近日有媒体报道，北京工业大学自动化专业的几名学生，运用百度PaddlePaddle开源平台上的深度学习模型制造出一台“果蔬智能分拣机”，在平谷实现大桃的自动分拣。几名学生最后将机器的全部设计方案和代码分享到了开源平台Github。百度人工智能2017年全面开放，对于陷入困顿的中国农机制造行业来说，也许是一个创新的机会。

　　中国农机行业寒冬，本质是创新困局

　　中国农机行业正处于困难时期。在经历了年增长率持续在15%以上的10年黄金发展期后，我国的农机 工业自2014年增速降至10%，并开始逐年走低。国家统计局数据显示，2016年全国规模以上农机企业主营业务总收入4516.39亿元，比上年同期增长了5.8%，比全国机械行业收入增速低1.64个百分点。规模以上农机企业实现利润总额255.24亿元，比上年增加了3.51亿元，增幅仅为1.39%。

　　进入2017年情况仍未好转，今年上半年，农机行业2388家规模以上企业中256家出现亏损。无论从哪个角度看，中国农机的发展势头都让人担忧，甚至业内普遍以“心寒”来形容当下局面。但实际上这个问题要一分为二看，首先中国农机前些年的高速发展有“为历史还债”的因素，对基础动力机械和收获机械的庞大需求掩盖了创新能力不足的问题，而低端市场需求饱和之后，企业普遍缺乏应对能力。

　　其次，我国有18亿亩耕地红线，27亿亩次耕作需求，在国家鼓励职业农民、新型农业的背景下，农业规模化经营正成为一种潮流，农机需求在不断提高。农机企业需要完成由主要粮食作物机械化向经济作物机械化、由主要环节机械化向全程全面机械化迈进。例如此次几名大学生制造的“果蔬智能分拣机”，正是新市场趋势的典型代表。

　　人工智能国家战略下，中国农机制造业的新机遇

　　不少人诟病中国农机企业不重视研发，缺乏核心技术能力，在知识产权保护力度加强的背景下，丧失了面向未来市场的竞争力。客观上看，中国农机全行业研发投入占销售收入的比例不足1%，与国外4%-5%的投入相比差距极大，但“果蔬智能分拣机”的研发却足以说明，缺乏工业时代的技术积累并非中国农机企业末日，和百度PaddlePaddle开源平台合作，能够实现跨越式发展，一步解决创新难题。

　　据了解，百度旗下深度学习开源平台PaddlePaddle，是继谷歌、Facebook、IBM之后又一个人工智能技术开源平台，在国内是“独苗”，能够为开发者提供人工智能的技术赋能，从NLP任务到大规模的视觉分类任务，再到个性化推荐系统的模型，开发者可以根据不同需求选择模型，快速而便捷地完成所需。从全球科技发展趋势看，传统的“专利壁垒“已经不再是决定企业创新高度的关键，开源技术和共赢合作，才是这个时代的主旋律。

　　从国际上看，智能化农机正是未来趋势，比如芬特公司移动农业机器人集群(Fendt MARS)项目，研究小型玉米播种机器人。农业机器人通过平板电脑上的应用(APP)来进行操作，操作员在大田外面管理一队MARS机器人完成玉米播种等作业，实现种地不下田，而且通过软件系统还能够实现不断升级。

　　国家也已经意识到了人工智能的全球趋势，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出人工智能成为国际竞争的新焦点，应逐步开展全民智能教育项目。百度作为中国人工智能在全球最为响亮的名片，拥有强大的综合实力，从机器学习到无人驾驶都和农机行业有着非常多的结合点。更为重要的是，百度并未借助技术优势建立壁垒，而是开源分享，合作伙伴不需要投入大量资金研发，利用现有平台即可完成创新。

　　比起大学生的“暑期作业”，农机制造企业在设备制造方面有更强的专业优势，拥抱AI开源平台，不仅能为中国农机制造行业带来强势推动力，打造差异化设备摆脱现有困局，更能够实现对中国农业的人工智能升级，提高生产效率，打造技术扶贫的新思路，收获更大社会效益。