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卡位农业大数据

作者:智慧乡村 | 发布时间:2022-01-15
卡位农业大数据精准农业融资占比最小。现在,生物技术以及涉及到数据、地图、测绘方面技术都比较成熟了。农业农村数据烟囱林立,分散在农业农村、发改、统计、扶贫、商务等10多个部门,涉农政务数据开放共享比其他领域更加困难。目前,在中国的新疆、东北、山东等地,大规模农业生产相对成熟,精准农业正在起步。农场物联网和大数据技术仍然面临不少挑战。

原肥机的威力

卡位农业大数据(图1)

人口增长和消费正在推动增加农业生产的需求,而气候变化和地球的可持续发展也成为农业粗放发展的制约因素。要解决矛盾,“需要生产效率的飞跃”。随着传感器、计算能力和算法的发展,农业是最能从大数据中受益的行业之一。基于当前中国农业的特殊情况,我们还面临很多基础设施挑战,农业大数据才刚刚起步。

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大风、暴雨和冰雹,以及接连出现的极端天气,在新疆部分棉区造成灾害,需要重演。清明节前后,棉农开始忙碌起来,该种什么种子?什么时候种植?种植密度是多少?多少水?现在考虑是否补充苗木。灾难可以在多大程度上得到补救?超过60%?还是50%?

从生产计划、种植前的准备,到棉花的中间管理阶段,再到收获,农民必须做出四、50个决定。这些决定大多依赖于从父母那里继承来的经验,而且它们是相互关联的。任何错误的决定都会影响最终的收获。

在大洋彼岸的棉田里,或许是另一番景象。一位棉农管理着数千英亩的棉田。

通过将农场坐标和相关信息上传到平板app,你可以得到农场的实时天气信息,比如温度、湿度、风、雨等。这些信息可以帮助他判断播种、收获的时间,以及每个地块的耕作。

由于种植活动,土壤成分也会发生动态变化。种植前,棉农可能会支付一份土壤分析报告,以及每个地块的详细土壤成分数据,以及种植不同作物所需的肥料、水和未来产量数据。据此,他可以精确安排农场的生产计划。

现在,由于剧烈的气候变化,情况发生了变化,父亲们的经验,实践,正在失去其有效性。

在世界气象组织最新发布的《2020年全球气候状况》报告中,“持续上升”、“破纪录”、“史无前例”等字眼提醒我们,全球变暖仍在恶化。

政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 指出,气候变化使全球作物产量增长每十年放缓 2.5%。

根据联合国粮食及农业组织(FAO)的数据,到2050年世界人口将达到97亿,需要两倍于目前的粮食产量才能满足全球粮食需求。与此同时,土地、水和其他自然资源将变得更加稀缺。

另一方面,美国宇航局的科学家预测,世界各地的农民将不得不应对因气候变化引起的多雨、持续干旱以及病虫害。

“从长远来看,我更担心的是未来的粮食短缺,而不是暂时的充足。”孟山都前首席执行官休格兰特曾对媒体表示。尽管连年大丰收,但玉米消费需求持续上升。

美国农业部长汤姆维尔萨克告诉《财富》杂志,应对人口和气候变化带来的挑战“需要生产力的飞跃”。至于中国,“中国的饭碗要自己拿,碗里主要是中国菜”。

农业数字化转型基准:孟山都

1996 年,棉花产业又向前迈出了一大步,许多人认为这与轧棉机和采摘机的发明一样重要。

那一年,美国种植了第一批商业转基因棉花,由孟山都公司开发,并进行了基因改造,使其对农达杀虫剂免疫。这样,农药只会杀死杂草并保持棉花安全。转基因棉花及其后来的改良品种意味着农民不再需要为机器除草而烦恼。松土机,以前用拖拉机牵引的杂草清除和垃圾填埋装置,正在像驴子一样被淘汰。

结合农达种子和农达除草剂无疑是孟山都(现已被德国拜耳收购)的一大胜利。这家始建于1901年、以糖精业务起家的化工公司,已成功从化工企业转型为种子企业。

然而,就在六年前,气候变化对该公司产生了深远的影响,该公司通过生产食品产生了 150 亿美元的年收入,他们想再次转型为一个数据平台。

转变从顶部开始。当时,休·格兰特(孟山都的前首席执行官)和其他高级领导人开始在内部和外部承认,数据科学不仅仅是一种好奇心,而是产品的支柱,是农业的核心部分。

“数据科学就像是连接和整合孟山都所有技术平台的‘催化剂和粘合剂’。”

“我们需要能够有效地回答有关我们业务各个方面的问题。这就是为什么数据科学是我们使命的核心,”孟山都首席信息官 Jim Swanson 在一篇博文中总结道。

热身从提高供应链效率开始。他们为运输车配备感应位置和温度的传感器,以检测从田间到加工厂的种子状态,然后进行优化。

2012年,孟山都开始了针对农业大数据的收购之旅。其中,有两家公司与土壤数据有关。

例如,2012 年,它以 2. 5 亿美元收购了美国伊利诺伊州的一家种植技术公司。该公司最大的特点是通过对土壤相关数据的分析,实现“播种密度不均匀”。

借助提供的监控工具,农民可以驱动播种机在不同地区、不同土壤条件下,以不同的间隔和深度种植不同的作物品种,极大地优化了作物的种植,有助于实现差异化灌溉,最终促进作物生长。 . 增加收入。

2014年,公司收购了位于旧金山的土壤检测服务公司Solum。其开发的软硬件系统可实现高效准确的土壤采样分析,帮助种植者适时适地进行精准施肥。

不过,2013年以9.3亿美元收购加州气候公司(Climate)对公司转型意义重大。

这家初创公司的平台汇总了来自 250 万个地点的气象测量数据和来自每个主要气候模型的天气预报,同时综合了 1500 亿个土壤观测数据,这些观测数据经过处理以生成 10 万亿个天气模拟数据点。在此基础上,公司可以根据历史记录对农场进行盈利和风险预测,从而更加科学地对农业保险产品进行定价。

该公司有两种产品,Climate Basic(天气)和Climate Pro(现场监测)。不仅可以为农民提供保险服务,还可以帮助农民科学规划、精准种植。

作为全球第一大种子供应商,孟山都拥有全球最大的资源和海量的生产数据。一旦这些数据与气象数据相结合,就可以获得种植环境分区和精细划分的品种数据,农民就可以知道他们的农场属于哪个种植区域。,什么样的种子,在什么条件下它们生长得最好,以及更多有用的信息。

收购后,Climate 的产品与 的传统信息产品集成,最终于 2017 年推出了 Climate 的综合数字农业平台。通过与来自不同数据源的公司合作,改善用户体验。

例如,它与 Veris 合作推出土壤传感器,并与卫星和无人机公司合作,将视觉图像和高分辨率数据纳入气候。

“大多数农民在他们的玉米地里有 30 到 50 蒲式耳的未开发产量潜力,而数据科学的发展可以帮助他们进一步释放这种潜力。” 孟山都在收购 Climate 后的一份声明中表示,除了种子和化肥销售这两个核心业务之外,数据科学可用于该公司是一个 200 亿美元的创收机会。

目前,大数据业务尚未为孟山都带来可观的收入,但它显然有耐心,愿意等待。

卡位农业大数据

与孟山都类似,约翰迪尔、杜邦先锋等传统农业公司也广泛使用农业大数据系统。这些系统与气候云相结合,整合农民机械化农场设备的种植和产量数据。以及气象、种植区划等各种数据,可以获得更详细的种植决策,精准农业生产,帮助农民增产增利。

例如,约翰迪尔的服务不仅可以帮助农民创造作物生长的最佳条件,还可以帮助预测零件更换需求;

杜邦先锋推出了 Encirca℠ 服务,例如生育管理平台,可以为磷、钾和钙肥创建精确的施肥模型。种植者可以根据田间特定的养分需求、肥料预算和产量目标对施肥计划进行实时修改。

互联网软硬件巨头IBM、谷歌、英特尔(子公司提供芯片设计)、微软、SAP等互联网软硬件巨头也让孟山都表现出强烈的危机感。

2016年9月,孟山都首席技术官罗伯特·弗瑞雷表示,目前公司每年的研发投入为15亿美元。

“这听起来是一个很大的数字。但当我们将其与其他数据和生命科学公司(如微软、苹果、辉瑞、默克)进行比较时,它们每年的研发费用都超过 100 亿美元。”

事实上,随着互联网巨头逐渐演变成一个可以消化任何数据、提供任何服务的巨型计算云,他们所做的每一次投资、收购或业务扩张都可以为公司带来不止一个维度的价值。投资数字农业,不仅可以让这些云巨头搭上行业趋势的列车,还可以为巨头们提供源源不断的数据和场景。

2020年10月,Google X Labs新的“登月计划”就是“Mineral”智慧农业项目,据说筹备了近十年。

该团队甚至推出了一款新型四轮漫游车的原型,该漫游车使用相机、传感器和其他车载设备来研究农作物、土壤和其他环境因素。

卡位农业大数据(图2)

谷歌的“越野机器人”可以在农作物上巡航,对每一种农作物进行一一检查,生成适应农业发展所需的农业“大数据”。

事实上,过去几年,数字农业也一直是谷歌的重要投资对象之一。据公开资料统计,2014年至2020年,谷歌在农业科技领域参与了11项投资活动。主要投资领域包括农业信息服务平台、室内植物栽培、农业机器人和生物技术。

近年来,中国的行业龙头也布局了现代农业,其中最著名的就是养猪业。据称,通过猪脸识别、在线管理和远程监控,可以监控猪的怀孕天数、预产期、产仔率和胎次、饲喂等情况。参赛者包括京东、阿里巴巴、百度和网易。

但是,互联网公司的养猪规模非常有限。养猪软件主要服务于中型养猪企业。由于涉及到企业的全方位监控,龙头猪企不愿将核心数据交给他人。

腾讯深耕AI种植(黄瓜种植,AI战胜人类),碧桂园要打造全产业链的现代农业,华为云几乎覆盖了主要方向,包括摄像头和传感器联动系统、智能灌溉系统、土壤检测系统等。

热钱进来

“土地如何耕种”不仅是一个历史问题,而且具有未来前景,吸引工商资本进入市场。

根据市场研究公司Market Data最近的一项调查,未来五年农业人工智能市场的收入将以21.6%的复合年增长率增长,到2025年,全球市场规模将达到 7.707 亿美元。

2020 年的大流行加剧了这一趋势。来自农业科技基金和在线数据分析平台Data的最新报告显示,2020年共投资223亿美元,其中食品科技投资173亿美元,农业科技投资50亿美元。这也是农业食品风险投资前所未有的增长。年。

截至 2021 年 3 月中旬,农业科技行业在 67 笔交易中获得了额外的 7. 479 亿美元投资。

卡位农业大数据(图3)

《2020 Tech Review》报告绘制的更具代表性的地图。

卡位农业大数据(图4)

2020 年,农业科技的公共投资总额为 50 亿美元。这个数字是 2019 年公共投资总额的两倍

3月16日,极飞科技获得高瓴创投近3亿元的投资。当时市场普遍认为,此次高瓴入局或者是极飞科技上市的信号,公司估值近百亿元。

近两年多位联合创始人来自NASA初创公司嘉格天地,获得6000万元A轮融资,瞄准中国市场GIS影响系统和分析服务的空白;通过精准施肥和医药整合软硬件解决方案的麦飞科技完成1亿元A轮融资。

在国外,机器人和自动化公司被大公司收购的故事仍在继续。

最近,美国灌溉和基础设施设备制造商 Valmont 以 3 亿美元收购了一家以色列人工智能公司。通过与农作物灌溉公司合作,在田间整合卫星和无人机图像数据,可以改善河谷的灌溉系统并优化用水量。

如今,这家以色列公司的田间摄像头和气候传感器正在监测 500 万英亩土地,实时分析作物并帮助农民准确地远程管理他们的田地。

在此之前,2017 年,约翰迪尔还以相似的价格(3.5 亿美元)收购了机器人初创公司 Blue River。

他们开发的(生菜机器人)每分钟可以拍摄 5000 张幼苗的照片,使用算法和机器视觉来识别每株植物是生菜还是杂草。该机器人以四分之一英寸的精度应用农业大数据,可以精确定位每株杂草并在飞行中喷洒农业。据此,农民可以减少90%的农药使用量。

卡位农业大数据(图5)

Blue River 可以在一分钟内拍摄和处理 5,000 株植物。

蓝河被收购后,不断升级第一代智能机技术,推出新一代明星产品See&Spray。只在需要的地方喷洒除草剂,大大减少了除草剂的使用量,同时也允许使用不适合大面积喷洒的除草剂。

据介绍,蓝河还在研发无人机系统,能够实时检测各种作物生长状况和种植环境特征。此外,还建立了覆盖美国的农业数据库,不断收集各种作物信息,包括大小、形状、间距等,帮助农民更好地掌握农场情况。

报告预测,2021年下半年,更多资金将涌入农业食品领域的企业。更多投资、大公司并购活动的增加、通过首次公开募股(IPO)上市的公司以及收购将成为主要的资金来源。

卡位农业大数据(图6)

在农业领域(右),专注于转基因作物、室内农业技术的公司获得的资金最多。精准农业融资占比最小。

数据困境

现在,生物技术和与数据、地图和测绘相关的技术已经相对成熟。“中国有很大的发展空间,有很多地方可以优化和赶超其他国家。过去在技术方面,经常使用现成的技术,没有必要下手孟山都中国区总裁高勇说

“十三五”从顶层设计推动“用数据做决策”的管理意识觉醒,供给侧改革是市场倒逼行业用数据优化生产经营.

其实这里还有一个深刻的历史背景,那就是最后一批出生于1950年代和1960年代的个体家庭农民正在退出土地工作,而农田适度规模经营是由大到强的过渡。农业。升级带来了历史性机遇。

过去,个体户农业没有规模经济,劳动生产率也不高。现在,土地碎片化的状况正在发生变化。

截至2016年6月末,全国承包耕地流转面积已达4.6亿亩,占耕地总承包面积的1/3以上。全国经营50余亩耕地的规模化农户350万余户。也被视为传统农业逐步向产业化、专业化发展的拐点。

然而,一份2020年“看”的数据显示,2019年,农业数字经济仅占农业增加值的8.2%,远低于19.行业的5%和3服务业的百分比。7.8%。

财新记者通过走访了解到,目前市面上的农场管理APP质量参差不齐。一些农民反映,一些应用程序不实用,对提高农民收入“帮助不大”。现有的产品也比较简陋。

受访者期望农场管理APP能够反映更详细的土壤监测动态,“包括土壤pH值、盐度和肥力。只有深耕土壤,才能有质量地提高农作物的品质。”

如果说政策和《农业信息法》是美国农业数据资源成为“公共产品”的基石,而美国也在2009年前后催生了大量应用创新公司,那么中国目前拥有的数据最多的是政府。

农业农村数据烟囱众多,分散在农业农村、发展改革、统计、扶贫、商务等10多个部门。与其他领域相比,涉农政府数据的开放和共享难度更大。

此外,农业农村数据小而分散,僵尸数据和低频数据分散在家庭农民、电商平台、农业企业、主管机构等。数据采集、采集、传输、处理的成本,应用度高。农业农村数据业务发展困难。

农业农村部信息中心主任王小兵曾将农业大数据的基础设施问题总结为“农业农村数据不清晰、核心数据缺失、数据质量低下、共享不足等问题”而开放、开发利用不足等,难以满足农业农村发展的需要。”

此外,“农业涉及大量数据,也存在大量无效数据,企业无法识别数据的真实性、可靠性和可用性。” 碧桂园农业掌门人梅永红曾表示,有关部门要建立农业事业单位。数据库整合分散的数据,使市场主体能够方便、低成本地获取数据信息。

下田的挑战

目前,在中国新疆、东北、山东等地,规模化农业生产相对成熟,精准农业正在起步。但是,全国范围内的农业生产方式小规模、地区差异巨大,加之农民对生产管理的执着,使得精准农业难以推广和大数据分析。

目前,新技术的盈利能力、可扩展性和安全性问题仍然值得考虑。

例如,植入和维护这样一个复杂系统的成本是多少?收益是否大于成本?“无人农场”在技术上是可行的。不过,经济上是否可行还有待考证,梅永红曾坦言。

农用设备产生的数据属于农民还是设备制造商?如何保护这些系统免受黑客的恶意攻击?农场物联网和大数据技术仍然面临许多挑战。

针对各领域正在经历数字化转型和智能化升级的产业方,机器动力为其提供优质信息、研究洞察、数据库、技术供应商研究和连接等服务,帮助他们更好地理解和应用技术。如果业界对以上服务有任何需求,可以联系我们。

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