图像进行身份识别,以防止把品种弄错了,别把大米搞成小米。这台机器设备拥有唯一性标签编码号,如同汽车的车牌照。通过物联网与数据中心无线互联。

 

农业设备上的传感器向数据中心实时传输数据,云计算平台对历史数据和实时数据进行分析。全国每一收获机械或加工设备上安装传感器,就可以利用大数据云计算统计分析全国的粮食数量品种情况,包括收获时间地点等数据。就可以对全国范围的各种粮食品种数量供需情况进行动态化预测分析。可以年度为单位进行供需平衡预测分析;可以每天每周进行短期供需平衡预测分析;可以每月每季度进行中期供需平衡预测分析。

 

店场网以食品安全信息服务为纽带,利用百度AI语音助手连接每一居民家庭冰箱餐桌,通过物联网传感器获取居民粮食消费数据。就可以通过云计算解决产销供需连接平衡问题;通过智能化解决粮食供需调度匹配问题。通过大数据云计算,对哪一家粮仓见底都一清二楚,可以精准地供给到居民家庭。在市场上买不到粮食了,或者市场上粮食价格太高了。政府可以在全国范围内供应“救急粮”。政府调度供给的“救急粮”是有补贴的。由于已经取消了粮食库存,把节省下来的粮食库存费用资金用在救急粮补贴上面。

在农业供给侧结构改革过程中,要理顺政府与市场的关系。通过改革粮食收储制度实现去库存化,让政府甩掉巨量粮食库存包袱实现解套,让市场接盘上手给力发挥作用。巨量粮食库存不仅是个财政包袱,还是一个粮食被金融化的活靶子。如果不在农业体系上进行制度创新,没有产销一体化产业体系做保护伞。在产销分离供需失衡状态下,为防止大起大落出现粮食安全问题,就不敢放弃政府粮食库存这根保险绳。这样粮食库存还会路径依赖源源不断地制造出来。过剩库存是粮食被金融化的干柴烈火,会给金融资本炒作提供可乘之机,导致粮食市场化定价运营机制失灵。

 

中央提出的“双藏”粮食安全解决方案(藏粮于地藏粮于技),不是对传统库存方式解决粮食安全方案的补充,而是对传统粮食安全解决方案的改革替代。只要不缺少拥有种地技能的人(藏粮于技),只要保存可以耕种的地(藏粮于地)。即使政府不搞粮食库存,我国也不会出现数量性粮食安全问题。第四主粮马铃薯生长期只有两个月,春小麦生长期只有三个月。退一万步说,即使局部地区出现阶段性粮食短缺,这些速生粮食品种短时间内就能够快速大量生产出来。

 

我国南方北方地域差异化大,农作物品种丰富多样。一年四季都有作物收获,每一天都可以是秋收季节。可以在全国范围内进行品种调剂平衡供需。所以推进农业供给侧结构改革,不必瞻前顾后缩手缩脚。即使三大主粮出现阶段性结构性短缺,还能够坏事变好事,为马铃薯等非主粮品种提供市场需求空间。还能够促进我国粮食多样化局面的形成。由于金融资本无法操控多样化生态系统,以细分产业链为单位的多样化农业,就可以成为我国防控粮食被金融化的护城河。

 

农产品短缺与过剩都属于结构失衡问题,市场化产销对接是解决供给需求矛盾的最好方式。采取市场化方式配置农产品资源要素,能够减少政府库存损失浪费。市场化产销供需动态平衡机制是我国农业的制度短板,需要构建产销一体化产业体系来实现。现在有互联网云计算大数据人工智能技术,有发达的公路铁路航空交通网。在现代发达的信息通信交通运输基础设施支持下,我国完全可以解决农业产销供需精准即时动态平衡问题。通过全国调度调剂方式及时有效化解局部灾荒粮食短缺问题。


现在对空气质量可以进行监测,对雾霾天气可以做出警报。对粮食供给需求状况,也可以进行分析预报,在出现供需缺口之前就超前提出警报,及时在供给侧采取补救措施。以化解可能出现的市场短缺,避免供不应求情况的发生。利用大数据人工智能物联网,既可以进行全国性的供需平衡分析预测,也可以城市为单位进行区域性供需平衡分析。

 

大数据人工智能能够分品种、分区域性为供需平衡提供决策支撑,对需求短缺提供针对性数据支持,包括具体粮食品种和准确数量依据。在供给侧能够落实到具体品种数量地区单位。将人工智能机器学习建模与数据统计工具相结合。利用大数据分析以及物联网技术手段,分析播种收割加工机械传送的实时数据流,凭借超级计算处理能力,分品种整合分析全国的粮食生产、消费、储存情况,提供全国范围内的中短长期粮食生产供给预报,以保障国家粮食供需平衡数量安全。

 

现在可以利用人工智能机器学习,对可能影响粮食供需平衡的相关因素进行分析预测,判断各种自然灾害影响因素的产量的影响程度。预估年度对市场供给造成的后果。对哪些销区会造成影响,是何种程度的影响,需要在供给侧采取什么对策等等。根据需要分阶段进行动态分析预测,可以进行短期、中期和长期的预测分析,分别为各个城市提供粮食安全预测分析建议。应用人工智能进行全自动化认知分析,从而帮助城市管理者进行粮食供需平衡调度决策。

 

退一万步说,即使某个粮食品种发生短缺,也一定是局部地区,不会火烧连营波及全局。由于大数据人工智能能够提预测警示,可以超前行动进行防范化解。某个城市可以单独采取措施,进行招投标预购某一粮食品种。政府对预购品种进行专项补贴,包括品种数量价格供给时间配送地点等具体内容。由那些拥有双藏条件的优势地区接标落实。这是对于具体粮食品种供需失衡的针对性解决方案,是对于具体区域粮食短缺的针对性解决方案。

大数据云计算人工智能物联网具有强大的数据感知采集能力,拥有精准的理性分析预测能力,拥有高速度的匹配调度协调决策能力。可以用来进行粮食产销对接供需平衡,通过虚拟方式在数量上进行粮食产销平衡。在政府不搞库存的情况下,就能够实现国家粮食数量安全保障。让在政府不搞粮食库存的情况下,解决国家粮食数量安全问题。由原来的“库中有粮心中不慌”,转变为胸中有数(数据)心中不慌。

 

现在农业生产基本上实现了机械化,在播种机上安装了传感器就可以统计某个品种的播种面积。可以预测这个粮食品种的产量,根据这个粮食品种生长期,预测该品种的市场供给时间。在收割机上安装了传感器,就可以统计某个粮食品种的收获数量。来自哪个具体行政区域等等。在米面加工机械上安装了传感器,就可以统计大米或者面粉的生产量。来自哪个米面加工厂等等。如果进行全国性布局,就供给侧生产端形成了粮食安全物联网体系。

 

利用大数据和云计算解决粮食安全的痛点问题,在即将到来的万物互联时代,可以在农业机械化基础上进行操作。在生产端对现有机器设备安装一个传感器就解决了。实现产销对接供需动态平衡,还需要拥有消费端的大数据。考虑到城市居民一日三餐并不全部都是在家中用餐。于是以家庭为单位统计粮食储存消费情况只是其中一部分,并不是全部整体数据。需要以城市为单位统计分析粮食储存消费情况,以城市为单位进行粮食供给需求平衡情况。

 

店场网为每一袋米面产品都颁发了标签编码号,通过物联网知道被销售到什么地方。米面加工厂与智能物流对接进行数据采集。在装卸产品的叉车安装了扫码器,运输车辆也有标签编码号。知道这些产品运输配送到什么地方。知道进入了哪个销售单位。应用唯一性标签编码号,也知道什么时候,在哪个销售终端(餐饮店或者家庭厨房)制作成何种形式的消费产品。知道是储存在仓库里,还是已经被消费掉了。

 

店场网平台能够为消费者提供食品安全查询服务,在销售终端消费者需要扫码查询。这样就以食品安全溯源信息服务为纽带,利用覆盖产品全生命周期的标签编码号,利用覆盖全产业链的标签编码号。通过餐饮终端物联网传感器获取了居民粮食消费数据。通过云计算解决产销供需连接平衡问题,通过智能化解决粮食供需调度匹配问题。

店场网是农牧场的带头大哥,采取虚拟一体化方式将分散化的农牧场串连在一起,组织这些分布式小微游企业积累信用资源。这样就为农牧场对接互联网金融服务创造了条件,为发展供应链金融业务提供了抓手。能够有效解决传统农业供应链中的产融分离问题,使金融对农业提供及时有力支持。

 

由于农牧场与餐饮店之间的食材交易业务在店场网直销平台上进行。店场网平台上拥有产销两端的交易数据,拥有供给侧与需求侧两端的交互数据。这些数据是具有征信价值的大数据,能够通过网络化数据对接方式解决银企信息不对称问题。对供应链金融平台进行风控管理具有重要价值。

 

政府为激励粮食生产向数字化转型,会将物联网应用与农业补贴进行挂钩。为了激励农民向绿色生产方式转型,也会通过物联网向农民发放绿优农产品补贴。对这些补贴金额颗粒度微小,为提高效率减少操作环节,可以采用智能合约方式进行端到端操作。

 

店场网应用物联网工具对每一饲养动物进行云检测,对每一种植作物生产方式进行视频监控,是否采取生态化生产方式是透明化的,是否健康安全放心有人工智能进行了评估,是否达到绿色食品或者无公害标准进行了云检测。只有采取绿色生态生产方式的农产品,才能够获得补贴。只有达到绿优农产品标准的农产品才能够获得补贴。

 

政府补贴是利用物联网智能合约发放的,可以把补贴发放到每一农牧场,利用能合约把补贴精准到每一头饲养动物(猪牛羊鸡鸭鹅),具体到每一单位(袋桶)米面粮油农产品。

 

店场网平台采取智能合约方式帮助政府发放农业补贴。在智能合约中嵌入百度钱包支付工具。这样,百度金融能够快速介入农业物联网领域,能够获得向农户代发政府农业补贴的机会。可以联系到每一个家庭农牧场。获得农业互联网金融所需的农户生产端大数据,这些生产数据是开展互金征信风控的稀缺资源。可通过微信开展粮食端到端销售交易(从农牧场到居民家庭)。
 

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