数字农业的未来在哪? 渠道下沉北京PK10精准计划

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  拜耳作物科学大中华区总裁黄伟东表示:“所有新鲜事物的出现,都要被市场、被消费者接受,需要真正解决这个行业的痛点,才能够可持续发展。我们判断,目前中国数字农业,包括飞防植保行业,已经度过这个阶段,未来会进入稳步发展的阶段。”

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  截至2018年11月30日,极飞科技全球在运营的植保无人机数量为 21,731 架,认证的植保无人机操作员已经超过28000人。

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  12月7-9日,第十九届中国绿色食品博览暨第十二届中国有机食品博览会在厦门成功举办。本届博览会以“绿色理念、绿色生产、绿色消费”为主题,以“展示成果、促进贸易、推动发展”为宗旨,全国各地2100多家企业的上万个绿色食品、有机农产品前来参展。

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  “电池租赁计划” 为植保作业队提供了无人机电池零购买成本、全年不限使用次数的电池租赁服务,极大降低电池使用成本;此外,还有覆盖 P 系列全机型的“全保服务”,颠覆业内只保修部分零配件的服务传统。在保期内,购保用户可免费享受不限次数的 P 系列植保无人机零部件更换服务。

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  伴随着数字农业的重要性不断提升,其未来的发展也成为业界关注的焦点。12月14日,在国内主要植保无人机企业极飞科技举办的年度大会上,多位农业数字化的从业者和专家展开了热烈讨论。

  不久前的9月,《乡村振兴战略规划(2018~2022年)》发布,明确提出实施数字乡村战略,加快物联网、地理信息、智能设备等现代信息技术与农村生产生活的全面深度融合;而早在2017年,原农业部就已启动数字农业建设试点项目,在种养领域开展精准作业、精准控制建设;而对于数字农业的重要组成部分植保无人机,全国各地的购置补贴也纷纷落地。

  伴随着数字农业的重要性不断提升,其未来的发展也成为业界关注的焦点。12月14日,在国内主要植保无人机企业极飞科技举办的年度大会上,多位农业数字化的从业者和专家展开了热烈讨论。极飞科技CEO彭斌认为,农业植保无人机的渠道下沉,既是机遇也是挑战。也有专家指出,数据是数字农业的核心,但目前数据的有效应用和共享尚待突破。

  所谓数字农业,是指将遥感、地理信息系统、全球定位系统、计算机技术与地理学、农学有机结合起来,以实现对农作物生长发育情况、病虫害及相应的环境进行信息获取,达到降低生产成本,改善生态环境,提高农作物产品质量的目的。

  “所有新鲜事物的出现,都需要被市场、被消费者接受,需要真正解决这个行业的痛点,才能够可持续发展。”会上,拜耳作物科学大中华区总裁黄伟东表示,“我们判断,目前中国数字农业,包括飞防植保行业,已经度过这个阶段,未来会稳步发展。”

  根据农业农村部数据,截至2017年底,全国植保无人机保有量达到1.4万多架,从事航空植保的服务组织已超过400家。2017年,全国植保无人机统防统治面积超过1亿亩次。

  极飞科技CEO彭斌透露:“中国目前只有不到5%的农田在使用无人机喷洒农药,为这些农田提供植保服务的,也不足5万人。未来将会是一个高速增长的空间。”

  他进一步表示,中国大约有68万个行政村,若未来每个村配备1到2台植保无人机,这便是很好的机遇。“我们正在做的事情,就是更好地下沉渠道,去抓住末端的客户。”彭斌坦言。

  《每日经济新闻》记者注意到,“硬件+服务”是植保无人机行业的主要商业模式,而随着渠道下沉和农业科技推广,不少当地农户也能掌握相应的作业技巧,原本由专业团队提供服务的优势则不断减少,挑战也开始显现。

  对此,彭斌认为技术的革命是商业模式的基础。他坦言:“随着无人机的操作越来越便捷、成本越来越低,许多种植大户、农资店凭借对农资的了解,以及对植保无人机技术的掌握,都会直接参与到植保作业中来,而原本专业服务团队可以作为行业新的开拓力量,进一步分工细化和转型,促进行业更健康的发展。”记者注意到,目前植保无人机产业链,已经涌现了如航空金融保险、维护修理、消耗品供给、后期数据处理等细分工种。

  近年来,中国农村开始从传统的种植模式向科学化和数据化种植方案上进行转变。从传统农业到数字农业,从机械化到智能化,科技给农业带来的变革是颠覆性的。

  会议上,农业农村部南京农机研究所主任薛新宇表示:“不管是精准农业还是数字农业,或者说农机智能化,它的核心是数据。如果没有数据,农业数字化不可能存在的。”

  “说到数字农业,就必须拆解一下数据从哪里来。”麦飞科技CEO宫华泽分析道,“数字农业中的数据包括空间数据、气象数据、农田物联网数据、农业主管部门统计的农情背景数据等。数据被采集后将会借助信息挖掘、人工智能的技术与算法,自动生成病虫害监测图和施药处方图等一系列的数据标准化产品,处方图能够被后方农机所读取,直接作用于农业生产。”

  在中国农机工业化协会副秘书长宁学贵看来,目前农业数字化的趋势不可阻挡,但仍面临数据不够共享,应用不够有效的问题。他表示:“在欧美一些先进的国家,农机装备的大数据已经得到普遍应用,但中国还未得到有效应用。此外,中国从事数字农业的企业集中度并不高,目前没办法突破企业之间的门槛或竞争,数据的共享尚待突破。”

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