Mineral 農業機器人團隊從一個有點骨架的模型開始，開發了一個太陽能植物漫游者，它適合各種行寬，每天捕獲多達 1 TB 的圖像數據，使用先進的感知技術。首席執行官 Elliott Grant 表示，結合機器學習和數據科學，他們的工具套件將使農業更具生產力、可預測性和可持續性。

追求更可持續的農業的最新參與者之一在農業圈子里并不十分出名，但這可能會改變。

經過五年的孵化和磨練，以X-Moonshot Factory為中心的農業和食品研究，這家創業公司Mineral本周 "畢業"，成為谷歌母公司Alphabet的正式成員。X，前身是Google X，位于加州山景城，每天都有數名工程師、科學家和創造者聚集在這里，解決世界上一些最緊迫的問題。

X公司（x.compan）首席執行官埃利奧特-格蘭特（Elliott Grant）擁有工程學博士學位，在其職業生涯的早期曾在航空航天、農產品行業和營養學領域工作，幫助消費者使用人工智能，他說公司的重點有三個方面：開發能夠產生豐富的植物數據集的傳感技術；組織來自不同來源的農業數據進行機器學習，并建立強大的軟件算法；以及開展能夠有意義地推進對植物基本認識的研究。他上周與Agri-Pulse坐下來討論了該公司的發展歷程和未來計劃。

下面的對話已經過編輯，以使其更加清晰和簡潔。

自從你在2017年加入Mineral以來，你的工作有什么變化？

那時，簡直就是幾個工程師在探索一些想法。但現在，我們看到的是五年前幾乎可以想象的事情變成了現實。如果你看到我們早期的實驗，你會說這種技術是永遠不會成功的，因為它很慢，很麻煩，精確度很低。今天，我們有機器可以穿過一片田地，觀察每一株植物，提取信息，并幾乎立即將其交付給用戶，如植物育種者。

為什么X公司或Alphabet關心農業？

X公司（x.compan）并沒有一個特定的論題。它并沒有說 "我們想做農業"。事實上，如果你看看從X公司出來的畢業生，它很早就把人工智能用于解決醫療保健的問題。農業是我們最大的產業之一，在全球范圍內，給或不給4萬億美元。根據麥肯錫的說法，農業是世界上數字化程度最低的行業之一，但卻是對人類最重要的行業之一。因此，在許多方面，Alphabet試圖將其技術用于解決農業問題是合理的。這是一個足夠大的空間，我們有一個對解決這個問題充滿熱情的團隊。

你關注的是什么類型的農作物？

玉米、豆類和小麥等傳統行作物的挑戰之一是你必須等待一整年才能做實驗。而如果在北半球和南半球經營，也許你一年可以做兩次實驗。這影響到任何從事某種作物或投入開發的人。因此，在從事行式作物工作的同時，我們有意在草莓方面開展工作，例如，因為它就在加利福尼亞附近。這是一種從三月到十月連續生長的作物。它使我們能夠快速迭代到多個實驗，如果我們只專注于行栽作物，那是不可能的。因此，在快速迭代農產品--可以說不會有種植面積的影響--但把這些經驗帶到行栽作物上，我們知道我們可以在規模上產生更大的影響，這兩者之間存在著一種可愛的協同作用。

事實上，還有第三塊拼圖，那就是確保我們關注服務不足的作物，即所謂的孤兒作物。想想豇豆和鴿子，木薯和小米--這些作物在全球南部的營養方面非常重要，但從商業角度來看，卻完全被忽視了，因為它們在商業上沒有什么意義。因此，在很早的時候，我們就說，我們要確保在所有這些不同類型的作物上投入精力和投資。

在你們的早期實驗中，你們與先正達公司、德里斯科公司和CGIAR合作，但誰是你們的最終客戶？

這是一個很好的問題，我們花了一段時間來找出正確的答案。

值得解釋一下我們做什么，然后再談我們的客戶，因為這兩件事是相輔相成的。我們從根本上做的是為這個行業建立基礎性技術。這在很大程度上反映了我們的谷歌基因，對嗎？我們能否建立對許多人普遍有用的工具，以許多方式？我們一直在建立兩個基本工具：一個是圍繞植物感知，另一個是分析這些來自農場的大量數據的能力。

這是我們看到的一個趨勢，因為越來越多的數據將變得可用。因此，第一個關鍵點是我們正在建立基礎工具、技術和平臺，允許其他人在其上建立他們的應用程序和產品。因此，這就告訴你我們在為誰工作，因為我們不是直接向農民銷售的。我們與行業伙伴合作，有幾個真正重要的原因。

我們是深度學習、人工智能和機器人方面的專家。我們不是愛荷華州的大豆種植或加利福尼亞的草莓種植的專家。因此，我們有意與那些擁有該領域專業知識的公司合作。我們可以一起創造我們都無法建立的東西。因此，我們的戰略是："我們將與行業內現有的參與者合作，他們傾向于可持續發展，采用創新，并有能力采取這種技術并將其推向市場。"我們不是說 "我們只想與一兩個人合作"。

早期我們是這樣做的，因為我們還在試驗，但現在我們已經畢業了，我們的目標是與盡可能多的合作伙伴合作。農業的多樣性意味著會有成百上千種解決方案來滿足農民的個性化需求。而一家公司是不可能做到這一切的。

你是否對那些也在努力開發一些相同技術的設備公司構成威脅，或者與它們合作？

對我來說，頭條新聞是我希望更多的公司進入農業領域。我并不擔心競爭。作為一個行業，進入這個領域的頭腦和人才越多越好。

我們能做些什么來加速這一進程？從戰略上講，我們已經問過如何能夠提供這些基礎工具，幫助所有其他參與者走得更快。這實際上是給他們一個選擇，說，看，我們將專注于感知和這種計算能力。

例如，如果你有一個了不起的機器人，可以采摘草莓或葡萄或任何東西......我們一起工作會更好嗎？我們可以幫助你走得更快嗎？再次，想想谷歌的DNA。谷歌最擅長的是什么？就是提供這些基礎性的平臺，使你能夠，對你有幫助。這幾乎是我們帶到這個領域的哲學。

我認為我們正處于農業中ML（機器學習）的零日之初。因此，我們應該專注于我們如何能夠走得更快，而不是讓我們都來爭奪目前這個相當小的蛋糕。

X 是一群多元化的發明家和企業家，他們開發和推出旨在改善數百萬甚至數十億人生活的技術。我們的目標：對世界上最棘手的問題產生 10 倍的影響，而不僅僅是 10% 的改進。我們以初創公司的速度和雄心來處理具有研究抱負和風險的項目。