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
2019年是“转折之年” ， 不少人预言产业互联网时代即将到来 。 创业的黄金时代正在经历周期性的资本寒冬 ， 懂得顺应时代发展的方向 ， 才能成为寒风中的最终赢家 。 2019WISE风向大会邀请到经济学家、领域代表性企业及具有行业影响力的投资人为我们带来风向预判 。
产业互联网并不是个新概念 ， 其本质可以看成是从流量经济到数字经济的一种转变 ， 核心在于产业端的“数据挖掘”和“数据应用” ， 以对内通过数字化管理实现降本增效 ， 而对外实现产业链的协同作业 ， 提升产业整体效能 。 而这里的产业 ， 又以第一、第二产业和传统服务行业为主 ， 农业自然是其中不可忽视和剥离的一部分 。
在本次风向大会上 ， 我们邀请到专注于农业领域的投资人和农业产业链上各环节的创业者 ， 一起探讨了产业互联网将给农业带来怎样的新机遇和新挑战 ， 以下是圆桌论坛的实录：
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圆桌论坛主题：产业互联网背景下 ， 数字农业的新机会与新挑战
主持人：
唐佳敏-36氪资深分析师
论坛嘉宾：
张云祥-甲子启航创始合伙人
宫华泽-麦飞科技CEO
周昕-中农普惠COO
于延磊-粮达网副总经理兼财务总监
唐佳敏（主持人）：在进入正题之前 ， 先请各位介绍一下公司的主营业务 ， 以便大家更了解每位嘉宾的背景 ， 我们从张总先开始吧 。
张云祥（甲子启航）：谢谢36氪给我们这么一个机会 ， 让农业领域的创业者、投资人 ， 有时间去分享一些农业领域的相关经验 。
我们的基金从创立开始 ， 一直坚持布局农业领域的投资 ， 包括从上游的生产资料 ， 到中游的农机服务 ， 到后端的种植养殖 。 我们希望甲子启航能作为农业创业者的陪伴者 ， 做一个帮忙不添乱的投资人 。
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宫华泽（麦飞科技）：首先感谢36氪 ， 给我们农业科技和大农业行业一个舞台 ， 我是宫华泽 。
麦飞是一家视觉光谱技术的智慧农业的大数据服务商 ， 我们主要的核心技术是 ， 以农业遥感技术当中的一个分支视觉光谱技术 ， 来实行对农田农作物生长过程当中的生理常数的探测 。 以这样的核心技术为核心 ， 我们打造了一套精准快速的技术体系 。 现在已经在全国8个省份开展了业务的铺垫 。
同时随着业务不断往前推进 ， 我们在后台也沉淀了一个麦飞的农业技术化图谱 。 2019年我们开始正式启动数据板块 ， 陆续推出后台沉淀的数据产品 。 希望利用先进的技术和数据产品能够赋能给整个农业生产过程 ， 让整个农业的生产环节更加量化和确定性 。
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周昕（中农普惠）：谢谢36氪的邀请 ， 我叫周昕 ， 来自中农普惠 。
中农普惠是在2016年年底在中华全国供销合作总社系统内孵化出的互联网农业项目 。 我们团队是由一群来自于互联网行业、咨询行业、农资行业、农业种植行业的年轻人组成了的一支市场化团队 。
我们自主研发了一款产品叫做慧种地 ， 愿景就是让会种地的人更智慧得去种地 。 这款产品把种植生产过程所有的环节进行标准化和流程化管理 ， 让种植生产的场景能够实现线上化和数据化 。 目前这款产品覆盖了国家860万亩左右的面积 ， 主要是果蔬品类 。
我们去年尝试让这些数据在供应链上做一些价值的释放 ， 包括产前的农资服务 ， 产中的农技服务 ， 还有产后的农产品供应链的服务 。
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于延磊（粮达网）：各位朋友大家下午好 ， 首先感谢36氪 。 很高兴有机会 ， 就农业发展 ， 尤其是农粮互联网的体会做一些交流 。
粮达网全称是中粮招商局粮食电子交易中心 ， 它是由中粮集团和招商局集团联手打造的 ， 在农粮领域 ， 通过互联网平台 ， 为农粮的主体提供这交易服务、物流服务、金融服务、资讯服务 。 通过平台 ， 在农粮产业链任何一个人 ， 大家想要做这个生意 ， 可以随时随地来到平台上 ， 借助平台上的资源组织自己的经营活动 。
粮达网运营了三年多时间 ， 这三年时间里一共积累了6500家企业级的平台用户 ， 整个的交易量在4150万吨 ， 交易额850亿 ， 每年的交易在300亿左右 。 除了交易服务 ， 还有物流和金融服务 。 物流服务和金融服务每年需求量在700万吨左右 ， 所以我们我们想的先从主干线把服务配套起来 ， 最终实现平台上实现轻松一点、粮达天下的愿景 ， 谢谢大家 。
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唐佳敏（主持人）：今天在座的嘉宾来自农业产业链各个不同的环节 ， 有投资人、技术服务商 ， 也有在流通端做事情的创业者 。 所以我非常期待在产业互联网这个大话题下 ， 大家可以擦出什么样的火花 。 那我先抛出第一个问题来问问大家 ， 人人都在说产业互联网 ， 但各位认为它的本质是什么呢？它又会怎样影响数字农业的发展呢？
张云祥（甲子启航）：讲到产业互联网 ， 大家会想到物联网、AI 。 其实物联网和产业互联网的高速发展 ， 影响了农业的发展 ， 正引导它向精准化种植和精细化精准和智慧农业方面发展 。
而物联网也好、智能AI也好 ， 大家无非面临三个问题 。 第一 ， 数据获取 。 第二 ， 数据分析 。 第三 ， 数据应用 。 数据获取 ， 不说各种各样的设备获取天气、大自然、土壤、动物植物生长的数据 。 数据分析 ， 就是利用各个动植物背后的标准 ， 把它的模型建立起来 。 数据应用 ， 利用现有的精准化模型反作用于农业 ， 这是数据物联网的过程 。 通过反作用 ， 推动了农业向前的进步 。
宫华泽（麦飞科技）：我讲一下 ， 我们怎么理解产业互联网的 。 我们给麦飞的定义不是一家互联网公司 ， 而是一家以科技技术驱动的公司 。 但是在运营过程中 ， 我们确实用了很多互联网的思维 ， 因为互联网的核心价值是在于全程量化的过程 。 量化的过程 ， 代表着各个环节之间环环相扣 ， 可以实现高效无缝 ， 甚至无感的技术渗透 。
这种思维对于传统行业改造来说 ， 是非常强大的 。 整个农业大行业 ， 因为是国家的第一产业 ， 所以“互联网+农业”这个概念很早就提出来 。 但是适用于中国农业的互联网模式 ， 到目前为止还没有一个体量足够大的公司能够起来 。 这里面有一点 ， 中国农业的基础在世界农业版图是特殊的一块 ， 我们的农业种植习惯、过程是和文化交织在一起的 ， 它不是一个特别理性的过程 。 所以当你用一个新模式或者先进技术去改造它的时候 ， 不得不用技术向传统机制结构、它的习惯去低头 。
产业互联网如果进入到未来数字农业行业中 ， 所有搞技术的人员应该把腰弯下来 ， 扎在田中 ， 了解一下这个地区究竟需要什么样的体系才能推行下去 。 这是我的第一点感悟 。
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 。
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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 。
分开看 ， 为什么在我们平台上能感受到 ， 好的玉米卖不出高价 ， 下游的买家高的价格未必能买到好玉米 ， 这个痛点存在了很长时间 ， 什么节点好？因为它的链条非常长 ， 从农夫到贩子、干线运输 ， 是个大杂烩 。 我种的是好玉米 ， 可以量化 ， 但是流通环节太多 ， 导致终端拿到手的不是好玉米 。 这时候我们一种数据的标准 ， 就是结合一些新的技术的应用 ， 把它能够做到分类、标准、可追溯 ， 这会解决这个痛点 。
另外 ， 对于平台的交易主体 ， 他们的交易行为本身 ， 这种数据的价值是不忽视的 。 因为很多农粮企业自产很少 ， 从种植开始垫付资金 ， 但是银行和金融机构 ， 因为它没有报表或者不规范 ， 很难贷到 。 但是它的交易是实在的 ， 所以它的交易在我的平台上形成数据 ， 我给它一个信用体系 ， 来评估出它的资信情况 ， 也是很有价值的 。
唐佳敏（主持人）：刚刚大家说到各个环节的数据获取和应用 ， 我非常好奇大家现在都在谈5G和物联网技术 ， 对这些问题的解决有什么帮助呢？ 。
于延磊（粮达网）：大家觉得在风向上 ， 包括5G的应用、高科技的手段 ， 我们平台也开始向5G和高科技手段、物联网来对接 ， 用它来更好地打造我们的平台 。
也是举几个直观的例子吧 ， 刚刚谈到的是怎么保证标准 ， 保证我们的所见即所得 ， 怎么保证我点了这批玉米 ， 一定是农户种的这批玉米 。 比如视频看粮 ， 通过AI技术 ， 用视频的科技手段 ， 可以在网站上视频看粮 ， 至少对它的外观是可以很快获知的 。 5G的特点是低时延 ， 基本没有什么延迟 。 一些测量的仪器 ， 用上以后可以瞬间传到你所在的APP上 。 这时候大家对它的物理指标、外观指标有个很明显的了解 ， 方便大家打破空间的距离 。
另外买了粮食以后 ， 在运输过程中 ， 在仓库的环节上容易跑冒滴漏 ， 有如偷走一部分或者损耗比较大 ， 我们也起用了一些AI技术在里面 。 比如粮食的堆型有变化 ， 一旦堆型固定了以后 ， 堆型有变化 ， 意味着有其他外力的影响 。 再者对出入在保管区的人员做人脸识别 ， 因为仓库经常放货的手续就是几个人办的 ， 一旦有陌生面孔 ， 是什么场景 。 还有估重的技术 ， 它可以做到5%到10%的误差 ， 可以通过外观知道它的重量是多少等 。 很多5G、物联网技术的应用对农粮产业提高效率、做标准 ， 都很有帮助 。
周昕（中农普惠）：5G时代它给农业带来的变化主要在两个部分 。
第一 ， 它帮助我们了对实现对涉农主体逐渐教育的过程 。 可以看到农户在移动互联网的终端使用频率是不断增加的 ， 这是一点 。 然后 ， 5G时代使得大量的传感器的成本在逐渐下降的 。 这也使得IOT一些设备在农业环节的应用成为了可能 ， 这是5G技术带来的农业应用门槛降低的表现 。
第二 ， 从农业本身来讲 ， 5G的低时延的特征 ， 它针对农时不可逆的特征 ， 我在后台看农作物的长势 ， 然后做动态的预警 。 这以前依赖于人的肉眼或者徒步去看 ， 在5G时代 ， 通过信息、数据的实时传输就可以很好的来解决这个问题 。
宫华泽（麦飞科技）：在5G和物联网盛行的时代即将到来的时刻 ， IOT在农业当中的应用和普及程度还是远远不够的 。 未来IOT在整个低成本和联网化的程度上 ， 应该做更多的努力 。 而5G它会真正做到云计算和边缘计算两个计算主体之间交互协同、编制成网络的主要的支撑技术 ， 这样就会将所有应用的实施主体的成本和效率达到一个最佳的状态 。
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唐佳敏（主持人）：今天的圆桌讨论到此结束 ， 谢谢大家聆听 ， 感谢 。
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