衛星照我去種地

　　一塊地，種什么，怎么種，何時澆水施肥，何時收割，產量多寡……播下第一粒種子前，你全能提前知曉。中國農業正步入集約化、大規模機械化時代，這家公司通過衛星，幫你精準務農。

　　文/本刊記者?劉?醒

　　宇宙靜寂。地球之外的廣袤空間，3?335顆人造衛星呼嘯而過。

　　這是迄今為止，人類在太空未被回收的人造衛星總和。

　　距地面3.6萬千米，地球同軌衛星總是呆在赤道上空某處，相對靜止，與地球自轉保持一致。每隔20分鐘，它們就某一固定點，對地球采樣一次。

　　近一些，距地面840千米，極軌衛星總是每天2次，每次同一時間，掠過地球同一點，拍攝分辨率約1千米的影像。

　　因此，當太空中尚能服役的1 305顆人造衛星，每一次掠過中國內蒙古扎魯特旗，它們總是以每20分鐘，或者每1千米為單位，把蒙族人達布西的1.5萬畝紫花苜蓿草場，轉化成格式、大小、分辨率等千差萬別的衛星數據。

　　但無論如何，從衛星視角看去，達布西那相當于1.5萬個足球場的草場，總是由幾十個大小不一的綠色圓圈構成。在地面上，那是一些直徑達400~600米的巨型噴灌圈，每個造價幾百萬元。

　　現在，達布西正站在某個綠色“圓”中，困惑地看著一片相當于80個足球場大小的草場：憑肉眼看去，一望無際的綠色毫無差別。

　　這天早晨，距此地800千米之遙的北京中關村鼎好大廈，佳格大數據公司的一臺電腦通過手機微信，自動向他推送了一條預警信息：這片草場正面臨某種危機。

　　在幾張衛星視角的彩色圖片上，一個綠色圓的內圈顏色比外圈淺。這意味著內圈紫花苜蓿長勢弱于外圈。但當他站在這個噴灌圈顏色漸變的邊緣，人類的眼睛看不出絲毫異樣。

　　簡單排查后，達布西發現了幾只灑水噴嘴，導致一片相當規模的草場無法灌溉。

　　這不是他第一次通過衛星，預知或第一時間排除險情。提供服務的，是一家成立3年，于2015年10月從美國硅谷搬回國內的衛星大數據服務商——北京佳格天地科技公司。

　　它的創始團隊，是一群曾服務美國NASA（航空航天局）、生化巨頭孟山都、中國百度等的數據科學家、農業專家。他們致力于為中國正在崛起的，像達布西一樣的中大型農場主，提供基于衛星數據的精準農業解決方案。

　　從NASA到農村

　　中國東北。美國NASA的張弓博士和美國能源部的王蘊剛博士，在一個村莊前駐足。大白天，村里除了狗叫，空空蕩蕩，不見人影。間或碰見人，也全是老弱婦孺。

　　2015年中旬，常年在海外的張弓和王蘊剛回到國內，從東北走到華南，兩個月穿越十幾個省。他們想看看中國農業的發展現狀，以為回國創業尋找機會。

　　在美國，張弓所在的NASA艾姆斯研究中心地處硅谷黃金地段，東邊是LinkedIn，再過去是Google和Facebook，南邊是Apple。互聯網黃金時代最瘋狂的一群人，正聚集于此，迅速改變這個星球的面貌。

　　張弓的很多科學家同事紛紛離職，有人去Google，參與Google Maps的開發；有人開公司，成了硅谷炙手可熱的幾家衛星創業公司的CEO。

　　一開始，張弓對周遭的瘋狂有些不屑，“2008年，Google Maps剛開始做，處理大規模地圖數據的能力，可能只有我們的百分之幾不到”。2年后，他發現Google的數據處理能力，已經是自己的10倍不止了。

　　張弓越來越覺得躲在NASA搞學術，就像在國內一些體制內單位，“節奏慢”。而商業卻具有神奇的魔力，不但指數級推動技術進步，還能真正改變人們的生活。他列了一張清單，找出美國與衛星、地圖、環境相關的創業公司，打算投奔。

　　其中，一個叫Climate Corporation的公司，通過衛星看地表作物的長勢，以為農人生產提供指導。張弓對這家公司非常心儀，不料簡歷還沒投，Climate Corporation就被美國孟山都花了接近十億美元收購。“他們才40個人！”

　　他立刻決定不再加入任何公司，而是找到NASA的中國同事、孟山都里的中國人等，湊了支科學家、專家創業團隊，準備打造一個中國版Climate Corporation公司—也就是后來的佳格。

　　其中，創始合伙人王蘊剛，擁有十余年環境數據處理經驗；技術總監顧竹博士是張弓的同事，專注衛星影像深度學習研究算法；市場總監張文鵬，曾任美國農業部ARS科學家和孟山都中國市場總監，擁有十余年農業經驗。

　　從東北走到華南，他們發現中國農村已經遠非記憶中的模樣，農村勞動力短缺現象大量存在。在華南，他們甚至看到連綿的農田被荒蕪。

　　蕭瑟中，卻孕育著集約化、大規模機械化農業生產模式的萌芽。“原來我覺得美國大農場的模式在中國實現，可能需要10年、20年，現在突然覺得可能就是4、5年之后的事兒。”

　　根據農業部數據，截至2016年6月，全國流轉土地面積達4.6億畝，約占家庭承包土地的34.5%。而十年后的2027年，這個數字將達到70%。

　　當集約化趨勢越來越明顯，中大型農戶開始向效益看齊，“關心資產質量，每一畝都要劃清楚，每一畝產量都要算精確”。這些商戶，正是佳格要服務的對象。

　　在國內，也有一些比較領先的農作物監測公司。但他們主要通過人工實地考察，或者在地面安置探頭，利用物聯網技術進行觀測。這些方式，單點采集覆蓋面積較小，大范圍鋪設成本和維護成本較高，數據分散在各地難以整合。

　　但張弓們捕捉到的衛星數據，對于大型農田，完全不存在設備成本問題。而且視角之大，足以覆蓋全球耕地。數據統計靠算法智能化完成，服務萬畝以上大型農田的價格遠遠低于其他技術。

　　知天而作

　　衛星圖像獲取早已不是太大的難題。

　　早在20世紀60年代，美國農業就開始應用衛星技術，精確度高達90%。在NASA 的最后兩年，張弓也已開始利用衛星遙感技術，幫美國NAPA谷的一些葡萄園，檢測葡萄糖成分和土壤濕度的關系。

　　目前，佳格收集了全球十余顆衛星的數據。這些數據，要么是公開的，佳格通過技術手段能夠更快獲取；要么向專業機構購買。與一般數據應用公司不同，佳格只買原始數據，一來成本更低，二來依托科學家技術團隊，它比一般數據清洗公司更能挖掘出數據價值。

　　這并不容易。十余顆衛星，數據格式、內容、分辨率完全不同，甚至有的衛星要隔10天才轉到同一個地方。佳格的核心技術之一，就是將這些千差萬別的數據，清洗、融合，做成新的格式統一的數據。

　　換而言之，佳格系統里可視化的衛星影像，是多顆衛星從不同角度、不同時段多重疊加后，獲得的空間分辨率和時間分辨率同時達到最佳的圖像。目前，佳格植被地表檢測的精確度最高為0.5米。這一技術，全球范圍罕有公司能夠實現。

　　如此，佳格就能夠通過技術，以非常低的成本，切入農田資產管理服務。目前，它已實現此項服務的第一步：資產盤點。

　　原來，很多大農場雖然擁有幾百畝土地，但很少連成一片，農場主甚至不知道自己土地的邊界、位置。有一次，市場總監張文鵬服務一個數十萬畝的大農場，他和農場主開車4個小時，才考察完種植區的三分之一。如果沒有衛星協助，工作量和成本難以想象。

　　此外，除了衛星大數據，佳格還整合每塊土地的氣象數據、農作物歷史數據、無人機遙感數據等，通過系統深度學習，建立算法模型，將所有服務打包成可視化模塊。農人只要登錄系統，就能一鍵點擊模塊，選擇需要的服務。而每隔一段時間，關于土地的管理報告，也會通過手機微信、郵件等，自動推送給相關農場主。

　　目前，佳格可以提供的服務有：土地面積計算、區域規劃、作物長勢檢測、產量預估、防治病蟲害等。這些服務均為個性化定制，所服務的農場數量越多，模塊越豐富。

　　佳格曾幫一家火龍果種植戶預測產量：通過無人機拍攝剛剛掛果時的火龍果圖像，依據顏色差別等因素，機器學習判斷火龍果的個數。火龍果的個頭是由品種決定的，有了數量就知道每畝的產量。此舉價值還在于，火龍果存放周期短，先有訂單再生產。通過佳格，這家火龍果農場，可以精確測定實際產量，避免了產量過多造成浪費，或者產出過低導致違約。

　　達布西的噴灌圈還用了精準灌溉管理服務。他的草場有一萬多畝，地形復雜、土壤肥力參差不齊、土地蓄水能力差異巨大。要不要澆水，多澆或少澆，施不施肥，施多少肥，每塊地需求不同。佳格利用衛星大數據，通過實時采集每個噴灌圈的土壤信息、環境信息，設計出智能決策系統，可以精確計量每個噴灌圈的灌溉量和灌溉時間。算下來僅這項服務就為達布西節水30%，節肥20%，人均管理面積提高了3倍，灌溉管理響應速度提高了整整10倍。

　　佳格還幫一位玉米種植大戶，進行種植管理。玉米在地上多站一天，產量會增加，但倒伏絕收風險也會增加。這就需要測算一個最佳時機，產量達到最高而倒伏風險達到最低。以前，何時收割，主要憑人的經驗，佳格則依靠機器學習精準測算。單單“合理的晚收”這一項，就增加收益30%以上。

　　張弓希望有一天，中國農業不再“看天吃飯”，而是“知天而作”，農業更加精準化、智能化，甚至傻瓜化，“讓普通農民變成農業專家”。

　　做確定的農業

　　農業是不確定的，天災、人禍、市場波動，農人忍、熬、受，磨出一點經驗。但就連這點經驗，也不確定。佳格要用技術，把不確定變成確定，“未來的農業，就像計算機，輸入一個值，它就會輸出一個相應的值。投入什么，就產出什么”。

　　但要實現這一未來，除了懂技術，還必須深諳農業。畢竟，佳格用技術驅動的，是實實在在的服務業。回國一年多，張弓遇到的最大難題，從來不是技術，而是溝通：客戶不知道佳格到底能做什么，佳格不知道客戶真正的需求是什么。

　　達布西是他最初的客戶之一。一開始，他說非常想知道什么時候下雨，下大雨還是小雨。因為下大雨時，收割機進不到地里，但下小雨卻不妨礙。佳格就按照城市天氣預報的表述方式，向他預告哪一天幾時下雨、幾時停。

　　但實際上，世界上最先進的天氣預報，也不能精確到某一刻鐘，而只能預報一個范圍及下雨的概率。因此，服務的第一個月，達布西非常不滿意：你告訴我早上六點下雨，結果晚上九點才下，人家都在收割，我卻像個傻子一樣看著，什么都沒做。

　　張弓非常焦慮，不斷跑去跟他交流，后來發現原來達布西真正關心的不是什么時候下雨，而是什么時候絕對不能下雨。因此，佳格的預告就變成：未來14天里，哪幾天絕對不會下雨。達布西據此安排農機收割。

　　真正獲得達布西信任的，是一場“天災”。有一天，佳格向他發送預測報告，未來一段時間可能有一次特別大的強雷暴，建議提早收割。靠僅存的一點信任，達布西用兩天時間把牧草收了，結果第三天下起了冰雹，周圍其他草場全被砸掉了。雖然達布西早收割，產量少了些，但卻挽回了足以致命的損失。

　　張弓也第一次感覺到，“做了這么多年學問，處理了這么多年數據，終于能夠讓一個農民，一個具體的人獲益”。

　　經過一年多摸索，佳格找準了在中國發展的節奏：利用衛星大數據，為中大型農場提供從土地管理、產值預算、天氣服務到種植管理全產業鏈服務。

　　當下，佳格幫客戶篩選流轉土地，同時和一些植保無人機公司合作，以便在作物遭遇旱災、蟲災等突發性災害前，第一時間預警并采取應對措施。

　　未來，基于算法搭建的生產力評估模型和風險評估模型，佳格還將進軍農業保險和農業貸款評估等金融服務領域，為農人解決資金困境。

　　截至目前，技術驅動的佳格團隊只有不到50人，其中80%是技術員。團隊小而精悍，一年時間，服務的耕地面積達200萬畝，作物模型覆蓋十余種，客戶遍及黑龍江、吉林、內蒙古、四川等地。

　　精準農業在美國市場發展非常成熟，誕生了一批農業巨頭，諸如孟山都、約翰迪爾、杜邦、巴斯夫等。佳格的未來有多大？張弓提供了一個數字：中國涉農的生產總值是美國的3倍多。