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admin 2019-03-14 阅读:284

1、农业大数据发展背景介绍

在从事农业研究、数据分析行业十余年的历程中,笔者经历了"智慧农业'"农业大数据"等词汇从无到有,到异常火爆的全程。农业大数据也好,智慧农业也罢,广义上都属于现代农业服务业,其发展阶段和应用程度,与产业基础、政策环境息息相关,这一点在中美饿鬼随行两国的农业大数据产业对比上尤为突出,他山之石可以攻玉,值得我们在报告的开头,花一些篇幅去梳理。

"大数据"(BigData)—词,据称最早以之形容数据处理问题的,是NASA研究员迈克尔•考克斯和大卫•埃尔斯沃斯儿子的遗传,上世纪九十年代,他们在描述飞机周围气流的模拟计算问题时,要应对和处理超级计算机生成的大量、非结构化、非可视化的数据信息,必须寻求突破经典的数学办法,因而在"数据"之前冠之以"大"用以描述该类问题。

而这个名词发扬光大,迅速火遍全球,则得益于资本和市场的力量,咨询巨擘麦肯锡在2011年,发布了一篇著名的报告——"Bigdata:Thenextfrontier forinnovation,co德宝洗车机mpetition,andproductivity"。而中国的互联网大佬,以阿里系的马云为代表,则开始于2014年喊出了"DT"(大数据时代)的口号。

进入信息时代数十年后,机器计算能力从无到有,从小到大,到超级计算机诞生,人类第一次有能力积攒下来数量巨大、形态多样、巨细靡遗的信息,大量的底层数据,意味着服务器里蕴含着巨大的"数据油田"。而如何从中开采出宝藏,贝搣了新的问题,也成了驱动技术发展的新动力。

我们在写这份报告的时候,发现2009年是一个很有意思的年份,很多如今美国出名的农业大数据相关公司,都诞生于2009年前后,或者于2009年前后出现质变。其中的原因,引起了我们的兴趣。

2009年,刚上任的美国总统奥巴马在推动政府信息公开上不遗余力。其实美国早在上世纪六十年代,就由时任总统林登-约翰逊签署了《信息自由法》,旨在保证公民获得在国家安全许可范围内的一切(包括公务)信息。

而奥巴马在互联网时代则更进一步,通过发布开放政府指导文件、开放政府合作伙伴计划、开放数据(OpenData)政策等一系列举措,确保联邦政府部门将政务信息作为资产对待。

第三阶段的开放数据(OpenData)政策效果尤为显著,其初衷是将封闭的政府数据向企业、研究者和公众开放,推动新产品、新服务和创业。这项政策的实际意义在于,明确规划了美国政府数据的公开细节,要求政府部门将政务数据内部索引,将所有能够公开的数据清单公示。自条令颁布30日内,联邦政府各部门通过统一的在线开放资源库获取工具,以用于政府数据公开,联邦政府首席技术官ToddPark和首席信息官VanRoeke负责维护开放政府在线资源库,确保各部门能顺利执行开放政府条令。

从此,在美国政府数据公开的网站Data.gov上,可以分门别类的找到海量的数据信息,格式、来源、可获得性都保持一致的标准。在农业领域,得益于美国政府自上世纪60年代颁布的《农业信息法案》,美国农业部(USDA)积攒了数十偷丝袜年的庞大数据资源,也都通过互方成毅联网的方式,向全美乃至全世界公开。

OpenData政策与《农业信息法案》,是美国农业数据资源成为"公共品"的基石,美国农业部关键数据的发布时点,全球所有大宗农产品的交易员、基金经理、产业决策者都会翘首以待,加上芝加哥交易所、纽约交易所,美国成为全球农产品的信息中心、定价中心和金融中心,掌握了行业的话语权,美国的ADM、嘉吉、邦基等百年巨头,也是在这样的产业环境、信息环境中成长出来,形成覆盖全球的农业网络核子航母遇险记。

在这些基础上,美国自2009年前后诞生了大量的应用创新企业,比较著名的如Solum(土壤数据分析)、ClimateCorporation(农业气象保险)等,在高精尖的建模应用领域进行创新,往往二三十人的团队,就能做出一个10亿美金估值的公司安琪米电影播放器。

美国良好的开放的数据使用环境、充足的大数据人才、高度规模化的农业生产组织形式、科学的农业管理机制、强大的农业政策支持、完善的全产业链服务体系,使得其在农业大数据领域的创新应用变现能力很强,应用场景与商业模式清晰,产业和资本形成良性互动,创新团队与传统巨头相得益彰。

相比美国,中国在农业数据信息上基础薄弱,不同的产业发展程度、不同的政策环境,使得中国缺乏具有公信力背书的农业数据资源"公共品'因而中国的农业大数据企业,在业务形态、商业模式的选择上gaypics,大多集中于农业生产效率提升,但又受限于产业结构及农业产值的"天花板'要像美国那样诞生一批独角兽企业仍需时日,尤其在附加值高、影响力大的农产品定价、风险管理、农业金融创新、品牌创造等领域,中国农业大数据企业渝n任重道远,同时空间广阔。

2018年是一个多事之秋,中美贸易摩擦不断升级,中国自身的经济结构调整与转型也迫在眉睫,而农业农村农民,始终是中国未来发展的巨大想象空间所在,中国的崛起,必须有农业的崛起,有农村和农民的升级。"大数据"作为新的生产要素,其意义与价值不可估量。

2、国内外农业大数据发展比较分析

因为"大数据"概念本身就极其宽泛,本报告中的"大数据' 在业态上的界定为广义上的农业信息服务业,只要能在业务过程中产生、记录、发布、应用涉农类的数据和信息,都纳入我们的视野中。我们从农业数据的产生新疆莎车县暴力事件、分析和应用的角度,简单的采集调研了国内外800家左右农业大数据样本企业。从服务环节、融资阶段及融资额、成立时间和融资时间等多个角度对国内外企业分布情况进行了比较分析。

图表1 全球典型农业大数据公司样本分布

从服务内容分布来看,国内样本大数据企业主要集中在混合应用、物联网现场监控平台、市场信息、交易市场和大数据提供商这个部分。国外样本大数据企业主要集中农作物管理软件、自动化、无人机平台-系统、设备、大数据提供商和大数据分析等内容。从内容分布来看,国外农业大数据服务内容多样,服务专业化分工趋势明显。

图表2 按照服务内容国内样本农业大数据企业分布

图表3 按照服务内容国外样本农业大数据企业分布

图表4 历年国内外样本农业大数据企业成立时间分布

图表5 历年不同类型国内外样本农业大数据企业成立时间分布

从企业创立时间来看,国内样本大数据企业比例比较均匀,主要是在2~5年的企业,占比为37%,但是10年以上及查利墨菲5-10年的比例也比较大,分别占总样本比例为22%、21%,主要是一些原来成熟的软硬件企业将自身业务向农业方面扩展,进入农业大数据领域。国外农业大数据和智能农业的因为其基础设施和技术优势,发展应用起步早,样本大数据企业主要集中在10年以上的比较成熟企业,占总样本比例为39%,其次doubles~刑警二人组是2-5年的企业,占比34%,表明最近几年的新兴农业大数据企业仍在快速发展。

图表6 国内样本农业大数据企业成立时间分布

图表7 国外样本农业大数据企业成立时间分布

从企业融资次数来看,国内外样本大数据企业近年融资较为频繁,农业大数据相关科创企业渐受资本市场青睐。

图表8 国内外样本农业大数据企业融资次数

从企业融资轮数来看,国内外样本大数据企业种子轮、天使轮、A轮融资完成的企业数量较多,这意味着新的科创企业不断涌入农业大数据领域。另一方面,我们看到企业融资方式多样,企业通过街拍牛仔战略投资、股权融资、债务融资、定向增发等多种方式获取融资资金。

图表9 国内外样无面鬼叔本农业大数据企业融资轮数

备注:部分未公布融资阶段及融资额,统计仅供参考;

图表10 国内外样本农业大数据企业无人深空,bobo,红小胖snoopy历年分融祖艾妈资阶段融资次数

备注:部分未公布融资阶段及融资额,统计仅供参考;

从时间上来看,2012年来看有不少的企业进入种子轮、天使轮及以A轮融资,资本大量涌入。分国家来看,中国的农业大数据企业在各融资阶段都有分布,但主要还是在C轮及以前阶段。

从企业融资金额来看,国内外样本大数据企业中美国单位企业融资额远高于中国,中国大数据样本企业融资额近年总体呈整体增长趋势。

图表11 国内外样本大数据企业融资额(单位:万美元)

备注:此为折算数据,备注:部分未公布融资阶段及融资额,统计仅供参考;

3、农业大数据发展趋势展望

3.1跑马圈地,农业数据的产生和沉淀能力是关键

从国内外农业大数据的发展情况来看,以美国为例,美国以政府的开放数据为主,美国农业数据的采集存储非常规范标准,时间序列长,开放程度非常高,在美国政府网站开放的农业相关的数据集高达上百个,涉及到农业生产、消费等各个方面的基础数据。依托政府数据基础,美国的相关企业大多在数据挖掘与应随身空间之农家乖乖女用场景方面发力,价值链较为清晰,也能很快实现pearlblanc数据变现。

而国内农业的数据开放程度比较差,时序性短,而数据的短缺显得尤为致命,因此,无论是通过物联网及智能硬件角度还是从产业服务、软件集成平台等,通过研发、推广,扩大产品应用,提升数据生产能力,仍然是很多农业大数据公司构建未来竞争力的重要手段。

3.2农业大数据公司并购融合将会愈加激烈

在农业大数据发展方面,血洒海神庙经过野蛮生产后会产生一系列专业化的农业大数据技术类公司及产业平台,如何提升涉农数据的整合和应用程度,提高应用的效果是关键。

目前农业大数据的应用主要是以商业性企业的数据应用为主,各种应用企业平台层出不穷,各企业在单一专业农业领域或者一个区域的数据采集和服务能力各有优势,对政府部门的数据的整合利用不足,在国家层面上缺少一个统一集成利用,在一定程度上造成信息资源的极大浪费。这就需要农业大数据的头部企业对相关的专业性、区域性的农业大数据公司进行整合兼并,增强自身的数据生产能力,为多数据源及复杂场景的数据挖掘提供数据源和应用场景,以提高企业在未来大数据商业竞争中的竞争力。此外大型农业产业集团从维护自身持久竞争力的角度,对于整合与业务相关的各种专业化、区域性的农业大数据企业也十分有兴趣,这将会增加未来农业大数据公司并购融合程度。

3.3农业大数据应用场景进一步细分明晰,部分稀缺应用场景发展前景广阔

目前国内农业大数据的应用不足,相比于国外相对比较精准分工明细的农业大数据及智慧农业应用,国内的大数据应用显得广而不精,形式重于内容,也就是好看有余而效果不足。相比于国外,我们在气象、土壤、GIS影像系统及分析、虚拟现实技术分析及应用等专业化的应用场景方面,我国的大数据企业仍有很大差距。那么对标国外的精细化的应用场景服务,在这部分稀缺的应用场景方面,将会有大量的新兴企业杀入,如佳格天地,多位联合创始人来源于NASA,瞅准了中国市场GIS影响系统及分析服务的空白,最近完成了6000万元的A轮融资,这部分稀缺应用场景的发展前景将十分不错。

3.4农业规模化趋势不断加强,ERP农场大数据大有可为

在国外农业大数据统计方面,我们看到基于农业生产的第一线的农场的ERP服务的大数据企业比较多。国内随着土地流转的进一步深入开展,农业土地规模化利用的趋势的不断加强,家庭农场和农业合作社等新型农业经营主体的不断发展完善,使得基于规模化的新型农业经营主体的ERP农场大数据服务的市场空间逐步打开。同时,随着国内农业大数据平台的发展、数据的沉淀和技术能力的提高,农业大数据在应用与产业结合的深度将会越来越强,将会在生产决策、农产品质量安奇人王恩庆全监管、金融保险、种子研发、产品销售等产业的各个环节发挥重要的作用,能够为规模化的农业合作社等新型提供比较全面的服务支持,ERP农场大数据大有可为。