Большие данные преобразуют сельское хозяйство таким образом

Иногда мы можем обнаружить произошедшие изменения, только оглядываясь назад. Однако сегодня мы уже можем ясно видеть инновации и изменения, происходящие в сельскохозяйственной сфере.

Чтобы получать больше продовольствия, сельскохозяйственному производству требуется больше новых продуктов, новых методов и новых технологий для обеспечения поддержки. Чтобы защитить землю, нам нужно сократить использование химикатов и экономить водные ресурсы. Фермеры надеются увеличить урожайность с единицы площади, сэкономить расходы и получить более высокую прибыль. Потребителям нужна более безопасная и здоровая пища.

Большие данные вносят изменения в эти потребности

Прежде всего, это удовлетворение потребностей в обработке огромных массивов данных, генерируемых генными технологиями, управлением водными ресурсами, удобрениями, климатом, почвой, сельскохозяйственной техникой для защиты растений, а также предоставление новых методов получения и использования данных для сельскохозяйственного производства и генетики сельскохозяйственных культур. В области анализа и обработки данных производственная цепочка смещается от крупных компаний к небольшим компаниям и фермам, и, конечно же, крупные компании также продолжают внедрять инновации.

Перемены требуют великих идей, новых бизнес-моделей и смелых и инновационных людей. Индустрия больших данных породит на этой основе партию независимых компаний, и эти компании принесут новые концепции, методы и практики. Сельскохозяйственные компании в традиционной цепочке поставок должны адаптироваться к этим изменениям, если они хотят идти в ногу со временем.

Я думаю, что большие данные можно применить к четырем аспектам цепочки сельскохозяйственного производства.

• НИОКР новых семян Использование новых продуктов и новых методов, таких как новое секвенирование генов и хромосомные карты, для более быстрого обнаружения и создания новых генов растений.
• Точное земледелие Хотя большие данные и точное земледелие иногда путают, это не одно и то же. Большие данные используют данные, полученные в результате точного земледелия на разных фермах, для принятия решений, а точное земледелие выполняет сельскохозяйственные операции на основе результатов анализа больших данных и инструкций по принятию решений.
• Прослеживаемость продуктов питания Использование датчиков и аналитического принятия решений для предотвращения порчи продуктов питания и болезней пищевого происхождения.
• Влияние на цепочку поставок Информационные технологии принесут огромные изменения в две цепочки поставок продуктов и сельскохозяйственных средств производства.

Большие данные ускоряют селекцию сельскохозяйственных культур

Традиционные методы селекции для получения хорошего сорта сельскохозяйственной культуры требуют много труда, много денег и не менее десяти лет. Большие данные ускорят процесс селекции сельскохозяйственных культур. Генные технологии привели к взрывному развитию биологической информации: во-первых, потому что большое количество модельных организмов нуждается в секвенировании генов, а во-вторых, благодаря продвижению и применению высокопроизводительных и полностью автоматизированных технологий секвенирование генов стало более удобным.

Теперь большое количество этапов тестирования можно выполнить в облаке. Биологические тесты, которые раньше нужно было проводить в теплицах и полях, теперь можно анализировать, планировать и выдвигать гипотезы на чипах. Теперь только после предварительного отбора семена с хорошим потенциалом будут подвергаться посевным испытаниям. Я видел это приятное изменение, и мне больше не нужно надевать сапоги, чтобы идти на селекционную станцию, и большая часть работы выполняется в лаборатории заранее. Новая технология не только дешевая и быстрая, но и может делать больше вещей.

Традиционная генная инженерия вывела засухоустойчивые, устойчивые к насекомым и гербицидам сорта, а новые технологии принесут больше новых сортов сельскохозяйственных культур с отличным качеством, экономичностью и экологичностью. Морковь с высоким содержанием кальция, помидоры-антиоксиданты, орехи без аллергенов, антибактериальные апельсины, водосберегающая пшеница и богатая питательными веществами маниока являются ключевыми направлениями исследований и разработок в будущем.

В будущем, используя анализ больших данных, полевое производство станет быстрее и удобнее. Небольшие лаборатории с ограниченными ресурсами будут играть все более важную роль. Благодаря совместному использованию баз данных в области геномики растений и облачной биологии родится больше стартапов.

Вот некоторые стартапы в области геномики растений:

• Caribou Biosciences: Компания по производству генов CRISPR-Cas (получила 44,6 млн долларов инвестиций).
• Benson Hill Biosystems: Биотехнология растений, анализ больших данных и платформа облачных сервисов (получила 8,05 млн долларов инвестиций).
• Intrexon: Получение отличных признаков растений с помощью новых технологий.
• Cibus: Использование генных технологий для разработки новых устойчивых к гербицидам культур.
• Arcadia Biosciences: Использование передовых методов скрининга, селекции и биотехнологии для скрининга новых сортов сельскохозяйственных культур.
• Precision Biosciences: Компания по генным технологиям, создала сельскохозяйственную команду НИОКР (получила 25,65 млн долларов инвестиций).
• DuPont/Dow, Syngenta, Monsanto, Bayer, BASF активно осваивают эту область посредством внутреннего выращивания и слияний и поглощений.

Сельскохозяйственное производство на основе данных, лучшие результаты

Сельскохозяйственное производство чрезвычайно сложно: биологическая, метеорологическая и человеческая деятельность взаимодействуют друг с другом. В последние годы производители начали пытаться внедрять технологии точного земледелия. Используя GPS и вспомогательные технологии, производители могут отслеживать урожайность, управлять оборудованием, контролировать полевые условия и точно управлять сельскохозяйственными ресурсами, значительно повышая эффективность производства. Оборудование для точного земледелия собрало большое количество данных, и без анализа с помощью программного обеспечения люди больше не могут анализировать и использовать эти данные. Искусственный интеллект, основанный на машинном обучении, становится умнее во взаимодействии с данными, оборудованием и людьми. Благодаря машинному обучению они могут предоставлять фермам точные рекомендации по принятию сельскохозяйственных решений.

Компании, работающие с большими данными, могут тестировать генетические признаки сельскохозяйственных культур, вводимые ресурсы и условия окружающей среды на разных фермах, почвах и в разных климатических условиях. Они могут проводить реальные полевые испытания на десятках миллионов акров земли для получения экспериментальных данных. Эти данные помогают фермерам разрабатывать планы посадки для конкретных семян на конкретных полях и в конкретных климатических условиях. Для поставщиков средств защиты растений это означает, что для конкретных участков они могут предоставлять персонализированные агрохимические продукты и решения для сельскохозяйственных культур.

Информация — это сила

Эта прозрачность, вызванная большими данными, может разрушить традиционную цепочку поставок сельскохозяйственной продукции и вызвать недовольство многих розничных торговцев, дилеров и производителей семян и агрохимических предприятий. Информация стимулирует доходы производителей за счет сокращения ввода сельскохозяйственной продукции. Производители используют очень точные методы, чтобы инвестировать очень мало химических ресурсов, но могут получить лучшие выгоды, чем использование фирменных продуктов по всему полю. Согласно статистике, схемы точного внесения удобрений могут сократить использование ресурсов примерно на 30-40%, что еще больше сократит пространство для получения прибыли крупными агрохимическими компаниями и приведет к дальнейшей интеграции цепочки поставок сельскохозяйственных материалов.

Несмотря на низкие цены на сельскохозяйственную продукцию и неудовлетворительные доходы ферм, уровень использования новых сельскохозяйственных технологий постоянно растет. Отчет об исследовании рынка Роберта Хилла из Каледонии показывает: в период с 2013 по 2019 год производители удвоят использование новых технологий. 51% респондентов заявили, что они очень заинтересованы в технологиях, связанных с их жизненными интересами.

Многие новые компании делают сбор, агрегирование и анализ данных с разных ферм своим основным бизнесом. Их цель — предоставлять персонализированные услуги для разных культур на разных фермах путем сбора данных о климате фермы, почве, урожае и доходах. Данные, собранные с ферм, помогают компаниям, работающим с данными, улучшать свои модели и предоставлять более качественные услуги. Основываясь на данных, эти компании постоянно корректируют продукты для удовлетворения различных потребностей клиентов.

Вот несколько типичных компаний в этой области:

• Farmers Business Network: Компания по обслуживанию сельскохозяйственных информационных технологий, помогающая фермерам разрабатывать лучшие стратегии посадки и получать наилучшую прибыль (получила 24 миллиона долларов инвестиций).
• 100M in venture funding to be acquired by Monsanto in 2013 for $1bn). (Примечание: здесь, по-видимому, ошибка в исходном тексте, вероятно, имеется в виду The Climate Corporation, приобретенная Monsanto).
• Granular: Сервисная платформа, предоставляющая визуальные данные и рекомендации по принятию решений для фермеров (получила 50 миллионов долларов инвестиций).
• Conservis: Облачная сервисная платформа, предоставляющая услуги отслеживания информации и анализа данных для фермеров (получила 126,5 млн долларов инвестиций).
• Trimble: Предоставление решений по позиционированию для геодезии, строительства, сельского хозяйства и общественной безопасности.
• Farmers Edge: Платформа программного и аппаратного обеспечения. Предоставление сбора, анализа и агрегирования данных и т. д. (получила 4,42 млн долларов инвестиций).
• Iteris: Предоставление фермерам такой информации, как погода, вода, почва и состояние роста сельскохозяйственных культур, путем вызова API или приложений.
• John Deere, Bayer, BASF, DuPont и др. также создают свои собственные платформы обслуживания данных путем самостоятельного строительства или приобретения.

Прослеживаемость продуктов питания

Отслеживайте процесс обращения продуктов питания от фермы до потребителя, предотвращайте и контролируйте болезни, сокращайте отходы и увеличивайте доходы. С ростом цепочки поставок прослеживаемость сельскохозяйственной продукции становится все более важной. Большие данные широко используются на складах свежих продуктов и в звеньях транспортировки холодовой цепи. Производители и перевозчики используют датчики, сканеры и аналитическое программное обеспечение для мониторинга и анализа данных о цепочке поставок продуктов питания. Датчики температуры и влажности с функциями позиционирования GPS контролируют параметры окружающей среды звеньев хранения и транспортировки и обеспечивают своевременное раннее предупреждение о ненормальных условиях.

Влияние на цепочку поставок

Крупнейшие агрохимические компании сталкиваются с проблемами, вызванными новыми технологиями, такими как большие данные. Эти новые технологии помогают фермерам решать проблемы, что сажать, как сажать и как сажать, и помогают фермерам получать максимальную выгоду при минимальных затратах. В прошлом технологические инновации были сосредоточены в крупных компаниях с мощным научно-исследовательским потенциалом. Теперь небольшие компании также начали выходить на сцену технологических инноваций, особенно в области генных технологий и генетической селекции.

Традиционные крупные агрохимические компании не обязательно могут предоставить фермерам лучшие сельскохозяйственные средства производства и услуги. Инновации помогают новым компаниям создавать больше возможностей. Во-первых, поскольку фермеры хотят, чтобы конфиденциальность их данных была хорошо защищена, им не нравятся крупные компании, которые предоставляют им средства производства для контроля этих данных. Данные о генах сельскохозяйственных культур — это то же самое. Даже если независимые семеноводческие компании готовы вносить свои собственные данные в общедоступные базы данных, это не значит, что они хотят, чтобы эти данные использовались гигантами. Вторая причина заключается в том, что все хотят видеть объективные и справедливые взгляды и двусторонний поток информации. Даже если крупные компании могут разработать лучшие платформы данных, трудно предоставить объективную и справедливую информацию.

Есть много примеров, показывающих, что крупные компании не могут хорошо адаптироваться к изменениям, вызванным новыми технологиями. Применение новых технологий требует совершенно разных культур, стилей работы и моделей поведения. Раньше крупные сельскохозяйственные компании могли использовать громоздкие технологии и большие двигатели НИОКР для изучения генетических признаков. Теперь, используя генные технологии и облачные биотехнологии, небольшие компании также могут выполнять соответствующую работу, используя небольшое количество оборудования. Другим примером является то, что традиционная цепочка поставок также претерпит изменения. В существующем процессе обращения производители, дистрибьюторы и розничные торговцы вызвали путаницу цен и непрозрачные каналы. Так же, как Google изменил многие отрасли, а Uber и Lyft изменили способ путешествий людей, большие данные также изменят обращение сельскохозяйственных средств производства.

Крупные компании начали новый раунд интеграции. Например, Sinochem Group намерена приобрести Syngenta за 43 миллиарда долларов. Dow и DuPont объединились за 130 миллиардов долларов, и также может произойти слияние Bayer и Monsanto.

Резюме

Отчет об инвестиционном анализе AgFunder показывает, что в 2015 году в сельскохозяйственной и продовольственной сферах произошло более 500 инвестиционных и финансовых событий на сумму 4,6 млрд долларов. Стартапы осуществляют множество инновационных разработок в области продовольствия, энергетики и окружающей среды. Предпринимательство в области больших данных в сельском хозяйстве все еще находится на ранней стадии, и многие области еще никем не затронуты. Тем не менее, предпринимательство в области больших данных вышло на скоростную полосу, и те предприниматели, которые посвятили себя использованию инноваций для изменения традиционных моделей, могут получить хорошую прибыль. Я надеюсь, что главными бенефициарами этой революции станут новаторы, экологическая среда, фермеры и потребители. Это лучшее время для сельскохозяйственного предпринимательства.

Опубликовано: 9 июля 2024 г. · Изменено: 14 янв. 2026 г.