今年初，非洲蝗災的消息頻頻登上熱搜，一眾網友為之擔憂。后來受疫情影響，俄羅斯、越南、泰國、阿根廷、柬埔寨等國宣布禁止部分糧食品種出口，聯合國發出4、5月份全球可能會發生糧食危機的預警，農業農村部為此出面表示：“中國米面自給自足沒有壓力，隨買隨有，市民可不必囤積?！?/span>

4月9日，阿里巴巴推出“數字糧倉”計劃，通過在各地區建設數字糧食基地，旨在用產地直供的模式提升農業生產效率，打響農貨品牌。其他包括京東、騰訊、拼多多近來也都從不同角度推出了一些興農助農計劃。另外在資本市場，一些農業股近來以超過醫藥股和科技股的趨勢明顯上漲，體現業界對農業板塊頗具信心。

長期以來，農產品和工業品一樣，都是國家戰略級物資的重要組成部分，農業和工業的發展目標也頗為相似，那便是要從農業/工業大國向農業/工業強國演進。包括此前京東跑步雞、阿里200公里豬、華為聯網牛、騰訊養鵝刷了一波熱度，體現農業這項關系民生的事業，實際正在受到關注。

當然，像智慧農業、農業物聯網這樣的概念已經提很多年了，與工業互聯網相比，依然像是一副“未出圈”的狀態。我們該如何看待有關農業物聯網的前景與建設方向，是接下來要討論的重點。

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農業物聯網原本想做什么？

按照經營流程，農業生產分為產前、產中、產后三個環節。

產前環節包括農業化機械、化肥、農藥、種子、牲畜良種等農用物資的生產供應；

產中環節體現對農產品狀況的了解，保護其正常生長的措施；

產后環節涵蓋農產品收購、貯藏、加工、包裝、銷售等變現方式。

現在常提的智慧農業，其實就是農業全產業鏈優化的過程。通過對物聯網、大數據、AI、互聯網等技術的使用，實現科學合理、優質高效的種植養殖，并且用最短的時間、最低的流通成本將產品運輸到銷售地點，獲取最大化的收益。

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比如在美國這類農業高度集約化的發達國家，精準農業是十分常見且成熟的一種模式。該模式強調對單位種植面積的投入產出比，包括以定位、定量、定時3大原則完成精準播種、精準灌溉、精準施肥、精準殺蟲等工作，以期最終獲得最大效益，同時保護生態環境，避免因過多使用農藥等物質造成環境污染。《國家地理》雜志亦曾刊載文章，披露包括3S技術（RS、GPS、GIS）、決策支持系統、智能設備控制系統是精準農業核心的技術組成，簡單來說就是結合包括物聯網在內的各項現代信息技術，實現對農業生產數據的采集、傳輸、存儲與分析應用。

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類似的邏輯在養殖場景同樣適用。比如通過豬耳標、雞腳環等配件監測動物生命體征，標記個體身份信息，方便溯源管理；比如在一些廣域放牧的場景下，用位置傳感器或GPS輔助跟蹤牛羊等動物的位置，減少走失，提升管理效率；比如通過部署傳感器、攝像頭等設備，獲取數據從而更準確地預測和調度擠奶時間或屠宰日期，最大限度提高產量。

從大的層面來說，農業物聯網的邏輯并不難理解，理念上也行得通。但現實情況是，與幾年前同期興起的車聯網、工業物聯網相比，農業物聯網大多停留在項目制的階段，僅僅在圈子內部活動，較少吸引到外界注意。

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農業物聯網面前的阻礙是什么？

任何行業都有特殊性，但農業特殊性更甚。

中學語文課文《寡人之于國也》寫到：不違農時，谷不可勝食也；數罟不入洿池，魚鱉不可勝食也；斧斤以時入山林，材木不可勝用也。谷與魚鱉不可勝食，材木不可勝用，是使民養生喪死無憾也。養生喪死無憾，王道之始也。

這段話體現了兩個要點：一是農產品的生產要按照季節性，二是要農業生產要堅持可持續發展的理念，不可過度向自然索取。

所以，農業生產在一次收成以后，就確定了本批次的供應總量，即便當時市場價低，為了保證產品鮮活也不能積壓等高價再出；即便當時市場價高，也無法違背自然規律立即生產出下一批貨增加收入。反之工業品的生產，更多情況下由需求決定，有能力根據市場反應快速調整。

另外地域性也是農業比較不同的一點。俗話說“橘生淮南則為橘，生淮北則為枳”，同一類產品，因為生長環境的不同價格可能就不同，因此可以產生各具特色的農業品牌，比如贛南蜜柑、黑龍江五常大米、陽澄湖大閘蟹。而且，空間距離的遠近將影響農產品在運輸和貯藏上的投入，進而影響產品在各區域的銷售價格。

再次，投資農業要有面臨高收益風險的準備。如果說資本喜好通過計算毛利率來評判一個產業，在農業這可能是行不通的。從播種到收成，出生到屠宰，較長的時間周期，還有日益加劇的氣候變化、病蟲害影響，給農產品未來的產量帶來很大的不確定性。以及農產品戰略物資的定位，價格多要受國家宏觀調控，最終都會導致利潤的不確定性。

以上所有提到的原因，包括生產季節性、地域性、高收益風險，再加上小農模式規?；蛔恪⑿什桓?、信息開放程度不足等桎梏，引發了從事農業利潤不高的現實。即便這時提出農業物聯網的概念，在推廣上還是遇到了最常見的問題：成本高、人才少、用戶轉換動力不足。

具體來說有以下幾點：
1

項目多由政府牽頭推動，相較其他領域民間資本的參與度不高，市場活躍度不高。

2

農業軟件基礎設施薄弱，基礎的設備和軟件服務成本過高，加上農業專家IT知識薄弱，農民或農業企業的接受程度受影響降低。

3

農業環境相對分散且易變化，加大了技術實施與設備維護的成本。

4

國內傳感器發展水平有限，在功能類型、品質標準上存在不足，影響數據采集。

5

行業依然缺乏統一的標準，各產品間難以互聯互通，從而影響整體的發展。

如今，農民已經是一項平等的職業，多少年來在這片土地上積累了豐富的生產經驗。當要讓他們中的大多數愿意坐在大屏前面查看作物生長的各項數值，相信電腦給出的決策，就得保證技術夠硬，并且成本夠友好，投入產出可計算。

這樣一來，對于外界想要為農業賦能的企業來說，農業感覺就是最難掙錢的行業，投入多，回報周期長。但民以食為天，農業的現代化轉型始終都是必不可少的，所以仍然有一批有“情懷”的企業在為該項事業奮斗。

而這件事可能不是一家公司能做成的，需要全產業的共同努力。

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農業物聯網玩家

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跨界的大公司

阿里ET農業大腦：與電商和生鮮業務有關，阿里在助農興農上的投入十分明顯。目前，農業大腦已在特驅集團生豬養殖、海升集團作物種植等方面產生實踐案例，可提供智能農事分析、可視化農場、智能生產管理、產量和質量預測、全鏈路溯源等功能。

京東智慧農業共同體：2018年推出該計劃的時候，京東表示將以無人機農林植保服務為切入點，整合集團物流、金融、生鮮、大數據等能力，與地方政府、農業上下游龍頭企業、農業領域專家等共同合作，構建開放共贏的農業合作平臺，拉通從田間到餐桌的全生命流程。

碧桂園：2019年初，碧桂園明確地產、機器人、現代農業是未來三大重點業務。對應的碧桂園農業控股有限公司實際于2018年5月就已成立，官方顯示其布局農業全產業鏈，包括前端研發，“公司+基地+農戶”模式的中端生產組織，和以碧優選社區門店為主體的終端銷售。今年3月，該公司宣布以3億元對價收購了華大基因農業控股有限公司80%股權，成為華大農業控股股東，顯示其投入農業的堅定決心。

中化智慧農業平臺：中化集團旗下的農業板塊的核心公司，即中化現代農業有限公司，主要通過線上搭建智慧農業平臺，線下建立示范農場等措施，實現種植基地的精準種植，精準管理。

華為云：在智慧農業場景，華為云聯合了各類生態伙伴，采集農業生產過程中土壤、溫度等環境信息，構建智慧農業大數據平臺，進而分析數據，聯動智能生產設備，實現智能化耕作。目前官網上刊登了牛聯網、智慧大棚兩類典型應用案例。

網易味央：與其他互聯網公司針對養豬廠的痛點提供技術服務不同，網易味央滲透進了整條產業鏈，從仔豬、飼料、技術等上游環節，到屠宰、加工、品牌銷售等中下游，采取了自育自養自銷的一體化模式，包括智能飼喂、豬馬桶、除臭系統、數據化管理、透明化養殖等概念都應用于養殖過程之中。

海爾COSMOPlat：2019年，海爾首次介紹了旗下農業物聯網生態品牌平臺——海優禾。主要是通過線上定制健康生活，線下創新智慧農業的模式，解決傳統農業信息化程度低、產銷模式不完善、品牌價值缺失、品質安全難監管的行業痛點。

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垂直服務提供商

豐疆智能：該公司嚴格來說是一家機器人公司，目前設有農業、畜牧、大數據和工業機器人等業務板塊，農業是其中重要的組成部分，推出了包括高端水田拖拉機、旱田無人拖拉機、無人駕駛插秧機、畜牧機器人等在內的農機農品，以及完整的數字化農場解決方案。

極飛科技：成立于2014年，以農業無人機的研發與制造為主營業務。根據官網，在數字農業領域，極飛成為了中國北斗衛星導航系統在農業領域最大的應用商。截至2020年1月1日，以北斗衛星導航系統為基礎，極飛在中國架設了2,300 多個 RTK 導航基站，覆蓋超過35,000個農村，其農業無人機全球銷量超過 5 萬臺，在中國農業無人機市場占有率超過 50%。

云洋數據：成立于2013年，在硬件、軟件、服務三大方面做了主要工作，分別是以低功耗嵌入式技術、無線通訊技術和智能感知技術為基礎實現了農業設施的信息化和智能化；以智慧農業云平臺（農業大腦）為農業種植戶提供日常全面的種植生產服務，向企業用戶提供企業級SaaS和PaaS服務；以自身構建的農業智慧物聯網設施和大數據向農業主管的政府機構提供農業大數據監管服務。

浙江慶漁塘：基于物聯網“六域模型“標準建立首個面向漁業產業鏈的科技運營服務平臺，將零散魚塘資源組織成規模化科技養殖體系，系統性推進水產養殖中水質監控、魚種選擇、魚藥監控、魚飼料監控、銷售渠道拓展等的改進和提升。

森禾智慧：該公司選址于克拉瑪依市，主要以玉米產業為核心，融合訂單農業、實體產業、互聯網、地空星感知技術、大數據分析、智能決策、物聯網、數字農業、智慧管理、區塊鏈、產品溯源體系、金融衍生、保險創新、物聯網小鎮等理念，形成玉米產融生態智能體系。

托普云農：是一家智慧農業綜合解決方案服務商，通過對物聯網、人工智能、大數據、云計算等信息技術的利用，構建以“數據采集-數據分析-數據應用”為鏈條的服務模式，對農業大數據進行產業化應用探索，為農業管理部門和農業經營主體提供農業數字化產品與信息化服務。

總體來說，無論是農業植保服務、農業物聯網軟硬件服務、大數據服務，或是農業知識服務，業界都有不少數量的企業在參與，案例不勝枚舉，并且為了避免同質化，企業開始將業務縮小將諸如玉米、漁業養殖這樣細分的領域，提供技術更專業，價值更突出的解決方案，這是一個比較向好的趨勢。

如同現在，新聞聯播的主旋律不只是抗疫，還有春耕；農業農林部告訴民眾糧食自給自足無壓力，同時也在提醒今年要重點做好草地貪夜蛾等病蟲害的防治準備。

當生活要繼續，接下了“保產增量”這一重要任務的農林牧漁之產業，說不定會在2020誕生新的故事呢。