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億歐智庫上一篇文章《從中國企業(yè)融資情況，看智慧農(nóng)業(yè)未來如何發(fā)展？》，以物聯(lián)網(wǎng)、人工智能為基礎，結合中國傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)當前存在的問題，分析了中國智慧農(nóng)業(yè)未來的發(fā)展方向，總結了行業(yè)發(fā)展需要提高的三個方面。本篇將通過講述美國智慧農(nóng)業(yè)企業(yè)成立時間以及行業(yè)應用情況，對比中國智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展情況，探討中國智慧農(nóng)業(yè)企業(yè)未來如何發(fā)展。
美國早在20世紀40年代就基本實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)機械化，同時，美國也是第一個實現(xiàn)農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)（把專家系統(tǒng)知識應用于農(nóng)業(yè)領域的一項計算機技術）的國家。目前，美國正在利用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新技術改變農(nóng)業(yè)“看天吃飯”的現(xiàn)狀，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)領域的全面變革。
表中根據(jù)搜集到的信息，列舉了26家美國智慧農(nóng)業(yè)相關企業(yè)，包括企業(yè)簡稱、成立時間、融資輪次及應用領域等多個方面，通過分析企業(yè)成立時間、融資情況和收集方式、應用情況等信息，來大致判斷美國當前智慧農(nóng)業(yè)企業(yè)發(fā)展情況。
一、美國智慧農(nóng)業(yè)相關企業(yè)成立時間較早、當前以數(shù)據(jù)服務為主
美國目前大部分初創(chuàng)企業(yè)都是根據(jù)衛(wèi)星、無人機等進行數(shù)據(jù)收集、分析、模型創(chuàng)建，最終預測作物產(chǎn)量、需水量以及施肥量等。美國農(nóng)業(yè)科技公司起源較早，早在1995年，Precision Planting作為世界上最大的種子農(nóng)藥研發(fā)公司孟山都的子公司，通過收集土壤數(shù)據(jù)，并對土壤數(shù)據(jù)進行分析，實現(xiàn)了“非均勻播種密度”。2010年以前，美國就已經(jīng)有了4家農(nóng)業(yè)科技公司，2012-2013年，美國農(nóng)業(yè)科技公司有8家。根據(jù)調(diào)查的結果，中國直到2015年才陸續(xù)出現(xiàn)了一些農(nóng)業(yè)科技公司。
二、3家公司到了C輪，5家公司被收購
圖中展示了所找到的26家企業(yè)中的融資情況，其中B輪、C輪和被收購的公司總共11家，占比超過42%。在被收購的五家公司中，有三家是成立于2010年以前的。美國農(nóng)業(yè)科技行業(yè)發(fā)展較中國靠前，中國目前還沒有出現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技企業(yè)被收購的案例。
三、數(shù)據(jù)收集方式多樣，更關注一個細分領域
通過表中可以看到，使用衛(wèi)星和攝像頭收集數(shù)據(jù)的企業(yè)較多，且各個企業(yè)多利用一種收集方式，更加專注。同時，根據(jù)搜集到的企業(yè)應用類型，各個企業(yè)也只專注于一個細分領域，而非多元發(fā)展。
2006年成立的The Climate Corporation公司，利用衛(wèi)星進行天氣數(shù)據(jù)的收集并對數(shù)據(jù)進行分析，為農(nóng)民提供意外保險服務。2014年成立的HydroBio公司同樣利用衛(wèi)星進行氣候和土壤數(shù)據(jù)的收集，為農(nóng)民提供灌溉建議。通過專注的數(shù)據(jù)收集方式，應用于專注的細分領域，但大部分公司最終目的都是能夠預測農(nóng)作物的產(chǎn)量。
四、總結
根據(jù)億歐智庫上一篇文章《從中國企業(yè)融資情況，看智慧農(nóng)業(yè)未來如何發(fā)展？》列舉的企業(yè)，中國目前農(nóng)業(yè)科技公司主要以無人機植保企業(yè)為主，其次是數(shù)據(jù)服務，即利用物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術實現(xiàn)作物的精準管理。而美國農(nóng)業(yè)科技公司主要是數(shù)據(jù)服務企業(yè)，無人機植保企業(yè)幾乎沒有，這主要是由于中美農(nóng)業(yè)生長環(huán)境不同以及農(nóng)業(yè)技術發(fā)展不同等導致的。
中國農(nóng)業(yè)基礎薄弱，自然環(huán)境較差，使得各個新技術公司不太愿意涉足農(nóng)業(yè)領域，中國的農(nóng)業(yè)科技企業(yè)較少。在已有的農(nóng)業(yè)科技企業(yè)中，主要以無人機植保企業(yè)和數(shù)據(jù)服務企業(yè)為主。對于無人機植保企業(yè)，由于中國的土地分散、耕種作物種類多樣，使得中國的植保無人機多為多旋翼、電動式，續(xù)航時間短，更適合小面積作業(yè)；而美國土地集中，多使用適合大面積耕地作業(yè)、且固定翼、油動式的植保無人機。
在數(shù)據(jù)服務領域，中國農(nóng)業(yè)數(shù)字化程度較差。若要發(fā)展農(nóng)業(yè)科技，應首先實現(xiàn)農(nóng)業(yè)數(shù)字化，對于物聯(lián)網(wǎng)、人工智能技術等新技術的使用需要大量數(shù)據(jù)的支持，農(nóng)業(yè)數(shù)字化必不可少。相對于中國，美國農(nóng)業(yè)機械化水平高、數(shù)字化程度好，使得新技術到來時能夠快速用到已有的條件優(yōu)勢。
當然，中國也出現(xiàn)了一些將新技術用于農(nóng)業(yè)中的企業(yè)，尤其是通過衛(wèi)星遙感影像進行數(shù)據(jù)收集，利用人工智能技術進行數(shù)據(jù)分析，模型構建等。然而衛(wèi)星遙感影像的精度大約只在10米左右，對于大量小面積種植者來說，由于高昂的成本，使得農(nóng)業(yè)科技企業(yè)發(fā)展較慢。
中國的農(nóng)業(yè)科技公司較少、發(fā)展較慢，這既是機遇也是挑戰(zhàn)。機遇是公司少，競爭壓力小，市場潛力巨大；挑戰(zhàn)是由于中國農(nóng)業(yè)國情復雜，短時間內(nèi)實現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技不太現(xiàn)實。根據(jù)美國的農(nóng)業(yè)科技企業(yè)的發(fā)展情況，未來中國也許會出現(xiàn)更多的細分領域垂直公司，即專注于精準施肥、精準預測需水量、精準監(jiān)測農(nóng)作物生長等。農(nóng)業(yè)是一個周期長的產(chǎn)業(yè)，發(fā)展農(nóng)業(yè)科技需要長時間的積累，同時也需要一個漫長的過程。
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