每年初，IBM按照慣例會發(fā)布5項被認為會在接下來5年中改變人類生活的科技。

從2006年開始已經推出的55項預測中，很多已經變成了現(xiàn)實，例如遠程醫(yī)療、可降解塑料以及智能手機等，這些技術深刻的改變了我們的生活和工作方式。

而今年的5in5更多了一些“人間煙火味”，聚焦在食品這個話題上。在接下來五年內，地球人口將首次突破80億大關，人類復雜的食品供應鏈已經在面臨氣候變化和水源短缺的巨大壓力，為滿足未來龐大人口的需求，研究人員們正在探索各項新技術、新設備和科學突破，努力以全新的方式思考食品問題。

于是，在今年的5in5領域，不同領域的科學家圍繞食品的生產、供應鏈、安全、檢測、包裝回收等五大方面展開，揭秘背后所運用到的科技，拭目以待未來五年科技如何改變我們賴以生存的食品、農業(yè)和環(huán)境。而這些技術，將幫助我們“溫柔以待”共同的地球家園。

預測1

數(shù)字農業(yè)

“數(shù)字孿生子”

用更少的資源養(yǎng)活更多的人口

到本世紀末時，地球人口將增加45％，而可耕種的土地面積則會減少20％，此外，這些可耕種土地的利用效率可能并不高，由于種植方法不當，全世界有一半的農民在收割后都會面臨一定的損失，隨著食物需求量不斷增加，目前的耕種模式必須加以改進才能滿足需求。

用一杯咖啡舉例，它來自于咖啡農場主辛勤的耕耘，在信息科技還沒有滲透到農場的時代，咖啡農場主與農村合作社或其他農場主交換信息十分不便，如果去銀行貸款也要經過很長的周期和很多的審查。

為此，IBM認為，為全球農場打造一個“數(shù)字孿生體”或“虛擬模型”，將能夠幫助農業(yè)應對這一挑戰(zhàn)。這一技術可將農場數(shù)據(jù)進行共享，讓農業(yè)各參與方分享想法、研究和材料，交流全球農場和作物生長相關數(shù)據(jù)，并與食品供應鏈相互聯(lián)結。

IBM中國研究院院長林詠華介紹，IBM研究人員通過對農場進行全方位的數(shù)據(jù)采集，構建出農業(yè)決策平臺，針對農業(yè)構建的虛擬模型——數(shù)字孿生子——它實際是對真正耕作的農場進行數(shù)字復制，進行360度的數(shù)字呈現(xiàn)，在融合高精度的衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行多方位的深度學習后，決策平臺可以在10平方米的范圍內預測農業(yè)收成，進行農作物的健康管理。

例如IBM在肯尼亞正在研發(fā)相關技術，力圖利用傳感器、根據(jù)地下水開采數(shù)據(jù)分析當?shù)刈魑锏墓�應與需求規(guī)律，在把衛(wèi)星圖像、全球氣候數(shù)據(jù)以及全球上千萬個大氣壓傳感器以及物理模型綜合的建模，不僅可以幫助農民去預測土壤里面的濕度，進行灌溉的管理以及預防干旱，還可以幫助政府更好的做出決策，幫助食品供應商預測收成，讓衛(wèi)生部門盡早進行可能的病蟲害預防。

更進一步，決策平臺還可以與農業(yè)創(chuàng)業(yè)公司合作，開發(fā)出數(shù)字錢包，可以讓整個農業(yè)價值鏈中的各方隨時捕獲、追蹤和共享數(shù)據(jù)，因此農民們可以很快的從銀行獲得貸款或其他金融服務。

除了農業(yè)領域利用數(shù)字孿生子技術，其他各行業(yè)其實都可以構建本領域的數(shù)字孿生子進行更高效的數(shù)字化重塑進之旅。

預測2

信息透明預警

利用區(qū)塊鏈減少食品浪費

在接下來的五年之內，我們將能夠消除食品供應鏈中許多不為人知的浪費現(xiàn)象。

據(jù)統(tǒng)計，每年全球有三分之一的食物，近一半的水果、蔬菜被浪費，其中絕大部分的損耗發(fā)生在運輸、包裝、儲存、分銷、零售等環(huán)節(jié)。

用大家都熟悉的橙子舉例，因為食物供應鏈中的問題，每年全球有超過1500億個橙子在還沒有放到餐桌之前就已經腐爛，被浪費的不僅僅是橙子，更有為了生產這些橙子所投入的人力、資金以及土地、能源、水等寶貴的自然資源。

浪費問題一部分因為沒有辦法追蹤食物腐敗的情況，一部分因為食品供應鏈過程中信心不透明、信息不積極響應，同樣農民在決定種多少、收多少時，往往只能憑猜測行事，商販們也只能根據(jù)不完整的信息預測顧客需求和購買行為。

林詠華表示，IBM研究人員利用互聯(lián)網、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網和人工智能，把食品供應鏈中的相關方聯(lián)系在一起，共享幾百萬種食品供應鏈的環(huán)節(jié)，幫助把食品供應鏈進行全新的優(yōu)化，讓運輸、溫度、濕度、地點等重要信息能被及時監(jiān)測，食品損耗可以大幅減少，最終擺上餐桌的食物也會更加新鮮。

這一技術下，區(qū)塊鏈將幫助實時記錄整個食品供應鏈中從種植到市場預測再到供給的各種數(shù)據(jù)，物聯(lián)網技術幫助采集食物重要的信息，包括新鮮度，是否受污染甚至可能的造價，最后利用人工智能技術把整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行分析，來預測消費者的需求，除了整體上對種植、生產以及分配進行更好的決策和預警，或許還將有更具價值的洞察產生。