潘大丰：一段科研往事

2024年10月诺贝尔物理学奖，授予奠定了人工智能基础的两位科学家，表彰他们通过人工神经网络实现了机器学习，做出了“0到1”的突出贡献。紧接着诺贝尔化学奖，也授予将人工神经网络应用从“1做到100”的杰出代表，表彰三位科学家用人工智能“破解”了几乎所有已知蛋白质的“密码”。

生疏的人工神经网络从幕后走到前台，进入大众视野，成为媒体上的热词。追溯几十年的发展轨迹，盘点我熟悉的农业信息技术专业，经历了计算机农业应用、精准农业、专家系统、农业信息化、互联网+农业、农业物联网、农业大数据、农业云、智慧农业等技术的升级演变。 

回到1995年11月，中国科学院合肥自动化研究所熊范纶教授，在中央党校作了一个农业专家系统方面的报告，引起山西省分管农业的王文学副省长的关注，决定把这项新成果引入山西推广，指示省农科院写一个立项报告。李振吾院长召集相关人员到他办公室当面布置任务，为了不耽误时间，安排相关人员同时写报告。临近年底，为了赶着把这个项目列入下一个财政预算年，我起草的“山西农业专家系统示范工程” 竟被采纳，报送王文学副省长批示，批件很快转到省财政厅落实。

院领导很重视这个项目，后续实施方案、用款计划都安排我起草，1996年省财政厅将几十万元经费下拨农科院再转到所财务。我结合当时全国开展的菜篮子工程，研发了“蔬菜施肥专家智能咨询系统”，涉及在山西广泛种植的白菜、早熟甘蓝、中晚熟甘蓝、芹菜、番茄、甜椒、茄子、黄瓜、萝卜、胡萝卜、韭菜、大蒜、洋葱、大葱、菜豆、马铃薯等16种常见蔬菜。

研发初期的技术方案颇费周折，我查阅了大量的研究资料，当时主流技术以知识库、数据库、推理机为核心，采用基于规则的知识表达和推理技术研发专家系统，需要将一个复杂问题拆分为多个子任务，每个子任务通过单独的模块解决，然后再将这些模块组合起来完成整个任务。底层逻辑以问答、推理、判断为主，交互界面通过选菜单或填菜单层层问答，系统逐步推算找到所要答案。

另一种是新兴的人工神经网络解决方案，它把研究对象简化为输入与输出的关系，只注重结果，不需要搞清楚机理，当时称为黑盒子理论，现在叫“端到端”方案。它可模仿人脑基本结构和功能，具有很强的自组织、自适应学习和记忆联想能力，是处理非线性高维信息十分有效的新方法。底层逻辑以学习、记忆、联想为主，交互界面将已知条件输入电脑，系统映射生成就能给出所问答案。

我经过反复比较，在农业领域，第一种方案有熊范纶教授的成熟技术，但引进成本高，后续维护难度大；第二种方案技术难度大，风险大，但可移植性强，知识更新方便，用户操作简单。我知难而上，选用多层误差反向传播人工神经网络模型（BP），其智能化主要表现为给专家系统输入领域知识，操作电脑学习，把知识点记录到各个神经元节点的权重上。学习过程是不断调节权重进行迭代运算，直到系统输出答案与样本目标之间的误差趋于合理值。

技术方案确定后，一方面钻研这套理论知识，消化抽象的拓扑结构、变换函数、算法规则、神经元之间的权重关系、迭代运算的参数调整等。搞通数学公式和基本原理后，在COMPAQ-486计算机和UC-DOS操作系统配置下，编写软件搭建人工神经网络模型。最初采用FORTRAN77科学计算编程语言，首先要编写后缀是FOR的代码文件，第二步编译生成后缀是OBJ的目标文件，然后在DOS操作系统下，用LINK命令再转换成可运行的EXE文件。

在反反复复设计编写程序、调试软件过程中，因FORTRAN77的局限性，构建模型的参数、函数都设计在程序中，换一个分析对象，就要重新修改源代码。针对这个问题，我设计编写了一个FORTRAN数据编辑器, 将参数、函数与程序分离开，软件变的通用，提高了编程效率，积累了一些编程经验和技巧。为了与FORTRAN77编写代码的同行分享交流，顺手整理出三篇编程技巧文章，“设计一个完整的FORTRAN数据编辑器”“FORTRAN77应用程序中的菜单技术”“用FORTRAN77进行软件封面设计”，分别刊登在《电脑编程技巧与维护》1996年第8期和1997年第1期、第7期。

在验证环节，从公开文献中抽取了一些预测大豆单产的例案，输入自己搭建的人工神经网络模型做试验对比。如何选择合适的学习效率参数和动量因子参数，才能有利于调节权重，是一个反复调试的过程。如果设置一个高的学习效率参数可能引起网络迭代过程的振荡，很难达到极小点；否则设置一个低的学习效率参数减慢了训练，而且可能引起网络陷入局部极小点。只有不断摸索调试参数，才能达到满意的学习效果，把预测知识以隐含的方式存储在人工神经元权值矩阵中。最后验证得出的预测值比传统的统计学预测值更准确，论文“ANN预测方法应用研究”发表在1999年《情报学报》第2期。测试软件用Tourb C++编程实现，积累的编程技巧整理为“设计一个完整的C++汉字图形选单管理系统”文章, 刊登在1998 年《电脑编程技巧与维护》第4期，供业界同行分享。

基于人工神经网络的模型建成后，与省农科院蔬菜所程季珍研究员合作，把他多年研究蔬菜配方施肥的成果、专著、资料、数据进行处理整合，加工转换成可供人工神经元网络模型学习的蔬菜施肥知识，采用三层BP网络学习获取蔬菜施肥知识，建成了16种蔬菜的施肥咨询系统，相关内容在厦门举行的全国计算机农业应用大会上交流，收录于1998年中国农业科技出版社出版的《21世纪的信息技术与农业》。

在示范推广阶段，我们才配备了windows中文操作系统的电脑，采用VB6编程语言研发了新版本，逐步开发了电脑版、网络版、手机版蔬菜施肥专家智能咨询系统。2000年8月8日在山西农业科技与投资网www.sxagrisc.ac.cn开通了“蔬菜施肥专家智能咨询系统”，其后又在山西农业科技信息网www.sxagri.ac.cn运行，相关论文分别发表在《农业工程学报》2000年第1期、《华北农学报》2000年第2期，并取得计算机软件著作权。随着智能手机的普及应用，2014年为了适应新一轮技术升级，将“蔬菜施肥智能系统”做成APP手机版，通过手机咨询更方便快捷。推广应用期间累计咨询五万人次，蔬菜施肥智能咨询系统还是山西农科院门户网站“山西农业科技信息网”的保留栏目，直到2019年10月山西农大和农科院合并，网站关停，栏目终止。

2000年9月26日《人民日报》网络版报道认为：“山西研制成功蔬菜施肥专家智能咨询系统，由山西省农科院花四年多时间研制开发的Windows文本版、多媒体光盘版、网络版三种版本的蔬菜施肥专家智能咨询系统面世。这是该省独立研究，拥有全部知识产权的第一个农业智能信息技术产品。”期间全国多家网站也跟进报道，当时的权威网站搜狐（Sohu）、雅虎（Yahoo）还建立了镜向，可供用户咨询使用。

《科技日报》《农民日报》《山西日报》先后登报有类似介绍。2001年中国科学院主办的《科学新闻周刊》第1期24页指出：“蔬菜施肥专家智能咨询系统在山西面世，这是山西省独立研究并拥有全部知识产权的第一个农业智能信息技术产品，也是国内利用网络媒体面向社会公开服务的第一个智能施肥咨询系统。它根据作物的品种、特性及其所需的最佳条件制作成信息产品，再根据当地的种植品种和环境条件，进行施肥知识的更新补充。用户只要提供自己的土壤条件、肥力状态等几个必要数据，经智能处理后就可提供养分计划、施肥方案、氮磷钾配比与用量、追肥安排、专家解释、决策评价等。”

在上述研究工作的基础上，对人工神经网络咨询系统进行了拓展应用。1998年与山西大学环保系杨国栋环境评价课题组合作，将“人工神经网络多指标评价方法”应用到环境评价领域，相关论文在1999年《农业系统科学与综合研究》第2期发表，对大同市地表水污染监测数据和空气污染监测数据进行了综合质量评价，研究成果在《Journal of Systems Science  and Systems Engineering》第1期发表，所得结论科学合理，应用表明比常用的指数法计算单项污染因子更具合理性和可靠性。

2002年应邀与深圳市化肥、农药、农产品质量监督检验站张兵课题组合作，开发了“农产品无公害生产评价系统”，以深圳市某蔬菜基地2001-2002年小白菜、菜心的硝酸盐积累试验资料为依据，建立了土壤、气候、水质等蔬菜生产的环境数据适宜性评价系统，可以进行土壤环境及重金属综合评价，指标分非污染、轻污染、中污染、重污染四个等级。采用无公害蔬菜生产的和智能预测技术开发了深圳市农产品无公害生产评价系统，适合对蔬菜基地建设的环境质量进行动态管理，还可进行小白菜和菜心的化肥残留分析。可根据蔬菜种类、光照、肥料类别、追肥次数、追肥后采摘间隔等生产模式和土壤数据，对硝酸盐残留进行预测预报，实现对大面积蔬菜生产残留的评估。研究成果“降低小白菜、菜心硝酸盐积累的栽培技术研究”在《土壤通报》2005第3期发表，“蔬菜中硝酸盐积累的影响因子研究”在《农业环境科学学报》2007年专刊发表。

这些工作有幸得到社会认可，2009年5月我被科技部聘为国家科技奖评审专家，分到信息组，进京三天参加第二轮答辩环节的评审工作。这段经历给人留下深刻印象，涉及具体过程并非一帆风顺，有些细节仍历历在目。当年的科研管理并不像“十八大”以后严格有序，项目经费到所里后，就成了“县官不如现管”。科研任务压得我一门心思钻研专业技术，不懂迎合名利场的搭便车，只知道攻克一个一个技术难关，项目经费做不到专款专用，单位总有各种正当理由挪用，还有大锅饭思维的分摊，实施过程遇到许多麻烦，导致项目进展缓慢，院领导也很着急，多次督促。

面对“逆向鼓励”别无选择，依靠课题组成员及合作者支持，做好分内工作才是硬道理。前面提到第一种技术方案成本高，实际是没有足够经费引进熊范纶教授研发的农业专家系统工具，只能另想办法从头再来。最后完成任务的时候，我支配了5万元，却承担了全部项目经费的结题验收工作。

更有趣的是2001年主管全省科技工作的厅长，申报的智能化农业信息专家系统项目获省科技进步一等奖。我满怀信心申报的同类项目落选，很长时间都在学习获奖项目的长处，寻找自己项目的不足。“十八大”以后严格规定公务员干公务员的活，专业人士做专业的事，两者不能混淆，不允许申报科技成果评奖出现“官商”结合的现象。

由此让人联想，几十年来在信息技术应用层面吸引了众多的参与者，发展初期编写程序代码是基本功，计算机广泛应用后会写PPT幻灯片报告是强者。电脑普及突破了专业限制，交叉学科应运而生，出主意争取项目经费就是赢家，导致一些专家提出新概念比研发新产品更用心。如今社会注重实效，只有加强学科交叉、技术融合，做出畅销产品才是王道。 

回望这个项目，三十年前，电脑外存贮器还用三寸、五寸磁盘的条件下，跨过推理机技术，采用人工神经网络研发蔬菜施肥智能咨询系统，也是尽心尽力了，放到现在不值一提，属于“小儿科”应用。

复盘当年技术，用“端到端”方案研发的蔬菜施肥咨询系统，解决问题直观明了，用户体验好，而推理机研发的同类产品，需要逐步提问推算，比较繁琐。二十多年来，科学家进一步挖掘出人工神经网络的巨大潜力，而推理机与其相比并无突破性进展。

反思自身不足，缺乏足够的能力和过硬的技术，连续申请了四个课题均未获得经费支持。据院里的评审专家说，人工神经网络属于医学范畴，用在农业上搞研究不合适。面对现实，我只好调整方向，没能坚持下来跟踪人工神经网络发展继续搞课题。

回忆这段往事，年轻时吃苦不算苦，感谢当事人以不同的方式让我得到锻炼，如今已沉淀为人生的宝贵财富。特别感谢当时已经退休的老所长徐承强研究员和在职的邹乐敏研究员，虽然专业不同，每当我遇到困难，他们总是从精神上给与鼓励，从道义上大力支持。特别感谢李振吾院长主持公道，在1996年评职称时，所里阻力重重，院评委专门为我所追加一个副研究员指标，化解了我的困境。

展望人工智能前景，基于人工神经网络的“端到端”算法架构已经相当成熟，是人工智能的核心技术。大数据、大模型、大算法、大网络已经成为最活跃的新质生产力，大功能、大场景、大应用、大产品正在推进产业升级，越来越多的人工智能产品相继问世。智能识别、智能推送、智能咨询、智能写作、智能绘画等等已经部署到新型智能手机，给人们带来更多便利。机器人、数字人、无人机、自动驾驶等大手笔产品陆续投入市场，智慧工厂、智慧农场、智慧交通、智慧医疗、智慧城市等超值应用正在改变这个世界。

凡事有利就有弊，智能诈骗、智能作假、智能拼图偶有发生，有矛就有盾，智能卫士必将更胜一筹。总之，普通人已经感受到人工智能时代离我们越来越近。