2019未来农业报告发布，产业创新全要素解析
12月26日至27日，2019未来农业食品百强·白马峰会在南京举行，本次大会由南京国家农业高新技术产业示范区主办，35斗联合主办。
35斗于本次大会发布了《2019未来农业报告》（下称《报告》），《报告》从全球前沿技术创新入手，重点阐释以数字化技术为首的技术集群在农业食品行业的应用，聚焦于农业创新标杆企业的案例解读，从头部企业案例找到可量化、可复制的经验路径。与此同时，形成细分领域产业图谱，清晰刻画行业格局和竞争象限。
农业是一个复杂的生态体系，传统的研究方法，一般按照产业链上下游关系解读产业趋势，视角较为单一。实际产业演进过程中，政策催化、技术创新、资本介入、模式创新、消费趋势等均会影响产业演进的路径，在错综复杂的影响因素之下，需要找到影响变化的最小单元，跟踪这一单元的成长路径，才能在持续发展过程中找到主线指引。
当人类从狩猎时代进入农耕时代，农业就成为了劳动力最为密集，产值最高的行业之一。工业革命之后，随着生产效率提升，工业替代农业成为劳动力占用和产出最高的行业。尽管如此，今天全球依然有48%的人口以农业为生，泛农业行业的产值占到经济总量的20%以上。农业无论是在过去、现在还是将来，都会是全球经济和就业的重要组成部分。
作为一个依赖气候、地理环境、时间节令、生产资料投入的行业，农业具有明显的区域性、季节性和自给自足的特性，其发展变化也非常缓慢，千年之前农耕文明总结的经验和规律到今天依然适用。
展望未来，预计到2050年，全球人口将达到100亿，对食物的需求将增加50%；自然灾害和气候变化加剧，极端天气增多；由于农业投入品的过度使用，出现植物健康、土壤退化、水污染、荒漠化等现象；食物浪费、健康饮食、膳食结构调整，对全球食物系统提出了更高要求。这些都是农业食品行业面临的关键挑战。要解决这些挑战，需要重新组织农业生产要素和组织结构，并尽可能地达成行业共识，以促进新技术、新模式的发展和应用。
近百年来，农业生产方式、产业结构、流通和消费方式发生了三次大的变化，依次由机械化、化学肥料、生物基因技术推动，提升了人均耕作面积、单位产出和作物性状表现。第四次农业革命将由数字化技术推动，并以数字化应用为纽带，将农业全生命周期数字化、数据化，推动高投入产出、高效率、精准化、智能化农业时代的到来。
首先，数字化技术经过近30年的发展，从互联网、物联网、云计算、大数据到人工智能，垂直行业的应用已经非常深入并且较为成熟，公共事务、金融、教育、医疗等行业的智能化应用已经落地，为农业智能化提供了跨行业的经验；其次，全球农业和食品行业经过数十年的并购整合，尤其是在种、药、肥领域，具备了自上而下大范围推动技术应用的治理结构和产业基础；同时，全球农业食品行业面临的挑战亟需寻找新的解决方案，数字化技术带来的变革适逢其时。
《2019未来农业报告——集聚向上的力量》
报告目录：
第一章 未来农业要素解析和模型构建
1.1未来农业定义：从智慧化到技术融合创新
1.2以数字化为核心，串联农业全要素创新
1.3未来种植关键创新：基因工程、微生物、可持续
1.4未来畜牧关键创新：育种、疾病检测、精准养殖
1.5未来食品关键创新：食物指纹、流通追溯、新材料
1.6未来农业十大热门领域和产业图谱
第二章 技术创新为全球产业增长带来新动能
2.1技术创新已成为全球竞争要点
2.2高渗透、广应用的通用技术解析
2.3跨行业的经验整合与解决方案构建
第三章 全球农业行业现状和关键挑战
3.1全球农业基本情况
3.2全球农业面临的关键挑战
3.3全球农业新的组织形式、治理结构和产业特征
第四章未来农业创新案例
《2019未来农业报告》（章节摘录）
第一章 未来农业要素解析和模型构建
建立高效、优质的农业生产体系是一个全球命题，其核心指标包括生产质量、产量、可持续性、适应性、健康、产品质量和价值等。梳理和拆解农业的核心要素有利于我们更了解农业和食物系统，这些要素包括土壤、水、营养、遗传、环境、疾病、流通、消费等，任意一个核心要素的变化都将对农业的未来产生重大影响。
从全球来看，以数字化技术、生命科学技术、新材料和智能制造技术为代表的前沿科技已经给农业带来了可喜的变化，不断开发出优质高产的品种，提升农业的生产效率，降低农业的生产成本和提供连续稳定的高质量产品。
图1：前沿技术驱动下的产业创新关键领域
数据来源：蛋壳研究院制图
从中国农业发展的实际情况来看，我们是一个农业大国，却不是一个农业强国。高度分散的土地、经营结构使得农业机械化率低、技术推广难度大、智慧化水平低，最终导致单位农业投入产出低，生产成本高，也限制了盈利能力；正因如此，以大豆、棉花、牛肉为代表的许多重要农产品品类依赖进口，对外依存度高，农业供应能力和实际需求在结构、产量和品类上存在较大差异。新技术的应用将给中国农业带来巨大变化，系统提升和改善农业的竞争力，并惠及民生。
1.1未来农业定义：从智慧化到技术融合创新
纵观全球农业，大致经历了机械农业、数字农业、智慧农业的三大发展阶段，即将进入多技术融合、多因素驱动创新的“未来农业”时代。这几大发展阶段各有特征，分别从不同的方向推动了农业生产力提高、农业效率提升、农业信息利用能力和相关要素创新应用能力。
农业机械化是解放人类的一次革命。农业机械化伴随着工业革命而产生，大型农用机械代替人工，成为了规模化种植的主要动力。传统农业的蜕变是从农业机械化开始的，农业机械化又是从美国、加拿大、英国、法国等国家开始的。
美国从1910年代开始农业机械化布局，到1940年代，基本已经实现了主要作物、主要农业区域的全面机械化，英国、法国农业机械化启动时间稍晚，也在1950年代基本完成了农业机械化。我国直到2013年前后，才基本完成了主要农业大区的农业机械化。
图2：机械农业、数字农业、智慧农业、未来农业时代特征对比
智慧农业领域的关键技术包括农业传感器、动植物生长信息模型、动植物表型研究、农业智能机器人、动植物表型关键技术、农业专用芯片开发等，以这些技术为基础，产生了丰富的应用，对种植和畜牧业生产进行革新。
图3：未来农业关键技术是传感器、生产模型、智能机器人等，需要建立跨领域交叉科研机制
资料来源：企业官网，蛋壳研究院
图4：未来农业关键应用和创新企业图谱
资料来源：企业官网，蛋壳研究院
数字农业掌握了农业生产的一般规律。这一概念由美国科学院和工程院在1997年提出，数字农业即农业数字化，是利用现代信息技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的现代农业。
具体来说，是将遥感、地理信息系统、全球定位系统、物联网、智能装备等现代信息技术与地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学等基础学科有机结合，对农业的结构、要素、过程与管理进行二进制及模型化表达，构建以数字化、网络化、自动化等为特征的计算机管理和应用系统，辅助农业生产科学决策、调控与管理。
数字农业使得数字技术与农业各环节深度有效融合，对改造传统农业、转变农业生产方式，促进农业资源空间上的优化配置和时间上的合理利用，提高农业生产效率和降低生产成本，实现农业绿色发展和可持续发展具有重要意义。
智慧农业是技术革新农业的集中体现。智慧农业是机械化农业、数字农业的融合和扩大，智慧农业的关键技术是物联网技术，应用环节在农业的全周期，包括生产、经营、管理、服务、产品流通和消费等环节。智慧农业的核心目标是实现农业全过程的智能化，其实质是数据驱动。围绕“数据”的核心主线，智慧农业的核心研究领域包括感知、传输、分析、控制、应用等5个方面。
技术融合创新开启未来农业时代。未来农业，是以生物技术、数字化技术、新材料和智能制造技术为纽带，对农业、食物系统进行的全方位、全周期的变革。
具体应用方面，包括大田种植领域的遥感监测、病虫害远程诊断、水稻智能催芽、农机精准作业；设施农业方面的温室环境自动监测与控制、水肥药智能管理；禽畜养殖方面的精准饲喂、发情监测、自动挤奶等；水产养殖方面的水体监控、饵料自动投喂等；也包括食品生产的原料、流程、工艺方面的革新。
比如农机精准作业，郑文钟等人的研究显示，自20世纪90年代中期，美国将卫星导航系统安装在农业机械上，从而开启了农业机械高科技、高性能、智能化的先河。
目前欧、美、日等发达国家农业不仅已基本实现全面机械化，而且智能化农机应用也具有相当高的水平。与传统的功能性农机相比，智能农机拥有功能多样化、通用性强、作业效率高、安全可靠等优点。
在主要的应用方向上，囊括了智能化收获机械、智能化喷药机械、智能化施肥机械、智能化灌溉机械、智能化播种机械、智能化设施农业装备、农业机器人等。这些方向中较为前沿的是农业机器人，在许多国家已经有成熟的应用，比如施肥机器人、种植采摘机器人、挤奶机器人、放牧机器人等。
各国均重视对未来农业的布局，并根据自身的资源禀赋、行业基础、科技能力等，发展出了不同的未来农业布局路径。其中，美国是机械化农业的典型代表，德国是将先进工业体系引入农业的典型代表，以色列是特种种植、精准控制方面的典型代表，中国则需博采众长，发展适宜我国独特产业环境和产业基础的未来农业之路。
对创新要短期谨慎，长期乐观
2019未来农业报告选取了“技术驱动产业创新”这一角度来解读农业，从农业现状、关键挑战、技术背景、技术应用情况、行业案例、未来趋势等角度对行业做了全面综合的解读。报告主要推导出以下结论：
农业问题不仅仅是农业产业和农业经济问题，它还与社会经济、劳动力、生产关系、消费习惯、技术创新等有较强的关联。尽管这是个一般性常识，但是通过数据和逻辑推理来得出这个结论却更加直观——因为制造业和服务业工资上升，而农业收入增速相对较低，所以很多农民离开土地，进入制造业和服务业。
务农人数在减少，利于土地流转承保，为规模化、公司化经营创造了条件，而规模化经营带来成本的节约，增强了农业的竞争力。
前沿技术在农业的推行要明显落后于其他行业，构建产业基础是关键。在第二章中，我们提到，人工智能、大数据、物联网等技术已经在金融、安保、消防、医疗、教育等行业有成熟应用，比如基于人工智能的医疗阅片，已经比人类医生表现更好；基于AI的教育，也在线上线下有成熟应用；其他如人脸识别、智慧城市、企业服务等领域的智能化水平亦非常高。
前沿技术在农业推行的阻力在于两方面，其一是基础薄弱，很难获取完整的数据并构建模型；其二是经营相对分散，很难获得有统计学意义的标准化数据并从中挖掘出价值。首先要建立规模，其次要打好基础。
对农业科技创新落地的时间要短期谨慎，长期乐观。农业技术应用的基础正在构建之中，距离成熟的商业应用还有一段距离。考虑到技术成熟曲线，我们对技术应用潜力的期待往往会短期过于乐观，而长期缺乏信心。实际情况是，应该对农业科技创新落地长期乐观，短期谨慎。
类比人工智能，其拥有近半个世纪的发展时间，但是较为成熟的应用也是最近几年在出现。将此经验移植到农业行业，同样可能经历一个螺旋上升的过程。农业科技企业在商业化上遇到的挑战，也是由于技术创新和技术成熟之间的滞后效应造成的，应该留有足够的时间来等待成长。
作者信息
研究团队：高康平、卿熙雯、杨毓枝、陈玉清、李秦、李薇羽。
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