作者：陳立耀

來源：農業行業觀察（ID：nyguancha）

其實，植物醫院已經在中國發展很久了，目前這些植物醫院都是以花木為主，而且擁有線下的門店和專業的醫生。

然而，在農作物這一塊，作物醫院或者作物醫生似乎依然幾十年都沒有什么創新與發展。

同時，中國農作物病蟲害的診斷與防治市場規模應該也是千億級以上，但中國的作物醫院，沒有行業巨頭、更沒有領頭羊。

問題到底出在哪里？

2.6億種植戶，農藥防治根深蒂固

數據統計，中國農業以種植戶、養殖戶居多，其中擁有2.6億種植戶，而且這些種植基本上也是擁有豐富經驗的農民。

說得直白點，這些農民對農作物病蟲害是有經驗的，他們有些經驗甚至超過農業院校的專家和畢業生。

另外，中國農業以小散戶為主，他們分布在全國各地，同時土地也沒有得到集中，農作病蟲害發生個體也不一樣。

以上原因種種，導致中國農作物病蟲害防治形成不了規模化和動態化監測。更要的是：農藥防治病蟲害的思想根深蒂固。

還有一點，目前中國農業正在推進生態農業模式，提倡有機種植、生態種養等思想。

然而，植物醫院或者作物醫生提倡卻是“農藥防治”，有些人因技術不強而導致“解決方案無效”，被種植戶稱之為“詬病”。

全國政協常委、福建省政協副主席陳紹軍認為，當前，地方政府對病蟲害防治問題關心不多。各地縣鄉鎮的農技推廣部門技術服務功能弱化，雖有“莊稼醫院”，但大都是個體經營的農資店，從業人員不具備專業技能，無法“對癥下藥”和“按需施肥”。

因此，如何改變病蟲害防治觀念？中國需要頂層設計，更需要全民防治病蟲害意識提升。

未來，互聯網技術防治病蟲害必成主角

2018年，是人工智能布局農業之前。京東、阿里都紛紛宣布借助人工智能進入養殖、種植領域。

尤其是阿里的ET大腦。

阿里云的ET農業大腦，可以通過“豬臉”識別，采用聲學特征和紅外線測溫技術，還可以通過豬的體溫、叫聲等數據，判斷豬群是否患病，預防疫情，死亡率降低3%左右。

未來，借助人工智能、大數據已經成為互聯網企業降低成本、提高疾病防治的重要手段。

其實，目前，作物病蟲害防治已經從1.0階段升級到3.0階段，互聯網技術逐漸成為作物病蟲害診斷、防治的關鍵技術。

按照農業行業觀察總結，中國農作物病蟲害防治正在經歷著3個階段，并逐步實現從治療到預防的革命性轉變。

1）農作物病蟲害防治1.0階段

這個階段基本上是“靠經驗”為主，以農民自己、農技人員為個體主要成員，他們憑借病蟲害防治經驗，對作物病蟲害做出診斷和解決方案。

該階段的病蟲害方式以“治病”為先導，借助農藥幫助作物治病。

2）農作物病蟲害防治2.0階段

這一階段，作物醫院或植物醫院等作物病蟲害防治機構逐步誕生，并且形成有有組織、有計劃的對病蟲害進行診斷和防治。

還有一個現象，農業類的院校、畢業生、農技人員紛紛成立機構或公司，農作物病蟲害防治呈現專業化。

盡管，這一階段的病蟲害防治技術有所提升，但依然是靠經驗，但農作物病蟲害綜合防治逐漸成為主導。

3）農作物病蟲害防治3.0階段

其實，農作物病蟲害防治1.0階段和2.0階段一直主導者中國農作物病蟲害防治體系。

但隨著，互聯網技術發展，采用先進的互聯網技術和大數據對作物病蟲害防治比重增加。

尤其是，一些智慧農業公司依靠先進互聯網技術建立病蟲害大數據統計和監測，從而幫助作物病蟲害提供防治解決方案。

這一階段有一個重要的變化，就是以大數據和人工智能等互聯網技術對農作物提出“防”為主，治療為輔。

可以預見，互聯網技術進入農作物病蟲害防治并改變中國農作物防治體系，提高種植產出和品質提升。

國外作物病蟲害防治，監測與預防為主

以美國為例！

美國倡導的精準農業模式，借助先進技術對農作物病蟲害進行防治。其實，從60年代起，美國農業大量采用化學農藥防治病蟲害。然而，化學藥物防治給美國農業帶來危機。

1972年美國政府發出了不能單靠施用化學農藥防治病蟲害的警告，1976年密歇根州立大學首先提出了對農作物病蟲害進行綜合防治，即IPM。迄今為止，全國應用IPM面積占整個作物面積的90％以上，應用作物包括小麥、玉米、大豆、蔬菜、果樹，病蟲害防治成本比原來低了30％左右。

隨著互聯網技術的成熟，美國采用互聯網技術對農場病蟲進行病蟲害監測及防治。比如，互聯網技術運用到生產端主要涉及農田灌溉、施肥、病蟲害防止。

以美國Semios為例，Semios是一個通過物聯網技術進行病蟲害防治的企業。Semios在農田中安裝探測器、攝像頭實時監控農場中害蟲的密度，并將信息通過無線聯網。當害蟲的密度超過警戒密度時，則會發出警告，并通過安裝在農田中的另一個裝置噴灑信息素。這些信息素可以干擾昆蟲的交配，從而達到控制蟲害的效果。這種方式可以取代殺蟲藥劑，對環境更友好，食品更安全。

除了美國之外，以色列的病蟲害防治也體現在高科技上。

比如，aranis是一家來自以色列特拉維夫的農業技術初創企業，致力于通過空中探測和深度學習技術來識別農作物可能存在的種植培育問題。

目前，該公司軟件的主要服務對象，是玉米、棉花、小麥、大豆、甘蔗以及土豆等大宗交易農作物，能夠及時檢測到潛在問題，比如病蟲侵害或營養不良等，從而進一步為農場主提供高清放大圖像，幫助他們清楚了解農作物的生長問題，采取相應的解決措施。

其實，德國的作物病蟲害方式公司也很厲害，他們采用Ai識別作物病蟲害。

德國Plantix是一個致力于解決農作物歉收和提高單產的高效農業生產平臺，通過智能手機攝像頭，利用計算機視覺技術，實現對作物病害早期檢測。

根據該公司的說法，Plantix提供了全球最大的超過1500萬張圖片的植物病害檢測獨立數據庫， 借助這個免費的應用程序，用戶可以為其病態作物拍照，然后由公司的AI圖像識別軟件對其進行識別，告訴用戶作物最可能的情況——病害、蟲害或營養缺乏，隨后用戶會收到處理建議，包括常規的具有成本效益的建議和考慮生態學影響的建議。

由此可見，國外的農作物病蟲害都借助互聯網技術實行監測和預防為主，并采用生態方式對病蟲害進行防治，目的是提高農產品品質，而不是產量。

中國問題在哪里？

中國存在巨大的病蟲害防治市場，但沒有病蟲害防治巨頭。盡管部分互聯網公司紛紛涉足農作物病蟲害防治，比如，麥飛、神農識、植醫堂等公司。

但，從目前來看，似乎互聯網+作物病蟲害防治依然不能成為主流。

其中個由，我認為有3個：1）農業本身的分散性，病蟲害大數據很難建立；2）在農作物病蟲害防治上，互聯網技術應用僅僅是初級階段；3）網上幫助農作物看病的習慣沒有形成。

除了客觀原因之外，還有一點就是商業模式。

目前，以農作物病蟲害監測和預防為主要業務的公司在盈利模式上存在單一，一用戶規模沒有上來，虧錢是在所難免的。

另外，一些公司把病蟲害防治模塊依附在整個智慧農業解決方案體系中，通過整體打包方案，從而實現公司盈利的方向，但會存在“孰輕孰重”的情況。

還有一點，從互聯網公司推廣“農作物病蟲害防治”來看，互聯網公司只注重互聯網技術上突破，而忽視了上千萬個農技專家優勢。

在這里，有人曾大膽暢想，互聯網植物醫院能否成立一個平臺，把中國農技專家吸引到平臺上來；互聯網技術只為農作提供預防和監測，而農技專家則發揮經驗優勢，幫助種植戶制定出落地的、科學的解決方案，從而實現平臺化運作模式。

這是不是一條出路呢？其實，早2014年的“農醫生”就是這么干的，但似乎沒有成功。

因此，互聯網+農作病蟲害防治路還很長，需要勇士，也需要烈士。

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