行“云”流“数”，佳格天地要以大数据切入农业万亿级市场

 

近年来伴随着互联网、云计算、移动互联网、物联网的迅猛发展，无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻在产生巨量的交互……在信息技术发展较早的美国，七八十年代的大数据仓库就已经比较成熟了。被誉为数据仓库之父的Bill Inmon早在20世纪90年代就经常将Big Data挂在嘴边了。

而大数据在农业中应用最普遍的领域之一就是精准农业。通过卫星和无人机技术对气候、土壤和空气质量、作物成熟度等实时数据收集，预测分析趋势可以用来做出更明智的决策，降低风险。其实，精准农业的概念和设想，全球最大的农产品出口国美国早在20世纪80年代初提出，经10年后才进入生产应用，彼时技术和设备的储备已基本具备。

最著名的农业大数据公司有：依靠移动网络，通过数据驱动的方式帮助耕作的农民快速有效地预测利润、跟踪开支，更有效地安排工作的FarmLogs；将收集到的数据与预测数据相结合，帮助农民对预测或趋势做出反应的saas系统MySmartFarm；收购了Climate Corporation的气象数据软件的孟山都，农民把农场的坐标和相关信息通过CC软件上传，即可获得农场范围内的实时天气信息，如温度、湿度、风力、雨水等，这些信息可以帮助他判断每个地块的播种、收获、耕作时间。

而国内位于海淀中关村鼎好大厦的佳格天地是一家通过环境和农业大数据收集、处理、分析和可视化系统，提供环境和农业解决方案的大数据应用公司。2015年9月完成了来自经纬中国和磐谷投资的千万级人民币天使轮融资，团队大概30人左右，一进门就能感受到整个团队的硅谷style。

核心研发团队来自于美国加州硅谷，投资家网（investorscn.com）记者有幸采访到了佳格天地创始人兼CEO张弓博士，他是前美国国家航空航天局（NASA）艾姆斯研究中心科学家。其团队成员还有美国能源部国家实验室科学家王蕴刚，专注卫星影像深度学习算法的顾竹博士、原孟山都中国市场总监张文鹏。具有非常丰富而独特的大数据、深度学习和农业领域从业经验。团队承接着十几年国外先进技术与国内市场相结合的桥梁。

“影响作物生长的因素有很多，土壤、气候、水分、品种、病虫害和杂草等，作物产量是这些因素的综合结果。因此，在现代农业领域，农民光凭经验做出决策已远远不够，需要依靠科学、概率和专业分析得出优化决策。”CEO张弓说道，他在硅谷待的那几年里切身感受到了商业化对科学技术发展的推动力是巨大的。他本人也经常回国考察市场，发现当下中国农村人口已经发生了结构性变化，留守的大多是妇女和年迈之人，青壮劳动力都已外出，这必然导致农业生产会进行一个根本性的变革——机械化规模化经营。如此一来，数字化精准农业的应用便可落地了。

 

 

 

佳格数据三大优势助攻农业生产B端

佳格天地的技术优势在于，一是多元数据，通过卫星和无人机的数据源掌握全球30年的植被动态信息、东亚内50年的农业气象数据；二是先进的深度学习算法，对包括卫星影像在内的环境大数据进行高维度的抽象和分析，获得适用于中国破碎细小耕地地块的农业信息。三是在空间数据的基础上，接入长时间历史数据分析和未来的环境预测，实现了时空一体的四维数据分析。

众所周知，农业知天而作，天气的多变和捉摸不定给农业种植者带来许多困扰。强降雨、雷暴、冰雹、气温骤降等恶劣天气都有可能给农业带来经济损失。帮助农业从业者从“看天吃饭”向“知天而作”转型，用数据指导生产，节本增效，降低风险，是佳格人一直追求的目标。大家还记得7月20日北京地区的大暴雨吗？由于连续的大量降水，北京地区多处出现洪涝灾害。而这一切都在佳格的掌握之中。

此次强降水过程来势汹汹的主要原因是，前期副热带高压加强北抬，副高西侧有强盛偏南风可以将源源不断的水汽向北输送。这些水汽在华北黄淮一带与冷空气交汇，冷空气下沉、暖湿空气爬升，从而形成了较强的黄淮气旋导致强降水天气的发生和发展。

 

逆时针旋转的黄淮气旋像个水泵一样把南方的水汽卷到北方来，而且左边一个高压，右边一个高压，像是左右两个推动水泵的齿轮带动水泵强劲旋转将南海的水汽、太平洋的水汽统统卷过来甩到华北平原。

 

与此同时默默生成在东海的名叫“０３ｗ”的热带低压也想着为让水汽直扑华北雪上加霜。。。。。

 

这是山东某市上空拍摄的卫星影像，如果人工数大棚的话，是需要大量的人工成本与时间，结果也存在相对误差（人工具有不确定性）。而运用机器学习的方法则可以轻松得到准确的大棚数，更高的效率与更精准的识别，节省大量的人力与时间资源。

 

 

深度学习算法首先将遥感影像分成若干小块，并分别对这些小块进行卷积操作，进而将这些卷积图像继续进行降采样处理。经过多次卷积降采样之后，大棚的特征会在深度学习网络中留下自己的烙印，继而会被识别出来。佳格开创性地使用深度学习分析卫星影像来获取农业信息，可以快速得到耕地和作物生长信息。

 

耘境平台

佳格自己开发的时空数据分析耘境平台，将众多环境变量纳入到计算模型中，并结合实时更新的卫星数据，对农作物进行苗情监测、生长监控、病虫害预警、产量评估，并以亩为单位将数据可视化，优化管理水平，协助耘境平台的用户做出合理决策，从而最大化农作物的产量，提高生产效率。通过这样对每亩地的精准化管理，目前耘境平台可以给客户最高带来15%的产量提升，同时降低生产成本和气候变化带来的风险。而模型中基于机器学习的算法是在不断进化的，数据沉淀越多，模型预测的准确性和精度就越高，因此未来产量提高的比例会更大。

以下为采访节选：

投资家网：咱们这个深度学习算法是模拟人脑的吗？

张弓：有一点类似，但是还存在着一些区别，比如说我们人类看见的光是有限的，不能看见红外线、紫外线，但是我们可以通过仪器的数据来判断哪些数据是红外波段的，哪些数据是雷达波段的，其实这就是比人脑更加先进的地方，也就是收集的东西更多一些。数据导向需要更加的精确，如果导入的是有偏差的数据，它就会学坏。

投资家网：您对回国创业的海归有哪些建议呢？

 

张弓：我觉得最核心的问题不在于技术，目前的关键在于要和中国的市场紧密联系，要了解市场，可能我们有非常好的技术，但是如果技术不能有效运用的话，包括投资等，就不能很好地进行落地和应用。我认为我们不能一味的讨论技术，技术的缺失可能在以后会慢慢的得到弥补，但是市场却在不断的变化，只有技术与市场一起成长，技术的力量才能转化成市场的力量。

投资家网：在您看来中美两国大数据创业发展趋势、技术壁垒以及市场容量上存在一定的区别吗？

张弓：肯定存在，美国的大数据市场比较混乱，存在一些问题，美国的IT企业都意识到了大数据的重要性，所以很多情况下都是供企业内部使用的数据，在美国可以运用的大数据其实是非常有限的，因为大家都认识到了大数据的价值。但是在中国，对于数据内部的处理与梳理以及对外部的保护比较差，所以我们其实数据大都比较分散，而且其安全程度也相对较低。比如说，在美国购物的软件很少会使用私人的地址，但是在中国，所有的软件会要求你填写各类信息，对于个人与公司来说这其实都是一种安全隐患。这种情况既是好事也是坏事，坏处就是有可能泄露个人的隐私，好处就是有利于我们从外界获取大数据，有利于我们收集很多信息。中美之间在这方面的差距比较小，国内好像对应用比较重视，但是没有意识到算法的重要性，缺乏对算法的重视。这其实和国内的环境有关系，因为国内的用户倾向于直接的应用，我们也确实缺少对这种数据分析的观念与能力。

投资家网：它们在市场容量上会不会受到TMT自身发展的影响？

张弓：我觉得对大数据发展的影响来源很多，比如说传统的数据分析，我觉得传统的数据分析本身就存在很大的问题。

投资家网：您是如何理解大数据+的概念的，类似于互联网+？

张弓：我觉得不算加哪个行业吧，大数据更像是将不同的数据内容整合起来，不管是从三维角度还是四维角度，我们把各个行业的信息整合到一起。我觉得大数据加这一概念是很难的定义的，我们仅仅可以说它是某一种类型的应用在某一行业中去实现类似的功能，大数据加的概念好像不太严谨，这是我个人的看法。

投资家网：现在大数据对哪些行业的革新起到最明显的作用呢?

张弓：我觉得在国外应用比较多的可能是物流以及农业等方面，国内则运用的比较少，可能在营销以及金融那一块运用的比较多。

投资家网：我们现在有哪些产品线？

张弓：我们主要有两大部分的产品线，一部分是数据支持的农业管理系统，另一部分是是针对农业相关的企业提供直接的数据信息服务。比如说农业下游的生产加工企业，他们需要知道最近农产品的产量情况以及价格的波动情况，这样他们才可以针对性的选择上游的农业产品。

投资家网：这些数据涉及到一些风险控制，我们又是怎么做的呢，比如说在金融领域？

张弓：我们第三部分就是要在金融领域推广使用我们的大数据，我们要做数据支持的金融服务。目前我们更多的是要与其他人合作，也就是我们来提供数据，其他人会在我们数据的支持下开展自己的工作，这样属于一种比较稳妥的对接方法，这样也会规避一些不必要的风险。比如说可以选择一些比较稳妥的供应商作为我们的合作对象。

投资家网：目前我们已经开始做金融方面的工作了吗？

张弓：已经开始了，目前需求还是蛮大的，但是可能金融产品本身的成熟度还需要完善与发展。我们目前保险占得比例更大一些。

投资家网：是不是每个城市都会有我们的数据支持？

张弓：我们其实是按照品类划分的，比如说小麦、玉米、高粱和火龙果，计划在今年内将农作物品类增加到10个，每个品类中希望可以对应找一个典型的付费用户。虽然大部分粮食作物生产周期较长，但未来品类会增加蔬菜、水果这种生产周期较短的农作物，用户的积累和增长速度也将会进一步加快。

投资家网：目前我们在农业上有哪些要素是很难量化的呢？

张弓：农业这部分的劳动力其实是很难量化的，与直接生产相关的数据是很难统计的。

投资家网：您方便讲一个客户案例吗？

张弓：我可以讲一个水稻的案例，比如说客户种植几十万亩的水稻，但是农田不像美国那样是一整块的地，可能会分成几千块，这对于数据的获取来说十分的困难，甚至我们都很难获得种植的总面积。在这种情况下，我们一开始给他们提供一些数据，包括亩产量以及种植面积等，同时还向他们提供人工投入的数量，一点一点的进行。

投资家网：这是在耘境平台中获取数据的吗？

张弓：是的，这是从我们一个综合性管理系统耘境平台中获取的，里面包含了地图以及一些相关的数据表格等，我们可以将这些数据转化成客户可以看懂的东西，比如说从村东头到西边的一块地，我们可以在地图上对其进行具体的量化，让他们可以更加清楚准确地掌握数据。我们不能说我有100亩地，但是实际上只有99亩。

投资家网：目前我国的农民比较分散，你有没有想过去聚拢这些分散的农户？

张弓：有想过，可能会通过金融的方式去实现它，我觉得现在时机不够成熟，市场还需要投入精力去教育，这对于一个创业公司来说代价非常大。

投资家网：有没有想过在SaaS以后做一个 比B2B平台？

张弓：有这方面的打算与想法，但是市场还需要培育，而且我们不会直接通过金融，而是通过数据支持来为生产服务。这不是说直接地提供，你可能有100亩地，但是我可能不需要每一家都购买播种机，我们可以通过无人机来播种，这样会让很多农户之间建立联系。通过生产服务的方式是目前最主要的手段。

投资家网：有想过开拓国外市场吗？

张弓：美国在这方面有一定的市场了，但是我们在国内积累的小规模生产的经验比较适合东南亚地区的市场，而南亚印度地方势力很强，我们很难进入，我们在巴基斯坦区域有自己的意向，我也考虑过“一带一路”上的国家。

投资家网：您平时喜欢看什么书？

张弓：历史方面的，我看的偏专业一点的书籍，也取决于个人的情况，取决于想看什么，国内外都有。

投资家网：听说您喜欢冒险，是单纯的体验吗？

张弓：是的，我喜欢自然的环境，我曾经有过骑行西藏的经验，我也是带着冒险的精神去的。

投资家网：创业是不是特别累啊？在工作上拼吗？

张弓：有时候会有点，但是还是十分高兴，我喜欢那种有挑战性的工作，有时候会想休息一下。

投资家网：未来希望咱们公司做到什么程度？

张弓：我还是希望改善一下中国的传统农业，我觉得这一块目前我国有很大提升空间的地方，这也能改变一下中国目前的产业结构。

 

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