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AI农业:百亿市场规模,但投入成本很高、人才缺乏
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被华尔街时报,福布斯和财富杂志称为“AI(人工智能)元年”的2017年,人工智能成果颇丰。尤其是,在农业中的运用。

最新情报显示,2018年农业市场的AI价值为6亿美元,预计到2025年将达到26亿美元,预测期间的复合年均增长率为22.5%。

事实上,从20世纪70年代开始,人工智能技术,特别是专家系统技术就开始应用于现代农业领域。

众所周知,人工智能运用农业领域,有一个关键因素就是“粮食短缺”。

根据联合国粮农组织预测,到2050年,全球人口将超过90亿,尽管人口较目前只增长25%,但是由于人类生活水平的提高以及膳食结构的改善,对粮食需求量将增长70%。与此同时,全球又面临着土地资源紧缺、化肥农药过度使用造成的环境破坏等问题。如何在有限的耕地增加农业的产出,同时保持可持续发展?人工智能作为解决方式之一,展示出了其强大的实力。

根据报道发现,农业中AI的一些流行用例包括预测分析,机器人技术,无人驾驶飞机和自动农用车。根据农业应用,作物保护,天气预报,农业机械自动化和牲畜生长监测是成功实施人工智能的领域。

虽然人工智能改变世界,更低的成本,更高的效率,但是人工智能的研发成本相当高。

曾有报道称:某新三板挂牌科技公司一年亏损超过1.2亿元,主要原因是公司人工智能项目投入过大。人工智能类创新型项目中,人工智能相关专业性人才成本居高不下,投入较多;优势产品加入人工智能等新技术提升性能,研发成本较高。

我们发现人工智能公司切入农业有2大路径:

路径一、巨头互联网公司抱团农业巨头

互联网公司抱团农业巨头,通过强强联合,从而实现人工智能快速落地与验证,如果可以减少互联网公司研发成本和推广成本。

比如,京东AI养猪与精气神公司合作,阿里ET大脑与四川特驱集团、德康集团宣布合作、海升集团合作。

路径二、农业创业型公司销售硬件或服务

科技服务农业有2个方面:1)提供系统解决方案;2)销售产品。

中投顾问在《2016-2020年中国智慧农业深度调研及投资前景预测报告》中提到,以应用(硬件和网络平台以及服务)为基础的智慧农业市场,有望从2016年的90.2亿美元(约为613亿人民币)达到2022年的184.5亿美元(约为1254亿人民币)的规模,年均复合增长率13.8%。

就人工智能运用农业来说,尽管农业领域也已经开始讨论ABCD(A是人工智能:Artificial Intelligence;B是区块链:BlockChain;C是云计算:Cloud;D是大数据:BigData),但在实际的布局过程中,依然面临种种挑战。比如数据链的打通、基础设施建设、新型农业AI人才的培养、市场教育等等,不是可以一蹴而就的事。

业内人士指出,不同于工业标准化,农业生产面临众多不同模式,每一种作物、动物的生活环境、生长习性都不尽相同,而且体量庞大、结构混乱,形成规模化运作是一大难题。只有当农业进入标准化阶段时,才能充分运用现代化的机械设备、生产技术和管理手段等等,形成有效数据采集和积累机制。

但长久以来,中国国情下的小农经济模式导致土地分化严重,几乎难以规模化生产和规范化管理。

比如,中国农业存在6大问题:1)农业的分散性;2)农业高科技人才缺乏;3)小农户在我国占据80%以上的;4)农业领域的数据获取比其他行业要难;5)农业生产统计和量化应用困难,农业环境变化对人工智能技术在农业上的测试、验证和推广更加困难;6)缺乏既懂农业又懂人工智能技术的复合型人才。等等这些原因都制约着人工智能在农业中的发展速度。

因此,想要推动AI农业,背后的技术要求和成本投入非常高。所以,人工智能存在理想丰满、现实骨感的境况,其看似与农业很近,其实,人工智能离农业很远。

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