一大群博士生、90后年輕人正積極投入“種菜”事業，讓外界看到，農業未來圖景加速走進大眾生活，“不再靠天吃飯”的可能。

作者|劉珊珊

編輯|楊 銘

一個研究微納米尺度熱量輸送和能量轉換，并獲得多種榮譽的純工科博士，為何突然去種菜了？

最近，來自上海交通大學的博導鮑華搖身一變，成為現代農民，在上海崇明光明母港集裝箱里，帶領團隊未來90天內完成全新生菜品種——“翠恬”的種植，與其他三支同樣博士云集的隊伍，進行一場品質好、產量高、算法優且功耗低的“終極對決”。

封閉環境里種蔬菜，完全沒有土壤、光照、水分等自然環境可以依賴，鮑華們需要利用技術手段進行一系列智能溫控和光源調節、精細營養液配比，甚至進行AI模型訓練，才可能讓生菜“茁壯成長”。

這并非一次簡單的高校種植試驗，而是需要考慮大規模落地普及的可能性，“如何用最低成本，種出更多、更好吃的菜。”

隨著城市人口激增，食物保障成為國際問題，諸多國家開始研究垂直農業探索。1999年，美國哥倫比亞大學教授迪克遜·德斯帕米爾就提出設想，利用垂直農業技術，一幢30層摩天大樓可以養活5萬紐約居民。

這個構想目前仍屬于“天方夜譚”，但并不妨礙“垂直農業”概念在歐美走紅。與之相比，中國則方興未艾，更多是在實驗室、遠洋船隊、極地科考站、太空進行探索，廣袤大地仍然是傳統農業方式為主。

這種情況現在已有明顯改變。最近幾年，一大群博士生、90后年輕人正積極投入“種菜”事業，也讓外界看到，農業未來圖景加速走進大眾生活，“不再靠天吃飯”的可能。

01

博士、90后為何都來種菜

“日出而作，日入而息。鑿井而飲，耕田而食。”先秦無名氏的《擊壤歌》，道盡中國幾千年農耕文明本質：所有食物都是依賴陽光、土壤生產出來。

萬物土中生，有土斯有糧。真正深入農村，人們才會發現農民依然在“靠天吃飯”，甚至難以保障基本收入。“逃離農村”，一度成為熱門話題。

“一定要好好學習，以后不再務農。”1992年，鄭建鋒在河南周口出生后，從小就被父母耳提面命囑托。

作為豫東大地“糧倉”，距今約8000多年的“華夏第一石磨盤”就出土于此，成為周口農耕文化發祥地的實物見證。但直到如今，仍然是傳統農業或大棚溫室為主的設施農業。

周口是中國農業現代化水平不足、農業勞動生產率低下的縮影。同時，新型糧食供給是現代農業面臨的重要問題之一。

廢棄碼頭、摩天大樓、集裝箱等可以改裝的“植物工廠”，成為探索方向之一：密閉可控環境下，不受外界氣候條件影響，植物可以一年365天無休生長。加上多層栽培差異，產量是傳統農業幾十倍甚至上百倍，有望讓國人徹底擺脫數千年來靠天吃飯局限。

這是一個用高科技打造的現代農業可持續生產系統，包含多個核心要素：第一，采用人工光源與營養液栽培技術；第二，多層栽培，生產環境和條件都由技術精確控制。

技術含量決定，需要更多高科技、高學歷人才來“種菜”——93名青年初賽選手中，博士有39人，四支決賽入圍隊伍“含博率”高達58.3%，最年輕的不到24歲，涵蓋農學、機械與動力、能源、AI算法等不同綜合學科，都搖身一變成為“新農人”。

這些高學歷人才，幾乎都是因為情懷、熱愛，甚至是信仰投身農業，進行長達數年甚至上十年的研究。并且希望自己的專長、經驗，有機會改變家鄉和中國農業。

“這種現代農業模式，可能是改變傳統農業生產的方法之一。”鄭建鋒說。他帶領的賽博農人（CyberFarm）團隊，是闖入決賽隊伍中唯一全員90后團隊，其中5人是博士后或博士。

賽博農人團隊

現代農業這條路上，鄭建鋒已經走了十年。2011年高考時，鄭建鋒如父母所愿走出周口，考上北京大學——他選擇中國農業大學農建專業，完成本碩博連讀。2021年他以博士身份，進入農大設施農業工程重點實驗室，廢寢忘食研究設施農業，以及智能溫室和植物工廠的應用落地。

在“賽博農人”團隊，想要改變家鄉命運的還有90后女孩楊瑞梅。她來自云南大理，對“靠天吃飯”有著直觀體會。本碩研究農業工程，博士研究植物工廠，在比賽中負責水培生菜生理信息監測——她希望，能研發一些簡單、便宜的設備，代替農民栽培、施肥或收割。

這是所有團隊“種菜”的共同想法。“希望打破學科壁壘，用農-工多學科交叉融合去解答農學難題。”作為上海交大“生生不息”隊長，鮑華說。

鮑華希望將自己的專長——能源研究，用于“翠恬”種植。他曾和上海交大農業與生物學院合作，為海島等偏遠無淡水地區的蔬菜供應，提供無土、無淡水、無電源條件下成功種菜的解決方案。

上海交大“生生不息”團隊

“我們會把南極種植新鮮蔬菜的經驗，運用到集裝箱垂直農場。”“上海農科院”隊隊長何立中博士說。2014年從南京農業大學蔬菜學專業后，他一直在國家設施農業工程技術研究中心崇明基地，從事植物工廠栽培技術研究。

2014、2015年南極長城站、中山站相繼建成溫室，嘗試種植新鮮蔬菜時，何立中等人負責為科考隊員在仿真南極條件下提供培訓，教他們如何在極地“種菜”。

“我們想讓社會看到，一種能夠把生產效率提到很高水平的生產模式。”這是“生菜快長”隊（lettus grow）隊長徐丹的初衷，他是設施農業領域小有名氣的極星農業創始人，曾為北京冬奧會供應生菜。

在徐丹看來，植物工廠是設施農業最高級發展階段，也是衡量一個國家農業高科技水平重要標志之一。盡管這種模式是否符合中國農業，是大面積推廣還是小面積種植，都沒有確定——但至少，可以證明中國有更多90后博士，能通過公平競賽，打開現代農業想象大門。

02

高效生長，AI控制來解決？

進入2月，立春已過，大地回暖，上海崇明花博園迎來一年最美賞花季。

在光明母港垂直農業研究中心，四支團隊競逐的集裝箱一字排開，內部一側是環控系統，一側是栽培口，每一層都被分割成一個個小格子，翠綠生菜沐浴著LED人造燈，喝著人工配備的營養液。

與多多農研前兩屆比賽不同，這一次種植場景從云南高原溫室升級為純人工光的植物工廠——沒有土壤、沒有日照，難度全方位升級。

沒有土壤與日照條件下，植物工廠主要圍繞光源創新、栽培技術、智能化控制三項關鍵技術進行突破。

光源上，目前國內外通常采用LED燈進行創新，它可以組合成植物需要的光譜。栽培技術上，NFT、DFT技術為基礎的多種立體多層無土栽培技術裝備，適合蔬菜、根莖類植物生產。

最大難題是智能化控制——從生長模型、種植決策到生長狀態，進行高效環保的生產要素控制。例如，養分、光照的智能控制，不僅具有時間、空間要求，還需要和其他多種環境要素耦合統籌控制——比如溫度、濕度、二氧化碳、潔凈度等，任何一個細節有所失誤，都會最終影響蔬菜生長速度、產量和品質。

徐丹對此有著深刻教訓。有一年在北京溫室育苗時，在嫁接苗“傷口愈合”關鍵時期，由于沒控制好溫度和濕度，三分之一的苗沒嫁接成功，枯死在溫室里。

加上“翠恬”是全新品種，四支團隊此前并未掌握其作物生態特征，以往經驗和策略都需要改動，稍有不慎，滿盤皆輸。

容錯率如此低，唯有通過人工智能的海量數據，才能找到最佳生態模型——這是一條可以用線性函數來表達的過程，時間、重量是其重要坐標，以此描繪出完全不同于土壤生長的曲線模型。

人工智能如何與智慧農業結合，這些90后博士并不陌生。3年前，鄭建鋒通過AI，制造出了珠圓玉潤、多汁飽滿的AI草莓，帶領團隊獲得第一屆多多農研科技大賽AI組冠軍。

參賽隊伍在AI、算法方面都有深厚積累

這正是四支隊伍之間能力最大比拼。90天競賽內，每一茬生菜的光、溫、氣、水、肥五大元素的參數監測，以及生長狀況、生長環境的精細調控，都是通過AI提供，人工調配而成。

其實，這解釋了植物工廠為何是現如今工業、農業最高形態結合的原因：一方面，除了AI，大數據、云計算、數字技術、合成生物等先進技術都有應用；另一方面，需要更專業的多學科人才，調整五大元素配比、生長方案甚至生長模型，指導最終生產。

“搞農業的、搞機械與動力的、搞能源的、搞AI算法的，都聚在一起。”第三屆多多農研科技大賽評委、上海市農業科學院園藝所所長朱為民就說，只有所有人配合起來，才能完成挑戰。

整體來看，AI、算法如何與農業智慧化融合上，經過三屆探索，已是一個認知逐漸全面、技術創新側重點各有不同的過程。

例如，鄭建鋒團隊此前積累了大量LED光照調控等技術專利，他們將通過AI，針對“翠恬”生物特征，找到專屬于它們的“光配方”——即光譜組合與配比，實時動態提供光信號和光合能量，提高生產效率。

上海農科院團隊

何立中團隊則結合AI輔助驗證、預警應用，實現栽培環境的精準控制和資源高效利用；徐丹計劃在有限空間內種更多植物，試圖驗證農業生產中，有多少決策可以被AI代替。

“農業AI相當于自動駕駛AI，輔助人們避開危險、及時提醒糾錯。”徐丹說。但是，這并不意味著將方向盤交給AI，更不意味著可以代替農業專家，而是一個高效生長、影響生產成本變動的協同過程。“無論如何，核心仍然是人。”

03

困于成本，走出實驗室的巨大挑戰

1957年，世界上第一家植物工廠誕生在丹麥。1974年日本等國也逐步發展起來，東芝、富士通、松下、夏普等日本科技巨頭扎堆建設。如今在國內，植物工廠也并不新鮮——目前我國植物工廠總數已經超過250座，成為數量僅次于日本的植物工廠大國。

但坦率地說，目前可以稱為落地普及成功案例的植物工廠，國內難尋更多案例。

原因在于，植物工廠最難的不是技術瓶頸，而是建設成本和運營成本居高不下——這幾乎是所有參賽選手對植物工廠的直接認識。

建設成本上，集裝箱這樣的植物工廠，在全封閉環境下進行生產，需要投入包括外維護結構、空調系統、人工光源裝置、多層栽培架、營養液循環與控制系統、計算機調節與控制系統在內的系列昂貴工程與裝備。

最大問題是可怕的后續運營成本，這主要是每天24小時不間斷的人工照明、氣候控制能源消耗帶來。美國堪薩斯州土地研究所此前認為，倘若利用垂直農業取代美國全年小麥生產，僅照明用電需求，就是美國所有電站1年生產總電量的8倍。

鮑華團隊提供的數據，也證實了這點：當前植物工廠所面臨的最大挑戰來自能源消耗，其中電力消耗占比52%、勞動力消耗占18%。另外，各種材料費、工人勞務費、物資運輸費、人員管理費等也不可小覷。

這導致商業上的現實挑戰是，價格成為植物工廠蔬菜端上普通人餐桌最大阻礙。普通生菜每千克成本不超過8元，而植物工廠每千克生菜需要消耗10度電——這還是當前行業較高水平，產品成本高達20多元。

價格昂貴消費者鮮有問津，又會拖累企業盈利。日本是全球LED照明、植物工廠發展最快國家，但根據《福布斯》報道，日本植物工廠有大約70%無法實現盈利，甚至有人認為，這一數字應該接近90%。

在美國，被高昂能耗成本拖垮的垂直農場企業，不在少數。成立于2010年的Farmedhere，曾是北美最大的室內垂直農場，但深受LED燈照明成本的困擾而宣告停業。

因此，所有植物工廠想要走出實驗室，都需要以降低能耗為導向，以最低能耗獲得最大產出。甚至，這可以搶先掌握未來競爭核心。

如何降低能源消耗上，四支隊伍有著相同之處，可以簡單理解為通過人工智能技術和控制策略，優化燈源、光譜、環境設計等的能耗利用。

節約用電、提高光電轉換效率是鄭建鋒團隊思路。基于以往“AI種植草莓”經驗和試種的反饋，鄭建鋒團隊提出動態提供光信號和光合能量，為植物定制光配方。

這可以簡單理解為，不同作物需要不同的光周期，尋找到植物最佳光合生長平衡點后，動態提供光源能耗，就可以找到生菜用電能耗最優模式。

徐丹的思路和鄭建鋒有類似之處，他認為根據傳感器監測的植物生長情況，可以不斷給植株調整“座位”，不同密度區給予不同光強度與光配方，實現空間與光能的最大化利用。

降低空調能耗，是鮑華本次比賽關注重點，他希望優化光源配備、加大光學新材料的應用，同時讓工廠內部實現水、營養液的循環利用，提高能源利用效率。“產量提高40%以上，能耗降低25%以上。”

此前，該團隊探索清潔能源的利用，成功進行水面上零耗能，光伏新能源發電種植蔬菜實驗。這也讓外界看到，“萬物生長可以離開太陽”——光伏、風能、水力等取之不盡的能源，也可以為植物工廠提供能量。

04

落地普及，端上消費者餐桌已有可能？

具體到能耗可以降低到什么程度，還需在90天后揭曉答案。但這些探索至少可以證明：植物工廠成本難題，看上去并非無解之題。

理想結果是，一旦能源消耗被驗證可以通過優化、替代方式降低到一定水平，且高效、高產，那么設施上的一次性較大投入，就并不太重要。加上人工智能無人化管理，植物工廠經濟性也就會凸顯出來。

中國蔬菜需求市場巨大。商業角度來看，蔬菜植物工廠種植價值遠遠超過水稻、小麥等主糧，且種植難度、要求更低。比如生菜，市場平均價格在每斤近4元，超過小麥平均1.5元的價格。

在我國，生菜是一個巨大產業，因為脆嫩清爽的口感，以及所代表的健康餐飲理念，走進了千家萬戶。據FAO統計數據顯示，2020年，我國生菜和菊苣類蔬菜播種面積達606.43千公頃，在全球所占的比重為49.45%。但大部分都是傳統農耕、溫室大棚方式種植出來，耗時久且產量不高，“生吃”的安全性、潔凈度上也比不上植物工廠。

因此，一旦植物工廠的生菜種植應用普及得到驗證，那么無疑會加快中國消費者對植物工廠種植的認知——像生菜這樣的蔬菜，會很容易走進菜市場，端上普通消費者的餐桌。

而鑒于植物工廠巨大潛在優勢，生菜種植對探索智慧農業的應用普及和商業模式，更是具有可持續發展意義。

“如果我們北京基地能夠盈利，那么就可以拷貝到全國任何一個地方。”這是徐丹的“野心”。此前，智能新技術的應用，使他基地里作物幾乎擺脫農藥使用，單位面積耗水量不足傳統農業的1/10、產量卻是傳統農業10倍以上。

在徐丹計劃里，本次比賽中訓練的AI，還可以為后續更大規模高端植物工廠服務。比如，將自己經驗轉化為邏輯與數據，設計出算法模型，就可以在更多農業場景應用。

AI種植能力在農業生產中已有諸多應用。在小湯山國家農業科技示范園，鄭建鋒團隊此前的科研成果，包括草莓營養液配方動態調整技術等得到了推廣。在遼寧丹東東港，一家草莓合作社在引進智多莓公司AI技術后，實現了一個人管理7-8個大棚同時產量翻倍的效果。

這種落地應用案例，對解決未來人類發展諸多問題至關重要——比如，成為解決大城市糧食供應、人口、資源、環境問題的重要途徑。

全球一些城市已加快探索步伐，在四面環海的新加坡，把垂直種植模式應用到城市農業中后，成為綠地覆蓋面積為50%的“花園城市”。

這也是鄭建鋒們的目標所在：助推基于植物工廠技術的鮮食蔬菜規模化高效生產，為北京、上海等大型都市的菜籃子工程提供解決方案。

另外，在極地、荒漠、戈壁、海島、水面、太空等極端環境，也已成功驗證，科技帶來的種植革命，是食物自給、蔬菜自由的重要手段。

南極中國科考隊實現了蔬菜自由

一個例子是，在冰雪覆蓋的南極長城站，各種綠色蔬菜、黃瓜、西紅柿、辣椒等正在全透光溫室里肆意成長，年產量達900斤，完全滿足科考隊日常所需。

2月13日，今年中央一號文件發布，這是21世紀以來，中央連續出臺的第20個指導“三農”工作的一號文件，建設農業強國成為重中之重。

這意味著，無論是科技與農業的智慧融合，還是更多人才跨界變身“新農人”，都才剛剛開始。

在“生菜快長”隊，隊員林童本科到留學博士都是計算機科學，但在劉寧晶博士影響下——后者是徐丹第二屆參賽隊員，此前放棄綠卡回國加入拜耳從事數字農業項目，才踏入了農業領域。如今，林童是拜耳作物科學亞太區數農孵化器的數據科學家，試圖將算法與農業更好結合。