用企业数字化转型思路拆解农业升级

***************************************************************

国内企业的数字化转型在一些领域已经颇见成效，各种 SaaS 工具和技术咨询服务层出不穷。农业涉及到国计民生，也面临着如何用数字化提高产能的课题。

数字化转型（Digital Transformation）是当下的热门话题之一，在「MBA 智库」上有着这样的定义：通过利用现代技术和通信手段，改变企业为客户创造价值的方式。

而推动行业转型或产业升级的往往是由宏观环境和内在动力共同作用的结果，从宏观来看一般是由经济周期或国家政策提供了利好的机会窗口，从内出发则通过“降本增效”来使商业模型拥有更高的净资产收益率（ROE）。

宏观环境下的机会窗口

机会窗口的开启始于农村地区人口和土地资源的错配。简单来说，城市具有“虹吸效应”，即源源不断地吸引周围城镇和乡村的资源要素——这其中包括大量年轻劳动力。

根据国家统计局 2019 年发布的数据，农村目前有 3.13 亿适龄劳动力，占常住人口 56.8%，远低于城镇 79.5% 的水平。而且考虑到流出的主要是年轻劳动力，农村地区除了要接受人口净流出的现状，还面临着比城市更快老龄化的现实，这些都加剧了农村土地撂荒的现象。

要解决这一问题，除了要利用科技赋能农业，提高种地收入留住年轻劳动力，政策层面也在大力推动土地的集中化经营。

2016 年出台的”三权分置“政策和 2020 年全面推开的农村集体产权制度改革试点，在国家拥有土地所有权，集体或者农户享有承包权的基础之上，把经营权让渡给那些有能力、有经验、有热情的生产经营大户来统一管理。利用规模化管理的大片农田来满足现代农业的生产需求，也可以提高人效从而缓解粮食生产的压力。

在近期农业农村部发布的《数字农业农村发展规划（2019—2025年）》中，也提到了如下几个主要的发展指标，来加快数字技术与农业产业体系、生产体系、经营体系的融合。

内部视角下的转型思路

我们知道数字化一般包括三个大方向：信息数据化、决策智能化和执行自动化。

三者环环相扣，准确实时的数据收集为决策提供参考信息，智能化的分析模型做出贴合实际的决策，最后由自动化系统迅速无误的执行，任何一点的缺失都会影响最终的效果。

数字化在农业中的落地也有着相似的模式，下面就展开来一一讨论。

1. 利用大数据做出“千地千面”的定制化种植方案

以美国的农场主为例，从生产规划、种植前准备、种植期管理，直到采收，每年要做的 40 多项决策环环相扣形成一个紧密的“种植决策链”。

通过气象台、卫星遥感或是物联 传感器来收集不同地块的农业大数据，再利用算法模型找到“千地千面”的最佳种植方案，能为农户们提供包括播种时间、种植密度、肥料用量、除草剂类型在内“因地制宜”的种植建议。

数字农业平台「FieldView」的客户案例里有这么一个故事，Steve Skelton 的农场坐落在密西西比河三角洲（Mississippi Delta），过往的经验告诉他，干燥的天气会导致玉米在生长早期出现卷叶（Leaf Roll）的不良现象，于是他决定进行灌溉，但是产量却不增反降。

随后 Steve 利用数字化工具进行了科学的田间实验（Field Test），对比了灌溉前后的土壤和产量数据，发现灌溉反而会使玉米的根部长得更浅而无法深入土地汲取水分。当他把每个季节的灌溉量从 12 次减少到 2-4 次后，不仅节省了大量水资源，玉米产量也随之增加。

国际农业巨头们已经逐渐开始在大数据支持下的农业决策领域进行布局，德国制药与农化巨头拜耳公司（Bayer）在完成对孟山都（Monsanto）的收购后，也拥有了其旗下气候公司（Climate Corporation）开发的数字农业平台「FieldView」。

「气候公司」最初诞生于硅谷，此后以 9.3 亿美元的价格被「孟山都」收购。其付费订阅服务可以帮助美国农场主进行数据驱动的农田管理（Data-driven farm management），并提供从种植到收获全过程的智能决策支持（Planting advice services）。据悉，其全球付费使用面积已超 5.4 亿亩，并预计此项业务在 2020 年可以实现盈利。

国内领先的智慧种植决策平台「爱科农」，也可以通过基于机器学习与机理模型的“植物-土壤-大气-人为管理”这一整套闭环的分析模型，为农户提供精确到天的耕作建议，有效帮助种植户降低投入成本、提高作物产量。截至 2020 年，「爱科农」种植服务已累计服务千万余亩农田，主要覆盖东北、西北和黄淮海等地区。

2. 把种植作业流程变成“精益运营”的工业流水线

数据驱动的智能决策让原本粗放的农业种植模式可以进行精益运营（Lean Operation），对种植流程和原料成本的精确控制使农田可以像工业生产线一样标准化，对智能农机的使用又帮助农户把繁重的农活任务自动化。更多考虑“农资利用率”和“农具使用效率”这些指标，以达到降本增效的目的，从而提升每亩产量和农户收益。

对农资用量进行精确控制以提高“农资利用率”

我国化肥年均施用量在 2016 年达到 6000 万吨，农药年均使用量则在 30 万吨上下，这些数据都远高于世界水平。《人民日 》的数据显示，在国家政策引导下，我们的化肥、农药施用量已连续 3 年出现负增长。

经过专家测算，2019 年我国三大粮食作物的化肥和农药利用率分别为 39.2%、39.8%，比 2017年提高 1.4 个和 1.0 个百分点，相当于一年减少尿素使用量 70 万吨和农药使用量近 3 万吨。未来随着对农业大数据的应用，对农资成本模型的全面优化会使农户的利润率显著提高。

使用智能化机械和数字化工具来改善“农具使用效率”

《新经济100人》的李志刚预测，中国可能跳过全面实现农业机械化，直接进入农机智能化时代，但这个过程可能还需要 5 到 10 年左右才能真正实现。随着农机智能化程度的不断提高，在执行作业的同时还能实时收集数据并不断进行流程优化，全面提升了种植的效率和质量。

「北大荒集团」就率先引进无人插秧机来解决春耕用工荒问题，搭载北斗自动驾驶系统的插秧机可以按照设定轨迹自主行驶、自动插秧，精度达到 2.5 厘米以内。无人插秧机一天可以作业 50-60 亩，而人工插秧一天只能完成 1 亩，节省了近三分之二的成本。

新型农机也可以更好地和农艺进行结合，搭配水稻“侧深施肥技术”的插秧机可以实现插秧与施肥同步进行。根据「中化化肥」的介绍，侧深施肥与传统抛洒施肥不同，是将特殊配置的肥料同步施在稻株根侧 3 厘米、深度 5 厘米处，亩减肥大约 10%，比常规施肥利用率提高了 20% 左右，同时产量也能增加大约 8%。

而我们作为全球水稻第一大国，微小的“降本增效”作用在 4.5 亿亩种植面积上能产生巨大的经济效益。

3. 智慧决策平台和智能农机的“软硬件结合”策略

在智能化的决策平台和农业机械出现之前，像播种、施肥、除虫和收割这些重要的农业作业流程往往是：

农户 基于经验的决策 操作传统机械实施 土地

随着农业机械逐渐变得智能化，其配备的计算机设备可以接收、理解大数据平台提供的种植信息，并精确地执行。如果农机同时携带一些传感器，那么收集来的实时数据还可以“反哺”数据平台，不断对决策进行优化，这个时候作业流程就变成了：

模型 基于数据的决策 智能机械自动实施 土地

《农说慧道》也研究过美国相关行业的发展历史，发现“精准农业”的概念和设想最早由美国在 20 世纪 80 年代初提出，但是直到 10 年后才进入生产和应用阶段，因为彼时在技术和设备方向的软硬件储备才基本完成。

所以从大量数据和算法模型中得到的智慧决策，往往需要与之配套的智能农机来实施，只有这样才能把决策的效用最大化。试想一下，我们之前预想了未来关于“千地千面”的定制化种植方案，比如根据土地肥力差异的不同间距种植，根据天气变化的不同深度种植，以及根据土壤情况更换种子品种等。

这些细致入微的实施过程是人力难以完成的，最好的方式就是以互联 平台作为大脑，把农业设备当作手脚来进行作业，而农户最好的角色就是作为监工，在发现操作异常时来中断过程并进行检修。

当然，农业巨头们也注意到了智慧决策平台和智能农机之间的协同效应，制造与精准农业配套设备的「Precision Planting」公司有着和「气候公司」相似的发展轨迹，先是被孟山都以 2.5 亿美元价格收购，随后又变成了拜耳集团的一部分。

「Precision Planting」帮助农户定制和升级（Customize and upgrade）现有的农具，比如把智能设备固定在拖拉机和播种机上，使作业过程变得更加精准可控。通过其特有的“20|20 监测系统”除了可以把传感器收集到的数据进行可视化展示，还能上传到「FieldView」平台进行进一步分析。

作为传感器的 FlowSense 可以测量土地湿度，YieldSense 则可以收集准确的产量信息，除此之外「Precision Planting」还提供其它功能不一的智能设备。这种对现有农具的升级无疑是当下成本更低、可行性更高的折衷方案，这一改变可给农场主带来每公顷 300-600 公斤的玉米增产。

4. 面对核心农业作业的租赁或订阅式“外包模式”

企业在进行数字化转型时往往会考虑投资回 率，农业升级的过程也不例外。只有当农田的亩均回 超过成本投入时，这些创新性措施才会被采用。也正因如此，我国东北和新疆地区统一管理的大片农场就受益于“规模效应”，数据平台和智能农机这些新模式较容易推行。

然而，对分散的小农生产者来说，专业化农机和数字工具成本高，农户缺乏相关的操作技能。新科技和小规模种植者之间的空白需要专业化的组织来填补，所以极有可能会出现一次性租赁或长期订阅的外包供应商。

在“种植决策链”上 40 多项决策背后，每个有优化空间的项目背后都会催生至少一家提供专业工具或服务的公司，这个时候作业流程就相应地变成了：

农户 独立完成基础性作业 租赁工具或订阅服务完成核心作业 土地

「大疆农业」在这方面做出了许多尝试，截至 2020 年 11 月大疆植保机全国保有量突破 7 万台，2020 年农药喷洒的作业面积突破 5 亿亩次，覆盖全国 34 个省级行政区的 100 多种作物，为农户节约了超过 1500 万吨农业用水。除了成本比人工更低，在服务后的抽样调查中，无人机喷洒也展现出比人工更好的除虫效果。

「大疆农业」专注于对无人机设备的研发，而相关服务一般由各地合作伙伴的植保队提供，在喷洒场景之外还逐渐扩展出了播撒和巡田服务的相关机型，并可以对收集到的数据进行分析，结合行业需求形成一套完整的解决方案。

「爱科农」创始人兼 CEO 郭建明提到过这样一个数据，对比中美农业升级的进程，数字化工具已经服务了超过三分之一的美国农场。

美国的供应商中除了农业巨头和创业企业，传统企业软件巨头也开始涉足。全球领先的业务流程管理软件（ERP）供应商德国「SAP」公司推出数字农业相关的解决方案，帮助种植者把生产中的各项数据可视化展示，如光照强度、土壤水分和肥料分布等，帮助农户增产增收。

再来看看国内市场，传统农业巨头「中化集团」就针对中国农业现代化发展需求推出了MAP 现代农业技术服务平台（Modern Agriculture Platform），众多互联 大厂也对生鲜供应、农货上行和三农信息等领域做到了各有侧重的覆盖。

在农业领域的投融资方面，根据《35斗》的整理，国家财政对第一产业的投资从 2013 年开始连续 6 年保持着 10% 以上的增速，而其他产业资本和风险投资对农业的布局也在 2014-2016 年经历了快速增长，在 2018 年创下新高。

农作物的生长周期本就较长，各项创新的应用也要遵循气候、环境和农时。所以对那些致力于在农业领域深耕的创业者和企业家们，要有充分的耐心和信心来打赢这场农业升级的持久战。

【1】35斗《大疆眼中的未来农业，从无人机到智能化解决方案》、《农业数字化，“新农具”涌现，智能制造究竟在变革些什么》

【2】新经济100人《农业上下游的趋势与机遇 | 2021创业何处去》、《李志刚：如何把握未来农业创业机遇？》、《李志刚：农业迎来最佳创业时机》

【3】经济参考 《互联 +智能配肥实现化肥零增长，中化集团发力智能农业》

【4】农资导 《7年攻关，中化这项施肥“黑”科技扎根北大荒！》

【5】农业农村部《数字农业农村发展规划（2019-2025年）》

【6】农说慧道《智慧农业|全球十大农业大数据经典案例》

【7】农民日 《北大荒水稻种植开启“无人作业时代”》

【8】人民日 《全国化肥农药施用量连续3年负增长》

【9】大疆农业《案例分享丨新疆玉米钻心虫防治》

【10】经济日 《拜耳发力中国农业数字化》

【11】FieldView《Finding Ease in Innovation: The Journey of a Mississippi Farmer》

【12】Reuters《Monsanto’s Climate Corp seen profitable by 2020: CTO Fraley》

◆ 【重要活动】众农联集团与松原市政府签订战略合作协议

◆ 【所获荣誉】黑龙江众粮联被认定为黑龙江省中小企业服务平台