王文
野村綜研（上海）咨詢有限公司主任咨詢顧問
互聯網+農業：着力生産端和經營管理端，重視數據化
目前，我國互聯網創業者在“互聯網+農業”領域高度熱衷于發展農業生鮮O2O、B2B、B2C，錢一筆一筆地砸，生鮮平台倒了一批起來一批，争相燒錢、熱潮不減。這種“互聯網+農業”模式實際上并不算創新，隻是利用互聯網開拓了銷售渠道，減少了中間交易的環節，充其量是“農業+互聯網”，在本質上也并不會對農業轉型升級起到太大的推動作用。
事實上，目前中國在城鎮化的背景下農村勞動力已經很少了，人力成本上漲也很快。社科院曾有一個報告，稱中國的農業是一條腿長，一條腿短。“長腿”是指單産還是很高的，靠的主要是精耕細作。“短腿”是指勞動生産率太低，中國的農業勞動生産率隻有美國和日本的1/100。中國建立在勞動力上的精耕細作很難打敗現代機械和IT基礎上的精準農業。因為有些工作是通過人的經驗做不到的，而且靠大量人力作業也會推高農産品價格。
且看在“互聯網+農業”方面處于世界先進水平的美國，如何通過互聯網真正解決生産力不足、提升勞動生産率、降低生産成本等生産端的課題，推動農業的轉型升級。
精準農業是指通過大數據分析來優化農業活動中的決策，也是互聯網與農業結合的一個黃金點。
美國的互聯網式生産端主要涉及農田灌溉、施肥、病蟲害防治。通常的做法是通過科技手段實時探測農田、土地的情況，探測終端有聯網裝置，數據實時傳送到服務器，服務器進行實時的分析判斷，并給出實時的應對決策。互聯網式的農場管理則是通過電腦、手機或者iPad，實時了解農場的土壤結構、生長進度、灌溉施肥、農作日志、病蟲害情況，并且可以預測收成、盈利預估和庫存管理。
以誕生在矽谷，目前已入駐美國1/3農場的創業公司FarmLogs為例，FarmLogs是一個綜合性農場管理軟件，該軟件的主要功能有：直觀的圖片和圖标了解農場的概況；農場的降雨量（有10年的曆史記錄）查詢；日照氣溫記錄和熱量積累查詢；土地成分檢測，并給出科學灌溉和施肥建議；農場的投入産出預算；農作物庫存管理；農作物生長分析，并能通過不同的衛星光譜照片預測農作物病蟲害；各地糧倉的農作物收購價對比；利潤預測等。FarmLogs支持多移動終端，農場主可以在電腦、手機或者平闆電腦上實時管理，還可以跟自己的農業團隊分享農作日志。
互聯網+制造業：着力生産智能化、服務化，重視工業大數據
随着全球經濟危機的爆發，全球主要發達國家意識到虛拟經濟的脆弱，将發展焦點紛紛回歸到制造業上，德國“工業4.0”戰略、美國“先進制造業”和“工業互聯網”戰略、中國“互聯網+”行動計劃、“中國制造2025”戰略，以及近期日本提出的代表其智能制造戰略落地的“工業價值鍊參考框架IVRA”等，已經掀起了全球的互聯網助推制造業升級轉型的風潮。
再看中國的制造業，人力成本上升、産能過剩、缺乏自主技術和品牌成為最大硬傷。在中國大數據産業峰會時提出，與會代表共同認為：“以大數據為代表的創新意識和傳統産業長期孕育的工匠精神相結合，使新舊動能融合發展，并帶動改造和提升傳統産業。”大數據，既是互聯網化的産物，也是可以和互聯網雙劍合璧，共推傳統産業升級轉型的利器。
目前中國制造業在零售端互聯網化程度最高，因為離消費者近，消費大數據的獲取和應用也相對成熟。消費品行業下遊的互聯網化也開始倒逼上遊研發設計、制造端的模式變革，催生了C2M的出現，誕生了像酷特智能這樣個性化定制、柔性化生産的服裝企業，對于該行業産能過剩的緩解有一定示範意義。但是在關乎國家經濟命脈的裝備行業，真正的智能化生産、服務型制造方面，中國還落後于德、美等先進國家。
且看在“互聯網+制造業”方面站在世界前列的美國，如何通過互聯網推動制造業向智造業轉型升級。
美國的現代化工業制造生産線安裝了數以千計的小型傳感器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲等，利用傳感器産生的這些大數據可以進行設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析等。在生産過程中使用這些大數據，就能分析整個生産流程，一旦某個流程偏離了标準工藝，報警信号就會傳遞給機器及工作人員，快速地發現錯誤或者瓶頸所在，并及時自動加以糾正。
例如，美國GE集團在紐約州斯克内克塔迪市有一家氯化鎳電池工廠，在18萬平方英尺的電池生産廠區内，安裝了1萬多個傳感器，用來監測相關的溫度、能耗和氣壓，并全部連接高速内部以太網絡進行數據傳輸。在流水生産線外，管理人員手拿iPad通過工廠的Wi-Fi網絡來獲取這些傳感器發來的數據，監督生産過程和一天的産能。如果抽檢的電池某一環節出現了問題，就可以通過跟蹤數據發現問題的根源并及時解決。傳感器和機器之間也有數據交換，當某一傳感器發現流水線移動緩慢時，就會“告知”機器，讓它們傳輸的速度快一點。
大數據除了幫助工業企業不斷創新産品外，還推動企業提供增值服務，創造新的商業模式，最終從單純的生産制造商向服務型制造商轉變。企業通過嵌在産品中的傳感器，能夠實時監測産品的運行狀态，通過商務平台，企業能夠獲得産品的銷售數據和客戶數據，通過對這些數據的分析和預測，企業能夠開展故障預警、遠程監控、遠程運維、質量診斷等在線增值服務，提供個性化、在線化、便捷化的增值服務。（參見圖1）
同樣，也是美國GE集團，在GE軟件研發中心，工作人員通過測試篩選2萬台噴氣發動機各種細小警報信号，可以提供發動機維修的前瞻性評估數據，包括能夠提前一個月預測哪些發動機急需維護修理，準備率達到70%。這套系統的另一個價值，就是可以讓飛機誤點率大幅降低。因為，每年航班延誤給全球航空公司帶來400億美元的損失，其中10%飛機延誤，正是源自飛機發動機等部件的突發性維修。GE航空還和埃森哲成立了一家名為Taleris的合資公司，為全球各地的航空公司和航空貨運公司提供監測服務。當一架飛機落地以後，Taleris很快就可以把飛機數據用無線的方式傳遞出去，随後據此為其量身打造一套專門的維修方案。航空公司因此也能夠對飛機上的各項性能指标進行實時監測和分析，并對故障進行預測，從而避免飛機因計劃外的故障造成損失。圖1大數據的創值模美國辛辛那提大學特聘講座教授、美國國家科學基金會智能維護系統研究中心（IMS）主任、《從大數據到智能制造》的作者之一—李傑教授認為，“工業智能化，美國靠軟件、德國靠機器、日本靠人、中國靠數據。中國最大的數據量來自工業，遠超阿裡巴巴和谷歌。大量的數據在中國彙集，這無疑給了中國制造最好的資源優勢。利用好這一資源，才能彌補中國在裝備制造和核心零部件等方面的弱勢與短闆”。筆者認為，農業智能化的趨勢也在呼喚中國在互聯網基礎上更加重視大數據在生産和經營端的采集和應用。
第四次科技革命到來的今天，互聯網是基礎設施，大數據是生産資料，将大數據系統式的搜集、計算、分析、應用能力輸入到各大傳統産業，才能真正使其地轉化為生産力。在國外，發達國家并不迷信互聯網，而是積極探索互聯網與傳統産業的結合，這可以為中國的産業轉型提供借鑒中國不能過度重視互聯網的虛拟經濟，而是要踏實尋求和傳統産業的結合。
責任編輯：向坤