圆桌论坛：产业互联网背景下，数字农业的新机会与新挑战 | 2019 WISE风向大会

第二点感悟是技术应该用什么样的形式去迅速带到整个农业场景当中去？这也不是我们团队总结的，里面融合了整个行业大的一些前辈和专家的思想。我们认为，在中国农业场景当中，首先满足两个条件，可以将所有的新的思想模式和技术能够迅速带到所有农田当中。

第一，所有推行的技术体系和产品，不能是一个增量，它一定是存量。你的着眼点一定在于存量环节上提升它的效率，降低它的成本，提高它的提高。

第二，当你推行这个新东西的时候，绝对不是一个赋能更高级别的价格。因为我们的客户主体、不同登级的种植户，对于价格是极其敏感的。你的技术升级，一定是在于节约成本、提高效率这两点，满足这两点，很多互联网先进模式，都是可以在农业场景当中快速深耕，起码去试推一下，拿到一些有效的反馈数据。

周昕（中农普惠）：刚刚宫总多次提到了不管是科技赋能，还是用互联网思维参与到农业行业中，我们应该接地气，去贴近产业本身的特性，发挥我们的主观能动性去服务、改造它。我非常认同，我认为产业互联网的核心，应该是产业这两个字。

农业产业的特性，完全不同于工业产业的基本逻辑，其中最典型的就是农时特性、作物生命特征，包括种植环节存在的大量变量和确定性。如何把这些分散、碎片数据进行结构化梳理，如何把它非常多元、多维度的场景实现线上化，这些问题都是要我们去对这个行业有更深的理解。

因此，产业互联网这五个字，最关键、最难、最核心的两个字应该是“产业”，并且我们应该去洞察产业，在这个基础上做事情，数字农业才有实现的可能。

于延磊（粮达网）：很赞同周总的观点，产业互联网的核心是落地在产业。

我理解产业互联网就是产业的数字化，数字化之后的互联。为什么有产业互联网和消费互联网这两个不同的概念呢？我们经常说互联网分为上下半场，现在进入到了下半场。尤其是踢足球最清楚，最困难的时期是上半场快结束和下半场刚开始的时候，这时候是比较难的。产业互联网和消费互联网，产业互联网是企业端的用户，企业的决策是理性的，它的交易是低频次的。理性就要求我们提供性价比高的服务，这不是一个人看到京东送货快、淘宝样式新颖就能决策的，它要求的是回归到理性。因此我们不能高估一两年的变化，但也不能低估三五年的变化。

农粮产业，是粮达网摸索了三四年的行业，从流通产业的结构特点来看，这是一个倒的哑铃型的产业结构。前端的种植非常分散，包括谁生产粮食，谁在用粮食？养殖饲料、酒精面食厂，两端是非常分散的。粮食的产品是按地域生产的，产地是相对固定的，比如玉米是在北方，主销区是在南方，中间有一个物流或者交易的平台，你要在哑铃中间能握住的部分。这种倒哑铃的结构，有利于用产业互联网的工具思维来解决行业的痛点，提高行业的效率，所以产业互联网在农业服务上，肯定还是大有可为、空间非常大的。

唐佳敏（主持人）：从大家的发言里我听到两个关键点，一个是数据，一个是弯腰到产业里面去。但可能大家如何在农业里体现这两个关键点，是没有具体的认知。那么在具体落地中，有哪些事是要具体解决的难点，有没有什么方案给到大家呢？

张云祥（甲子启航）：我们对数据进行分析，是用来建立不同的农作物、畜牧的数据模型，建立各类产品标准的。但在这之前，最大的难点是数据获取，农业不像工业，工业有固定的设备，在一定程度上对设备进行升级，把硬件和软件结合起来，是可以获取到各方面的数据。但是农业不一样，农业什么都没有，没有这些数据。所以农业数据的获取非常困难，要获取这些数据需要大量的设备，像气象的设备、土壤的设备，这需要大量的资本投入，我觉得这是最大的难点。

现在好的一点是，最近几年国家开始倡导农业，加大对农业的投入，政府也好、大企业也好，政府以前做智慧城市，现在做智慧乡村、智慧农业，一定程度上可以补充获取数据的设备；另外从企业来讲，像京东、华为、阿里、碧桂园，大企业都意识到了农业的薄弱和农业未来的发展，他们也加大了对农业的投入。我相信未来，肯定会解决这方面的问题。

宫华泽（麦飞科技）：我很同意张总的说法，尤其是中国的农业，它的种植过程非常非标、很难量化。

举两个例子，我们是怎样用现代新的技术，在种植端开展一些业务的。我们是一种探测器的监测技术，能够实施探测农作物不同生产阶段的生理常数，知道它需要什么，就可以将它的需求量化成文件，这个文件可以对接到第三方智能化平台，实施全流程的植物保护的工作。建立这套算法的初期，也是依赖于大量的地面数据的支持。所以在所有自营省区会跟业务田和实验田有一个比例的搭配，从它的面积和分散均衡性来说，都会有一种数学抽样率上面的考虑。我们希望能够采集到的所有标准量化的训练数据库，能够最大程度代表这个区域的普遍种植情况，包括一些区域气候对于种植过程中的影响。这部分确实也依靠了一些资本的力量，才能够拿到的初期启动的数据。

未来在算法不断迭代过程中，不能无限投入钱，让数据去升级。所以这涉及到业务板块，我们通过推行业务，因为我们有技术、有传感器，所以后台的数据会在一定程度有更新和迭代。这个过程永远是我们用资本开个头，后面还是依靠于自己的力量，需要能够找到自己适合的商业模式。

第二个例子，跟一些技术不相关，但是跟刚刚讲的物流行业、外卖行业相关一点。因为开启整个业务板块之后，面对的难题就是所有的业务团队在广阔的乡村当中，它的服务效率很难提升。这里面抽象出来，怎么能够将技术团队最快的推送到所需要的农田上去，后台是有一个订单派送系统。根据农田的位置和零散程度，不断去整合，能够最高效将业务人员推向需要他的地方，这样可以达到一个高效、低成本的目的。

周昕（中农普惠）：我非常同意二位提到的关于数据获取难的现状，除此之外，做农业的难点非常多，包括基础设施不够完善，要对涉农主体投入大量的市场教育成本。

就我个人将近十年的农业行业的经历来说，我觉得最难的地方，但凡社会资本或者任何对农业抱有情怀的人，他做农业的时候，一定要尊重农业本身的规律。这个规律包括农作物是一种生命，它不同于工业品。生命意味着它有时间，是非标的。一个新的技术或者一个创新模式，在农业行业做尝试的时候，它不同于任何城市端的创新投入，你可能30分钟、10分钟就可以看到产品行不行，而农业你必须要去等。作物生长的90天生命周期，是不可能违背的，这是时间的特性。再加上生命是不可逆，这要求你在作物在什么时间节点发生什么问题，要有清晰、准确的认识，这是最难的。

于延磊（粮达网）：三位对种植环节的数据聊得多一些，我想谈一下流通环节。这有两个点：第一，粮食的标准问题。第二，除了产品本身有数据的挖掘意义价值，交易本身也有。

（编辑：温州站长网）

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