农业公司一直在努力生产味道更好，更持久的水果和蔬菜。无论是玉米还是浆果，农作物一旦从茎秆或葡萄树走向市场的那一刻，它们的价值都会下降。
Driscoll’s公司是一家市值35亿美元的浆果植物提供商，它正在转向人工智能（AI）、机器学习（ML）、物联网（IoT）和区块链等新兴技术，以生产更加耐寒的植物并巩固其供应链。
Driscoll’s的首席信息官Tom Cullen对CIO.COM说：“就构建一个集成数据平台战略而言，我们还只是蜻蜓点水，这个战略将利用人工智能和机器学习的优势，既用于研发遗传学，又可用于水果价值链以及商业运营。”
Driscoll's开发并出租浆果苗圃植物品种，向美国、新西兰、中国和澳大利亚等世界各地的种植者出售草莓、蓝莓、黑莓和覆盆子。种植者生产浆果并将它们运送到Driscoll's公司，后者再以沃尔玛、Whole Foods、克罗格公司（Kroger）和其它几家零售商的名义将浆果出售给自己的公司。
解决短暂的保质期难题
果实的保质期很短，这是长期困扰着Driscoll’s的难题，Driscoll’s在高峰期每周接收、冷却和运送高达3000万磅浆果。据Cullen介绍，当水果到达公司的配送中心时，其中的75％必须在当天发货，否则公司可能会面临供应链瓶颈。而且，白粉病等环境因素威胁着敏感的浆果植物。培育适应能力更强的苗圃植物品种至关重要。
Cullen说：发现、测试和生产更加耐寒的植物需要花费数年和大量的数据和分析。他认为，基于人工智能和机器学习的分析有助于Driscoll’s更快速地找到数据中的模式，从而缩短发现和开发流程，加快产品的上市时间。
分析推动的核心在于分子标记，研究人员能在这里发现遗传特征，这些遗传特征可能表明更好的风味或质量，或者表明植物可能更容易受到白粉病、枯萎病或其它疾病或环境因素的影响。这么做需要分析数以百万计的数据点以找到遗传数据中的模式。
为了分析这些数据，Cullen计划构建了一个数据湖，Driscoll’s的工作人员——从业务分析师到数据科学家——都可以查询。Cullen说：“你怎样才能以这样的方式摄取和表述数据——这种方式不仅让数据科学家能够通过数据湖进行分析，还可以让外行通过它来进行分析，而且不需要耗时数月的分析。”
Driscoll’s正在考虑将公共云服务作为分析解决方案的基础技术。Cullen说，云很吸引人，因为它可以租用大量的计算能力来分析遗传数据，而不需要构建这样的解决方案所需的“大量的基础设施”。Cullen希望今年能够从Amazon Web Services和Microsoft Azure试用公共云软件。
无论Cullen选择哪个平台，他最终都必须管理Driscoll’s的供应链的数据。例如，该公司从Driscoll’s用于运输水果的卡车里的冷却器中的数百个由蓝牙提供支持的GPS传感器收集位置、时间、温度和湿度数据。如果温度过高，Driscoll会得到警报，并可以在水果损坏前联系司机采取行动。Cullen说：“浆果每升温和冷却一次，品质就会降低，所以时间和温度管理非常重要。”
如今，Driscoll通过一个门户访问这些信息，其中包括能在地图上显示卡车的地理位置软件，但最终Cullen希望通过公司未来的分析平台获取这些信息以得到更多分析和洞察。
区块链不会骗人
在这方面，Driscoll's也在探索区块链，这是一种不可改变的数字分类账技术。由于区块链可以确保来源和信任，它有助于利益相关方查明一批可能导致食源性疾病的浆果的来源，这是一个棘手的情况，这其中有数十个合作伙伴触及到供应链。Driscoll正在与IBM合作开发区块链解决方案，以帮助其跟踪从生产到销售的水果。
Cullen说，“整个供应链中没有一个实体拥有与食品相关的数据的真实性的控制权，所以如果有安全事件发生的话，我们可以追踪它”。他补充说，区块链也有助于验证批量认证，例如浆果是否贴上了有机或公平交易的标签。
Cullen设想区块链数据与遗传市场信息和物联网数据一样，在其大型分析云解决方案中得到处理和分析，使Driscoll’s能够全面了解其研发、业务运营和供应链。借助该系统，Driscoll’s的员工将能够在没有IT帮助的情况下查询和访问结构化和非结构化数据，从而加速整个业务的决策制定。
但是，创建一个全面的Driscoll’s的业务视野是解决Cullen所称的“闭环难题”的关键，它将研发和更广泛的业务所产生的数据结合在一起。
Cullen说：“如果我们收集[植物]产地及产量信息、供应链上发生的情况以及自始至终由消费者反馈的在消费者层面发生的情况，我们就可以将它们联系起来，并将其与育种决策相关联，那么我们就已经解决了闭环挑战。”
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