如何看待有关农业物联网的前景与建设方向

今年初，非洲蝗灾的消息频频登上热搜，一众网友为之担忧。后来受疫情影响，俄罗斯、越南、泰国、阿根廷、柬埔寨等国宣布禁止部分粮食品种出口，联合国发出4、5月份全球可能会发生粮食危机的预警，农业农村部为此出面表示：“中国米面自给自足没有压力，随买随有，市民可不必囤积。”

4月9日，阿里巴巴推出“数字粮仓”计划，通过在各地区建设数字粮食基地，旨在用产地直供的模式提升农业生产效率，打响农货品牌。其他包括京东、腾讯、拼多多近来也都从不同角度推出了一些兴农助农计划。另外在资本市场，一些农业股近来以超过医药股和科技股的趋势明显上涨，体现业界对农业板块颇具信心。

长期以来，农产品和工业品一样，都是国家战略级物资的重要组成部分，农业和工业的发展目标也颇为相似，那便是要从农业/工业大国向农业/工业强国演进。包括此前京东跑步鸡、阿里200公里猪、华为联网牛、腾讯养鹅刷了一波热度，体现农业这项关系民生的事业，实际正在受到关注。

当然，像智慧农业、农业物联网这样的概念已经提很多年了，与工业互联网相比，依然像是一副“未出圈”的状态。我们该如何看待有关农业物联网的前景与建设方向，是接下来要讨论的重点。

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农业物联网原本想做什么？

按照经营流程，农业生产分为产前、产中、产后三个环节。

产前环节包括农业化机械、化肥、农药、种子、牲畜良种等农用物资的生产供应；

产中环节体现对农产品状况的了解，保护其正常生长的措施；

产后环节涵盖农产品收购、贮藏、加工、包装、销售等变现方式。

现在常提的智慧农业，其实就是农业全产业链优化的过程。通过对物联网、大数据、AI、互联网等技术的使用，实现科学合理、优质高效的种植养殖，并且用最短的时间、最低的流通成本将产品运输到销售地点，获取最大化的收益。

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比如在美国这类农业高度集约化的发达国家，精准农业是十分常见且成熟的一种模式。该模式强调对单位种植面积的投入产出比，包括以定位、定量、定时3大原则完成精准播种、精准灌溉、精准施肥、精准杀虫等工作，以期最终获得最大效益，同时保护生态环境，避免因过多使用农药等物质造成环境污染。《国家地理》杂志亦曾刊载文章，披露包括3S技术（RS、GPS、GIS）、决策支持系统、智能设备控制系统是精准农业核心的技术组成，简单来说就是结合包括物联网在内的各项现代信息技术，实现对农业生产数据的采集、传输、存储与分析应用。

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类似的逻辑在养殖场景同样适用。比如通过猪耳标、鸡脚环等配件监测动物生命体征，标记个体身份信息，方便溯源管理；比如在一些广域放牧的场景下，用位置传感器或GPS辅助跟踪牛羊等动物的位置，减少走失，提升管理效率；比如通过部署传感器、摄像头等设备，获取数据从而更准确地预测和调度挤奶时间或屠宰日期，最大限度提高产量。

从大的层面来说，农业物联网的逻辑并不难理解，理念上也行得通。但现实情况是，与几年前同期兴起的车联网、工业物联网相比，农业物联网大多停留在项目制的阶段，仅仅在圈子内部活动，较少吸引到外界注意。

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农业物联网面前的阻碍是什么？

任何行业都有特殊性，但农业特殊性更甚。

中学语文课文《寡人之于国也》写到：不违农时，谷不可胜食也；数罟不入洿池，鱼鳖不可胜食也；斧斤以时入山林，材木不可胜用也。谷与鱼鳖不可胜食，材木不可胜用，是使民养生丧死无憾也。养生丧死无憾，王道之始也。

这段话体现了两个要点：一是农产品的生产要按照季节性，二是要农业生产要坚持可持续发展的理念，不可过度向自然索取。

所以，农业生产在一次收成以后，就确定了本批次的供应总量，即便当时市场价低，为了保证产品鲜活也不能积压等高价再出；即便当时市场价高，也无法违背自然规律立即生产出下一批货增加收入。反之工业品的生产，更多情况下由需求决定，有能力根据市场反应快速调整。

另外地域性也是农业比较不同的一点。俗话说“橘生淮南则为橘，生淮北则为枳”，同一类产品，因为生长环境的不同价格可能就不同，因此可以产生各具特色的农业品牌，比如赣南蜜柑、黑龙江五常大米、阳澄湖大闸蟹。而且，空间距离的远近将影响农产品在运输和贮藏上的投入，进而影响产品在各区域的销售价格。

再次，投资农业要有面临高收益风险的准备。如果说资本喜好通过计算毛利率来评判一个产业，在农业这可能是行不通的。从播种到收成，出生到屠宰，较长的时间周期，还有日益加剧的气候变化、病虫害影响，给农产品未来的产量带来很大的不确定性。以及农产品战略物资的定位，价格多要受国家宏观调控，最终都会导致利润的不确定性。

以上所有提到的原因，包括生产季节性、地域性、高收益风险，再加上小农模式规模化不足、效率不高、信息开放程度不足等桎梏，引发了从事农业利润不高的现实。即便这时提出农业物联网的概念，在推广上还是遇到了最常见的问题：成本高、人才少、用户转换动力不足。

具体来说有以下几点：
1

项目多由政府牵头推动，相较其他领域民间资本的参与度不高，市场活跃度不高。

2

农业软件基础设施薄弱，基础的设备和软件服务成本过高，加上农业专家IT知识薄弱，农民或农业企业的接受程度受影响降低。

3

农业环境相对分散且易变化，加大了技术实施与设备维护的成本。

4

国内传感器发展水平有限，在功能类型、品质标准上存在不足，影响数据采集。

5

行业依然缺乏统一的标准，各产品间难以互联互通，从而影响整体的发展。

如今，农民已经是一项平等的职业，多少年来在这片土地上积累了丰富的生产经验。当要让他们中的大多数愿意坐在大屏前面查看作物生长的各项数值，相信电脑给出的决策，就得保证技术够硬，并且成本够友好，投入产出可计算。

这样一来，对于外界想要为农业赋能的企业来说，农业感觉就是最难挣钱的行业，投入多，回报周期长。但民以食为天，农业的现代化转型始终都是必不可少的，所以仍然有一批有“情怀”的企业在为该项事业奋斗。

而这件事可能不是一家公司能做成的，需要全产业的共同努力。

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农业物联网玩家

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跨界的大公司

阿里ET农业大脑：与电商和生鲜业务有关，阿里在助农兴农上的投入十分明显。目前，农业大脑已在特驱集团生猪养殖、海升集团作物种植等方面产生实践案例，可提供智能农事分析、可视化农场、智能生产管理、产量和质量预测、全链路溯源等功能。

京东智慧农业共同体：2018年推出该计划的时候，京东表示将以无人机农林植保服务为切入点，整合集团物流、金融、生鲜、大数据等能力，与地方政府、农业上下游龙头企业、农业领域专家等共同合作，构建开放共赢的农业合作平台，拉通从田间到餐桌的全生命流程。

碧桂园：2019年初，碧桂园明确地产、机器人、现代农业是未来三大重点业务。对应的碧桂园农业控股有限公司实际于2018年5月就已成立，官方显示其布局农业全产业链，包括前端研发，“公司+基地+农户”模式的中端生产组织，和以碧优选社区门店为主体的终端销售。今年3月，该公司宣布以3亿元对价收购了华大基因农业控股有限公司80%股权，成为华大农业控股股东，显示其投入农业的坚定决心。

中化智慧农业平台：中化集团旗下的农业板块的核心公司，即中化现代农业有限公司，主要通过线上搭建智慧农业平台，线下建立示范农场等措施，实现种植基地的精准种植，精准管理。

华为云：在智慧农业场景，华为云联合了各类生态伙伴，采集农业生产过程中土壤、温度等环境信息，构建智慧农业大数据平台，进而分析数据，联动智能生产设备，实现智能化耕作。目前官网上刊登了牛联网、智慧大棚两类典型应用案例。

网易味央：与其他互联网公司针对养猪厂的痛点提供技术服务不同，网易味央渗透进了整条产业链，从仔猪、饲料、技术等上游环节，到屠宰、加工、品牌销售等中下游，采取了自育自养自销的一体化模式，包括智能饲喂、猪马桶、除臭系统、数据化管理、透明化养殖等概念都应用于养殖过程之中。

海尔COSMOPlat：2019年，海尔首次介绍了旗下农业物联网生态品牌平台——海优禾。主要是通过线上定制健康生活，线下创新智慧农业的模式，解决传统农业信息化程度低、产销模式不完善、品牌价值缺失、品质安全难监管的行业痛点。

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垂直服务提供商

丰疆智能：该公司严格来说是一家机器人公司，目前设有农业、畜牧、大数据和工业机器人等业务板块，农业是其中重要的组成部分，推出了包括高端水田拖拉机、旱田无人拖拉机、无人驾驶插秧机、畜牧机器人等在内的农机农品，以及完整的数字化农场解决方案。

极飞科技：成立于2014年，以农业无人机的研发与制造为主营业务。根据官网，在数字农业领域，极飞成为了中国北斗卫星导航系统在农业领域最大的应用商。截至2020年1月1日，以北斗卫星导航系统为基础，极飞在中国架设了2,300 多个 RTK 导航基站，覆盖超过35,000个农村，其农业无人机全球销量超过 5 万台，在中国农业无人机市场占有率超过 50%。

云洋数据：成立于2013年，在硬件、软件、服务三大方面做了主要工作，分别是以低功耗嵌入式技术、无线通讯技术和智能感知技术为基础实现了农业设施的信息化和智能化；以智慧农业云平台（农业大脑）为农业种植户提供日常全面的种植生产服务，向企业用户提供企业级SaaS和PaaS服务；以自身构建的农业智慧物联网设施和大数据向农业主管的政府机构提供农业大数据监管服务。

浙江庆渔塘：基于物联网“六域模型“标准建立首个面向渔业产业链的科技运营服务平台，将零散鱼塘资源组织成规模化科技养殖体系，系统性推进水产养殖中水质监控、鱼种选择、鱼药监控、鱼饲料监控、销售渠道拓展等的改进和提升。

森禾智慧：该公司选址于克拉玛依市，主要以玉米产业为核心，融合订单农业、实体产业、互联网、地空星感知技术、大数据分析、智能决策、物联网、数字农业、智慧管理、区块链、产品溯源体系、金融衍生、保险创新、物联网小镇等理念，形成玉米产融生态智能体系。

托普云农：是一家智慧农业综合解决方案服务商，通过对物联网、人工智能、大数据、云计算等信息技术的利用，构建以“数据采集-数据分析-数据应用”为链条的服务模式，对农业大数据进行产业化应用探索，为农业管理部门和农业经营主体提供农业数字化产品与信息化服务。

总体来说，无论是农业植保服务、农业物联网软硬件服务、大数据服务，或是农业知识服务，业界都有不少数量的企业在参与，案例不胜枚举，并且为了避免同质化，企业开始将业务缩小将诸如玉米、渔业养殖这样细分的领域，提供技术更专业，价值更突出的解决方案，这是一个比较向好的趋势。

如同现在，新闻联播的主旋律不只是抗疫，还有春耕；农业农林部告诉民众粮食自给自足无压力，同时也在提醒今年要重点做好草地贪夜蛾等病虫害的防治准备。

当生活要继续，接下了“保产增量”这一重要任务的农林牧渔之产业，说不定会在2020诞生新的故事呢。