精准农业，一场田野上的赛博朋克

　　很少能有一个行业，像农业一样有近万年的历史，但现代科技的渗透率始终低于其他产业。但随着精准农业技术的快速发展，技术渗透的过程正在以加速度推进。
　　2018年开始，初创公司和各路资本纷纷涌入精准农业赛道。据农业投资机构Agfunder的最新报告，2018年全球农业与食品科技行业风险投资数量达1450起，较上年增长10。5；披露交易额达到169亿美元，较上年大幅增长43。
　　中国正在其中扮演越来越重要的角色。2018年度，中国该领域市场投资数量为184起，投资额为35亿美元，在全球排名第二。与上年度相比，投资额增长5，但投资数量的增长达到惊人的500，这表明中国市场农业科技风险投资的生态正在完善。
　　现代科技在农业的涉足领域和渗透程度，以及精准农业的市场发展状况及行业格局如何？高捷资本做了一些研究，以下摘选一些主要信息和观点，以飨读者。
　　美国：农业科技先行者和第一大投资国
　　美国被公认为是世界上最早研究与应用精准农业技术的国家，在20世纪90年代中期，美国就进行了土壤结构密度传感技术、土壤传导性技术、电磁感应技术等农业工程领域的研究。
　　在风投领域，美国农业科技的投资额更是占到全球半壁江山。2018年度，美国农业科技风险投资数量567起，较上年增长了23；投资额则比上年增长67，达到79亿美元，接近全球投资总额的50。
　　以美国农业科技巨头孟山都的精准农业布局为例。2012年通过收购精准播种软硬件服务商PrecisionPlanting，孟山都获得了地面土壤大数据。而农业大数据并不局限于土壤数据，基于气象维度的环境大数据也同样重要，于是孟山都第二年又以9。3亿美元的高价，收购了加州气候科技公司ClimateCorporation。
　　PrecisionPlanting提供了一套高效的土壤检测系统，农民可以驾驶播种机在不同区域位置、根据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。
　　ClimateCorporation则搭建了一个综合数字农业平台ClimateFieldView。其通过温度、湿度、风力、雨水数据形成气候预警功能，通过土壤数据进行精准施肥，通过病虫害数据搭建智能诊断及专家系统，通过农民历史作业记录和环境数据进行作业指导。
　　据了解，Climatefieldview目前覆盖的主要作物包含玉米、棉花、甜菜、大豆、苜蓿、高粱，将品种推荐与种植管理结合，同时推荐农资供应商（和拜耳整合的部分原因：切入农资）。
　　美国典型数字农业科技公司分布
　　中国数字农业市场发展状况
　　数字农业发展的基础，很大程度上取决于规模化作业的程度。而这与政策息息相关。
　　长期以来，中国的小农经济和生产要素高度分散化是农业现代化的最大掣肘。据国家统计局数据显示，中国93的农户土地规模小于1公顷，而美国近90的农户土地规模大于5公顷。
　　但政策加持下，中国的数字农业市场正在快速发展，目前中国经营规模达到50亩以上的种植主体达到375万户。
　　随着土地确权逐步完成，未来更多的土地会流转到具备大规模种植和管理能力的企业和合作社手中。2018年土地流转面积达到5亿亩左右，较2013年增长47，规模化种植群体基数预期将保持持续增长态势。
　　另外伴随着城镇化和农村人口老龄化，农业劳动人口逐步萎缩，在此背景下，中国农业规模化作业为大势所趋，农业生产模式也逐渐向美国靠拢。
　　市场对于农业科技的需求，除了提高生产效率外，更大的是用农业科技降低人工和生产资料成本。用科技打出绝对安全边际，否则企业经营摆脱不了看天吃饭和看政策吃饭的套路。
　　市场方面，国内已经形成一个涵盖定量预测、定量检测以及定量预警与决策控制在内的数字种植体系。据高捷资本估算，国内数字种植技术服务产业是一个超10亿级市场，预计市场还会保持高速增长。
　　但数字种植的市场想象力不止如此。数字农业公司通过服务大型农业种植机构和个体，获得农业生产环节的数据，从而利用自己的数据优势服务于农业产业链上游的农资生产企业和农业保险贷款机构。
　　政策基础：
　　2012年底《中共中央、国务院关于加快发展现代农业，进一步增强农村发展活力的若干意见》，提出用5年时间基本完成农村土地承包经营权确权登记颁证工作。这项政策成为了土地流转的基础，土地向大户聚集。自此，培育合作社及种植大户成为趋势，承包经营权利更加明确，且土地产权可用于抵押贷款。
　　2016年底的政策明确了农村集体产权制度，覆盖农村土地资源66。9亿亩，同时，完善了所有权、承包权、经营权三权分置。赋予农民对承包地占有、使用、收益、流转及承包经营权抵押、担保权能，允许农民以承包经营权入股发展农业产业化经营。鼓励经营权在公开市场上向专业大户、家庭农场、农民合作社、农业企业流转，发展多种形式规模经营。
　　2018年，《土地管理法》再次鼓励创新土地流转方式。这一年，土地确权在全国30个省份完成试点，标志着我国土地确权政策基本完成。
　　作物模型及相关标的
　　作物模型作为农业科技底层的基础，并不是互联网时代的新事物。
　　早在1960年的荷兰，作物模型的鼻祖Wageningen瓦赫宁根模型就基于冠层光能截获及光合作用数学模型起步，将太阳辐射、温度、水分、肥力、品种以及杂质、虫害、病害和污染等变量，进行综合的数值模拟，搭建了一个定量的作物生长模拟系统。
　　近60年的发展中，作物模型已从幼年期发展到成熟期，被定义为模拟作物生长、发育和产量形成的动态生长过程的计算机软件，目前已成为各国农业科学研究中最有力的工具之一。
　　目前，作物模型的模块和数据不断丰富和优化，并开始与遥感技术、环境生态模型、大气模型等进行结合。
　　模型优化的要点：
　　1。模型的机理性不断加强，具体表现为机理模块的丰富和完善
　　2。模型的仿真性和可操作性日益增强
　　3。模型的区域适用性和通用性增强
　　4。作物模型的应用领域不断扩大，AI模型支持大规模数据同化和调参
　　5。与3S技术（遥感技术RS、地理信息系统GIS和全球定位系统GPS的统称）、气象模型、土壤模型等紧密结合
　　国内数字种植体系
　　植保市场是种植产业链中尚未经过高效机械化改造的环节，未来拥有巨大的市场空间。高捷资本估算，单独计算水稻的植保市场空间保守估计为20亿元（5的无人机植保渗透率），相对美国和日本等国家水稻植保渗透率几乎达到100，我们水稻植保年市场空间总体容量达到400亿。其中，基于遥感技术与作物模型结合之上的植保技术，在国内已一些初创公司展开布局。
　　农业科技细分领域产品生命周期
　　目前我国的智慧农业平台已覆盖农业大数据、农业管理系统、植保无人机、农业物联网、遥感监测无人机、农产品电商等领域。
　　随着精准农业技术的发展和土地流转的深入，农业产业链的各个环节将得到科技赋能，传统产业效率将得到大幅提升，我们将持续关注精准农业赛道的最新发展情况及相关投资机会。
　　来源：钛媒体