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　　李兆君说，这个方法的核心是人工智能和人机互动，需要土壤科学家以科学层面的设计来带动数据分析规则的设计，让机器学会规则后，代替人工去完成大数据的处理工作。

　　资划所副研究员徐爱国举例说，人的视觉可分辨的颜色只有100多种，而土壤类型有2万多种。要想在地图上通过不同颜色来区别不同的土壤类型，没有那么多颜色怎么办？通过机器学习的办法，在地图的不同幅面，让土壤类型既可以人工识别，又保持其自身的稳性。“要是手工干这个工作，半个月能配出一幅图就不错了。”人工智能技术大大加快了速度，20秒即可完成一幅。

　　目前，他们已研发约200多个人工智能模块，置于大数据分析的流程线上。而科学家只需要在人机互动的入口、出口、中间控制点进行管控，节省了大量人力和时间。

　　“尽管我们启动比很多国家都晚，但大数据方法让我们比较高效地完成了土壤大数据时空整合和表达。”张维理说。

　　未来应用广阔

　　“未来会有更多、更好的土壤大数据技术和相关产品进入农业、环境多个行业与人们社会生活中。”张维理说，例如，将高精度数字土壤加载到耕地机械、施肥机械和灌溉机械芯片中，可实现精确施肥、耕作与灌溉；利用土壤时空大数据，对重点农区和流域实现分区、分类、量化管理，能在减少农用化学品投入量的同时，增加作物产量，保障食品安全。

　　她认为，对社会和民生真正发挥作用的应用技术研究，不仅需要理论上的突破，更需要有经验的科研人员在一线进行长期和大量的试验和测试，需要长期坚持。

　　未来，有几项应用已经进入了他们的视野。

　　利用高精度土壤时空大数据，可以进行土壤质量变化趋势播报。实际上，针对我国大区的宏观土壤预报已经实现了，包括哪个区域会进一步酸化，哪个区域土壤流失会更严重，哪个区域氮磷钾养分非均衡化问题更严重等。“但落到具体地块的微观播报对农民更有用、更有意义。由于土壤理化性状变化没有那么快，即使对变化快的有效养分而言，每几年进行一次播报就够了。”张维理说。

　　徐爱国介绍，此外，基于土壤高精度时空数据、人工智能设计的互动施肥技术也是他们的目标。如何利用数字土壤开发过硬的技术和产品，让农民既可增产、增收，又能有效减少农用化学品投入量？该研究团队已有具体想法和技术储备。

　　“一项受农民欢迎的技术一定要让农民增产、增收，这类技术的研发也一定非一日之功，而我们需要更多有经验的科研人员长期投入这类研究。”张维理说。

　　“农业的实际问题很多，中国是一个人口大国和农业大国，我们应该拿出有特色的农业新技术产品。”张维理说。