騰訊 AI Lab 與荷蘭瓦赫寧恩大學合作探索了基於人工智慧決策在真實世界的溫室中種植黃瓜的任務。選擇溫室作為研究環境的原因是溫室相對而言是能得到良好控制的環境，不會有室外農業環境中風、雨、溫度、溼度和Sunny等高度可變的因素，獎勵的設計也較為簡單。使用更簡單的真實環境進行研究能夠幫助我們今後研究更加複雜的真實環境問題。

在這個種植黃瓜的實驗中，我們構建了一個農業人工智慧系統，讓其根據熱量、通風和二氧化碳水平等因素來優化種植策略，比如溫室溫度、種植密度、灌溉施肥。我們首先在模擬環境中進行了數百萬次模擬來探索不同的策略，就像我們的遊戲和機器人模擬一樣。最後的實際種植結果表明，我們的人工智慧所達到的種植水平相當於具有十年種植經驗的人類種植者。

值得一提的是，經過一定調整，這樣的系統也能自動適應新的溫室種植環境，能夠很方便地實現大規模標準化生產，從而極大地降低相關農業生產的成本和人力需求。未來我們將繼續與瓦赫寧恩大學合作探索“AI for Food”的應用，希望將越來越強大的人工智慧應用於更多食物生產種植場景，實現用更少資源生產更多優質食物的目標。

實際上，人工智慧在食物或農業方面的應用不僅限於優化種植和生產，進而提升作物產量；人工智慧還可以在作物種植和收穫前後的流程中發揮重要作用。在種植之前，人工智慧模型可以通過大資料分析和預測市場需求，從而指導作物種植品種選擇，避免產銷脫節，造成經濟損失和農產品浪費。另外，雲端計算、大資料分析和機器學習等技術，還可以幫助篩選和改良農作物基因，達到提升口味、增強抗蟲性、增加產量的目的。

在農作物收穫階段，計算機視覺技術可以高效地進行農產品售前品質檢測和分類等工作。我們還可以用大資料分析市場行情，可幫助農產品電商運營，引導企業制定更靈活準確的銷售策略。另外，通過人工智慧遺傳演算法和多目標路徑優化數學模型，可對物流配送路徑進行智慧優化，完善生鮮農產品供應鏈。