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极客农民 拖拉机已经落伍了

cnbeta网站 2015年08月11日

  拥有硅谷特质的数据公司,如Granular和DroneDeploy,能够帮助农民像谷歌运营数据中心般精准地运营农田。那些创业公司能够提供精准高效运营农场的软件。马克·布莱恩特(Mark Bryant)是俄亥俄州的一位农民,拥有1.2万英亩农田。他鲜少使用拖拉机,因为那已经不再是农田的运作方式了。

配图-马里兰州农田上的无人机,由Intelligent UAS制造,可传输农作物数据

  他的时间主要花在研究仪表板上收集自他提供给员工的20来部iPhone和5台iPad的各种数据。得益于来自谷歌投资的创业公司Granular的软件,员工们可以实时地回报布莱恩特的农田的情况。收集自飞行器、自动驾驶的拖拉机以及其它形式的自动化遥控传感器的数据对于他的农田运营也至关重要,那些数据主要关于产量、湿度和土壤质量。

  “想想看,以前我们一切的数据全都得在微软Excel表格上处理,直至Granular的出现。”布莱恩特说道。

  他的运营方式在业内其实并不特殊。农田要维持竞争力,就必须要像他那么去运作。

  密西西比州农民杰里米·杰克(Jeremy Jack)说,“要想真正成为专业的农民,给全球各地的人供应粮食,我们就必须得利用这种技术。”

  粮食供应问题

  当下,人们面临的问题是:目前全球人口达70亿,而到本世纪中叶,需要粮食供应的人口将增加20多亿。到那个时候,也将再有10来亿人进入中产阶级行列,以对于基于肉类和其它高能量食物的卡路里的需求将随之明显增加。联合国粮食农业组织预计,到2050年,全球农民将需要多生产70%多的卡路里,但他们可利用的土地将减少(甚至可能大幅减少),可使用的水资源也将比现在少。

  目前,人类的农业系统的可持续性存在许多争议,该系统高度依靠水和矿物燃料。人们对于转基因作物与有机食品以及放牧式养殖和工厂化养殖问题上也存在分歧。但不管怎么样,不管如何综合采取各种专门的解决方案来处理这些问题,有一点是毋庸置疑的:美国的家庭农民——美国的210万个农场中有97%是家庭农场——将必须要大幅提升每英亩的粮食产量,生产率的提高幅度要达到历史**高水平。

  美国的可耕土地位居全球之首,但总面积却在日益萎缩——由于土地的开发利用,每天减少3000英亩。尽管如此,该国仍有8.89亿英亩土地(占土地面积的40%)用于耕种,它也是当前**大的粮食出口国。

  确切地说,美国给全世界供应粮食。

  技术发展

  要在不破坏下一代的土地的前提下提高每英亩粮食产量,意味着要同时做好两件自相矛盾的事情:进一步扩大农田规模——就像其它的国家那样,整合会带来效率提升;使得农民对其农田运营的方方面面(细化到单日甚至个体植物的情况)都有明确的了解。

  这产生的结果是各种农田技术应运而生。而且,那些技术已经在使用当中。

  世界上**大的自动驾驶四轮式车辆的制造商既不是特斯拉,也不是谷歌,而是John Deere。有的无人驾驶拖拉机的驾驶室部署了不少的屏幕和平板电脑,彷如客机的驾驶舱——从很多方面来看这一对比都很恰当,因为也许只有航空行业能够在机械的自动化程度上与农业相提并论。

  John Deere首席信息官约翰·梅(John May)指出,“说到John Deere,你会想到大量设计大型钢制部件的机械工程师。然而,我们还有2600人负责编写软件。”(作为参照:像Facebook这样近期在疯狂招聘的科技公司拥有的开发者数量也只是John Deere的三倍左右。)

  正因为此,John Deere及其竞争对手不仅仅能够制造出强大的拖拉机、联合收割机和卡车——能够自动驾驶,甚至能够驱动其它设备驾驶,像空中表演的战斗机般自动组成紧凑的队形——还能够生产出可绘制农田地图的无线连接传感器,以及先进的栽植机和喷洒机——可根据需要给农田投放不同分量的种子和营养物。

  精准运营

  John Deere出售无人驾驶拖拉机已有15年。另外,新出现的以数据为中心的公司带有硅谷公司的特质,能够像谷歌运营其数据中心一样高效地运营所有的那些机械和农田,如已成立两年半的Granular和空中监测创业公司DroneDeploy。

  对于美国农田的现状,Granular联合创始人兼CEO斯德·戈勒姆(Sid Gorham)作出了十分恰当的类比:农业终于有了自己的企业资源规划软件了。该类看似平凡但很重要的软件目前为像SAP、甲骨文、微软这样的科技巨头所主导,它让大企业们能够管理其整个供应链和它们所有的关联部分,其中包括现金流和人力资源。

  对于像布莱恩特这样的农民来说,这种变化可以说是革命性的。他们以往都是依靠纸张、Excel表格和艰难积累下来的经验来运营农田。

  换句话说,给未来的100亿人口供应粮食,意味着要高度精确地运营每一英亩的农田,就像苹果准确管理好产能在几个月内交付数千万部iPhone那样。

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