加拿大政府宣布向安大略省農(nóng)業(yè)科技初創(chuàng)企業(yè)Vivid Machines投資Zui高達(dá)170萬加元，用于將其基于人工智能的攝像頭監(jiān)測系統(tǒng)適配至葡萄種植領(lǐng)域。該資金由加拿大農(nóng)業(yè)與食品部（AAFC）于9月10日通過AgriScience項目計劃撥付，旨在幫助葡萄種植者在病害癥狀肉眼可見前實現(xiàn)早期預(yù)警與產(chǎn)量管理。

Vivid Machines成立于2020年，目前已在蘋果園商業(yè)化應(yīng)用其Vivid XV監(jiān)控系統(tǒng)。新項目的核心任務(wù)是將現(xiàn)有硬件與軟件針對釀酒葡萄和鮮食葡萄進行改造。由于葡萄藤采用棚架栽培、冠層結(jié)構(gòu)更扁平密集，且面臨霜霉病與灰霉病等特定病害壓力，其生長模式與果園存在顯著差異，單純更新軟件無法直接滿足田間需求。

該項目為期三年，研究團隊將在商業(yè)葡萄園中開展實地驗證。Vivid XV系統(tǒng)通常固定于拖拉機或噴藥機等現(xiàn)有農(nóng)機上運行，而非采用獨立機器人形態(tài)。設(shè)備搭載高速光學(xué)鏡頭與多光譜相機，可采集可見光及近紅外圖像數(shù)據(jù)。植物組織在不同健康狀態(tài)與含水量下對近紅外光的反射特性不同，該技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于作物監(jiān)測。系統(tǒng)支持邊緣計算，可在農(nóng)機以正常作業(yè)速度（Zui高10英里/小時）行進時實時處理圖像，無需后期上傳數(shù)據(jù)。

在蘋果園應(yīng)用中，Vivid Machines稱該系統(tǒng)每小時可掃描約15000棵果樹，實現(xiàn)單株級追蹤，涵蓋果實計數(shù)、尺寸估算及初期病害識別。配套定位模塊可記錄每次測量的地理坐標(biāo)，使農(nóng)戶能精準(zhǔn)回溯觸發(fā)警報的具體植株或行距，從而減少人工排查范圍。若葡萄園版本達(dá)到預(yù)期，種植者有望更早、更準(zhǔn)地定位病害區(qū)域并實施針對性防治。

關(guān)于系統(tǒng)性能，企業(yè)宣稱其預(yù)測準(zhǔn)確率可達(dá)約90%，但該數(shù)據(jù)來源于企業(yè)自身測試，尚未經(jīng)過同行評審的獨立驗證。此次與AAFC研究人員的合作將提供更為規(guī)范的田間性能評估。葡萄冠層隨生長季快速變化，果實易受葉片、鐵絲及設(shè)備行駛角度遮擋，移動攝像頭的成像難度高于果園。AAFC收集的手動基準(zhǔn)數(shù)據(jù)將用于訓(xùn)練與校準(zhǔn)AI模型，確保病害診斷基于真實的葡萄園環(huán)境特征。

加拿大聯(lián)邦政府將此資助視為推廣精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)工具的重要舉措。農(nóng)業(yè)部長Heath MacDonald表示，此類技術(shù)支持有助于保護農(nóng)作物及依賴農(nóng)業(yè)的鄉(xiāng)村經(jīng)濟。AgriScience項目依托加拿大可持續(xù)農(nóng)業(yè)伙伴關(guān)系運作，通常采用成本共擔(dān)機制，要求受益方提供配套資金并按約定交付成果，而非發(fā)放純科研補貼。這一合作模式表明項目目標(biāo)直指農(nóng)場實際部署，而非停留在概念階段。

對葡萄酒產(chǎn)業(yè)而言，可靠的早期病害檢測技術(shù)若能在多年生試驗中保持穩(wěn)定，將產(chǎn)生超出單戶農(nóng)場的行業(yè)效益。提前干預(yù)感染區(qū)域有助于控制病害擴散、降低采收損失，并優(yōu)化水資源與植保藥劑的使用效率，進而保障高發(fā)病害壓力季節(jié)下的優(yōu)質(zhì)原料供應(yīng)。該項目也契合當(dāng)前農(nóng)業(yè)向“單株決策”轉(zhuǎn)型的趨勢，在葡萄園微環(huán)境差異顯著的背景下，提供比傳統(tǒng)廣域航拍圖更精細(xì)的數(shù)據(jù)支撐。