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科技滲透提速 巨頭搶食農村數字經濟紅利

中國經營網  |  2019年06月17日
記者日前在調研中獲悉,一些互聯網巨頭公司已經將數字改造的觸角伸向農牧領域,加大在田間地頭的布局,分食農村數字經濟紅利。以養豬這個最古老、傳統、不穩定因素高的產業為例,京東、阿里、網易就均已入局,將AI、IoT(物聯網)和SaaS等運用在養殖、精細化運營以及食品安全等環節。與此前農業自動化階段相比,智能技術對養殖業育種研發和發展模式的價值尤為值得關注。

  數字化被認為是當前產業升級最關鍵的解決方案之一。不同于科技對制造業、零售業等領域的密集改造,在我國,作為第一產業的農業,其數字化程度還處于較低水平。今年中央1號文件即明確提出加快突破農業關鍵核心技術、培育農業科技創新力量,推動智慧農業自主創新的要求。

  記者日前在調研中獲悉,一些互聯網巨頭公司已經將數字改造的觸角伸向農牧領域,加大在田間地頭的布局,分食農村數字經濟紅利。以養豬這個最古老、傳統、不穩定因素高的產業為例,京東、阿里、網易就均已入局,將AI、IoT(物聯網)和SaaS等運用在養殖、精細化運營以及食品安全等環節。與此前農業自動化階段相比,智能技術對養殖業育種研發和發展模式的價值尤為值得關注。

  數字技術搭載產業知識

  我國是世界養殖業大國,飼養著全世界1/2的豬、1/3的家禽、1/5的羊、1/11的牛,水產養殖業產量占世界總產量的60%,肉類和禽蛋產量連續多年穩居世界第一位。與此同時,生產粗放、養殖水平相對落后、養殖成本過高,生產率、繁育率、轉化率均與國外發達國家相比水平較低,成為困擾行業的巨大挑戰。

  比如在養豬領域,PSY是一項衡量養豬水平的國際通用指標,簡單理解就是每頭母豬每年可以生產多少健康的小豬。丹麥的這個數字是30,美國是24,而中國只有18,且平均養豬成本卻是美國的2倍。

  在吉林精氣神有機農業股份有限公司CEO孫延純看來,這背后有設備落后的問題,也有來自農業養殖知識技術水平的整體欠缺。如何提高參與者的素質與技術,如何獲得更高的生產率、更高的資源利用率、更透明的行業監管信息、更開放的交易平臺是目前整個養殖領域的共同挑戰。

  “例如美國,平均每個農場種植面積在170公頃以上,規模大、機械化程度高,我國每個農戶種植面積通常不足1公頃,機械化程度低,沒有規模效益;包括飼料裝卸、喂食、清理、豬只轉運、糞污處理等養殖環節大量依賴人工,自動化極其欠缺。更重要的是育種水平和疫病控制水平較低,導致PSY低于國際水平。”他表示。

  不過,隨著這一波數字科技對傳統產業的改造浪潮爆發,孫延純的養豬方式正在迎來重大變革。

  去年8月,精氣神開始與京東數字科技探索利用數字技術進行養豬模式的智能升級。對包括精準飼喂、環境控制、生物安全、生產繁育、品種培育、產品溯源、生產管理等多環節進行數字化改造。

  據記者了解,該解決方案的出發點在于“數字科技搭載專業知識”,采用了AI大腦系統、物聯網設備和Saas系統等對養殖場生產全流程進行數字化改造。特別是“豬臉識別”技術的運用,依靠生物識別技術實現對每一頭豬的快速鎖定和數據采集,提供“千豬千面”的精準投喂方案。

  京東數字科技京東農牧副總經理李佳隆舉了個例子來解釋AI核心系統如何充當大腦的角色。“比如豬舍里突然一頭豬叫聲無力,還會時不時地咳嗽兩下。核心系統首先會偵測到異常,并指令攝像頭觀測豬的體溫,同時調用數據庫里豬的過往體溫、進食記錄、運動量進行比對。如果出現異常則會發出警報,告訴飼養員下一步該怎么做,比如聯系獸醫等。這在疫情防范的工作中意義重大。”

  智能化養殖待爆發

  《中國智慧農業行業市場深度調研及2017~2021年投資商機研究報告》數據顯示,早在2013年,我國智慧農業的產業規模已達到4000億元,僅以應用(硬件和網絡平臺以及服務)為基礎的智慧農業市場就有望在2022年達到184.5億美元的規模,年均復合增長率13.8%。

  在此前景下,近年來,互聯網巨頭公司扎堆養殖業漸成趨勢。除了京東,其他實力參與者即包括早年間即涉足養豬業的網易,以及去年同樣以智能化解決方案為切口殺入智慧養豬大軍的阿里,還有利用AI技術種起黃瓜的騰訊。

  不過,AI在養殖種植領域的滲透目前處于起步階段,更多是模式和方向上的探索,在長期數據和規模化效果上仍需要發展時間。以京東、阿里為例,其合作的對象更多是種植理念和技術水平較高的行業佼佼者。但現實問題在于,中國最大的養殖企業也只占了中國養殖體量的3%,中國50%以上的豬是由中小散戶養出來的,養殖模式如何由分散走向集約,也限制著數字化改造推進的速度。

  “這也正是這些互聯網公司爭搶布局的原因所在,農業這個領域足夠落后,改造的機會才多。”孫延純告訴記者,在上線智能系統后,平均每頭豬增加了92.5元成本,但是在飼料方面每頭能節省30~60元;人工成本投入可節省每頭8元;提高成活率方面平均每頭可節省約15元;在精準控制出欄體重方面能節省5~8元。“目前從直接的投入產出來看基本上打個平手。” 

  “但除了這些投入產出最直接的比較外,系統帶來的環保價值、育種價值和管理價值目前很難馬上量化,但這部分才是核心所在。”他表示。

  值得注意的是,AI、Lot、移動互聯網等數字技術出現以前,農業的機械化、自動化早已有之。此輪智能化相較此前自動化、信息化的最大區別在于,數據爆發和算力升級不僅可以解決生產效率問題,更一定程度解決了底層發展模式、生物安全、基因優化以及管理方式等更復雜難題。

  以最欠缺的農業硬實力育種為例,據孫延純透露,過去豬只育種是在1200頭的核心群后代中選育,要對豬群分出若干家系,然后按照一定的育種邏輯進行選配和選留,但這種方式很大程度上與育種進展方向相違背,失去雜交價值就無從談及高水平的性狀進展。“過去無法進行如此大體量數據的收集、加工、處理,但目前這些大數據和人工智能技術則可以解決這一難題。”

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