摘要：傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)人口持續(xù)減少，也逐步倒逼“勞動力密集型”的生產(chǎn)方式向“資本、技術(shù)密集型”的生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型，智慧農(nóng)場的概念應(yīng)運(yùn)而生。本文旨在從需求側(cè)、供給側(cè)和產(chǎn)業(yè)鏈三個維度分析傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的痛點(diǎn)，從而提出物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)與人工智能解決傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)發(fā)展的痛點(diǎn)的方案。

2016年，政府對數(shù)字化農(nóng)業(yè)的推進(jìn)做出了明確的要求。《“十三五”全國農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展規(guī)劃》明確表示，截止2020年，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化水平必須快速提高，物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的運(yùn)用應(yīng)該超過17%，同比增速達(dá)10.8%。

在這一大背景下，國家大力支持?jǐn)?shù)字化農(nóng)業(yè)的落地，包括使用高額補(bǔ)貼等一些列激勵措施。2017年，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部在《數(shù)字農(nóng)業(yè)建設(shè)試點(diǎn)總體方案（2017-2020年）》中表示，政府將對達(dá)到既定標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字農(nóng)業(yè)標(biāo)桿縣市提供資助。

此外，第一產(chǎn)業(yè)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的勞動力數(shù)穩(wěn)步減少，導(dǎo)致“勞動力密集型”逐步向“資本技術(shù)密集型”的生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型，各個農(nóng)業(yè)合作社也正逐步減少雇傭人數(shù)，使用物聯(lián)網(wǎng)等高科技設(shè)備，以此增加擴(kuò)大種植面積的同時提升種植效率。自2011年起，中國城鎮(zhèn)的常住人口開始超過農(nóng)村，同時，城鎮(zhèn)常住人口和農(nóng)村常住人口的差額也正逐步拉大。究其原因，很大一部分的務(wù)農(nóng)人群逐漸離開農(nóng)村，前往城鎮(zhèn)打工，隨后，農(nóng)村逐漸形成了農(nóng)業(yè)副業(yè)化、農(nóng)民老齡化和農(nóng)村空心化“三化”格局。因此，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、推進(jìn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)型更是刻不容緩。

1.1需求側(cè)——對外依存度高，農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)堪憂

首先，從人均耕地水平來看，由于我國人均耕地約處于0.08公頃上下，遠(yuǎn)低于世界主要糧食出口國家的人均耕地水平，也低于全世界0.2公頃的人均耕地水平。隨著居民可支配收入逐步增加，家庭將消費(fèi)越來越多的糧食和農(nóng)作物。因此，我國的生產(chǎn)效率提升刻不容緩。

其次，從糧食總量來看，中國糧食進(jìn)口量加大，糧食消費(fèi)的對外依存度較高。由于我國勞動力資源充足，然而土地資源及其缺乏，園藝等勞動密集型產(chǎn)品競爭力較強(qiáng)，農(nóng)作物等土地密集型產(chǎn)品競爭力卻很低。2018年，我國進(jìn)口土地密集型農(nóng)產(chǎn)品高達(dá)1.21億噸。此外，像大豆等部分農(nóng)作物對外依存度高。2018年，大豆的對外依存度高達(dá)84.56%。

最后，中國農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)難以得到保障，無法滿足國內(nèi)消費(fèi)升級的需求。究其原因，包括農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)不規(guī)范、國內(nèi)種植精細(xì)化程度不高等一系列因素致使農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)堪憂。我國未來農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)的目標(biāo)，是從量變的轉(zhuǎn)變到質(zhì)變提升。包括優(yōu)化生產(chǎn)過程、提高種植精細(xì)化管理，從而提高生產(chǎn)效率。

1.2 供給側(cè)——農(nóng)作物分散經(jīng)營，生產(chǎn)成本高

第一，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)呈現(xiàn)分散經(jīng)營的態(tài)勢，產(chǎn)業(yè)化程度極低，因此農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總量大但人均產(chǎn)量較低。中國是世界上的農(nóng)業(yè)大國之一，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值極高，曾多次名列世界農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值排名前列。然而，家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制導(dǎo)致種養(yǎng)殖情況高度分散的現(xiàn)狀，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平不高。包括農(nóng)業(yè)的機(jī)械化水平和生化技術(shù)都較發(fā)達(dá)國家比較落后。此外，中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化程度極低，價值鏈不長，由此造成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的盈利程度不高，人均農(nóng)業(yè)增加值遠(yuǎn)低于其他農(nóng)業(yè)大國。

第二，我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本高居不下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相較其他國家缺乏競爭力。例如，我國的水稻、小麥等農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)成本遠(yuǎn)高于美國等發(fā)達(dá)國家。其中，棉花的生產(chǎn)成本差異最為顯著，中美棉花生產(chǎn)成本相差1358元/畝。

1.3 服務(wù)端—非標(biāo)準(zhǔn)化、農(nóng)作物附加值低

首先，我國農(nóng)產(chǎn)品服務(wù)端的重要痛點(diǎn)之一就是尚未建立農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)銷售體系。其中包括農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)沒有精細(xì)化種植指導(dǎo)、生產(chǎn)過程中沒有標(biāo)準(zhǔn)化的監(jiān)控設(shè)備和指標(biāo)、農(nóng)產(chǎn)品滯銷嚴(yán)重、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量不可追溯等問題。這一系列農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)銷售端的問題，直接致使農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量安全面臨挑戰(zhàn)。此外，對農(nóng)產(chǎn)品的出口形成了較大的障礙。然而，像美國等發(fā)達(dá)國家，標(biāo)準(zhǔn)化的生產(chǎn)模式可以通過可溯源農(nóng)產(chǎn)品管理系統(tǒng)追溯產(chǎn)品生產(chǎn)情況、肥料使用情況，為農(nóng)產(chǎn)品的安全和品質(zhì)提供保障。此外，標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)模式更加有效地提高了農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)效率，為企業(yè)創(chuàng)造了更多的利潤。

其次，由于農(nóng)作物生產(chǎn)和銷售端的信息不對稱，提高了產(chǎn)品銷售難度，農(nóng)作物增加值不高。由于我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)較為分散、難以實現(xiàn)規(guī)模化生產(chǎn)，為農(nóng)民和采購商雙方提供了極大的阻礙。此外，銷售農(nóng)產(chǎn)品過程中，農(nóng)民的議價能力也遭受挑戰(zhàn)。

最后，鏈條冗余也大幅提高了交易成本和農(nóng)作物運(yùn)輸成本，同時也讓中間商獲得價值鏈中較高部分的價值。

2.1物聯(lián)網(wǎng)——實時更新生產(chǎn)情況、輔助精細(xì)化生產(chǎn)

首先，物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中需求較大。其中溫度感應(yīng)器、濕度感應(yīng)器、牛羊定位分析等多個智能種養(yǎng)殖設(shè)備都需要借助物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)精準(zhǔn)化種養(yǎng)殖。基于物聯(lián)網(wǎng)的指引，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可以實時更新了解農(nóng)作物生產(chǎn)基本情況以及精細(xì)化生產(chǎn)的進(jìn)一步指示，從而極大程度上提高農(nóng)場主生產(chǎn)經(jīng)營效率、降低生產(chǎn)成本，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量和產(chǎn)量。

其次，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中豐富的連接需求給物聯(lián)網(wǎng)市場的發(fā)展帶來極大的機(jī)遇。華為曾提到，全球智能水表、智能路燈、智慧停車、智慧農(nóng)業(yè)、財產(chǎn)跟蹤、智慧家居分別有7.5億、1.9億、2400萬、1.5億、2.1億、1.1億的連接需求。由此可見，連接需求給物聯(lián)網(wǎng)市場帶來了極大的收入。華為還曾經(jīng)預(yù)測到，截至2020年，基于農(nóng)業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)的潛在市場需求將從2015年137億美元提升至268億美元。

2.2大數(shù)據(jù)與人工智能——生產(chǎn)經(jīng)營決策“數(shù)字化”，全面提升生產(chǎn)效率

物聯(lián)網(wǎng)在輔助農(nóng)場主生產(chǎn)經(jīng)營的同時，會生成大量的數(shù)據(jù)。而人工智能可以通過將數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)分析，從而極大的挖掘大數(shù)據(jù)背后的潛在含義，進(jìn)而更精準(zhǔn)地為農(nóng)場主提供種植指導(dǎo)。埃森哲曾提到，人工智能可能對中國的15個行業(yè)帶來影響。其中，制造業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)以及批發(fā)零售業(yè)將是最有可能從人工智能的分析中受益的行業(yè)。截止2035年，人工智能將會分別推動這三大行業(yè)的年同比增速提高2%、1.8%、1.7%。

由此可見，人工智能可能對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供巨大的幫助。而在人工智能中起重要影響的技術(shù)將會是機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)可以利用前文物聯(lián)網(wǎng)采集到的大數(shù)據(jù)，提高種養(yǎng)殖過程中某個環(huán)節(jié)的生產(chǎn)效率或生產(chǎn)附加值，從而幫助農(nóng)民極大程度上提高農(nóng)作物生產(chǎn)總量、降低生產(chǎn)成本、提高效益。首先，在種植方面，人工智能可以幫助農(nóng)民提高產(chǎn)量、根據(jù)土壤肥沃程度合理種植。通過無人機(jī)圖像、溫度感應(yīng)器、濕度感應(yīng)器等方式采集的數(shù)據(jù)，借助機(jī)器學(xué)習(xí)，可以深度分析種植環(huán)境，從而為農(nóng)民播種、施肥、收割等環(huán)節(jié)提供最精準(zhǔn)的建議。其次，在養(yǎng)殖方面，人工智能可以減少動物患病帶來的損失。研究發(fā)現(xiàn)，通過采集動物的聲音，并進(jìn)一步進(jìn)行算法是別后，學(xué)者能夠較為準(zhǔn)確地判讀動物的患病情況、患病時長等相關(guān)信息。同時，動物患病時間越長，判讀出的準(zhǔn)確地更高。因此，及時判讀動物情況可以極大程度減少患病帶來的金錢損失。最后，人工智能可以縮短農(nóng)業(yè)研發(fā)時間，其中，包括培育優(yōu)質(zhì)的種植基因、提供更加有效的化肥、研發(fā)更多健康、綠色的轉(zhuǎn)基因產(chǎn)品。人工智能的輔助下，將會獲取更多的大數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，從而幫助相關(guān)農(nóng)產(chǎn)品的研發(fā)更加高效。