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研讨会|跨越数据鸿沟,有效驱动增长之农业数字化

2020-04-26 15:16小O
 
二维码

主持人:


刘玉铭,北京大学光华管理学院博士,师从厉以宁教授


陈太一,北京大学经济学院学士,未来数科合伙人


开场介绍


主持人:今天来的企业来自不同的行业,有58企服、蜗牛睡眠,还有做工程装饰,做投资、5G、安全、设计、游戏、医疗器械、建材、知识产权、传感器、无人机等的。


我们团队有6个北大的同学,2012年到现在已有将近7年的时间,公司主体叫未来数科,但组织方式不太一样,是一个商业合作组织,或者叫商业合作社,它的股东有将近20个不同的独立公司。


近两三年在技术方面,各个成员的研发投入,加在一起将近5个亿人民币。


我们首先做了一个技术的乐高,把数字化和智能化的技术、软件和硬件都涉及,拆解了一些技术的模块来做投入。第二个机制是开始输出。


举个例子,把企业软件的机制拆解到颗粒化,不向客户提供任何的具体软件,但是,在这样一个数字或者是软件的乐高平台上,我们可以无限长出来,所有行业、所有客户、所有环节,你所需要的这样一个软件产品。


当把这种技术乐高机制进一步完善后,希望能够找到更多的行业专家,更多的不同领域的专家,去做另外的一个乐高,专业能力、专家的乐高,这两个乐高结合在一起,会输出大家可以想象的任何的解决方案。


现在我们同时在进行的有数字农业的解决方案、数字化工地和工程的解决方案、数字化物流的解决方案、数字化企业管理的解决方案,同时还在扩展更多的模块。


我们倡导的是开源开放、合作的方式,每一个参与方坚持自己擅长做的事情,然后去合并掉那些会浪费大家的研发、成本的东西,这样大家才能发展得更好。



一、什么是数字化?


观点一:我现在是负责财务,但是实际上我是学工科的,学自动化的。对于数字化我觉得是转化的一个过程,也就是说我们把所有的模拟量要转化成数字量。


为什么要转化成数字量?实际上它是用计算机或者用信息化的手段可以控制的细颗粒,像乐高的最小颗粒一样。


我们在工作或者说在具体的工作过程中,很多东西都可以把它看待成是一种模拟量。


比如说一个人,我们看到这个人是很模糊的概念,但是要把它数字化,那么怎样去数字化?


比如说这个人的身高体重是什么?男的女的,多大年龄从事什么职业等等,就是说从人模拟量上面,可以把它数字化出来各种各样不同的信息,那么这种信息就是人的最小的乐高的颗粒。


从对人的管理来讲,比如招聘,选什么年龄段的,学什么专业的,省市、身高体重有没有要求?


这样的话就可以把人模拟量的很多数字化的信息提供出来,在管理过程中充分利用这种信息,而在不同的侧面,即不同的领域或不同的角度,得到有用的信息,实际上这是数字化的最基本的东西。


刘玉铭博士:刚看到数字化时,就想起小时候学语文跟数学,数学那时候考的好与坏,老师一打分,大家都知道这个事肯定是不会错的,因为你做的这些数学,它都是有客观衡量的。


语文有时候作文分给高了,给低了,大家就觉得老师有很多的可操作的空间。一旦把它给数字化了,可能就没有空间了,1是1,2就是2。


要想把企业做好的,应该适应这种数字化的潮流,这种数字化就是把它打成颗粒可以定义、优化以及输出。


主持人:我们不断的在做一个领域的数字化,就是农业。一开始我们也认为是不是网上去卖农产品就是数字化,不是的。最终发现确实很多东西都来源于数据,但信息化和数字化是有非常大的差别。


二、什么是农业数字化?


现在我们落地的农业的数字化是怎么做的呢?它是以整个的农业生产的全链条作为一个基础的出发点。一个农户经营了40公顷面积的土地,很小的土地是没必要数字化的,但是当你超过了一个规模化的范围的时候,就必须要完成数字化。我们分别有两个地方的实践,一个是在河南有300亩稻田的数字化的整个的全过程,还有一个是在黑龙江基于黑龙江的大田作物。


那么,我们做了什么工作?


QQ截图20200426094404.png


第一,把整个卫星遥感和气象数据全部汇集,这个是存量的数据。


另外还做了智能硬件,因为大的气象其实是不准确的,所以我们有一个小型气象站,可以实时抓取和获取当地一定范围内的气候数据。


但发现还不够,然后我们进行抽样,把所有服务的当地的土壤做检测。


我们在云南有个实验室,负责抽样做检测,可以明确的检测土壤中含有的各种化学元素的数据。


农民是不可能知道准确的数据的,他只知道每年都买化肥,然后施肥。但是农药化肥这些东西是靠人的经验,而靠人的经验是会有问题的。


所以我们不再依靠人力来做事情,而是把气象的大数据、卫星遥感的大数据,以及土壤的检测数据放到整个的系统里。


然后我们又发现所有的这些东西,必须要围绕农民的目的。


而农民只有两个目的,第一,你要给我降成本,第二,你要让我赚更多钱。其实还有一个就是他要享受金融服务。


我们跟农民坐在一起说,我们来告诉大家有什么样的技术,有什么样的数字化,他是完全不感兴趣的。他关心的只有三个,能让他少拿多少钱、能让他多赚多少钱、能不能让银行多贷款?


对于农民来说,他不关心你的手段和技术,也不关心数字化不数字化,他只是知道以他的人力,他需要更多的人才能把这40公顷土地种下。


我们说你不用增加人员,通过这种方式,你还是一两个人,一个家庭就能完成这个事情。因为他再雇两三个人,成本是很高的。


那我们怎么做的呢?我们把整个全链条的原来人工没有办法去人为捕捉和定义的东西,通过这种数据把它放到一个系统里面。接下来在农作物的不同的阶段,用无人机加遥感,这个时候农民并不用去查看他的40公顷,我们通过分阶段的数据对接专家系统,也就是把这种农资、农技和农服的专家引入到系统里面。




那么接下来我们给农民输出的是什么?第一,什么时间浇水。第二,预测病虫害。


什么时间或者是会有什么样的一种病虫害,他可以提前去防止。


原来的情况是农民买了农药,打完之后第2天或者第3天下雨了,相当于没用。


我们指导他去做农药喷洒的过程,也要参照整个的气象数据,最后基于土壤数据,他不需要买所有的肥料,根据土壤报告土地只缺另外两种元素,所以他花很小的价钱买另外的两种精准施肥就行了。


一直到最后的农产品收割的最后的阶段,我们能够相对90%以上的去精准预测整个的产量。


农业是最传统的行业,就是农民完全靠人工无法描述,无法获取也无法向外去传递的东西,当你通过一个数字化的全过程,会发现改变了很多东西。


为什么?因为我们现在做的更宽了,我们把所有的土壤数据全部线上化,开始创造价值。刚才说的节省人力和精准施肥,实际上这些只是一部分。


原来保险公司根本就不敢做农业保险,因为即使国家有补贴也亏钱,因为根本不知道农民种了多少,也不知道收成。所有这些东西都没法确认,银行不敢贷款,保险公司不敢投保。


当我们把所有的数据全开放给这些金融机构的时候,不用做任何的风险担保,就把款贷出去了,保险也买了。农民觉得这是一个很大的变化,不仅把成本降低了,还能享受到金融服务。


同时因为当地有一个数字化的平台,所以我们进一步把数据开源给了中储粮,包括当地的仓储,我们帮他预定了整个免费的仓储的服务,锁定价格,也就是仓单,同时在仓单那个部分又加入了金融服务。


另外,我们在东北两个省拿了两个金融牌照,叫物权抵押牌照,把农民的产出物、土地承包权数字化,变成物权,变成物权银行拿去抵押。


当数字化确权以后,它是可以作为法律承认的抵押品,银行就敢给农民放100万。


原来放10万,担心人跑了,但是农民的40公顷土地,根据流转的价值,乘以60%的折扣率,银行放心大胆给他放款。


另外,我们在东北累计超10个亿的无担保的物权抵押的贷款,不良率仅是万分之五。



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