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極飛舉辦數字農業與可持續發展論壇,共同探討農業未來

2021-03-18 08:49:52 來源:極飛科技 閱讀量:15414 評論

  【農機網 明星企業】 3 月 17 日,由極飛科技主辦的“數字農業與可持續發展論壇暨極飛科技企業社會責任報告發布會”在北京舉行。創新工場董事長兼 CEO 李開復博士、上海交通大學安泰經濟與管理學院教授何帆、清華大學可持續發展研究院執行院長朱旭峰、《可持續發展經濟導刊》社長兼主編于志宏、聯合國糧農組織減貧與創新官員董樂、聯合國世界糧食計劃署伙伴關系顧問陳孚、世界自然基金會高級項目官員吳瓊出席論壇,共同探討數字技術對農業經濟和可持續發展的影響。

  現場,極飛還發布了中國農業科技領域企業社會責任報告。報告由清華大學可持續發展研究院與商務部主管期刊《可持續發展經濟導刊》擔任指導單位。
 
  農業與科技結合 消弭數字時代鴻溝
 
  在開場致辭中,朱旭峰表示:“數字化是我國農業轉型升級和可持續發展的迫切需要,對更好鞏固消除貧困成果、努力實現零饑餓目標,以及應對糧食生產對氣候與生態環境帶來的不利影響有著積極作用。”

  極飛科技創始人兼 CEO 彭斌認為,在農村人口持續外流、人類對糧食需求快速增長的趨勢之下,無人化技術是解決饑餓問題的關鍵力量。從技術和產品角度出發,彭斌將農業無人化比喻為掃地機器人的發展歷程,他說:“一開始我們只能依靠人力來掃地,然后就有人發明了吸塵器作為輔助工具,而終的目標則應該是由掃地機器人自己來完成清潔工作。未來,廣袤的農田里也會布滿這樣的機器人。”

  在報告發布環節,極飛科技聯合創始人龔槚欽對《極飛科技企業社會責任報告 2020》(以下簡稱“報告”)進行了深度解讀,分享極飛用責任擔當推進數字農業落地的故事。報告創新性地以“極”字為主線,串聯起“創新”、“極聚力量”、“極飛衛士”、“極時行動”、“極薈價值”五大篇章,闡述了極飛從農業產業變革、推動農村社區發展、減緩氣候變化、應對疫情危機等多個方面落實聯合國可持續發展目標(SDGs)的相關舉措和關鍵成果。
 

  作為世界的智慧農業科技公司,極飛以“提升農業生產效率”為使命,將農業無人機、農業無人車、遙感無人機、農機輔助駕駛設備、農業物聯網、智慧農業系統等六大創新產品應用于農業生產。報告顯示,截至 2020 年 12 月 31 日,極飛已經將 6 萬多臺農業自動化設備鋪設到了 42 個國家和地區的田間地頭,服務超過 931 萬農戶、7.8 億畝次農田。這大大減輕了農民的勞動負擔,也讓人們以更加智能高效、輕松簡單的方式管理農田,提高收入。
 

  此外,極飛高度關注糧食安全保障問題,通過降低自然災害、病蟲草害和低效耕作導致的糧食減產,減少糧食作物損失約 821 萬噸,可滿足 1642 萬人口一年的糧食需求。
 
  報告還批露了極飛在農藥減施、節水降碳、保護生物多樣性三個方面的責任績效。數據顯示,極飛依托于精準變量噴灑技術,幫助農民在糧食生產過程中減少了 45363 噸農藥化肥使用量,減緩土壤污染和農產品農藥殘留等問題;同時還節省農業用水 1539 萬噸,這意味著 20 萬居民一年的用水量得到了保證。通過利用無人機、無人車等電動智慧農業設備代替傳統燃油農機作業,極飛也助力降低碳排放 76 萬噸,相當于種樹 1032 萬棵。

  在報告中,《可持續發展經濟導刊》社長兼主編于志宏點評道,“作為一家扎根農業、深耕農業、服務農業的科技企業,極飛用可持續的商業模式,創造著經濟、環境、社會綜合價值,也使自身的責任競爭力不斷提升。”
 
  極飛對話李開復、何帆
 
  本次論壇特別還邀請到李開復博士與何帆教授兩位嘉賓。他們圍繞技術變革、農業經濟增長與可持續發展的關系,分別與極飛開展了兩場關于“科技創新如何重塑農村經濟”的高峰對話。
 
  對于推動農業技術變革至關重要的一項技術,李開復博士認為:“農村是人工智能(AI)和機器人應用地的好場景。農業生產中的大量重復性勞動,例如播種、施肥和撒農藥,都是可以被AI所取代的。而極飛正在普及推廣的‘人工智能+無人機+無人車+物聯網’技術群,在未來將有效彌補農業勞動力的不足,同時還能幫助農民進行精細化的農田管理和生產經營規劃。農民可以知道每一塊田地、甚至每一株作物該噴灑多少農藥、用多少水。”

  談及中國農業經濟面臨的挑戰與機遇,何帆教授表示:“在數字技術的賦能下,農業是未來行業布局的一條投資主線。但是,隨著城市化進程加速,農村邊緣化、空心化成為了一個很嚴峻的問題,未來農民的身份標簽很有可能會逐漸消失。”
 

  構建一個滿足人類未來 100 年發展需求的農業生態系統,是極飛深耕農業的終極遠景;企業社會責任報告,是極飛對農業可持續發展的科技解讀。用創新改變傳統農業,用企業責任感推動社會和環境可持續發展的極飛,將持續攜手政府、員工、用戶及合作伙伴,共同應對饑餓貧困、氣候變化、生態破壞等性挑戰。
 

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