31、农业综合企业数字化转型：机遇与挑战

农业综合企业数字化转型：机遇与挑战

1. 数字化转型的背景与目标

在当今农业领域，数字化转型已成为不可忽视的趋势。其目标一方面是合理利用预算资金，另一方面是吸引国内投资者，为外国战略投资者提供积极信号。基于创新项目创建一个可供私营部门免费访问的数据库是很有必要的，该数据库主要用于监测、分析，筛选出最具商业吸引力的成果在自由市场转售，并制定方案将积极影响扩散到更广泛层面，最终形成全国性实践。

2. 农业综合企业数字化的关键误区与风险

许多人认为数字化是一个漫长、昂贵且困难的过程，但实际上通常在7天内即可完成一次性投资，并且是在一个易于理解和操作的用户环境中。在苏联解体后的国家，数字化面临着诸多风险和挑战：
- 人员短缺，年轻专业人才外流。
- 对数字化投入的合理性缺乏信心。
- 对数字化带来的机遇认识不足。
- 存在知识匮乏和保守观念。
- 有人会蓄意破坏自动化系统的实施，以掩盖不透明的流程和盗窃行为。
- 认证和运营领域存在法律障碍。
- 数据格式不统一。
- 缺乏足够的资金支持。

人的因素在数字化进程中起着至关重要的作用。物联网看似是纯粹的技术问题，但文化、组织和领导力等因素同样影响巨大。物联网项目成功的四个主要因素中，有三个与人员及其互动相关：
- IT部门与业务部门的协作。
- 基于自上而下领导原则和管理支持的技术导向型生产文化。
- 内部积累或与外部合作伙伴合作获得的物联网经验。

3. 数字技术在农业中的应用实例

3.1 作物生产

数字技术在作物生产中的应用旨在推动精准农业发展和监测农作物健康状况。例如，使用无人机进行施肥、播种、灌溉、拍摄难以到达的区域等。这些技术使喷洒农药的速度比人工快30倍。通过无人机还能实时创建农田电子地图，及时监测作物状态、田间作业表现、预测作物产量并进行土地环境监测。土地覆盖图可用于评估环境状况和监测土地使用情况。引入这些创新技术的结果是提高产量、改善土壤的农业化学性质，并通过优化种子、肥料、植物保护产品和燃料的使用节省资金。

全球粮食和农业信息及早期预警系统利用遥感数据，在收获季节提供有关水和植被可用性的信息。自动灌溉系统则能根据实际降水量为植物提供所需的精确水量。

3.2 畜牧业

数字技术在畜牧业中的应用包括记录牲畜数量和特征、制定饮食计划。例如，利用机器视觉进行牲畜计数、使用牲畜面部识别系统和制定动物饮食方案。

如今，许多大型制造商正在创建和发展自己的数字生态系统，与专业开发公司和其他企业建立合作关系。例如，一种基于会计系统（1C）的数字解决方案，可实现设备与办公系统之间的双向数据自动交换。该系统不仅能控制机器的技术特性，还能按照指令执行监测功能，可整合不同制造商的设备，并使用不同的地图数据。

3.3 兽医活动

兽医活动的数字化主要致力于部分兽医服务的自动化、动物计数和远程健康监测。

4. 区域转型为高效数字农业生态系统的必要性

将区域转变为具有全球水平的高效、高产、无风险的数字农业生态系统，需要通过引入革命性的数字模型和技术，对农业综合企业进行技术现代化改造，涵盖作物生产、畜牧业、工业水产养殖以及智能自主农业机械等领域。

以俄罗斯为例，面临着以下客观和主观挑战：
- 维护国家利益，确保农业综合企业和农业机械的粮食安全。
- 确保本国农业综合企业和农业机械企业在世界市场上的领先地位。
- 开发和应用无风险的自主农业技术。
- 在俄罗斯最保守的农业领域实施创新。
- 节约资源，建立循环供水系统，减少对环境和公民健康的负面影响。

罗斯托夫地区具有一些竞争优势，如良好的气候条件和丰富的原材料基础、发达的交通基础设施以及高度发达的工业，尤其是机械制造行业。

现代自给自足生产战略促使科学国家服务发生转变，包括以下四个方面：
1. 企业研发：改进现有产品/技术，创造新产品/技术，实现进口替代。
2. 企业数字化转型：提高生产速度和灵活性，降低成本，提高产品质量。
3. 新一代人才培养：为企业培养专业人才，提高劳动生产率，确保工作安全。
4. 国家对企业的支持：赋予联邦项目地位，提供政府资金和无形支持。

由于专业人才短缺和人口老龄化问题，需要尽早识别、选拔和培养在学习、科学和创造力方面表现出色的儿童，为学生的研究和个人及职业发展创造条件。俄罗斯政府的任务是建立一个综合的宏观区域系统，为有天赋的儿童和青年提供识别、选拔、培训以及心理和教育支持，这符合国家技术倡议的原则，并基于社会伙伴关系和各级教育组织及其他创新发展参与者的网络机制。

农业综合企业目前仍以垂直整合控股公司为主要商业模式，企业整合趋势加剧，一些企业向上游发展，一些则向下游拓展。现代理念是重建现有商业模式，引入新的生产者层次——模块制造商。以下是不同层次供应商相互关联形成统一系统的mermaid流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(上游供应商):::process --> B(模块制造商):::process
    B --> C(下游供应商):::process
    C --> D(统一系统):::process
    A -.-> D
    B -.-> D
    C -.-> D

这种系统旨在降低风险，并在地方、国家和全球层面实现数字化转型。

农业生产系统的转型和数字化实施依赖于特定类型的活跃农民。对他们来说，农业是一种生活方式，农场代代相传，他们与子女一起经营，计划让子女继承农场。这些农民了解生产过程，有专业知识但缺乏商业教育，有成熟的生产流程和主要销售渠道，并且正在寻找增长机会，通常也有资金用于发展。他们的特点是能够理解现代技术并积极使用互联网。

在现代苏联解体后的国家，面临着一些关键挑战：
- 寻找能够提供优质产品的可靠供应商，以建立影响产品质量的合作伙伴关系。
- 由于专业人才短缺，需要招聘和培养年轻人才。
- 物流问题，尽管有合作网络，但货物交付仍然是一个难题。

解决这些问题的方法包括寻找有潜力的年轻供应商、优质原材料、可靠的设备和先进技术，以及购买有助于改进生产过程的服务。

理想的农业综合企业数字生态系统应具备以下特点：
- 整合农业领域的所有商品、服务，实现农业流程自动化，节省时间和资源，提升小型农场的经营水平。
- 用简单的语言向农民介绍复杂的农业技术，帮助他们实现工作自动化，并以方便的数字格式提供所需服务。
- 形成确保货物流通的链条，实现国家在数字农业方面的目标。
- 为农业生产者提供有关农业新技术的标准化信息。
- 通过与专业教育机构合作提供在线远程课程，提高农业生产者的知识水平。
- 为潜在出口商提供特殊服务，促进农产品出口增长。
- 提供专门的咨询服务，帮助农民获取资金支持。

Industry 4.0为制造业、供应链和物流领域采用网络物理集成原则提供了技术框架。在数据驱动的供应链风险管理中，决策支持模型具有以下特点：
- 决策支持被视为一个包含预中断、中断和后中断元素的可行系统模型。风险管理决策与中断情况相匹配，包括准备、响应、恢复和稳定阶段。优化模型和模拟模型有助于进行弹性分析、压力测试和模拟恢复策略。
- 通过在线建模实现网络和物理信息的统一。决策支持模型使用物理数据源（如ERP、RFID、传感器）和网络数据源（如区块链、供应商协作门户和风险数据）。
- 供应链模型整合了网络和物理网络。
- 数据驱动的供应链风险分析系统依靠数据来识别中断模式并进行学习。

综上所述，农业综合企业的数字化转型是一个充满机遇和挑战的过程。虽然存在诸多风险和困难，但通过合理的规划、技术的应用和人才的培养，有望实现农业的高效、可持续发展。不同国家应根据自身的技术水平和发展阶段，采取相应的策略来推动数字化转型。在全球范围内，及时的技术和社会经济趋势预测对于国家适应新挑战、减少生产者和消费者的波动至关重要。同时，应打破对数字化的传统误解，积极应对各种风险，以实现农业综合企业的现代化和可持续发展。

农业综合企业数字化转型：机遇与挑战

5. 全球农业趋势与数字技术应用

现代全球农业呈现出一系列趋势，这些趋势决定了农民和农业控股公司需要转变商业模式。主要的全球趋势包括：
- 人口快速增长，导致对粮食的需求不断增加。
- 政府参与度提高，在农业政策制定和资源分配方面发挥更大作用。
- 消费者偏好转变，更倾向于健康、功能性和有机食品。
- 对采用先进技术生产的食品或独特产品的需求增长。
- 生物技术和纳米技术的发展为农业带来新的机遇。
- 生产和分销链的整合，提高了效率和市场竞争力。
- 从单纯的食品销售模式向服务模式转变。

为了适应这些趋势，农业综合企业采用了一系列相关的数字技术，如下表所示：
|数字技术|应用说明|
| ---- | ---- |
|移动设备|方便农民随时随地获取信息和进行管理操作|
|云计算|提供强大的数据存储和处理能力，降低企业成本|
|物联网平台|实现设备之间的互联互通，提高生产自动化水平|
|智能传感器|实时监测环境参数和作物生长状况|
|3D 打印|可用于制造农业零部件，提高生产效率|
|增强现实/可穿戴技术|辅助农民进行操作和决策|
|定位技术|精准农业中用于确定农田位置和作物生长区域|
|大数据分析和先进算法|分析市场趋势、预测产量和优化生产决策|
|认证和欺诈检测|保障农产品质量和供应链安全|
|多级客户交互和信息收集|了解消费者需求，提高客户满意度|
|先进的人机交互界面|使操作更加便捷和直观|

6. 不同国家数字化效率差异及面临的问题

数字化在农业中的效率因国家类型而异，大致可分为以下三类：
- 技术创新者或“黄金十亿”国家：这些国家能够产生高科技，聪明地利用世界资源，具有很高的技术竞争力，能够将农业系统完全数字化和创新化。
- 技术追随者：在一定程度上能够使用高科技，并且至少在理论上设定了与第一类国家相似的发展目标。
- 技术落后者或“第三世界”国家：在全球化环境中缺乏自我发展的竞争力，需要同时解决技术系统改革和引入先进方法及特殊制度的问题，这些制度往往领先于其整体经济发展水平。

以乌克兰为例，其科技部门存在一些问题，导致农业数字化面临失败风险，具体如下：
- 科研人员老龄化，缺乏新鲜血液和创新活力。
- 研究和生产基地在精神和物质上老化，设备和设施陈旧。
- 工作优先级形成体系不完善，导致资源分配不合理。
- 与创新周期的后续阶段脱节，如批量生产、市场研究和确保有效需求等。

综合来看，乌克兰还存在以下负面趋势：
- 教育系统退化，影响人才培养质量。
- 社会智力退化，创新意识和能力不足。
- 人才外流，包括从乌克兰流出和从教育与科研领域流出。
- 缺乏完善的终身学习体系，难以满足不断变化的技术需求。

7. 决策支持与风险管理原则

在农业决策过程中，有几个新的原则需要强调：
- 决策支持系统模型 ：决策支持被视为一个包含预中断、中断和后中断元素的可行系统模型。风险管理决策与中断情况相匹配，包括准备、响应、恢复和稳定阶段。优化模型和模拟模型有助于进行弹性分析、压力测试和模拟恢复策略。以下是决策支持系统模型的mermaid流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(预中断阶段):::process --> B(中断阶段):::process
    B --> C(后中断阶段):::process
    D(准备期):::process -.-> A
    E(响应期):::process -.-> B
    F(恢复期):::process -.-> C
    G(稳定期):::process -.-> C

• 网络和物理信息统一 ：通过在线建模实现网络和物理信息的统一。决策支持模型使用物理数据源（如ERP、RFID、传感器）和网络数据源（如区块链、供应商协作门户和风险数据）。
• 供应链模型整合 ：供应链模型整合了网络和物理网络，提高了供应链的透明度和效率。
• 数据驱动的风险分析 ：数据驱动的供应链风险分析系统依靠数据来识别中断模式并进行学习，从而更好地应对各种风险。

8. 结论与展望

现代全球农业趋势要求农民和农业控股公司转变商业模式。数字化技术在农业中的应用为提高生产效率、保障粮食安全和可持续发展提供了巨大潜力。然而，不同国家在数字化转型过程中面临着不同的挑战和机遇。

为了实现农业的数字化转型，各国需要采取以下措施：
- 政府应加强参与，制定科学的政策和规划，提供资金支持和人才培养。
- 企业应积极采用数字技术，建立数字化生态系统，加强与供应商和合作伙伴的合作。
- 加强教育和培训，提高农民和农业从业者的数字素养和技能。
- 打破对数字化的传统误解，积极应对各种风险，推动农业的现代化和可持续发展。

在未来，随着技术的不断进步和创新，农业数字化将迎来更多的发展机遇。例如，人工智能、机器学习等技术将进一步提高农业生产的精准度和智能化水平；区块链技术将增强供应链的透明度和可信度；物联网将实现农业设备的全面互联和自动化控制。各国应抓住这些机遇，共同推动全球农业向更高水平发展。

同时，及时的技术和社会经济趋势预测对于国家适应新挑战、减少生产者和消费者的波动至关重要。通过科学的预测和合理的规划，各国可以更好地应对人口增长、气候变化、消费者需求变化等挑战，实现农业的可持续发展。总之，农业综合企业的数字化转型是一个长期而复杂的过程，需要政府、企业和社会各方的共同努力。