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行“云”流“數”,佳格天地要以大數據切入農業萬億級市場

2016-08-05 13:43:39   來源:投資家網  作者:Alwine 

摘要:縱觀今天的產業環境,天時到了。

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近年來伴隨著互聯網、云計算、移動互聯網、物聯網的迅猛發展,無所不在的移動設備、RFID、無線傳感器每分每秒都在產生數據,數以億計用戶的互聯網服務時時刻刻在產生巨量的交互……在信息技術發展較早的美國,七八十年代的大數據倉庫就已經比較成熟了。被譽為數據倉庫之父的Bill Inmon早在20世紀90年代就經常將Big Data掛在嘴邊了。

而大數據在農業中應用最普遍的領域之一就是精準農業。通過衛星和無人機技術對氣候、土壤和空氣質量、作物成熟度等實時數據收集,預測分析趨勢可以用來做出更明智的決策,降低風險。其實,精準農業的概念和設想,全球最大的農產品出口國美國早在20世紀80年代初提出,經10年后才進入生產應用,彼時技術和設備的儲備已基本具備。

最著名的農業大數據公司有:依靠移動網絡,通過數據驅動的方式幫助耕作的農民快速有效地預測利潤、跟蹤開支,更有效地安排工作的FarmLogs;將收集到的數據與預測數據相結合,幫助農民對預測或趨勢做出反應的saas系統MySmartFarm;收購了Climate Corporation的氣象數據軟件的孟山都,農民把農場的坐標和相關信息通過CC軟件上傳,即可獲得農場范圍內的實時天氣信息,如溫度、濕度、風力、雨水等,這些信息可以幫助他判斷每個地塊的播種、收獲、耕作時間。

而國內位于海淀中關村鼎好大廈的佳格天地是一家通過環境和農業大數據收集、處理、分析和可視化系統,提供環境和農業解決方案的大數據應用公司。2015年9月完成了來自經緯中國和磐谷投資的千萬級人民幣天使輪融資,團隊大概30人左右,一進門就能感受到整個團隊的硅谷style。

核心研發團隊來自于美國加州硅谷,投資家網(investorscn.com)記者有幸采訪到了佳格天地創始人兼CEO張弓博士,他是前美國國家航空航天局(NASA)艾姆斯研究中心科學家。其團隊成員還有美國能源部國家實驗室科學家王蘊剛,專注衛星影像深度學習算法的顧竹博士、原孟山都中國市場總監張文鵬。具有非常豐富而獨特的大數據、深度學習和農業領域從業經驗。團隊承接著十幾年國外先進技術與國內市場相結合的橋梁。

“影響作物生長的因素有很多,土壤、氣候、水分、品種、病蟲害和雜草等,作物產量是這些因素的綜合結果。因此,在現代農業領域,農民光憑經驗做出決策已遠遠不夠,需要依靠科學、概率和專業分析得出優化決策。”CEO張弓說道,他在硅谷待的那幾年里切身感受到了商業化對科學技術發展的推動力是巨大的。他本人也經常回國考察市場,發現當下中國農村人口已經發生了結構性變化,留守的大多是婦女和年邁之人,青壯勞動力都已外出,這必然導致農業生產會進行一個根本性的變革——機械化規模化經營。如此一來,數字化精準農業的應用便可落地了。

 

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佳格數據三大優勢助攻農業生產B端

佳格天地的技術優勢在于,一是多元數據,通過衛星和無人機的數據源掌握全球30年的植被動態信息、東亞內50年的農業氣象數據;二是先進的深度學習算法,對包括衛星影像在內的環境大數據進行高維度的抽象和分析,獲得適用于中國破碎細小耕地地塊的農業信息。三是在空間數據的基礎上,接入長時間歷史數據分析和未來的環境預測,實現了時空一體的四維數據分析。

眾所周知,農業知天而作,天氣的多變和捉摸不定給農業種植者帶來許多困擾。強降雨、雷暴、冰雹、氣溫驟降等惡劣天氣都有可能給農業帶來經濟損失。幫助農業從業者從“看天吃飯”向“知天而作”轉型,用數據指導生產,節本增效,降低風險,是佳格人一直追求的目標。大家還記得7月20日北京地區的大暴雨嗎?由于連續的大量降水,北京地區多處出現洪澇災害。而這一切都在佳格的掌握之中。

此次強降水過程來勢洶洶的主要原因是,前期副熱帶高壓加強北抬,副高西側有強盛偏南風可以將源源不斷的水汽向北輸送。這些水汽在華北黃淮一帶與冷空氣交匯,冷空氣下沉、暖濕空氣爬升,從而形成了較強的黃淮氣旋導致強降水天氣的發生和發展。

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逆時針旋轉的黃淮氣旋像個水泵一樣把南方的水汽卷到北方來,而且左邊一個高壓,右邊一個高壓,像是左右兩個推動水泵的齒輪帶動水泵強勁旋轉將南海的水汽、太平洋的水汽統統卷過來甩到華北平原。

 

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與此同時默默生成在東海的名叫“03w”的熱帶低壓也想著為讓水汽直撲華北雪上加霜。。。。。

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這是山東某市上空拍攝的衛星影像,如果人工數大棚的話,是需要大量的人工成本與時間,結果也存在相對誤差(人工具有不確定性)。而運用機器學習的方法則可以輕松得到準確的大棚數,更高的效率與更精準的識別,節省大量的人力與時間資源。

 

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深度學習算法首先將遙感影像分成若干小塊,并分別對這些小塊進行卷積操作,進而將這些卷積圖像繼續進行降采樣處理。經過多次卷積降采樣之后,大棚的特征會在深度學習網絡中留下自己的烙印,繼而會被識別出來。佳格開創性地使用深度學習分析衛星影像來獲取農業信息,可以快速得到耕地和作物生長信息。

 

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耘境平臺

佳格自己開發的時空數據分析耘境平臺,將眾多環境變量納入到計算模型中,并結合實時更新的衛星數據,對農作物進行苗情監測、生長監控、病蟲害預警、產量評估,并以畝為單位將數據可視化,優化管理水平,協助耘境平臺的用戶做出合理決策,從而最大化農作物的產量,提高生產效率。通過這樣對每畝地的精準化管理,目前耘境平臺可以給客戶最高帶來15%的產量提升,同時降低生產成本和氣候變化帶來的風險。而模型中基于機器學習的算法是在不斷進化的,數據沉淀越多,模型預測的準確性和精度就越高,因此未來產量提高的比例會更大。

以下為采訪節選:

投資家網:咱們這個深度學習算法是模擬人腦的嗎?

張弓:有一點類似,但是還存在著一些區別,比如說我們人類看見的光是有限的,不能看見紅外線、紫外線,但是我們可以通過儀器的數據來判斷哪些數據是紅外波段的,哪些數據是雷達波段的,其實這就是比人腦更加先進的地方,也就是收集的東西更多一些。數據導向需要更加的精確,如果導入的是有偏差的數據,它就會學壞。

投資家網:您對回國創業的海歸有哪些建議呢?

 

張弓:我覺得最核心的問題不在于技術,目前的關鍵在于要和中國的市場緊密聯系,要了解市場,可能我們有非常好的技術,但是如果技術不能有效運用的話,包括投資等,就不能很好地進行落地和應用。我認為我們不能一味的討論技術,技術的缺失可能在以后會慢慢的得到彌補,但是市場卻在不斷的變化,只有技術與市場一起成長,技術的力量才能轉化成市場的力量。

投資家網:在您看來中美兩國大數據創業發展趨勢、技術壁壘以及市場容量上存在一定的區別嗎?

張弓:肯定存在,美國的大數據市場比較混亂,存在一些問題,美國的IT企業都意識到了大數據的重要性,所以很多情況下都是供企業內部使用的數據,在美國可以運用的大數據其實是非常有限的,因為大家都認識到了大數據的價值。但是在中國,對于數據內部的處理與梳理以及對外部的保護比較差,所以我們其實數據大都比較分散,而且其安全程度也相對較低。比如說,在美國購物的軟件很少會使用私人的地址,但是在中國,所有的軟件會要求你填寫各類信息,對于個人與公司來說這其實都是一種安全隱患。這種情況既是好事也是壞事,壞處就是有可能泄露個人的隱私,好處就是有利于我們從外界獲取大數據,有利于我們收集很多信息。中美之間在這方面的差距比較小,國內好像對應用比較重視,但是沒有意識到算法的重要性,缺乏對算法的重視。這其實和國內的環境有關系,因為國內的用戶傾向于直接的應用,我們也確實缺少對這種數據分析的觀念與能力。

投資家網:它們在市場容量上會不會受到TMT自身發展的影響?

張弓:我覺得對大數據發展的影響來源很多,比如說傳統的數據分析,我覺得傳統的數據分析本身就存在很大的問題。

投資家網:您是如何理解大數據+的概念的,類似于互聯網+?

張弓:我覺得不算加哪個行業吧,大數據更像是將不同的數據內容整合起來,不管是從三維角度還是四維角度,我們把各個行業的信息整合到一起。我覺得大數據加這一概念是很難的定義的,我們僅僅可以說它是某一種類型的應用在某一行業中去實現類似的功能,大數據加的概念好像不太嚴謹,這是我個人的看法。

投資家網:現在大數據對哪些行業的革新起到最明顯的作用呢?

張弓:我覺得在國外應用比較多的可能是物流以及農業等方面,國內則運用的比較少,可能在營銷以及金融那一塊運用的比較多。

投資家網:我們現在有哪些產品線?

張弓:我們主要有兩大部分的產品線,一部分是數據支持的農業管理系統,另一部分是是針對農業相關的企業提供直接的數據信息服務。比如說農業下游的生產加工企業,他們需要知道最近農產品的產量情況以及價格的波動情況,這樣他們才可以針對性的選擇上游的農業產品。

投資家網:這些數據涉及到一些風險控制,我們又是怎么做的呢,比如說在金融領域?

張弓:我們第三部分就是要在金融領域推廣使用我們的大數據,我們要做數據支持的金融服務。目前我們更多的是要與其他人合作,也就是我們來提供數據,其他人會在我們數據的支持下開展自己的工作,這樣屬于一種比較穩妥的對接方法,這樣也會規避一些不必要的風險。比如說可以選擇一些比較穩妥的供應商作為我們的合作對象。

投資家網:目前我們已經開始做金融方面的工作了嗎?

張弓:已經開始了,目前需求還是蠻大的,但是可能金融產品本身的成熟度還需要完善與發展。我們目前保險占得比例更大一些。

投資家網:是不是每個城市都會有我們的數據支持?

張弓:我們其實是按照品類劃分的,比如說小麥、玉米、高粱和火龍果,計劃在今年內將農作物品類增加到10個,每個品類中希望可以對應找一個典型的付費用戶。雖然大部分糧食作物生產周期較長,但未來品類會增加蔬菜、水果這種生產周期較短的農作物,用戶的積累和增長速度也將會進一步加快。

投資家網:目前我們在農業上有哪些要素是很難量化的呢?

張弓:農業這部分的勞動力其實是很難量化的,與直接生產相關的數據是很難統計的。

投資家網:您方便講一個客戶案例嗎?

張弓:我可以講一個水稻的案例,比如說客戶種植幾十萬畝的水稻,但是農田不像美國那樣是一整塊的地,可能會分成幾千塊,這對于數據的獲取來說十分的困難,甚至我們都很難獲得種植的總面積。在這種情況下,我們一開始給他們提供一些數據,包括畝產量以及種植面積等,同時還向他們提供人工投入的數量,一點一點的進行。

投資家網:這是在耘境平臺中獲取數據的嗎?

張弓:是的,這是從我們一個綜合性管理系統耘境平臺中獲取的,里面包含了地圖以及一些相關的數據表格等,我們可以將這些數據轉化成客戶可以看懂的東西,比如說從村東頭到西邊的一塊地,我們可以在地圖上對其進行具體的量化,讓他們可以更加清楚準確地掌握數據。我們不能說我有100畝地,但是實際上只有99畝。

投資家網:目前我國的農民比較分散,你有沒有想過去聚攏這些分散的農戶?

張弓:有想過,可能會通過金融的方式去實現它,我覺得現在時機不夠成熟,市場還需要投入精力去教育,這對于一個創業公司來說代價非常大。

投資家網:有沒有想過在SaaS以后做一個 比B2B平臺?

張弓:有這方面的打算與想法,但是市場還需要培育,而且我們不會直接通過金融,而是通過數據支持來為生產服務。這不是說直接地提供,你可能有100畝地,但是我可能不需要每一家都購買播種機,我們可以通過無人機來播種,這樣會讓很多農戶之間建立聯系。通過生產服務的方式是目前最主要的手段。

投資家網:有想過開拓國外市場嗎?

張弓:美國在這方面有一定的市場了,但是我們在國內積累的小規模生產的經驗比較適合東南亞地區的市場,而南亞印度地方勢力很強,我們很難進入,我們在巴基斯坦區域有自己的意向,我也考慮過“一帶一路”上的國家。

投資家網:您平時喜歡看什么書?

張弓:歷史方面的,我看的偏專業一點的書籍,也取決于個人的情況,取決于想看什么,國內外都有。

投資家網:聽說您喜歡冒險,是單純的體驗嗎?

張弓:是的,我喜歡自然的環境,我曾經有過騎行西藏的經驗,我也是帶著冒險的精神去的。

投資家網:創業是不是特別累啊?在工作上拼嗎?

張弓:有時候會有點,但是還是十分高興,我喜歡那種有挑戰性的工作,有時候會想休息一下。

投資家網:未來希望咱們公司做到什么程度?

張弓:我還是希望改善一下中國的傳統農業,我覺得這一塊目前我國有很大提升空間的地方,這也能改變一下中國目前的產業結構。

 

作者郵箱:pengnanbo@wefinances.com

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