一颗土豆的数字化价值

　　新商业情报NBT Author 朱若淼
　　被当作主粮在发展的土豆，有生产规模的持续保证，这意味着服务这个垂直品类具有很高的价值。＂土豆整个产业链上各环节的产值都很高，从生产到流通，各环节叠加效应算下来，这里面有机会诞生出一个百亿级别的公司。＂
　　本文转自 | 新商业情报NBT
　　作者 | 朱若淼
　　白露过后，河北省西北部的张北，白天越来越短。傍晚7点，太阳几乎消失在地平线上，平整的农田尽头，还透着血色的天光。刘昊和同事刚结束了一天的土豆估产工作，趁着天光，两人启程赶往公司在张北县城的酒店驻地。
　　今年是刘昊在简耘科技工作的第二年，后者是一家专门为土豆生产提供服务的农业数字化科技公司。这里有着完全不同于城市的工作体验，刘昊每天的活动范围以张北为圆心铺开。工作任务多的时候，他一天的行车里程超过200公里。
　　刘昊的忙碌周期以土豆种植季为单位。每年四月是当地土豆的播种期，数据采集工作在这之前便会启动。根据土豆不同的生长阶段，他的具体采集任务和数据收集方式都有所不同，而估产是刘昊在这个种植季最后一项采集任务。
　　简耘看中的正是土豆种植环节数字化的升级机会。在创始人崔静波看来，土豆被视为主粮作物，它在生产规模上有持续的保证。这意味着服务该垂直品类具有很高的价值。＂它整个产业链上各环节的产值都很高，从生产到流通，各环节叠加效应算下来，这里面有机会诞生出一个百亿级别的公司。＂
　　这个商机背后，还叠加了多方转型的力量。
　　政策层面，这些年来加速的土地流转，推动了土豆种植的规模化。在此期间，中国于2015年制定了土豆主粮化战略。政策基础的奠定为各方资源入局释放出利好信号；产业层面，农资商近年来发生的行业升级，客观上也推动了土豆种植领域的数字化。
　　在这个过程中，服务于垂直品类的年轻农资商们开始出现，它们对生产数据表现出了旺盛的需求。因此，大量像简耘这样的专业农业数据智能化应用服务商们开始涌现，在满足了农资商需求的同时，他们也不断优化着这个产业生产上游的技术与服务。
　　这是一个隐身在土豆背后的多方变化，数据是推动所有变化按照理想方向发展的基础。它经由刘昊在张北的繁忙身影被表征了出来。
　　一、规模化的土豆
　　进入21世纪，伴随人口压力与日俱增的粮食危机，促使国际社会不断提高了对土豆的重视，这给中国的土豆产业带来了机会。
　　作为一种可当主粮的作物，土豆的亩产高，而且它对种植环境的适应性也比水稻、小麦更强。在一些半干旱、土质较差的地区，土豆也能够生长。
　　本世纪初，联合国粮农组织就将其定义为了水稻、小麦、玉米之外的第四大主粮。与此同时，土豆在全球的种植分布发生了结构性变化。2005年，发展中国家的土豆产量首次超过发达国家，其种植中心从欧洲转移到了亚洲。
　　在这个过程中，中国成长为全球土豆种植面积最大的国家。如今，它在南、北方均有种植。截止到2020年，国内土豆的种植面积超过8000万亩，占全球土豆总种植面积的近三成。
　　主粮价值让土豆在国内获得了政策和市场的双重关照。
　　政策方面，土豆早在10年以前就已被列入良种繁育补贴范围，国内适合种植土豆的优质产区加大了对这个品类的种植补贴力度。政府的扶持范围广，它涵盖了种子、农机设备采购，加工企业引入和产业链培育等一系列环节。在此期间，大量农户迁移到这些区域种起了土豆。
　　市场方面，大型农机、大块土地等生产要素在经济利益驱动下，围绕土豆在优质产区快速集中起来，并形成今天较高市场化、规模化的种植格局。这一点在北方的土豆一作区展现的尤为明显。
　　中纬度、高海拔的半干旱地区是土豆的优质产区，这里形成有较大的昼夜温差及沙壤土，它们利于土豆实现高产，而较低的平均气温又能预防虫害的发生，降低种植风险。
　　对应到中国，这类优质种植区集中在华北的内蒙古中部、河北西北部，西北的陕西西北部、甘肃东部及新疆南疆等地。它们的共同特征是，土壤相对贫瘠，气候条件也不如东部湿润区好，人口密度小。对于其他主粮作物来说，这些因素是劣势，但它们却正是种植土豆的优势。
　　以张北为例，该县地处衔接华北平原与内蒙古高原之间的坝上地区，地势呈阶梯状抬升，海拔从张家口市区的700多米陡升至1400米以上。这种地势形成了较低的年均温和大风天气，它们成为虫害的天然抑制剂，有助于土豆的高质、高产。
　　这些优质产区往往人少地多，对于种植土豆的农户而言极其有利。因为农户与下游批发商按重量进行交易，农场面积越大，理想状态下产量就越大，重量越重，对应的收益也更高。
　　在利益趋势下，一些敏锐的种植大户早在10年多以前，便开始从各农业大省迁徙到河北、内蒙等优质产区包地种植起土豆。正是这类民营农场在土地流转的作用下，快速推动国内的土豆种植走向了今天的规模化、机械化和市场化。
　　在坝上地区，这样的趋势可见一般。我们在张家口张北县、康保县拜访的土豆种植大户，都来自于外省，人均流转土地面积均超过500亩。
　　例如，我们在康保县碰到的一名来自黑龙江的农户，就在当地租有三块共计1500亩的土地。今年是这名农户来坝上种植土豆的第一年，成熟的土地流转程序让他快速租到了如此大面积的土地。据他介绍，外地农户只需要找到本村的土地经纪人，就能租到已经完成流转整合，并且做好供水、供电的大片土地。除此之外，当地也有足够的拖拉机手、采收工人雇佣，他们满足了种植管理及收获等各时期的用人需要。
　　在这样的种植格局之下，更精细化的土豆种植服务商开始出现，并在近几年来推动整个土豆生产环节向数字化的方向转型。
　　崔静波进一步向《新商业情报NBT》 （微信公众号ID：newbusinesstrend）分析了国内土豆偏市场化的生产格局，与产业数字化转型之间的关系。
　　民营农场趋利导向明显，土豆种植又是一个高成本投入的事情。例如，一个种植大户要想承包500亩地种植土豆，前期投入成本至少需要300万元，包括农机采购、土地租赁、农资购买及相关种植管理的人力、物力投入等各方面开支。在如此高的成本压力下，一旦出现减产或绝收，农户将面临巨额损失。
　　因此他们对第三方提供的生产管理服务有需求，同时对服务结果的要求也更高。对于这些流转土地规模大的生产者们而言，保证产量比什么都重要，在一年一熟的北方产区更是如此。
　　种植方对于生产服务的需求更加敏感，这刺激着产业链上游各细分服务商大量涌现，它们之间环环相扣、相互衔接。
　　二、生产服务的精细化
　　最先响应生产需求的就是农资商。刘光雷是其中一位。自大学毕业以来，他一直从事农资行业。2018年他搬到了张北，创办了专门为土豆种植提供全程植保服务的农资公司＂绿洲农业＂。
　　刘光雷认为，现阶段土豆的种植规模，足以支撑他在细分市场里做起这门生意，＂如今在中国，土豆的种植早已不是小门小户了。无论在机械使用率、品种选择、土地规模，还是产量上，它都很接近于发达国家。与此同时，我们的生产标准化及精细化程度还存在很多不足，这恰恰是我在这边创业的机会。＂
　　服务更加精细化，也是刘光雷眼中自家公司与传统农资商最大的区别。＂传统农资商在客群关系上功力深厚，＂面对农资行业激烈的竞争，绿洲农业将赢得客户的关键锁定在了提供有效的服务上。它主要通过与农户的密切沟通和技术投入来实现。
　　每年的种植季，绿洲农业的技术经理与农户沟通频繁。例如，技术经理每隔三到五天，就会去服务农户的地里，查看作物长势、土壤温湿度等各方面的情况，并及时调整田间管理方案，给出施肥、施农药的建议。
　　除了购买全程植保方案的客户外，绿洲农业还服务有大量只购买了部分公司产品或植保方案的种植大户。通过实地走访和语音、视频通话等手段，绿洲农业保持着与这些客户的高频互动。算上这类客户，绿洲农业的服务面积接近20万亩。
　　＂与客户时刻在一起非常重要。＂今年，刘光雷将沟通周期延续到淡季。入秋以后，随着土豆的收获，团队开始摸索起销售业务，种植季与农户沟通的技术经理，在这个阶段开始代理帮有需求的农户对接渠道。＂虽然是淡季，但是我们跟客户的连接不能断，销售工作也可以帮助我们与新客户产生连接。＂
　　刘光雷在张北县城的办公室
　　良性有效的沟通机制，帮助绿洲农业不断拓展着客户群体。但维系这层客户关系的核心还在于技术。对农户而言，他们的需求直白明确，就是增产。在服务过程中，一旦出现减产，农资商很容易失去农户的信任。这个压力迫使农资商不断寻取着新技术和数据服务商的帮助。正是这个诉求，让刘光雷与崔静波接上了头。
　　具体来说，农资商提供给农户的植保方案要想有效，除了熟悉实地情况之外，更需要了解土豆在不同成长阶段，长势、土壤、气象、营养情况等各项数据，并以此为参考给出更精准的植保方案。刘光雷将这种参考数据的农资服务模式比作＂中西医结合＂。
　　传统＂中医式＂的植保模式，主要依赖农艺师在场为农户解决种植过程中遇到的各类问题。这类模式的好处是，经验丰富且口碑好的农艺师更容易获得农户的信任，而且沟通成本较低。但坏处是，它对人的依赖程度过高。
　　对于农资商而言，这种依赖一方面会带来服务质量的不确定性风险，另一方面也很难实现农资商服务规模的快速扩张。刘光雷认为，农艺师的经验与数据的结合，将成为必然趋势。数据在其中扮演的正是＂西医＂的角色。
　　＂现代化的工具必不可少。＂这个启发来自于刘光雷认识的一位在加拿大种地的中国农户。他从这位农户那里了解到，国外农场主在采购农资产品前，都会收到一份很长的数据单，里面列有详细的土壤、气象等各方面数据报告。各家农资商在这些数据基础上，再根据具体作物的需求给农场主提供具体的植保方案。每份方案中涉及的农资产品，按照所在国家的标准给出报价，价优者得。＂我认为，中国的农资行业下一步大概也会往这方面发展。＂
　　基于这个判断，当通过朋友了解到简耘之后，双方一拍即合。后者的强项正是刘光雷需要的数据。过去两年时间里，简耘共积累有46万亩土豆的高标准农田种植数据，数据维度覆盖了这个作物生长的全过程，基于这些数据，简耘服务影响的种植面积达110万亩。
　　对于简耘来说，绿洲农业这样的新兴农资商同样也是自己的核心客户。崔静波将这类企业客户总结为入行4年及以下的年轻农资商。在他看来，这类农资商出于行业竞争的需要，往往更重视精细化服务的能力，这决定了他们要比部分只重销售，忽视服务的传统老派农资商们，更有购买数据的动力。前者非常清楚数据给自己带来的价值。
　　通过简耘的数据服务，农资商一方面可以提高服务效率。例如，在没有这类服务之前，绿洲农业的客户一旦出现问题，技术人员就需要跑到现场去处理。而北方的土豆种植区，地块与地块之间相隔甚远，技术人员在路途上会消耗掉大量的时间。
　　另一方面，依据这些数据，农资商能给出更精准的田间管理方案。＂我们的用药用肥是对症的。＂ 刘光雷说道。例如，绿洲农业可以基于这些数据更精确的为农户匹配更有效的复合配方肥料或农药，而不是单一配方的农资产品。
　　这个＂对症下药＂的过程，还具有更长远的意义。
　　向下，可以解决农户直接的生产性问题；向上，它也开始倒逼农资产品供应商的改革。刘光雷认为，如今中国的农资产品在供给方面的资源是丰富的，但产品竞争力不高。其原因是由于长期粗放式农业生产带来的痼疾——农资商粗放式给药，农户过量盲目施药。这导致上游厂商提供的产品结构单一，农药、肥料配方粗放。
　　这个环节的改善靠需求来带动。在这个供应链条里，迈向精细化服务的农资商扮演了那个对上提需求，对下引导农户进行精细化种植管理的角色。
　　数据是农资商撬动这层变化里基础中的基础。没有准确、有效的数据，这样的变化就难以落地。它正是像简耘这类新兴农业数据智能化应用服务商们承担起的角色。
　　三、数据是一切升级的基础
　　相较于设施农业，目前大田农业的数据采集及分析都更复杂，进展也更缓慢。大田是露天环境，比封闭的大棚更加不可控。
　　生产环节的数据积累和分析又是农业数字化的基础。它是一项庞杂的工作，不同作物的生长周期、营养需求及特性各有不同。在中国传统农业普遍缺乏数据积累的前提下，各类作物的生产数字化，都必须经历从0到1的数据积累过程。对于像简耘这样的创业公司而言，更是如此。
　　经过近两年的发展，目前简耘收集的总数据量超过4亿条。秋季的土豆采收季过后，他们将完成两个完整种植季的数据采集、分析工作。
　　大部分数据是通过人工获取的，这是一项繁琐的工作。刘昊加入简耘的那一年，正好是公司碰到的第一个种植季。9月，他在坝上一天的紧凑行程中透露出这份工作的繁杂。
　　以估产为例，每块被采集的土地，简耘的工作人员都需要选出三个点，挖出田垄下的土豆，并测量完重量后上传公司系统，由算法预估出该片土地这一季的产量。公司对选点有严格的要求——远离公路和灌溉出水口。这样做的目的是尽可能地保证抽样的代表性。在每一个点上，刘昊和他的同事都要在这个区域挖出3米长的田垄，并测量垄下的土豆重量和薯形。
　　这些土豆会按照重量分成三份，拍照、称重后数据通过手机上传回公司的系统，并随机选择5公斤的土豆送回实验室进行干物质、还原糖、淀粉含量等指标检测。崔静波介绍，传回的信息中不仅包括采集的数据，还包括采集过程中的操作图片，其规范程度也被纳入公司的绩效考评范畴。因为他们采回来的数据直接影响到公司数据分析的准确程度。
　　完成数据传输工作后，采集人员还需要挑出畸形薯，装进带有条形码标记的塑料袋，被送回公司在乌兰察布职业学院合作的实验室，进行后续的瑕疵类型数据分析。
　　对于刘昊而言，这些事无巨细的工作贯穿了整个种植季。随着公司业务慢慢走向正轨，他的工作流程也跟着公司对效率的追求被进一步优化。
　　今年他已经不再需要走进田间采集作物的营养数据了，这个环节通过操作无人机来实现。植物的营养数据是动态的，它的采集复杂度较高，耗时费力。公司对它的采集标准还有一套专门的规定。它不仅对样本的采集的区域有特定要求，对具体的采集植株及叶片位置也有严格规定。
　　营养物质是崔静波最重视的一项数据指标之一，它被视作公司核心的数据资产。在植物生长过程中，氮、磷、钾等营养物质会影响到作物的产量和质量。这类数据直接关系到简耘产品及方案的有效性。
　　正因如此，营养数据对采集效率及准确性要求高，人工采集只能是一时的办法，机器采集才是必然趋势。同时，基于低空无人机的植物营养物质检测技术，近年来广泛受到农业机械相关领域研究人员的重视。相关研究及实践的出现，让今年简耘得以对采集方式进行快速的调整。
　　它的基本原理是利用无人机的光谱成像技术，检测作物中的营养物质。目前这项技术还处在研发阶段。因为无人机获取的光谱图像信息虽然丰富，但它并不能自动标记出其中的营养物质光谱信息。
　　要实现这一点，还需要大量的交叉验证。即研究人员需要从冗杂的光谱图像数据中，筛选出表征营养物质的光谱图像信息，并在此基础上进行反向推演、建模矫正，形成最终模型，实现无人机光谱成像技术对营养物质的快速反演。
　　简耘目前对这类数据的无人机采集工作，正处于这样一个建模矫正阶段。在崔静波看来，这一环节的优化不仅满足了公司的需求，更有助于种植产业链上游环节的优化。
　　最直观的一点体现在它为无人机提供技术需求上。在无人机采集、检测营养物质的过程中，简耘会根据自己的需求，向上游的硬件厂商提出更明确的采集数值范围及精确度要求。
　　在这个过程中，以简耘为代表的农业数据智能化应用服务商同样扮演了一个承上启下的角色。对上，它为与数据采集相关的智能硬件厂商提出新的需求，让他们的产品不断适应于农业，这个传统靠天吃饭的生产场景。对下，它不断优化的数据能力，进一步为农资商提供精细化服务的参考。
　　随着服务的落地，今年简耘吸引来了更多合作方或潜在客户。感兴趣的利益方不仅仅是农资商，也有地方政府、金融机构、高校科研单位。搭着近期的政策红利，更多潜在的变现方式开始出现。但崔静波仍然希望，将公司现阶段的大部分精力都投入在数据的积累和算法能力的优化上，因为这部分技术投入是让简耘在技术竞争中始终保持领先的关键。
　　前不久，简耘宣布了与国家农业科学数据中心的合作。崔静波非常看中这次合作，双方将共同制定土豆生产数字化过程中的相关行业标准。例如，后者将与简耘共同制定围绕土豆的一系列数据标准，其部分环境、生物数据，也将在合作过程中开放给简耘。对于简耘而言，与国家科研资源的合作，能进一步优化其自身的数据能力。
　　尽管，今天国内农业生产的数字化转型节奏在加快，但其天生的自然属性决定了农业数据的积累和数字化转化过程仍然相对缓慢。对应它给公司带来的回报周期也会更长。
　　崔静波觉得，这是个值得等待的过程。它是一件对产业和社会都有价值的事情，而产业链各环节上出现的转型契机，为他争取到了等待的时间。