卡位農業大資料

人口增長與消費推動對農業生產增長的需求，而氣候變化和地球可持續發展也已成為粗放型農業發展頭上的緊箍咒。要解開矛盾，「需要實現生產效率的飛躍」，隨著感測器、算力和演算法的發展，農業是最能從大資料中受益的行業之一。基於中國農業當下的特殊情況，我們還面臨許多基礎設施方面的挑戰，農業大資料也才起步。

撰文 | 微胖

大風、大雨和冰雹，接連的極端天氣導致部分新疆棉花地區受災，需要重播。清明前後，棉農就開始忙碌，種什麼種子？什麼時候種？種植密度如何？澆多少水？現又要考慮是否補苗。受災多大程度再補？60%以上？還是50%？

從生產規劃、種植前準備、再到棉花中間管理階段，直到採收，農民要做四、五十項決策。這些決策大多依賴從父輩身上傳承的經驗，環環相扣，哪一步決策錯誤，都會影響最終收成。

在大洋彼岸棉田，可能會是另一番景象，一位棉農管理上千畝棉田。

將農場座標和相關資訊上傳到平板App，即可獲得農場範圍實時氣象資訊，比如溫度、溼度、風力、雨水等，這些資訊幫助他判斷每個地塊的播種、收穫、耕作時間。

種植活動導致土壤成分也會動態變化。種植之前，這位棉農可能會付費獲得一份土壤分析報告，除了各個地塊詳細土壤成分資料，還有種植不同作物時所需要的肥料、水分以及未來產量等資料。據此，他可以精確安排農場的生產計劃。

如今，由於劇烈的氣候變化，情況已經變化，父輩們的經驗、那套做法正在失去效用。

在世界氣象組織最新發布的《2020全球氣候狀況》報告中，不斷浮現的，「持續升高」，「破紀錄」，「史無前例」等字眼提醒我們全球變暖情況依然在持續惡化。

政府間氣候變化委員會（IPCC）曾指出，氣候變化已經使全球每十年的作物產量增長速度放慢2.5%。

據聯合國糧農組織（FAO）預測，2050年世界人口將達到97億，屆時需要兩倍於當下的糧食產量才能滿足全球糧食需求。同時，土地、水和其他自然資源將更加稀缺。

另一方面，美國國家航空和宇航局（NASA）的科學家則預測，全球各地的農民，將不得不與過量的雨水、持續的乾旱，以及氣候變化導致的病蟲害做鬥爭。

「用長遠眼光看待，我更擔心未來的糧食不夠吃，而非一時的充足。」 孟山都公司前執行長休·格蘭特曾對媒體表示。儘管連年豐收，但玉米消費需求仍持續走高。

解決人口和氣候變化帶來的難題「需要實現生產效率的飛躍」，美國農業部長Tom Vilsack曾對《財富》表示 。而對於中國來說，「中國的飯碗一定要端在自己手裡，碗裡面主要要裝中國的糧食。」

一

農業數字化轉型標杆：孟山都

1996年，棉花業又向前邁進了一大步，很多人認為這一大步的重要意義不亞於軋棉機和採棉機的發明。

那年，美國種下了第一株商用的轉基因棉花，這種棉花由孟山都公司研製，經過基因改造，可使棉花免於遭受農達殺蟲劑的損害。這樣一來，殺蟲劑只會殺死雜草而使棉花免於其害。這種轉基因棉花以及其後來的改良品種意味著農民們之後不用麻煩使用機器除草了。鬆土除草機這種以前由拖拉機牽引的去除、填埋雜草的裝置如同驢子一樣將逐步退出舞臺。

對於孟山都公司（現已被德國拜耳收購）來說，將農達種子和農達除草劑結合起來無疑是一個很大的勝利。這家成立於1901年、靠糖精業務起家的化工企業，從化工、生物技術公司成功蛻變成一家種子公司。

然而，就在六年前，氣候變化給這家每年靠生產糧食實現150億美元收入的公司帶來深遠影響，他們希望再次轉型，成為一個數據平臺。

轉變始於高層。當時，休·格蘭特（孟山都的前執行長）和其他高階領導人開始在內部和外部都承認，資料科學不僅是一種好奇心，而且還是產品的支柱，是農業的核心部分。

「資料科學就好像『催化與粘合劑』，將孟山都的所有技術平臺銜接、整合起來。」

「我們需要能夠有效回答有關我們業務各個方面的問題。這就是為什麼資料科學是我們使命的核心。」 孟山都資訊長Jim Swanson曾在一篇部落格中總結道。

熱身從提升供應鏈效率開始。他們在運輸車上裝備可感應位置和溫度的感測器，檢測種子從田間到加工廠的狀態，進而做出優化。

2012年，孟山都瞄準農業大資料，開始收購之旅。其中，兩家公司都與土壤資料有關。

比如，2012年以2.5億美元的價格收購了美國伊利諾伊州的種植技術公司Precision Planting。該公司最大特點就是通過對土壤相關資料的分析，實現「非均勻播種密度」。

在Precision Planting提供的監測工具幫助下，農民可以駕駛播種機在不同區域位置、不同土壤情況下進行不同農作物品種的不同間距、深度播種，極大優化農作物的種植，並幫助實現差異化灌溉，最終促成農作物增收。

2014年旗下公司又收購了位於舊金山土壤測試服務公司Solum，其開發的軟、硬體系統能夠實現高效、精準的土壤抽樣分析，以幫助種植者在正確的時間、正確的地點進行精確施肥。

不過，2013年以9.3億美元收購加州氣候公司（Climate Corporation），對公司轉型舉，意義重大。

這家初創公司平臺彙總了250萬個地點的氣象測量資料和各個主要氣候模型的天氣預報，同時綜合1500億個土壤觀測記錄，這些資料經過處理生成出10萬億個天氣模擬資料點。在此基礎上，公司可以根據歷史記錄對農場進行盈利和風險預測，以便更科學的為農業保險產品定價。

公司有兩款產品Climate Basic（氣象）和Climate Pro（田間監測）。不僅可以為農民提供保險服務，還可以幫助農民 科學規劃、精準種植。

作為世界頭號種子供應商，孟山都擁有全球最大的資源和海量產量資料，一旦這些資料與Climate公司的氣象資料相結合，就可以得到種植環境區劃和精細劃分的品種資料，農民可以得到自己農場屬於哪個種植區、什麼樣的種子、在什麼條件下長勢最好，以及更多實用的資訊。

被收購之後，氣候公司的產品與孟山都原有資訊產品進行了整合，最終在2017年推出Climate Fieldview 綜合數字農業平臺。通過與不同資料來源公司合作，改善使用者體驗。

比如，與Veris Technologies合作推出土壤感測器、與衛星、無人機公司合作，將視覺化影象、高解析度資料納入Climate Fieldview 。

「大多數農民的玉米地都有30到50蒲式耳的單產潛力沒有被挖掘出來，資料科學的發展能幫助他們進一步釋放這個潛力。」孟山都在收購Climate Corporation後發表的聲明中曾表示，資料科學能夠在種子和化肥銷售這兩大核心業務以外，給公司帶來200億美元的創收機會。

當前，大資料業務尚未為孟山都帶來顯著的收入，但它顯然有耐心並願意等待。

二

卡位農業大資料

與孟山都類似，諸如約翰迪爾、杜邦先鋒這樣的傳統農業公司也已經廣泛使用的農業大資料系統，這些系統都與氣候雲（Climate Cloud）相結合，整合農民機械化農場裝置的種植和產量資料，以及氣象、種植區劃等多樣資料，可以得到較為詳盡的種植決策，精準化農事生產，幫助農民提高產量和利潤。

比如，約翰迪爾的FramSight 服務不僅幫助農民為農作物生長創造最佳條件，還能幫助John Deere公司推測零部件更換需求；

杜邦先鋒推出Encirca服務 ，比如肥力管理平臺，可以針對磷、鉀、鈣肥料創建精準的施肥模型。種植者可以根據特定農田的養分需求、肥料預算以及產量目標對施肥計劃做出實時修正。

卡位農業大資料的還包括 IBM，谷歌、英特爾（旗下公司提供晶片設計）、微軟、SAP等網際網路軟硬體巨頭，他們也讓孟山都表現出很強的危機感。

2016年9月，孟山都首席技術官羅伯特·傅瑞磊曾表示，公司投資在研發方面的年投資目前是15億美元。

「這聽上去是個很大的數字。但是當我們和其他資料、生命科學公司相比，比如微軟、蘋果、輝瑞、默克，它們每年在研發方面的投入都各自超過100億美元」。

事實上，隨著網際網路巨頭逐漸演變成一朵巨大的計算雲，可以消化任何資料，提供任何服務，他們的每一宗投資、收購或者業務擴展，都可以在不止一個緯度上為公司增值。投資數字農業，不僅可以讓這些雲巨頭搭上行業趨勢的列車，還能用不斷的資料和場景來餵養巨獸。

2020年10月，谷歌X實驗室新的「登月計劃」正是「Mineral」智慧農業項目，據說已經為此準備了近十年的時間。

團隊甚至推出了一款新型四輪漫遊車原型，混合使用攝像機、感測器和其他機載裝置來研究作物、土壤和其他環境因素。

谷歌「越野機器人」可以在農作物上巡遊，逐一檢查每棵作物，生成需要的農業「大資料」以適應農業發展。

其實，過去多年，數字農業也一直是Google Ventures的重要投資標的之一。有媒體根據公開資訊統計，從2014年到2020年，在農業科技領域，谷歌共參與了11次投資事件。主要投資包括農業資訊服務平臺、室內植物種植、農業機器人及生物技術等。

國內近年來，行業大佬也紛紛佈局現代農業，最著名的莫過於養豬。號稱通過豬臉識別、線上管理、遠端監控，可以監測豬的懷孕天數、預產期、分娩率和胎次、飼餵等情況。入局者包括京東、阿里、百度和網易等。

不過，網際網路公司的生豬養殖規模非常有限。養豬軟體多服務於中型豬企，因為涉及對企業的全方位監控，頭部豬企並不願意將核心資料交予他人。

騰訊深耕AI種植（在黃瓜種植上，AI戰勝人類），碧桂園要打造全產業鏈現代農業，華為雲幾乎覆蓋了主要方向，包括攝像頭與感測器聯動系統、智慧灌溉系統、土壤檢測系統等。

三

熱錢入局

「怎麼種地」既是歷史難題，也有未來前景，吸引著工商資本入局。

最近，市場調研公司Market Intelligence Data 的一份調查顯示，未來五年，農業人工智慧市場的收入將以21.6％的複合年增長率增長，到2025年，全球市場規模將達到7.707億美元。

這一趨勢因2020年疫情得以加劇。農業科技基金Finistere Ventures和線上資料分析平臺PitchBook Data的最新報告顯示，2020年，農業食品科技公司共獲得投資223億美元，其中，食品技術獲投資173億美元，農業技術獲投資50億美元，這也是農業食品風險投資增長空前的一年。

截至2021年3月中旬，農業科技領域又在67筆交易中獲得了7.479億美元的投資。

報告《 2020 Agrifood Tech Investment Review 》繪製的比較有代表性農業科技科技公司版圖。

2020年，農業技術領域的公開投資總額為50億美元。這一數字是2019年公開投資總額的兩倍

3月16日，極飛科技從高瓴創投獲得近3億元投資，當時市場便普遍認為此次高瓴入局或是極飛科技著手上市的訊號，公司估值近百億元。

過去兩年，多位聯合創始人來自NASA的初創公司佳格天地獲得6000萬元A輪融資，瞄準中國市場GIS影響系統及分析服務的空白；通過精準施肥打藥軟硬一體解決方案的麥飛科技完成億元A輪融資。

國外則繼續機器人和自動化公司被大公司收購的故事。

最近，美國灌溉和基礎設施裝置製造商Valmont Industries 3億美元收購以色列AI公司 Prospera。通過與農作物灌溉公司合作， 整合 Prospera 衛星和無人機的現場影象資料，可以改善河谷灌溉系統，優化水資源使用。

如今，這家以色列公司佈設在田間的攝像頭和氣候感測器正在監測500萬英畝土地，實時分析作物情況，幫助農民準確地遠端管理田地。

在此之前，2017年，約翰迪爾也曾以差不多的價格（3.05億美元）收購了機器人初創公司Blue River Technology。

他們開發的LettuceBot （生菜機器人）可以一分鐘拍攝5,000張幼小的植物的照片，利用演算法和機器視覺去識別每株植物是生菜還是雜草。應用的精確度可達四分之一英寸，機器人可以在運行中精確定位每株雜草並噴灑農業。據此，農民可以減少90%的農藥用量。

Blue River Technology 的 LettuceBot 可以在一分鐘內拍攝並處理5,000株植物。

Blue River被收購之後，延續升級第一代智慧機器的技術推出了新一代明星產品See＆Spray。僅在需要地方噴灑除草劑，大大減少待使用除草劑量，同時還可以使用一些不適於被廣泛噴灑的除草劑。

據報道，Blue River還在開發無人駕駛航空系統，以實現對各種作物生長情況和種植環境特徵的實時檢測。另外，還在建立覆蓋全美的農業資料庫，不斷收集包括大小、形狀、間距等方面各種作物資訊，幫助農民更好掌握農場的情況。

據Finistere Ventures 報告預測，2021年下半年，還會有更多的資金注入農業食品領域的公司。更多的投資、大型企業的併購回升、通過首次公開募股(IPO)上市的公司以及特殊目的公司收購會是主要的資金來源。

在農業領域（右邊），在農業領域，主攻生物技術作物、室內農業技術的公司獲得了最多的資金。精準農業融資佔比最小。

四

資料困境

現在，生物技術以及涉及到資料、地圖、測繪方面技術都比較成熟了。「中國的發展空間很大，有很多地方可以優化和趕上別的國家。以前在科技方面很多時候就能用現成的技術，不需要從頭做起，現在在農業上也可以用相同策略趕超別人。」孟山都中國總裁高勇曾說。

「十三五」規劃從頂層設計上推動了「用資料決策」這一管理意識的甦醒，供給側改革則是市場倒逼產業用資料來優化生產經營。

其實，這裡還有一個深刻的歷史背景，即出生於上世紀50-60年代的最後一批家庭個體農民，正在退出土地勞作，農地的適度規模經營，為農業由做大到做強的轉型升級提供了歷史性機遇。

過去，家庭個體耕種沒有規模經濟性，勞動生產率並不高。現在，土地碎片化的狀態正在發生改變。

截至2016年6月底，全國承包耕地流轉面積達到4.6億畝，超過承包耕地總面積的1/3。全國經營耕地面積在50畝以上的規模經營農戶超過350萬戶。也被視為傳統的農業正逐漸向工業化和專業化發展的拐點。

不過，2020年《瞭望》的一份資料顯示，2019年農業數字經濟僅佔農業增加值的8.2%，遠低於工業的19.5%、服務業的37.8%。

財新記者曾通過走訪瞭解，市面上農場管理的App質量參差不齊。有農戶反映，有的App不實用，對提高農場收益「幫助不大」。現有產品也比較初級。

受訪者期望，農場管理App能反映更細化的土壤監測動態，「包括土壤的酸鹼度、鹽鹼度、肥力，只有真的深耕土壤，農作物的品質才會有質的提高。」

如果說，OpenData 政策與《農業資訊法案》構成美國農業資料資源成為「公共品」的基石，美國也於 2009 年前後誕生大量應用創新企業，那麼，目前中國擁有最多資料的卻是政府。

農業農村資料煙囪林立，分散在農業農村、發改、統計、扶貧、商務等10多個部門，涉農政務資料開放共享比其他領域更加困難。

而且，農業農村資料小散多，殭屍資料多、低頻資料多，分散在家庭農戶、電商平臺、農業企業、主管機構等，資料採集、歸集、傳輸、處理、應用成本高，農業農村資料商業開發難。

農業農村部資訊中心主任王小兵曾將農業大資料的基礎設施問題總結為，「農業農村資料底數不清、核心資料缺失、資料質量不高、共享開放不足、開發利用不夠等問題，難以滿足農業農村發展的需要。」

另外，「農業涉及的資料很多，無效資料同樣多，讓企業去甄別資料真實性、可靠性，是否可用，並不實際。」碧桂園農業的掌舵人梅永紅曾表示，相關部門應該建立農業公共資料庫，整合分散資料，讓市場主體能便捷、低成本地獲取資料資訊。

五

「下田」的挑戰

目前，在中國的新疆、東北、山東等地，大規模農業生產相對成熟，精準農業正在起步。但在全國範圍內，小規模的農業生產方式以及巨大的地域差距，加上農民在生產管理上的頑固性，推廣精準農業、做大資料分析依然舉步維艱。

眼下，新技術的盈利能力、可擴展性和安全性等問題仍值得考慮。

比如，植入和維護如此複雜系統的成本是多少? 收益大於成本嗎?「無人農場」在技術上是行得通的。但是經濟上是否可行，還有待繼續驗證，梅永紅曾坦言。

農場裝置生成的資料歸屬於農民還是裝置製造商?如何保護這些系統免遭黑客的惡意攻擊?農場物聯網和大資料技術仍然面臨不少挑戰。

機器之能面向正在進行數字化轉型及智慧化升級的各領域產業方，為他們提供高質量資訊、研究洞見、資料庫、技術供應商調研及對接等服務，幫助他們更好的理解並應用技術。產業方對以上服務有任何需求，都可聯絡我們。zhaoyunfeng@jiqizhixin.com