農業合作社 Land O’Lakes 和微軟週三宣佈建立重要合作夥伴關係，為農場帶來先進的人工智能工具。
聯合聲明中詳細介紹了這一多年期聯盟，該聯盟將專注於共同開發新技術，幫助農民管理不斷上升的成本並提高效率。他們的第一個產品是名為“Oz”的人工智能數字助理。
Oz 基於 Microsoft Azure 平台構建，使用數十年的 Land O’Lakes 專有農場數據來提供專家建議。其目標是為農民及其零售顧問提供針對複雜農業問題的即時、數據驅動的答案，幫助他們提高作物產量並降低充滿挑戰的市場中的風險。
“Oz”:互聯互聯的人工智能副駕駛農場
合作的核心是 Oz，他是一位定制副駕駛，旨在將大量農業知識數字化。 Land O’Lakes 是一家財富 500 強公司，報告稱 2024 年銷售額為 162 億美元，根據公告，歷來依賴 800 頁的作物保護指南建立在 20 年專有數據的基礎上。
Oz 將這種密集的資源轉變為交互式、適合移動設備的助手，為農學家提供針對農場特定挑戰的快速、準確的響應。
此舉是這家農業巨頭大規模數字化轉型的基石。 Land O’Lakes 已將超過三分之二的 IT 環境遷移到 Microsoft Azure，並且是 Microsoft 企業 Copilot 的早期採用者。
該公司甚至使用 Copilot Tuning 來定制其與農業特定數據的內部 AI，從而提高其獨特業務需求的相關性。
這種深度集成為 Oz 等更雄心勃勃的項目奠定了基礎，Oz 建立在用於創建專門代理的相同 Azure AI Foundry 平台上。
目前正在進行 Beta 測試，Oz 計劃在來年向零售農學家進行更廣泛的推廣。
WinField United 總裁兼 Land O’Lakes 高級副總裁 Leah Anderson 表示:“通過為零售農學家提供這些信息，我們可以做出支持長期成功並增強整個農業生態系統信心的決策。”
通過簡化對關鍵信息的訪問，該工具的目標是直接在現場做出更好的決策。 Land O’Lakes 首席技術官 Teddy Bekele 補充道:“我們聯盟的目標是提供數據驅動的建議和解決方案，為農民帶來最好的結果，讓他們把食物放在我們所有的餐桌上。”
從天氣模型到農作物產量:大型科技公司的新領域
微軟現在正在將其人工智能深入到天氣預報領域，這一舉措反映了其向天氣預報領域的擴張。該戰略是科技巨頭將其強大的人工智能模型應用於復雜的傳統行業的更廣泛趨勢的一部分。多年來，微軟和谷歌等公司已經從簡單地提供雲服務轉向開發自己的專有預測模型。
微軟參與 Aardwark Weather 項目旨在通過在標準硬件上運行來實現預測民主化，而 Google DeepMind 與美國國家颶風中心的里程碑式合作將其人工智能納入可操作的政府工作流程。
這種擴張還暴露了一個嚴重的漏洞:過度依賴公共數據檔案，而這些數據檔案本身也面臨著資金的問題。
這樣的先例凸顯了農業科技面臨的一個關鍵挑戰:確保為這些強大的新工具提供動力的數據的長期健康和可訪問性。對於利潤微薄的農民來說，人工智能驅動的效率的承諾是引人注目的。
微軟商業業務首席執行官 Judson Althoff 將聯盟視為解決該行業前所未有的壓力的一種方式，並指出，“通過將 Land O’Lakes 百年的專業知識與微軟的雲和人工智能功能相結合，我們正在提供一個副駕駛解決方案，為農民提供可行的見解。”此次合作標誌著大型科技公司更深入地融入全球食品供應鏈。
人工智能驅動領域的數據隱私和監管障礙
在這一農業創新的表面之下，隱藏著一個複雜的數據隱私和監管問題網絡。
這些擔憂不僅僅是理論上的。 《華盛頓法律、技術與藝術雜誌》的一項分析指出，農場數據——涵蓋從土壤成分到產量歷史的一切——並沒有受到現有法律的充分保護。
這一法律灰色地帶帶來了數據所有權方面的風險，並可能允許技術提供商從事壟斷行為，甚至將匯總數據出售給商品交易商等第三方。
網絡安全提出了另一個嚴重威脅。劍橋大學的研究人員早在 2022 年就警告稱，日益自動化的農場是攻擊的主要目標。惡意行為者可能會毒害訓練數據以破壞農作物產量，或使用勒索軟件在種植或收穫季節關閉關鍵的自主機械。
同一研究還強調了出現意外後果的風險，即針對短期產量進行優化的人工智能可能會建議採取行動，例如過度使用化肥，從而導致長期環境損害。
這些企業聯盟也在政府加強監管的陰雲下形成。
與此同時，美國聯邦貿易委員會已經在對大型科技公司與人工智能公司的合作夥伴關係進行廣泛調查，審查它們是否存在潛在的反競爭行為。
監管機構擔心，像微軟這樣的主導平台所有者可能會利用這些合作夥伴關係在整個人工智能生態系統中施加不當影響並扼殺創新。
最終，Land O’Lakes 和微軟之間的合作關係代表了農業的一個重要時刻，讓我們得以一睹數據驅動、超高效農業的未來。
然而，它也將巨大的權力和敏感信息集中在少數科技巨頭手中。為了使這場革命取得成功，該行業必須建立信任框架。解決數據治理、安全和市場公平等複雜挑戰與人工智能本身的性能同樣重要。
