摘要：傳統(tǒng)農業(yè)人口持續(xù)減少，也逐步倒逼“勞動力密集型”的生產方式向“資本、技術密集型”的生產方式轉型，智慧農場的概念應運而生。本文旨在從需求側、供給側和產業(yè)鏈三個維度分析傳統(tǒng)農業(yè)的痛點，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)農業(yè)發(fā)展的痛點的方案。

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

在這一大背景下，國家大力支持數(shù)字化農業(yè)的落地，包括使用高額補貼等一些列激勵措施。2017年，農業(yè)農村部在《數(shù)字農業(yè)建設試點總體方案（2017-2020年）》中表示，政府將對達到既定標準的數(shù)字農業(yè)標桿縣市提供資助。

此外，第一產業(yè)傳統(tǒng)農業(yè)的勞動力數(shù)穩(wěn)步減少，導致“勞動力密集型”逐步向“資本技術密集型”的生產方式轉型，各個農業(yè)合作社也正逐步減少雇傭人數(shù)，使用物聯(lián)網(wǎng)等高科技設備，以此增加擴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村，同時，城鎮(zhèn)常住人口和農村常住人口的差額也正逐步拉大。究其原因，很大一部分的務農人群逐漸離開農村，前往城鎮(zhèn)打工，隨后，農村逐漸形成了農業(yè)副業(yè)化、農民老齡化和農村空心化“三化”格局。因此，提高農業(yè)生產效率、推進傳統(tǒng)農業(yè)生產方式的轉型更是刻不容緩。

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，家庭將消費越來越多的糧食和農作物。因此，我國的生產效率提升刻不容緩。

其次，從糧食總量來看，中國糧食進口量加大，糧食消費的對外依存度較高。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品競爭力較強，農作物等土地密集型產品競爭力卻很低。2018年，我國進口土地密集型農產品高達1.21億噸。此外，像大豆等部分農作物對外依存度高。2018年，大豆的對外依存度高達84.56%。

最后，中國農產品品質難以得到保障，無法滿足國內消費升級的需求。究其原因，包括農產品生產不規(guī)范、國內種植精細化程度不高等一系列因素致使農產品品質堪憂。我國未來農產品生產的目標，是從量變的轉變到質變提升。包括優(yōu)化生產過程、提高種植精細化管理，從而提高生產效率。

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

第二，我國農業(yè)生產成本高居不下，農業(yè)生產相較其他國家缺乏競爭力。例如，我國的水稻、小麥等農產品的生產成本遠高于美國等發(fā)達國家。其中，棉花的生產成本差異最為顯著，中美棉花生產成本相差1358元/畝。

首先，我國農產品服務端的重要痛點之一就是尚未建立農業(yè)標準化生產銷售體系。其中包括農產品生產環(huán)節(jié)沒有精細化種植指導、生產過程中沒有標準化的監(jiān)控設備和指標、農產品滯銷嚴重、農產品質量不可追溯等問題。這一系列農產品生產銷售端的問題，直接致使農產品的質量安全面臨挑戰(zhàn)。此外，對農產品的出口形成了較大的障礙。然而，像美國等發(fā)達國家，標準化的生產模式可以通過可溯源農產品管理系統(tǒng)追溯產品生產情況、肥料使用情況，為農產品的安全和品質提供保障。此外，標準化生產模式更加有效地提高了農產品生產效率，為企業(yè)創(chuàng)造了更多的利潤。

其次，由于農作物生產和銷售端的信息不對稱，提高了產品銷售難度，農作物增加值不高。由于我國農業(yè)生產較為分散、難以實現(xiàn)規(guī)模化生產，為農民和采購商雙方提供了極大的阻礙。此外，銷售農產品過程中，農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作物運輸成本，同時也讓中間商獲得價值鏈中較高部分的價值。

首先，物聯(lián)網(wǎng)在農業(yè)生產中需求較大。其中溫度感應器、濕度感應器、牛羊定位分析等多個智能種養(yǎng)殖設備都需要借助物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)精準化種養(yǎng)殖。基于物聯(lián)網(wǎng)的指引，農業(yè)生產可以實時更新了解農作物生產基本情況以及精細化生產的進一步指示，從而極大程度上提高農場主生產經(jīng)營效率、降低生產成本，從而提高農業(yè)生產質量和產量。

其次，農業(yè)生產中豐富的連接需求給物聯(lián)網(wǎng)市場的發(fā)展帶來極大的機遇。華為曾提到，全球智能水表、智能路燈、智慧停車、智慧農業(yè)、財產跟蹤、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)預測到，截至2020年，基于農業(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。

物聯(lián)網(wǎng)在輔助農場主生產經(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，進而更精準地為農場主提供種植指導。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，人工智能可能對農業(yè)生產提供巨大的幫助。而在人工智能中起重要影響的技術將會是機器學習。機器學習可以利用前文物聯(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)的生產效率或生產附加值，從而幫助農民極大程度上提高農作物生產總量、降低生產成本、提高效益。首先，在種植方面，人工智能可以幫助農民提高產量、根據(jù)土壤肥沃程度合理種植。通過無人機圖像、溫度感應器、濕度感應器等方式采集的數(shù)據(jù)，借助機器學習，可以深度分析種植環(huán)境，從而為農民播種、施肥、收割等環(huán)節(jié)提供最精準的建議。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，并進一步進行算法是別后，學者能夠較為準確地判讀動物的患病情況、患病時長等相關信息。同時，動物患病時間越長，判讀出的準確地更高。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業(yè)研發(fā)時間，其中，包括培育優(yōu)質的種植基因、提供更加有效的化肥、研發(fā)更多健康、綠色的轉基因產品。人工智能的輔助下，將會獲取更多的大數(shù)據(jù)進行智能分析，從而幫助相關農產品的研發(fā)更加高效。

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