罗德尼·席林（Rodney Schilling）是美国伊利诺伊州的一个农场主，他和父亲二人经营着1300英亩（约7900亩）田地。他的父亲已经83岁了，地里的活儿全靠席林自己上阵，即便在农忙时节，他也不用雇工，最好的帮手是农场里的那几台农业机械。

跟国内常见的农业机械比，这些机器高大得多，一台喷药机完全张开“臂膀”，翼展达36米。更重要的是，这些大家伙还很有“头脑”——驾驶室里配备的全球卫星导航系统和自动驾驶系统。即使在下田作业时，席林也远没有传统农民那么辛苦，只要他愿意，完全可以坐在驾驶座上，一边喝着咖啡，一边用平板电脑浏览新闻，机器会按照设定的路线工作，施肥、打药完全自动化，哪些地方打过，哪些地方没打，绝对不会搞混，GPS上都显示得清清楚楚。

大多数时候，席林会把平板电脑带在身边，内置的APP软件会提醒他何时适宜下地查看，该打药或是该施肥了，以及提供实时的和未来几天的天气数据。

在美国，像席林这样“劳作”的农场主越来越多。农业生产模式正在从机械化向信息化转变，以精准为特征的农业，正在让种植变得更加容易。

作为传统的农业大国，中国的新疆、东北等地也正吹起精准农业的微风。不过在全国范围内，庞大的、分散的小农生产方式，以及农民在种植管理上的顽固程度，会让精准农业这一注定颠覆传统农业的新概念知易行难。

大数据进田

席林对农场的土地情况了如指掌，他甚至聘请了专业服务公司，在田地中，每4英亩设1个取样点，做土壤的分析测试。完成后，席林得到一份书面报告，除了给出各个地块详细的土壤成分数据，还有种植不同作物时所需要的肥料、水分以及未来产量等数据。据此，他可以精确安排农场的生产计划。

随着种植活动，土壤的成分是动态变化的。因此，每过三年，席林会重新做一次土壤分析，每次要花费5000多美元。不过，由于精确数据意味着几乎最高的投入产出比，席林还是很乐意花这笔钱的。

在席林的平板电脑里，安装了Climate Corporation的气象数据软件。他把农场的坐标和相关信息通过软件上传，即可获得农场范围内的实时天气信息，如温度、湿度、风力、雨水等，这些信息可以帮助他判断每个地块的播种、收获、耕作时间。

事实上，从生产规划、种植前准备、种植期管理，直到采收，席林每年要作40多项决策。这些决策大多环环相扣，如果哪一步选错了，那就不得不忍受减产的后果。

影响作物生长的因素有很多，土壤、气候、水分、品种、病虫害和杂草等，作物产量是这些因素的综合结果。因此，在现代农业领域，农民光凭经验作出决策已远远不够，需要依靠科学、概率和专业分析得出优化决策。孟山都公司亚洲区企业事务部总监高勇告诉《财经》记者，长期以来，人类收集了海量的农业相关数据，包括气候、土壤、病虫害爆发、产量和密度之间的相关性，以及农产品的市场价格等。如果把这些数据整合起来，通过模拟分析，就能给农民提供决策上的帮助。

国际种业巨头们已经看到了这步棋，纷纷投入巨资，将产品研发线延伸至大数据支持下的农业决策领域。孟山都近两年分别以2.5亿美元收购Precision Planting公司，9.3亿美元并购Climate Corporation公司。

Climate Corporation由两名Google工程师在2006年创办，他们想通过历年的气候数据来提供更加精确的小范围气象预测。基本模式是运用遥感和其他测绘技术，将美国的土地都“描绘”下来，并在其上叠加一切可用的气候信息。然后，依靠大数据分析结果向农民出售农作物保险服务。

孟山都是世界头号种子商，拥有全球最大的种子资源和海量的产量数据，这些数据与Climate Corporation的数据库结合，就会得到一张信息丰富的美国地图，农民可以在上面查询本农场所处的区域，了解种植什么种子、什么条件下长势最好，以及很多实用信息。2014年，这套精准种植系统开始在美国的四个农业州推广。

另一种业巨头杜邦先锋公司也已推出类似产品，该公司的种子部门和农场机械制造商约翰迪尔联手，给农民提供种子和化肥方面的指导。今年5月，杜邦先锋公司与爱科集团合作，将自家的农场决策服务平台与爱科设备中的数据和农场管理信息进行无缝对接，从而帮助农民提高产量和利润。

大数据可以帮助农民进行更好的决策，农作物产量也有所提高，遗憾的是，握在农民手中上千年积累的经验和技艺变得不再重要了，农民本身的核心竞争力正在消失。而且，农民们也担心自家农场的详细数据可能会被出售，或者泄露给竞争对手。

可持续发展智库千年研究所所长汉斯·赫伦（Hans Herren）就对种业巨头进入数据领域感到担忧，他们控制的数据越多，对农民的控制就越强，农场主们将由企业主沦落成为巨头们的劳工。这种担心在任何领域都有，大公司抢占市场的行为总会被认为是威胁，尤其是在数据领域。不过，人们总是忘了大公司不是独立存在的，在任何国家都要遵从一个国家的法规和政府的管理。

智能化农机

大数据让农民开始用移动设备管理农场，可以掌握实时的土壤湿度、环境温度和作物状况等信息，大幅度提高了管理的精确性。然而，再好的决策，也需要硬件设备去实施。

其实，精准农业的概念和设想，最早由美国在20世纪80年代初提出，经十年后才进入生产应用，彼时技术和设备的储备已基本具备。

Precision Planting专门制造与精准农业配套的设备。这些设备可以固定在大马力拖拉机后部，以及同步运行的播种机和其他设备上。以播种为例，经过数据加载，它们能够进行不同深度、不同间距以及不同品种的播种活动。

在大田中，即使相隔两三米远的两块土地，土壤的水分含量、营养情况、农作物的生长情况都可能不相同。过去几千年中，农民并不区分这种差异，会把同样的品种以等间距播种下去。如今，精准农业颠覆了这一传统，在肥力高的地方密植，在肥力低的地方稀植，还可以更换种子品种。这些作业都是随着播种机的行进，自动完成的。仅此一项改变，即可给玉米带来每公顷300公斤－600公斤的增产。

精准农业下的农业机械必须是智能化的，通常安装有卫星导航系统、自动驾驶系统、计算机设备，以及必要的传感器，这样才能“理解”大数据分析软件给出的信息，并准确地执行。

智能化的农业机械也大大提高了作业质量，单粒播比率可以提高到99％。农民可以实时监控播种机的准确率，如果出现大面积异常，可以马上停机，检查纠正播种机。以前，如果播种机出了毛病，农民很难立即发现，而只能接受损失。

理想情况下，播下的种子应在地里有同样的深度，如果种得深了，种子出苗晚，不利于竞争阳光和养分；浅了，则抗倒伏性不好。现在，智能化的农机可根据土地的松软程度，自动调节播种动作，以便所有种子处于同样的深度。

通过全流程的精打细算，精准农业可以极大地节约化肥、水、农药等投入，把各种原料的使用量控制在非常准确的程度，让农业经营像工业流程一样连续地进行，从而实现规模化经营。

中国慢热

由于初始投资太高，农民又认为没有节约成本，尽管农业界十分看好，精准农业却没有像十年前预计的发展那么快。比如，精准农业体系在欧洲就没有真正进入推广阶段，在英国，几乎一半农场没有采用任何精准农业技术。

在中国推行精准农业，还存在地块太小的问题。中国农业大学教授、中国工程院院士汪懋华分析，在新疆和黑龙江有大规模农业，比较适用；但其他省份以小农业为主，要推行精准农业技术，困难不小。

早在20世纪90年代，中国即开始精准农业的应用研究，先后在北京、上海、新疆、黑龙江等13个省市实现了大面积示范应用。自2005年起，农业部还启动了测土配方施肥项目，并在全国2000多个县进行试点，累计投入经费近50亿元。并建成了一套“测土配方施肥专家系统”，能根据每个地块土壤、作物品种等相关信息生成肥料配方，指导当地农民购肥施用。

农业部相关数据显示，施用个性化配方肥后，各种作物产量平均提高4％－7％，节省施肥成本约30％。但普及这一系统，需要实时更新数据，因为土壤中各种元素的含量会不断变化，一次测土数据不能长期适用。

在新疆，棉花播种的效益尤其明显。使用卫星导航和自动驾驶技术，在同一地块、同一台播种机播种的条件下，亩株数在原有的基础上增加了690株，亩产量增加17公斤，每亩增收138元。而且，卫星导航技术在黑夜也无碍，可全天候不间断工作。

新疆地区每年都有棉花受灾，需要重新播种的情况，面积均达到20％以上，2014年灾害重播面积超过30％。使用卫星导航和自动驾驶技术帮助灾后重播，作业精度高，接茬精度可控制在2厘米－3厘米，以昌吉市为例，由于种植精度的提升，亩均棉花株数可增加3％以上。况且接茬准确，补种的棉花就能很好地嵌入原有的棉田，不会七扭八歪，利于机械采收，这是人工驾驶拖拉机播种无法做到的。

“凡是体验过自动作业方式的，就不会再接受人工操作机械的方式。”新疆农机局总工裴新民告诉《财经》记者。

尽管效益明显，但精准农业在进入中国十余年后仍未打开局面。多年来，国内农业的提升重点是向机械化迈进，自动化和智能化的要求相对没那么紧迫。截至目前，新疆地区只有500余台具有卫星导航和自动驾驶功能的农机，主要用于播种和收获。

和欧洲农民顾虑高成本一样，中国农民根本支付不起前期的高投入。在美国的席林做一次土壤分析要花费5000多美元,约合3万多元人民币，对于年收入仅万元、只拥有几亩地的中国农民而言，这是一件想都不敢想的事。按通常惯例，基础数据等一般是国家设立支持项目，目前农业部的示范项目还远远不够。

不过，裴新民认为，现在已到了推广卫星导航技术和自动驾驶的最好时机。因为，劳动力成本的压力越来越大。在新疆，一台大型采棉机驾驶员的月工资已达3万元以上，精量播种拖拉机驾驶员月工资在1.5万元以上。采用自动作业的方式可以降低人工成本，效率更高，作业质量也有保证。

新疆生产建设兵团也确实在行动，到2015年，其农业综合机械化作业水平将达到93％。在此基础上，通过在现有机具上加装卫星导航和自动驾驶系统，困难会小很多。新疆农垦科学院机械装备研究所研究员、中国工程院院士陈学庚也认为，精准农业技术中应用最广泛、最明显的就是这两项技术，未来3年－5年将逐步推开。

根据陈学庚的预测，新疆生产建设兵团棉花播种面积近900万亩，玉米、番茄、甜菜等中耕作物面积400余万亩。按照每1200亩配备一台作业机组，卫星导航自动驾驶系统需求量将超过1万套。整个新疆中耕作物面积超过兵团两倍，仅自动驾驶系统一项总需求量就在3万套。

精准农业事关每一寸田地，其推广可能还要经历日求寸进的过程。汪懋华认为，其发展取决于：技术装备价格下降和机器是否容易安装和维护；保护性耕作是否得到广泛推广；机械燃料、肥料和服务价格所占的比重。在他看来可以效仿美国实施精准农业的经验，根据需要、经济、实用的原则进行，不必一次性把所有的技术都全套应用。只选对的，不选贵的。

现在，当席林忙不过来的时候，他83岁的父亲仍然会驾驶大型拖拉机去农田。科技让人的能力得以延展。