“我在田里雇了一名工程师，它叫 Codex” —— 一个北海道西兰花农民的真实AI用法
搞农业的，或者想看AI怎么用到实际生产里的，这篇可以瞅瞅。北海道农民富安弘毅，用ChatGPT和Codex搞定了一堆农场实际问题：拍照看作物啥病、拉卫星数据看田、用Codex搭温室远程控制、给农场群聊做机器人……一共8个用法，每个都带上了他当时问AI的原话。
下面内容编译自ChatGPT Pro Community，原文链接我放评论区。
我们每周都跟ChatGPT Pro用户聊，看他们咋把这东西用到生活和工作中。今天这位是富安弘毅，在北海道种地的日本人。他用ChatGPT和Codex学新技术、排查问题，还自己动手搭工具，把农场一部分活儿自动化了。前阵子在东京跟他聊了聊，听他这个前公务员怎么自学种地的。希望他的经历有点启发。
富安弘毅在东京近郊长大，压根没想过自己会当农民。他没地、没学过农业，早年还是个公务员。
二十多岁那会儿，一些跟日本稻作文化有渊源的朋友，把他带进了乡村圈子。开始是好奇，后来慢慢成了信念。“不知不觉，”他说，“我就成农民了。”
大概十年前，弘毅加入一个小团体，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，想把日本乡村各地渐渐消失的老农田重新弄活。这活儿又累又理想主义，但这群人因为一个共同念头聚一起：他们能搞点更大的事。“我们想：干嘛不干脆自己搞个合作社，经营一整座农场呢？”
这想法最后把他们带去了北方，到了日本的农业大区北海道。在那儿，弘毅靠亲手干来学种地。一季又一季，他自学开拖拉机、管作物、经营大片农田。现在，他管着大概100公顷地，种西兰花、南瓜、大葱和大豆。
这种规模的现代农业挺无情的：累死人、运营复杂，还特别难招工。于是弘毅开始自己琢磨怎么把一部分活儿自动化。传统的农业自动化通常需要贵的专用机器和专业工程师——这些一般只有大得多的农场才用得起。但他说，像ChatGPT和Codex这类AI工具把这事儿变了。“感觉就像身边随时有个超牛的工程师。”
现在，弘毅在干活之余折腾AI、软件和联网传感器，去解决农场里实际的问题：看温室温度、盯田里情况、让日常运营顺点。在网上，他把这过程记成一个持续更新的实验系列——一个农民怎么一步一步、自学着把它搭出来。
下面是弘毅用ChatGPT和Codex在农场里搞自动化、排查问题、帮忙做决定的八种方式（他问AI的话从日文翻译过来的）：
我注意到收的西兰花上有黑斑。我想知道这是不是病，以及我该咋办。
这次对话有啥用？ “农活里发现的异常，可以当场拍下来跟ChatGPT讨论。它会给出指引——从不用找专家的小毛病，到需要紧急处理的大病，都包括了。”
如果要用卫星来监测农田，可能会用到哪些系统和机制？
这次对话有啥用？ “我搭了套系统，基于我们自己农田的数据去拉卫星数据，定期拿像NDVI这种植被指数数据。现在能看到把卫星图叠在真实农田上的地图，给每块地的决策多了数据参考。它被干净地整合进了我们之前已经做好的地图应用里，用卫星数据方便顺手。”
这是我正在搭的塑料大棚卷帘机控制面板的内部。我希望你做张图，说明每个部件是啥、属于哪台机器、整个系统怎么运作的。左上角可见的部件是接线端子，中间的是电机驱动器，右上角是ESP32，右下角和左下角各有开关。
这次对话有啥用？ “这是我为管塑料大棚温度搭的控制箱接线图。日文输出得贼完美，我真惊了。”
我想用ESP32控制一台温室卷帘电机。配置如下：ESP32、BTS7960电机驱动器、24V直流卷帘电机、Cloudflare Workers、LINE机器人、D1数据库、用于手动操作的ON-OFF-ON开关。
我的想法是：当我通过LINE发“开”“关”或“停”时，希望指令被存进Cloudflare Workers。ESP32应该定期轮询指令，并据此驱动电机。请清晰地解释整体架构和控制流程，包括安全方面的考量。
这次对话有啥用？ “我用Codex搭了套系统，把温室卷帘控制自动化了。现在我能通过LINE远程管温室，工作轻松了一大截。”
实际效果看这条推：
我想给农田作业做个机器人。目的是：查看每个塑料大棚的温度、操作卷帘通风口、查看工作排期。为了不让现场的人懵，请按以下条件设计LINE的快捷菜单和对话流程：按钮数量精简、用清晰易懂的日文、方便在手机上点、不容易误操作。
这次对话有啥用？ “我们把这机器人加进了农场群聊里，让这个团队每天本来就在用的群聊更有用了。它能处理更新数据库、查看排期、拉温度数据这类事。”
根据我们群聊历史里的这些记录，前三轮我们每一轮各播了多少盘西兰花？
这次对话有啥用？ “它从农场聊天工具的历史记录里把数据扒出来，精确算出了到目前为止一共播了多少株西兰花苗。只要日志存在我们日常用的群聊里，AI就能回头把数据挖出来，真帮大忙了。”
我想请你解释一下，基于RTK-GPS的系统是怎么让拖拉机自动保持直线开的。我想评估一下自己能不能动手做一套。
这次对话有啥用？ “在花钱买贵的专用自动转向系统之前，我想先弄懂背后的技术原理。通过问ChatGPT，我了解了RTK（实时动态定位）校正的原理、需要的部件，以及有啥开源项目存在。结果我发现，自己搞一套几十万日元就能搞定，这下可选项宽多了。”
请帮我为一个农场管理应用设计数据库。我想管的内容包括：地块、作物、计划中的任务、已完成的任务、工人、物料、农药、肥料、塑料大棚、传感器数据。
假设以Airtable当平台，请建议：要创建哪些表、每张表需要的字段、表与表之间的关系。目标是能回答农民可能在群聊里问出的这些问题：“今天有啥活儿？”“这块地下一步该干啥？”“这个大棚现在多少度？”
这次对话有啥用？ “这次对话成了我们把农场信息整理进一套互联系统的起点。现在我有了一个基于Airtable的结构，把地块、工作排期、日常记录、物料和传感器数据都连了起来，还配了个消息界面，让我能随时调任务和大棚温度信息。它减少了在一堆零散记录里翻找的时间，让运营信息更好拿。”