最近，中美达成新的贸易协定，中国将大量进口美国的低价谷物和牛肉等农产品。凭借规模经济，美国农产品相对中国同类产品极具竞争优势，中国农产品处于守势。

与此同时，农业在中国又是一个极具潜力的行业，拥有资本和信息技术的大型企业，包括联想、网易这样的大公司，还有一些地产巨头纷纷进入农业市场。

这些巨头之所以跃跃欲试，打算进入农业，不仅仅是农业存在巨大的战略机遇。 通过大数据＋人工智能加持农业，力争完成一次生产效率跃迁，即从碳基文明时代自然周期驱动的农业，推向硅基文明的数据驱动的超级农业，让数据开始成为农业领域的新“肥料”。

当下，商业最大的热点已经从互联网转移到物联网、人工智能和大数据。

这些又将怎样改变我们所熟悉的农业呢？

一场声势浩大的超级农业革命正在美国和中国悄悄地发生，大数据技术未来可能颠覆我所熟悉的许多行业（其中包括农业）。

一切可以数据化的领域：从上游生产到中下游流通，再到销售终端，消费者分析和画像。 农业将因为大数据变得不同。

上游：数据大大加快“新物种”出现速度

大数据将改变上游的种植环节。目前，对农业学家而言，尽管掌握了基因技术，但是，想要培训一个优良的品种，需要长时间的试验，花费巨大的时间成本。

在碳基生物的自然周期中，培育优良作物品种的传统过程耗费大量的财力和人力，可能需要10年或更长时间，而大数据加快了这个过程。

得益于大数据，大量的基因信息可以在云端创建和分析，曾经在温室和田间地头进行的生物研究，现在能够先用计算机（经过计算机模拟）来分析数据、设计实验和确定假设条件。在此基础上，只需要在地里试种规模小得多的实验作物进行验证，就可以判断出在大规模环境中种植的效果如何，然后培育者便可以确定哪种杂交作物最适合某个特定的地域。

大数据改变的还有基因编辑技术，前段时间闹得沸沸扬扬的韩春雨事件，就是发生在这一领域。

基因编辑是一种精确度极高的技术，可以用它来修饰特定的基因，从而获得特定的性状。种植者可以利用这项技术改良作物，提高产量、营养成分含量、抗病虫害能力和恶劣环境的生存能力。

例如，近十几年发展的一种准确、高效率、便捷的生物基因编辑技术CRISPR/Cas9，就可以加速对植物基因组的改造，提高农作物产量、加强农作物抗病能力。

特别是在中国人均耕地面积较少的情况之下，改良农作物的，提升种植效率的需求十分迫切。目前，世界范围内，基于大数据进行研究的公司为数不少，大多数位于欧美发达国家。但这项技术比较新颖，产业化程度还不高： 比如，  Arcadia Biosciences（NASDAQ:RKDA）：利用先进的筛查、育种和生物技术来培育新的特性和作物，目前已经取得了不错的进展。

  此外，传统的农药巨头，比如杜邦（NYSE:DD）、陶氏（NYSE:DOW）、先   正达（NYSE:SYT）、孟山都（NYSE:MON）、拜耳和巴斯夫：全都在通过     自身的有机增长和并购活动活跃于业界。

精准农业，提升耕种效率

在很多人眼中，农业投入大、回报慢，风险大，很多时候靠天吃饭。作为经济的晴雨表，在资本市场，农业在投资者眼中可能并不是一个最好的选择。

农业生产是个受多种因素影响的复杂过程，在种植之前，农民要决定：耕种次序是什么、种什么作物、选哪种型号的种子、化肥、农药、施肥、灌溉的频率如何把握等诸多决定林林总总有四五十项之多，但是人很容易出错，一旦犯错，一年浪费了，沉没成本非常高。

大数据使得种植过程更加科学，很多风险由此可以规避。得益于已经非常成熟的GPS和技术。生产活动进行之前，可以经由计算机做分析，并且第一时间将分析结果发送到农机上或智能手机上。农民可以及时掌握田间各种因素的信息（比如土壤施肥情况等），分析作物的成长状况以及，帮助农民实现科学管理决策，判断化肥和杀虫剂的使用量和施用时机，提高效率避免浪费，从而实现增产。

孟山都收购的精准播种公司最大的特点就是通过对土壤相关数据的分析，实现非均匀播种密度。也就是说，在精准播种公司提供的监测工具帮助下，农民可以驾驶播种机在不同区域位置、不同土壤情况下进行不同农作物品种的不同间距、深度播种，从而极大优化农作物的种植，并帮助实现差异化灌溉，最终促成农作物增收。

大数据还能提供气象信息。

孟山都旗下有一家气象公司，该公司的业务是：向农民提供农业数据技术平台和意外天气保险服务。它通过分析已掌握的海量数据，包括气象、天气、降雨、地质土壤调查数据等，来预测未来可能对农业生产造成破坏的各种情况，帮助农民预测作物产量，农民可以根据预测情况选择相应的农业保险，以降低气候环境对农业生产带来的影响。

截至2016年，这家公司旗下，已经有约6亿亩农田注册，农户可通过软件挑选购买数据和服务。同时，随着数据累积，机器学习为核心的软件应用在与数据、设备和人类互动时变得越来越智能化和定制化。通过学习，它们能提供以前没有的种植方法，帮助农民做出更明智的决策。

借助大数据，农民种田从过去靠。相比欧美农业强国，中国农业种植相对比较粗放，单位亩产和单位人工效率比较低，因此，基于大数据的科学管理对提升中国农业效率具有积极作用。

食物追踪：从田间到餐桌全程监测

很多中国有机食品企业困惑，如何和消费者建立信任。之所以很难与中国消费者建立信任，和中国企业链条太长，劣币驱逐良币的现象不无关系。

大数据为建立这种信任搭建了一个桥梁。

借助大数据，我们可以对食物从田间到餐桌的过程进行追踪，追溯作物生长全过程、全链条。农业供应链的延长，追踪和监督农产品变得越来越重要。

大数据正在被用来改善流通环节，比如仓库和零售店的库存水平，以及在整个运输过程中的温度管理。食品生产商和运输者使用传感器技术、扫描设备和分析工具来监控收集供应链的相关数据。温度和湿度通过带有GPS功能的传感器进行监控，在配送途中需要采取纠正措施时，警报就会响起。

如果发生问题或召回，通过销售点的搜索就可以采取迅速有效的行动，哪怕产品已经售出。

不仅种植环节，大数据技术也可以颠覆养殖环节。甚至也应用于国内万亿级别的养猪产业上。SMART ANIMAL HUSBANDRY CARE就是一家用智能化武装起来的养猪公司，它主要推出了两款产品--电子医生（eDoctor）和智能耳标（Smart eartag）。

电子医生实现了实时监测生猪生理指数的智能传感系统。它可以采集母猪核心体温、活动量等体征数据。这些数据会实时上传到云端，经过云端的AI算法模型处理后会输出对猪生理情况的判断，比如是否处在发情期或者是否生病了。

相比之下，目前国内大多数养猪场对猪发情情况或是疾病情况的判断主要依靠工人经验，存在很大的主观性，误诊的可能性很大。

此外，有经验的工人数量也是有限的，即时是一些土专家也是数量有限的。

电子医生可以帮助农场主低成本、规模化、标准化、精准化地管理猪的生理情况，从而提高母猪的年生产力，进而提升农场收益。

Smart AHC的CEO表示，他们算法模型对猪发情和生病的判断精确率已达到95%左右，并且已经开始试用。试用结果显示：养殖场的母猪生产力有明显上升，增幅大概为20%-50%。以一头仔猪400元的利润来看，电子医生可以给每头母猪带来1200-2000元的额外效益。而母猪的空怀期实际上是从12天降到了7天左右，这意味着降低了饲料成本，另外还节省了人工成本。

打开“黑箱”，推动并购整合

虽然农业很传统，但是结合最新技术，农业存在若干新的战略机遇。

农业+互联网、农业+生物技术、农业+机器人技术等最前沿的创新，没有高额研发预算、众多产品或大量市场份额的公司几乎无法生存。

大数据提升了农业的透明度，原本是一个“黑箱”的投入产出变得明确，传统的零售商、批发商、大型种子生产商和大型化学品生产商将逐渐失去控制权，谁掌握数据，谁就有能力定价，甚至控制整个链条，并整合整个供应链。

一些新兴的公司把收集、汇总和分析众多田地的数据作为他们的主业。他们的目标是向农民提供个性化方案，将每块田地的耕种细化到作物个体：使用有关气候和土壤条件、作物以及产出的数据。数据公司利用从农民那里获得的信息来改善他们的模型，提出更好的建议。数据让客户能够不断采用符合自身特定需要的产品，定价策略更加全面完善，能够实现同一领域内更好的性价比。

当数据使得一切变得透明，也推动了并购和重组。近年，农业领域的并购重组大大增加，中国化工集团以430亿美元收购先正达，与此同时，陶氏化学和杜邦意欲合并，组建成一个新的作物科学机构，总规模达到1300亿美元。拜耳和孟山都的合并仍在持续推进中，这将成为业内第三大交易，有望改变整个杀虫剂和转基因种子行业。

整体看，农业是一个体量极大，但是竞争水平相对低下的行业。而农业+大数据为我们提供了极为广阔的想象空间。