编者按：这是印度农业食品行业投资机构Omnivore撰写的“印度农业2030展望”报告的部分内容，报告介绍了印度的人口、经济增长、消费趋势等背景，并据此引出对印度农业行业的展望，指出在科技、资本、需求的推动之下，印度农业正在向提高效率、提升品质的方向迈进，农业物联网、生物技、动物蛋白等领域布局机会明显。Omnivore成立于2011年，目前已投资了20多家农业技术公司，比如农产品交易平台Bijak、智能灌溉公司Ecozen、农资平台DeHaat等。

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Omnivore认为这些趋势将在2030年打破印度农业体系的现状，同时实现气候智能农业的目标。

1. 在整个播种到收获的价值链中，精准农业和自动化将成为常态，即使是小农户也是如此。

2. 生物技术的量子飞跃将生产出更有营养、更有弹性的植物，并更有效地管理农场健康。

3. 分散的土地所有权和资产所有权将通过广泛的整合(真实的和虚拟的)，为小农户实现规模经济。

4. 农民将改善他们与全球和当地消费者的关系，提供更高的安全性和提高质量，提高收入。

5. 农业劳动力将收缩，转向生产率更高的工作，在价值链中处于更高位置；农业培训将迎合更年轻的农民。

6. 高价值产品的生产，如绿叶蔬菜和十字花科将变得更加专业化和被保护，并有其专门的物流链。

7. 动物蛋白和乳制品消费的增加，将推动技术在整个动物和渔业价值链上的采用，增加饮食的多样性，以安全和有专门的方式提高效率和降低成本。

8. 食品科学将追求以消费者为中心，生产负担得起的加工产品，解决营养不良、生活方式不良和生态问题。

我们设想在印度建立一个超级精确和精简的农业生态系统，平衡生产力、可持续性和福祉这三大支柱。

2030年的印度农民将完全遵循精确的原则，使用先进的机械化生产、预测分析生产计划和生物技术来提高产量，同时与2020年相比大幅减少投入使用。农民将参与一个高度数字化的生态系统，智能手机上接收服务和交易，与消费者接触，确保他们的质量，同时为自己保留更高的利润，作物选择和生产计划将基于市场驱动的方法，而不是传统的技术。

印度消费者将是一个有高度意识和直言不讳的消费者，他们将健康、安全和营养放在消费的首要位置，除了消费更多的食品，大部分增加的支出将用于升级新鲜产品和蛋白质，在这些方面，新鲜度和质量更为重要，再加上精确的医疗保健，将促使消费者更多地食用加工和包装食品，这些食品提供精确的营养素，便于食用，以满足每个人的独特需求，而不是一刀切的产品。

印度的零售商将是现代化和有组织的，甚至一般小店都将采取现代数字化交易系统的形式。食品公司和零售商将共同响应消费者对质量和安全认证的要求，将严格的可追溯性和卫生标准制度化。经济和环境方面的优先事项将推动企业在与生态系统中的其他利益相关者合作的闭环系统中采用先进的预测系统，以确保很少或不浪费粮食，只在适当的时间以适当的数量生产出所需的粮食。

物流和分销商将成为高度正规化和整合的参与者，为农民和零售商提供一系列数字化的中间服务，包括金融、运输和仓储。他们将可追溯系统的关键节点，确保产能利用率的商店和仓库进行了优化以满足农民的需求和零售商通过连续、实时的监控与这种集成供应和需求，不再将受到反复搜索和农民的谈判，但是是一个自动化的系统，它是基于区块链连接的农民和零售商的智能合同。

在未来的许多年里，成本、质量和可靠性将是精准农业、自动化农业增长的主要驱动力，驱动因素包括：

1. 劳动力变得越来越昂贵和难以获得，因此，正在被技术所取代。

•在这个十年里，农场工人将会越来越少，而且大部分是女性。到2030年，农业劳动力总数将比2010年下降8%至2.2亿，主要原因是男性退出了这个行业。因此，自2000年以来，女性农业劳动者人数增加了近30%。

•劳动力变得越来越贵：在过去几年中，主要谷物生产国的劳动力成本增加了20%-50%，并呈现出持续上升的趋势。大多数年轻工人都不愿干繁重的苦差事。

•农业机械的采用终于超过了临界点。2018年的经济调查支持了这一点：印度农业机械的使用速度超过了过去30年的任何时期。

•年轻的农民工人通过数字技术联系在一起，渴望提高技能。机器人和操作员的工作是令人向往的，可以吸引工人通过相关的技能提升项目离开田间工作。

2. 农业投入品越来越昂贵，需要更有效的使用。

•农用化学品的使用和成本的上升正在损害农业的底线。在过去十年中，大多数作物每公顷的实际产值都有所增长，但投入成本的增长超过了产出，导致收入的净损失。

•在这十年里，用于投入的材料将继续变得更加稀缺。原材料投入正稳步上升。例如杀虫剂的价格上涨了40-100%，萘的价格在过去的十年里暴涨了473%。

•在气候敏感的未来，农业化学品的精确用量是前进的唯一途径。遥感和可变速率技术的使用达成了“4R”——正确的来源、正确的速率、正确的时间、正确的地点，并已显示减少水和化学物质的使用约50%以上。

3. 精密技术正变得越来越便宜和强大。

•农业数据的遥感正在达到大众市场价格。工业物联网传感器的成本稳步下降，从2010年的0.8美元/台下降到2020年的0.38美元/台。全球农业物联网设备在本世纪初的复合年增长率为20%。

•并且变得更加准确。使用无人机进行低空高光谱观测降低了成像成本和精度。

•存储和传输数据将不再是一个问题。Wi-fi和云计算正变得越来越便宜和快速。在过去的3年里，云计算的成本平均每年净下降58%，而其计算能力和内存却在增加。

•我们的数字化数据已经达到了可以进行分析和预测的临界量：拥有全栈服务的农业科技初创企业正在构建关于农民及其操作的丰富的多维数据集，提高了机器学习模型的预测能力。

4. “共享经济”正在颠覆昂贵的农业技术直接所有权模式。

•加入生产组织可以帮助最偏远的小农户通过集团的力量进入市场。预计到2030年，单是纳巴德就能让1400万农民组成一个生产者组织，将分散的土地所有者团结在一起，发挥各种经济职能。这些集团使拖拉机和太阳能泵等资产得以共享，并使人们能够转向利用精密技术产生更高回报的高价值作物。

•农业机械的租赁和支付模式是未来的发展方向。它们降低了小农户的前期成本，并允许资产在更大的农田上被利用。精密技术供应商选择B2B模式，大型机主批量购买技术并将其出租。

印度精密技术的未来建立在两个方面的基础上，一是使用智能机器实现农业活动自动化，二是对详细的农场参数进行遥感，使这些机器能够精确地行动以获得预期的结果。

在印度主要的商业作物和动物价值链中，自主和半自主农业机器人将取代劳动密集型的人工任务和苦差事。印度在农业自动化方面处于非常初期的阶段。在这十年交替的时候，无人驾驶汽车已经进入运营，但主要用于机构用户(如税务局、保险公司)的遥感(获取数据)。虽然这将继续是一个主要的用例，但是船队操作员和大型农民将开始要求自动机器人从事诸如除草、喷洒和收割等活动，这些活动需要大量的劳动力和高人为错误率。

首先，可变速率技术将被添加到现有设备如拖拉机(用于土地整理)上，逐步进入新的专用机器领域。这一阶段的进入将使机器人的持续原型设计能够增加它们的功能、有效载荷和操作的便便性。目标将是使(机器人的)末端执行器和机械手(可以挖掘、喷洒、拉、修剪和拔另一个机器人)的使用更加广泛。另一个是确保市场上有足够的机器人多样性，以解决印度农业气候区、地形和农作物种植类型的差异。最有前途的用途之一是通过在机器人上使用可变速率控制器来精确喷洒农药。这是一个用例，解决了印度的双重问题，即由于不恰当的应用而导致的投入成本上升和有害的化学品残留。采用率高的价值链很可能包括那些拥有大量连续持有的企业，如棉花、甘蔗和葡萄，以及受保护的大型农场。

农业机器人发展的动力和障碍如下。

动力：

•有助于抵消本世纪劳动力成本预计将大幅上升的影响。

•能通过更精确的使用来降低投入成本，降低农场的资源足迹。

•在劳动力短缺和不精确的投入使用成为障碍的地方，产量能提高。

•有潜力为精通技术的年轻劳动力创造新的就业机会。

•全球深度科技农场自动化投资正在上升。

障碍：

•由于自信心较低和缺乏先前的技术经验，妇女在操作先进的农业技术方面比男子面临更多的挑战。

•对于终端消费者来说，机器人的价格太高，无法直接购买。

•市场上的产品范围、有效载荷和作物适用性有限，限制了它们的吸引力，需要在印度制造更多的原型。

•越野车需要特殊的操作技能，而这些技能在农民中是不存在的。

•玩家仍然对频繁的无人机政策变化感到厌倦，但最近的数字天空计划可能是未来的一个开放。

农场将在这十年中迁移到“线上”，感知并传达天气、营养、湿度和作物健康等关键信息，就像活的呼吸系统一样，我们将能够创造出农场的数字双胞胎，大大提高了我们模拟干预的影响的能力，在物理世界中测试它们之前，远程传感器复杂的视觉检查的准确性和细节超过了人类管理的测试。

这对于如何在印度环境下研究土壤和作物生长具有重要意义，NIS和电导率（EC）传感器将使传统的土壤滴定测试过时，揭示隐藏在每一植物在高光谱图像(近红外光谱)下的微生物群，而机器学习将使农民不必费力地检查农田(通过归一化植被指数NDVI)，就能跟踪农场中单个植物的健康和生长情况。

2021年启动的5G网络以及到本十年末的7G将提高IoT的功效，从而以惊人的速度实现电话，传感器和卫星之间的交叉交换，并实现超高精度的早期检测作物监测。当与农用机器人上的VRT结合使用时，这种感应将允许根据具体情况对田间每个区域的每棵植物进行处理；在规模农业中从未见过的标准。这些技术将在大中型农民种植的房地产和经济作物中广泛使用，他们共同控制着30％的农业用地。租赁模式和农民团体将使成本和感测能够分布在小农经营的较大区域，使印度农业“活跃”并可以实时观察。

发展农业物联网的动力和障碍在于以下两个方面。

动力：

•强大的产品市场符合全球和国家减少农业用水的优先事项。

•使农民减少投入使用，节省成本，从而有助于在2年3年内收回传感器系统的成本。

障碍：

•当便宜的物联网传感器开始充斥市场时，更复杂的多探头可以超过1000美元，并且只有通过订阅模式才能负担得起。

•物联网传感器在相互连接时工作得最好，而这需要通用的软件标准，而这在目前的市场上是缺乏的。

•在印度，物联网传感器目前有三个主要的使用障碍：糟糕的网络，读取结果的复杂用户界面，以及维护和服务网络。

机器人和物联网结合在一起产生了大量的数据，机器学习算法正在处理这些数据，从而产生关于作物生长、害虫袭击、天气和气候压力以及市场情报的更加精确的模型，可以此为基础来发展农业人工智能。

人工智能工具将使农业在其历史上首次被视为一个受控系统并进行操作。经过近20年的数字服务和远程传感器数据收集，预计到2030年，公共和私人机构将拥有大量关于农民和农业系统的个人和统计数据。

在人工智能发展的主要趋势方面，即大规模机器学习、深入学习、计算机视觉学习将帮助建立模型(包括神经模型机)从未见过的收敛精度和可靠性市场，气候和天气、土壤健康，和水文模型从本地区域国家层面将使粮食生产战略和协调的方法，而不是一个主要基于路径依赖和今天的本能。计算能力的持续改善将导致优化农产品从生产到消费的每个阶段降低成本，提高访问，和增加质量结果的同时，此外，数据驱动实验来推动创新的步伐将使更多的实验和数据驱动的快速成型精度。

对农民来说，农活的性质也将改变。到2030年，人工智能将比现在更加进步，电脑可以自我指导和匹配人类智慧，这将允许农业活动的自动化，让农场机器人从简单的指令驱动机器变成智能的自我指导和自我纠正的农场工人。

发展农业人工智能的动力和障碍如下。

动力：

•将人工智能应用于农业生产的大型数据集的经济效益再怎么强调也不为过。应用人工智能工具的见解，可以在整个价值链中提高价值并降低风险：在农业生产、物流、零售以及其他领域。

障碍： 

•为了让人工智能发挥最大的作用，公司需要能够访问和使用目前分散在公共和私人机构和部门的数据集。政府拥有各部门之间的数据宝库，除非数字化和许可，否则将限制机器学习工具的潜力。

•数据收集、许可、处理和存储是昂贵的，尽管大部分费用是预付的。没有政府的支持，任何一家私营公司都无法提供全国范围的解决方案。

附：印度农业创新生态系统

（作者：申志强）