“啥咪? 計(jì)算機(jī)也會(huì)選土豆喔?”

耳熟能詳?shù)囊痪鋸V告詞，但你知道嗎?現(xiàn)在已經(jīng)不只是計(jì)算機(jī)會(huì)選土豆，而是連土豆本身都會(huì)上網(wǎng)的時(shí)代了!

當(dāng)年來(lái)到英國(guó)時(shí)，酒哥的主要目標(biāo)是攻讀通信工程的學(xué)位，出發(fā)前完全沒(méi)預(yù)料到會(huì)在課余時(shí)花上三、四年的時(shí)間取得WSET Level 4的認(rèn)證資格。但再怎么不務(wù)正業(yè)，好歹還是花了四年的時(shí)間一圓初衷 – 從這所世界前十的帝國(guó)理工拿到了理工博士的學(xué)位。因?yàn)閮蓚€(gè)領(lǐng)域的所學(xué)都略有小成，目前酒哥正以自己的專(zhuān)業(yè)結(jié)合對(duì)葡萄酒的知識(shí)，投入以科技幫助精致農(nóng)業(yè)更上一層樓的領(lǐng)域之中。為了證明四年的研究沒(méi)有白做，今天酒哥就來(lái)跟大家說(shuō)說(shuō)，在物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things， IoT)時(shí)代里，大數(shù)據(jù)如何幫助葡萄酒產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)出一桶又一桶的醇美佳釀。

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)（Precision Agriculture）是什么？

傳統(tǒng)農(nóng)耕是貨真價(jià)實(shí)的"看天吃飯"，農(nóng)夫們憑借著累積下來(lái)的經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)氣候的變化，并在施作時(shí)做相應(yīng)的調(diào)整。但人定勝天畢竟有其極限，更多時(shí)候我們看到的是電視新聞里農(nóng)人們望著歉收田地時(shí)的那令人鼻酸的無(wú)奈。尤其近年來(lái)極端氣候出現(xiàn)的頻率越來(lái)越頻繁，傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)法則也逐漸失去了該有的功效，以現(xiàn)代科技來(lái)協(xié)助耕種已經(jīng)成了一股不可逆且必要的趨勢(shì)。

就基礎(chǔ)技術(shù)而言，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)基本上屬于網(wǎng)絡(luò)實(shí)體系統(tǒng)(Cyber-Physical System)下的一個(gè)分支。大量的物理訊息的透過(guò)各式傳感器及遙控?cái)z影裝置進(jìn)行收集;這些訊息再利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)傳回云端進(jìn)行分析;最終再透過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)傳回自動(dòng)化系統(tǒng)，并將這些分析及決策結(jié)果反饋回物理世界當(dāng)中。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，這就好比我們?cè)谝粔K農(nóng)地里安排了無(wú)數(shù)的家庭小精靈多比，這些多比們會(huì)隨時(shí)回報(bào)關(guān)于這塊農(nóng)地里的一切數(shù)據(jù)，空氣濕度/土壤酸堿度與含水量，甚至有沒(méi)有害蟲(chóng)入侵，這些攸關(guān)作物生長(zhǎng)的訊息搜集后會(huì)透過(guò)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)(沒(méi)錯(cuò)，現(xiàn)在連在田里都能接Wifi，但不一定有寶可夢(mèng)就是了…)上傳到云端以軟件分析，接著農(nóng)夫們就依據(jù)這些分析的結(jié)果執(zhí)行相對(duì)應(yīng)的動(dòng)作：蟲(chóng)多除蟲(chóng)、土干澆水。

▲ 地理信息系統(tǒng)(GIS)下的分析結(jié)果

而從宏觀(guān)的角度，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)可再配合先進(jìn)的氣象預(yù)測(cè)、基于衛(wèi)星攝影技術(shù)所建構(gòu)的地理信息系統(tǒng)、以及無(wú)線(xiàn)遙測(cè)監(jiān)控技術(shù)，將"大自然"這個(gè)龐大的不確定因素也變得可以掌握，大幅減低了農(nóng)作物被氣候影響收成的風(fēng)險(xiǎn)。在這些信息的加持下，某種程度上人類(lèi)已經(jīng)戰(zhàn)勝了自然，"看天吃飯"這四個(gè)字看起來(lái)也不再這么無(wú)助了。

這些參數(shù)經(jīng)過(guò)分析后除了可以幫助耕作者進(jìn)行決策之外，也能透過(guò)自動(dòng)化系統(tǒng)，針對(duì)實(shí)際所需，訂制化地執(zhí)行灑水、施肥、播種等工作。最終在農(nóng)作物質(zhì)量/產(chǎn)量/成本之間取得優(yōu)化的平衡，實(shí)現(xiàn)在大規(guī)模的農(nóng)耕環(huán)境下達(dá)到精耕細(xì)作的目標(biāo)。

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)在葡萄酒產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用

重點(diǎn)來(lái)了，做為精致農(nóng)業(yè)中的代表性產(chǎn)業(yè)，葡萄酒園當(dāng)仁不讓地成為最理想應(yīng)用場(chǎng)景之一。原因在于葡萄對(duì)生長(zhǎng)環(huán)境的敏感度及要求很高，一公尺高度差造成的溫濕度差異都有可能導(dǎo)致葡萄質(zhì)量上的分別，更別說(shuō)葡萄園間的空氣對(duì)流、日照及土壤狀況這些具有決定性影響力的因子，這也是為什么很多大師們?cè)诮榻B酒款時(shí)一定要先大概描繪一下這支酒產(chǎn)區(qū)的地理及氣候環(huán)境，絕對(duì)不是要騙稿費(fèi)，而是因?yàn)橄蜿?yáng)或背光可是會(huì)影響到一支酒未來(lái)是table wine還是東貝利的分水嶺!

▲ 透過(guò)無(wú)人機(jī)自動(dòng)遠(yuǎn)程監(jiān)控的葡萄園

除了栽植外，葡萄酒的釀造及儲(chǔ)藏也是技術(shù)應(yīng)用的一環(huán)，整合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的數(shù)據(jù)收集，并配合數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)技巧及機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)模型，許多原本未知的潛藏的信息可以被發(fā)掘出來(lái)。這些信息除了能夠作為酒廠(chǎng)優(yōu)化其設(shè)備及生產(chǎn)流程的參考之外，還能在一定程度上協(xié)助降低酒廠(chǎng)整體的營(yíng)運(yùn)成本，使酒廠(chǎng)可將資金更有效的運(yùn)用在提升葡萄酒質(zhì)量及營(yíng)銷(xiāo)上。

▲ 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)幫助產(chǎn)業(yè)升級(jí)的應(yīng)用流程

看那年年與藝術(shù)家合作設(shè)計(jì)酒標(biāo)的Chateau Mouton Rothchild，雖然傳統(tǒng)上在五大酒莊當(dāng)中并非頂尖，但近年來(lái)價(jià)格卻有超英趕美的趨勢(shì)，特別是在2000年時(shí)為千禧年所設(shè)計(jì)的特殊瓶身已經(jīng)成為各路收藏家心中的夢(mèng)幻逸品，此即為營(yíng)銷(xiāo)的威力所在。

科技與傳統(tǒng)的拉鋸

曾聽(tīng)酒界的前輩說(shuō)過(guò)，只有小規(guī)模生產(chǎn)的酒款，才是真正的好東西，只有規(guī)模小，釀造者才能將其所有的時(shí)間與精力投注于照顧葡萄園及釀造當(dāng)中。然而，身為科技人的酒哥對(duì)這樣的說(shuō)法則不置可否。比起單一釀造者的經(jīng)驗(yàn)傳承，新興技術(shù)的背后其實(shí)都是累積了無(wú)數(shù)人類(lèi)智慧的結(jié)晶才得以實(shí)現(xiàn)。因此，雖然許多人及酒界前輩們大概不認(rèn)同，但酒哥衷心的認(rèn)為，年產(chǎn)量上看30-50萬(wàn)瓶的波爾多五大酒莊，及500萬(wàn)瓶的香檳王在維持質(zhì)量及產(chǎn)量所耗費(fèi)的總時(shí)間及精力，可是比時(shí)下流行的膜拜酒(Cult Wine或Garage Wine)來(lái)的高多了(畢竟一旦質(zhì)量砸鍋了影響到的可是上百個(gè)億的生意啊)。也因?yàn)檫@樣，接納現(xiàn)代技術(shù)并結(jié)合傳統(tǒng)栽植釀造理念所培育出來(lái)的經(jīng)典酒款，更是令我感到由衷敬佩。

▲年產(chǎn)量7，500瓶的Screaming Eagle以及年產(chǎn)量500，000瓶的Chateau Lafite Rothchild

話(huà)雖如此，這就和VinoType一樣，青菜蘿卜各有所好;無(wú)論你喜歡追求小量生產(chǎn)的稀有酒款，還是和酒哥本人一樣期待在葡萄酒上看見(jiàn)下個(gè)世代的農(nóng)產(chǎn)工業(yè)革命，只要能在品飲葡萄酒這條路上留下屬于自己的一條足跡，那便不枉此行了!