佳格天地：農業大數據切入萬億市場

文|菲遙

佳格天地：農業大數據切入萬億市場

文|菲遙

近年來伴隨著互聯網、云計算、移動互聯網、物聯網的迅猛發展，無所不在的移動設備、RFID、無線傳感器每分每秒都在產生數據，數以億計用戶的互聯網服務時時刻刻在產生巨量的交互……在信息技術發展較早的美國，七八十年代的大數據倉庫就已經比較成熟了。被譽為數據倉庫之父的Bill Inmon早在20世紀90年代就經常將Big Data掛在嘴邊。

而大數據在農業中應用最普遍的領域之一就是精準農業。通過衛星和無人機技術對氣候、土壤和空氣質量、作物成熟度等實時數據收集，預測分析趨勢可以用來做出更明智的決策，降低風險。其實，精準農業的概念和設想，全球最大的農產品出口國美國早在20世紀80年代初提出，經10年后才進入生產應用，彼時技術和設備的儲備已基本具備。

最近5-10年，隨著外部數據監測水平的提高，通過衛星和無人機技術對氣候、土壤和空氣質量、作物成熟度等實時數據收集，預測分析趨勢可以用來做出更明智的決策，降低風險。美國農業已經從“看天吃飯”進階到“知天而作”，有了主動去適應環境的意識。

瘋狂的宏愿

創業前，張弓曾在美國航空航天局（NASA）Ames研究中心擔任數據科學家八年。比起相對成熟的美國農業市場，張弓發現中國農業市場就像是一塊尚未開發的價值洼地。

與美國耕地相比，中國地塊破碎化、分散性的特征十分突出，無法利用美國大片耕地的圖像處理方式。然而，這種特性帶來的剛性需求恰好給了佳格進入中國市場的機會。

2013年10月底，硅谷一家創業企業“氣候公司”被世界最大的農業公司孟山都以11億美元的高價收購，團隊僅40來人，這件事讓張弓備受震動。“創業”這個念頭萌發了。30歲的張弓想了半年，結婚成家，一旦創業，妻子必然要負起養家的重擔，對此，張弓很愧疚，也很猶豫。他拉著一位商業圈子朋友聊了兩個上午，不停地問人家：我還能不能回去？

“你再也回不去了，你再也回不去做技術的那個狀態。”

張弓一聽，嚇到了。他意識到：擔心的并不是回不回得去，而是他真的做好了身份轉變的準備嗎？“創業關于這件事本身可以論成敗，對于你個人來說是沒有失敗這一說的。 ”

那次談話讓張弓豁然開朗。何不再瘋狂一把？

商業行為往往都有個考察、論證、談判的過程，且每一個環節都要細而又細、慎之又慎，到了簽訂合同環節，更得字斟句酌，滴水不漏。但太多的人夢想著一夜暴富，于是傳銷盛行。

他辭去NASA令人羨慕的工作，決定回國創業。他找到在美國能源部研究大氣和環境的王蘊剛博士，加上在NASA負責機器圖像識別的顧竹博士，和前孟山都中國市場總監張文鵬，佳格的核心團隊組建完成。他又瘋狂地去找創業相關資料，學習創業課程，找創業前輩進行討論，做好一切能做好的準備。

“影響作物生長的因素有很多，土壤、氣候、水分、品種、病蟲害和雜草等，作物產量是這些因素的綜合結果。因此，在現代農業領域，農民光憑經驗做出決策已遠遠不夠，需要依靠科學、概率和專業分析得出優化決策。”CEO張弓說道，他在硅谷待的那幾年里切身感受到了商業化對科學技術發展的推動力是巨大的。他本人也經常回國考察市場，發現當下中國農村人口已經發生了結構性變化，留守的大多是婦女和年邁之人，青壯勞動力都已外出，這必然導致農業生產會進行一個根本性的變革——機械化規模化經營。如此一來，數字化精準農業的應用便可落地了。

指導種植的“智慧農業信息云平臺”

2014年初佳格在美國硅谷成立，2015年10月，佳格公司遷回北京，獲得經緯資本領投的千萬元天使投資。

佳格天地是一家通過環境和農業大數據收集、處理、分析和可視化系統，提供環境和農業解決方案的大數據應用公司。核心業務就是指導農業種植生產的SaaS服務，根據客戶不同層次的需求，佳格會調用不同分辨率和精度的衛星或無人機來實時采集地面和氣象數據，再通過深度學習算法來做識別，要素包括紋理、地壟方向、間距和稀疏程度等，最終實現面積測算、適宜區規劃、長勢監測、產量預估、病蟲害防治指導等一系列服務。

佳格開創性地使用深度學習分析衛星影像獲取全球30年的植被動態信息、東亞內50年的農業氣象數據；二是先進的深度學習算法，對包括衛星影像在內的環境大數據進行高維度的抽象和分析，獲得適用于中國破碎細小耕地地塊的農業信息。三是空間數據基礎上接入長時間歷史數據分析和未來的環境預測，實現時空一體的四維數據分析。

其兩大部分產品線：一部分是數據支持的農業管理系統，另一部分是是針對農業相關的企業提供直接的數據信息服務。

佳格擁有中國、日本、美國、多個國家的十多顆衛星遙感資源。張弓說：“我們用幾乎所有能用的衛星，衛星數據大多數公開，如何處理數據才是我們的核心技術。”佳格將不同數據融合，得到標準數據體系，實現某一特定田地出現不間斷的衛星觀測數據。

發展標桿客戶

信息平臺的客戶通過系統，可實時查看、點擊每塊地的長勢情況，如果后續增加其他功能模塊，則增加單項收費。客戶會提出各種需求，比如預測產量、內部管理、土地等級監測等。“有的客戶種植面積很大，自己都分不清哪塊地是他的。”

當集約化趨勢越來越明顯時，大、中型農戶會真正向效益看齊，“關心資產質量，每一畝都要劃清楚，每一畝產量都要算精確”。而這些商戶正是佳格的主要服務群體。

“我們的東西需求是很大，但如何快速地占領市場呢？我們決定先樹立標桿客戶。”

第一個農業大客戶是東北的一個合作社，種植了4000多畝玉米。佳格為其提供一套管理系統。“我們是云端服務，客戶通過賬號登錄，可查看玉米的分布、生長情況等。”

在單個品類有了標桿客戶后，其它客戶便多了信任。“后期推廣會容易很多。”之后佳格拿下了米業的一個標桿客戶，該客戶在東北種植面積為上萬畝。隨后又拿下了某馬鈴薯種植公司，種植面積達百萬畝。

擴展服務領域

在已有客戶的基礎上，佳格利用天氣預報為基礎，提供農業生產指導。

今年6月，他們為內蒙古一個種植牧草的客戶提前下發了強雷暴預警。“當時也沒底，不知道會不會真的下雨。”該客戶在前兩天趕忙把一萬多畝牧草連夜收割。第三天便下起了冰雹，當地其它農戶損失慘重。“牧草被打趴在地，收都沒法收了。”

此外，他們還為客戶提供病蟲害預報。“結合當地的溫度、濕度，再參照植物病蟲害模型，大概能預測幾天內會不會有病蟲害。”

近期，他們在非特異性識別上取得進展。張弓解釋到，“原來是客戶告訴我們哪里是玉米地，我們去分析，現在沒有人告訴目標是什么，系統去主動識別”。

他們把該技術用于某地區的蔬菜大棚數量識別上。系統通過深度學習技術，根據大棚的紋路、寬度等特征，建立自學習模型，然后識別。為檢測識別的準確度，他們把一個衛星圖像分成幾千塊，每塊約覆蓋幾公里范圍。放大到人眼可見，人工數出該面積有多少個蔬菜大棚，跟系統識別去做對比。

由于數據量大，最初系統數了三天，準確率只有60%～70%。經過不斷優化自學習模型，如今系統可在兩小時內識別出某地區的蔬菜大棚總數，“準確率在95%以上。”

結語

志存高遠。張弓想做一件非常偉大的事：“我們要促進中國農業的現代化進程。”

“應天時，得地利，求人和”。張弓用這句古話形容佳格使命。談到未來發展，張弓說：“佳格會以服務中國為始，在更多區域覆蓋主流農作物精細化管理，提供農業金融和上下游方面的數據分析系統”。比如土地流轉，衛星數據對土地做評估，適不適合耕種，適合種什么，產量怎么樣，投資回報率怎么用，投入哪種化肥合適。 現在開放耕地和宅基地抵押貸款的權限，政策支持，市場大。

佳格的核心就是讓中國人更高效地種植糧食，更健康地獲取食物，從“看天吃飯”變為“知天而作”。