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# "我在田里雇了一名工程师，它叫 Codex" -- 北海道一个西兰花农的 8 个真实 AI 用法

想看 AI 怎么真正落到一线生产里的朋友，做农业的，这篇非常值得看。北海道农民富安弘毅，用 ChatGPT 和 Codex 解决了一堆农场里的实际问题：拍照诊断作物病害、拉卫星数据监测农田、用 Codex 搭温室远程控制、给农场群聊做机器人……8 个用法，每个都带着他当时问 AI 的原始提示词。

以下编译自 ChatGPT Pro Community，原文链接我放评论区。

我们每周都会和 ChatGPT Pro 的订阅用户聊聊，看他们如何把这个产品用在生活和工作里。今天要介绍的是富安弘毅--一位在北海道务农的日本人，他用 ChatGPT 和 Codex 学习新技术、排查问题，还亲手搭建工具，把农场里的一部分活儿自动化。前不久我们有机会在东京和弘毅坐下来聊了聊，听他讲一个公务员出身的人是怎么自学务农的。希望他的故事能给你一些启发。

在东京近郊长大的富安弘毅，从没想过自己会成为一名农民。他没有继承土地，没学过农业，早年还做着公务员的工作。

但二十多岁时，一些与日本稻作文化有渊源的朋友，开始把他带进乡村社区。最初只是好奇，渐渐变成了信念。"不知不觉间，"他说，"我就成了一个农民。"

大约十年前，弘毅加入了一个小团体，在冈山县修复被废弃的梯田--这是当时一场更大行动的一部分，旨在重新唤醒那些正在日本乡村各地消失的老化农田。这份工作既辛苦又理想主义，但这群人因为一个共同的信念凝聚在一起：他们能做出更大的事。"我们想：为什么不干脆成立自己的合作社，经营一座完整的农场呢？"

这份雄心最终把他们带向了北方，来到日本的农业腹地北海道。在那里，弘毅靠亲手去做来学习务农。一季又一季，他自学开拖拉机、管理作物、经营大规模农田。如今，他打理着约 100 公顷的土地，种着西兰花、南瓜、大葱和大豆。

这种规模的现代农业是不留情面的：体力消耗巨大、运营复杂，还很难招到人。于是弘毅开始自己琢磨怎么把一部分工作自动化。传统的农业自动化往往需要昂贵的专有机械和专业工程师--这些资源通常只有规模大得多的农场才用得起。但他说，像 ChatGPT 和 Codex 这样的 AI 工具改变了这道等式。"感觉就像身边随时有一位超级厉害的工程师。"

现在，弘毅会在工余时间折腾 AI、软件和联网传感器，去解决农场里实打实的问题：监测温室温度、追踪田间状况、让日常运营更顺畅。在网上，他把这个过程记录成一个持续更新的实验系列--一个农民如何一步一步、自学着把它搭出来。

下面是弘毅用 ChatGPT 和 Codex 在农场里做自动化、排查问题、辅助决策的八种方式（提示词由日文翻译而来）：

## 1. 识别蔬菜的病害

> 我注意到收获的西兰花上出现了黑斑。我想知道这是不是一种病害，以及我该怎么处理。

这次对话价值在哪？ "农活中发现的异常，可以当场拍下来和 ChatGPT 讨论。它会给出指引--从不需要找专家的轻微症状，到需要紧急干预的病害，都涵盖在内。"

## 2. 学习如何用卫星监测农田

> 如果要用卫星来做农田监测，可能会用上哪些系统和机制？

这次对话价值在哪？ "我搭了一套系统，基于我们自己的农田数据去拉取卫星数据，并定期获取像 NDVI 这样的植被指数数据。现在我们能看到把卫星影像叠加在真实农田上的地图，为每块地的决策提供了更多数据。它被干净地整合进了我们之前已经做好的地图应用里，让卫星数据用起来既方便又顺手。"