三七，又名“金不换”，盛产于云南，有化瘀止血，活血定痛的功效，是我国传统名贵常用大宗中药材。民间将其与人参并称之为“北参南七”，因其生长周期长且生存条件苛刻而价格高昂。优质的三七需要三年以上的种植期，在这过程中，大量土传病菌导致病虫害高发，是种植户们非常头痛的问题。

(三七药材)

近日，每日都要深入田间低头细致“巡逻”、查看是否有虫害的三七种植户们迎来了一个喜讯：由云南师范大学徐国秦同学开发出的“基于EasyDL物体检测的三七病虫害早期检测”系统，不仅在由教育部三大教指委、全国高等学校计算机教育研究会主办与百度等多方联合承办的2019“中国高校计算机大赛人工智能创意赛”中脱颖而出，更验证了其落地性，未来计划在昆明晋宁三七种植园推广。这意味着，困扰农户们的“三七病虫害频发，成活难”的问题有了更省时省力的智能解决方案。

(遭受不同病虫害的三七)

云南文山是广负盛名的三七产地，作为土生土长的云南女孩，徐国秦在一次生病中接触到了这一味药材，昂贵的价格让她不禁思考原因。通过搜索资料，徐国秦了解到，三七在整个生长过程中极易引发病虫害，加之其生长年限长，一轮种植后，土里存在的大量土传病菌，导致要在这片土地上种植其他农作物也变得非常艰难。常见三七病虫害有炭疽病、真菌性根腐、细菌性根腐、猝倒病、灰霉病等等，种类多达十几种。单纯倚靠人工检测，一方面耗费大量专业人力成本，另一方面也存在着效率低、发现晚等问题，对于三七的健康成长都是致命的。

(三七山林与种植棚环境)

那么，是否能开发一套检测系统在一定程度上来替代人工检测，以更快速更高效的方式对三七病虫害进行检测呢?在2019“中国高校计算机大赛人工智能创意赛”中，徐国秦接触到了零算法基础也能快速上手的EasyDL平台，开始了针对三七病虫害检测的AI探索之路。

(徐国秦在三七园采集图片数据)

在EasyDL的支持下，徐国秦只需收集丰富的图片数据，整理后在网页端上传，且对图片进行标注，同时再选择合适的模型与参数进行训练，就可以方便地获得一个可用模型，并直接部署到应用端。困难与波折固然不会缺席，但徐国秦解决问题的心是坚定的。在研发初期，受数据丰富性和平衡性的限制，徐国秦训练的模型的精度最高只有80%。为了达到植入数据的平衡，徐国秦多次只身前往三七园研究，拍摄了超过两千张照片，采集大量病虫害数据。最后，通过自己的研究与百度EasyDL技术人员的指导，徐国秦不断完善图片数据来获得更好的结果，最终将模型的识别精度拉到93%，大大提升了传统人工检测病虫害的效率。

(三七病虫害模型训练识别结果)

据了解，EasyDL是基于百度飞桨(PaddlePaddle)——这款由百度自主研发，集深度学习训练和预测框架、模型库、工具组件、服务平台等为一体的开源深度学习平台，而打造出的“定制化训练及服务”平台。它可以让没有算法基础的用户基于自身需求，快速训练专属的定制化AI模型。在徐国秦参加的“中国高校计算机大赛人工智能创意赛”中，百度为零算法基础的赋能组选手们提供了EasyDL及EasyEdge两大技术平台，帮助选手快速上手，获得高精度的模型效果。针对具备深度学习基础知识的创新组参赛者，百度也提供了飞桨开源深度学习框架完成技术创意应用的开发。除了技术平台的支持，百度也为竞赛提供行业领先的专家技术指导，全面赋能学生在赛事中更便捷、高效地完成创意作品。

在此次比赛中，来自417所高校、1675支队伍在百度的技术支持下将AI创意一一落地，百度AI技术能力也被参赛学生们运用到了农业、林业、医疗、新零售、环保、公益、公共安全等多个与产业及生活息息相关的领域。如获得创新组特等奖的中南大学的“AI知肤宝”项目，基于临床图像和病史数据，构建了皮肤疾病全病种分类系统，解决了医疗资源不平均、看病难等问题，对智慧医疗有重要意义。而获得赋能组特等奖的大连理工大学的作品 “指舞”，创新性地将现有的触摸识别人机交互方式，拓展到跟踪手指在桌子上滑动产生的声音信号进行识别，大大提高了智能家居的操控范围。

(2019“中国高校计算机大赛人工智能创意赛”选手现场演示各种“硬核”设备)

“我好像知道自己接下来要做什么了，通过这个项目，我对人工智能和编程都产生了前所未有的兴趣。”比赛为徐国秦打开了AI世界的大门。不仅于此，百度也凭借百度大脑AI开放平台的技术能力持续赋能开发者，立足于产业智能化转型中对于人才的实际需求，通过培训、竞赛等多项举措培养出越来越多的AI时代人才，帮助更多人以更高效、更灵活的方式实现深度学习的应用，将无穷的“想象”快速落地，创造更多的行业价值。未来，百度也将在AI人才培养上继续 “加码”，为中国AI技术应用探索更多未知的边界。