产业互联网时代,猪是如何上天的

资讯 5年前
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巨头涌入“养猪场”的背后,是对“产业赋能平台”的终极畅想。

今年的养殖场很热闹。

3月28日,阿里巴巴宣布和四川特驱集团合作研发“世界首创的AI养猪”,将“ET大脑”应用到生猪养殖产业。

4月1日,腾讯宣布筹备近两年的“AI生态鹅厂”已在贵州贵安新区完成项目主体建设,在愚人节化身为真正的“鹅厂”。

11月20日,京东宣布与中国农大、中国农科院等机构合作,研发推出以“神农大脑”为核心的智能化养殖场数字化解决方案。

11月23日,在“柳枝行动”举办的区块链项目路演活动中,中科院亚热带研究所宣布正在研发基于区块链技术的生猪养殖平台。

技术驱动产业升级不是什么新鲜事,只是这次有点不同的是,一向爱追风口的中小玩家身影稀少,智能养殖变成了巨头们的“独角戏”。是因为巨头掌握的技术更先进吗?这不是关键原因,究其本质,是巨头对于“产业赋能平台”的终极畅想,一个不那么好的消息是,恐怕在接下来产业互联网的变革中,中小玩家依旧只有喝汤的份。

螳螂财经就以最具代表的“养猪”产业为例,来透析整个趋势背后的原因和未来的启示。

为什么今年巨头们齐齐入坑?

养猪并不是个好生意,至少对追求性价比的互联网公司而言,作为传统农业,利润薄,附加值低,周期长,市场波动性大等因素都可以将巨头们拒之门外。况且,以生猪养殖产业的现代化程度,还轮不到要等人工智能和区块链发展了才能改造。

但巨头们在一年时间内齐齐到场,就说明了这件事情没那么简单,分析下来,主要有三个原因。

首先,生猪产业结构化转型势在必行。中国是全球第一大猪肉消费国和养猪国,生猪饲养量和猪肉消费量均占世界总量的一半左右。根据相关数据,整个猪肉产业加外围,市值有3万亿,而猪肉直接相关的产业就有1.4万亿。

庞大的市场对应的却是落后的产业形态。相较美国、德国、丹麦等“养猪”强国,我国生猪养殖在规模化、专业化、信息化上全面落后,小规模分散养殖比重大,养殖场户自产自销仍是主体,利益联结机制不健全,中间环节多,流通成本高。根据农业部印发的《全国生猪生产发展规划(2016—2020年)》,我国生猪综合竞争力明显低于发达国家,养殖成本比美国高40%左右,每千克增重比欧盟多消耗饲料0.5千克左右,母猪年提供商品猪比国外先进水平少8~10头。

作为世界第一大猪肉生产国,却需要依靠进口猪肉才能满足国内消费需求,从2014年开始猪肉进口量占总供给比例大幅度上升,到2016年高峰时进口猪肉达到162万吨,是2009年低峰时的12倍。也正是在这一年,农业部发布了十三五生猪生产发展规划,政策上指导生猪产业进行转型升级和绿色发展,也为产业竞争力的低下敲响了警钟,随后在2017年和2018年的中央一号文件中都重点提到了发展智慧农业,为后面人工智能的进入埋下了伏笔。

其次,市场领域,食品安全和消费升级迫在眉睫。民以食为天,食品安全一直是敏感问题,尤其是近年来食品安全问题频频曝光,更加剧了大众对食品行业的不信任。以外卖行业为例,如今点外卖已成为人们的日常消费习惯,但每次爆出食品安全问题,都会在朋友圈引发一阵《为了下一代,抵制外卖》《外卖,正在毁灭中国三代人》类似的文章转发热潮。

随着中产阶级的崛起和人们消费水平的提升,对“高品质”“安全保障”猪肉的需求越来越旺盛,这也是丁磊为什么在09年深入产业链自建养猪场的原因,7年后网易黑猪面世,连续三天拍卖分别卖出11万、16万和27万的高价。

最后,产业互联网时代降临。这是最直接的导火索,消费互联网红利见顶,从BAT到TMD,互联网巨头纷纷转型,在今年的知乎“互联网洞见者”活动上,马化腾的提问——“未来十年哪些基础学科突破会影响互联网科技产业?产业互联网和消费互联网融合创新,会带来哪些改变?”引发大规模讨论,浏览人次超过1400万。

这也暗合了国内整体产业结构走向供给侧改革的趋势,至于为什么将物联网、大数据、人工智能等新技术都砸在最为原始的生猪养殖产业上,原因其实并不复杂。某种意义上可以说,产业改造的利润空间取决于产业体量和专业化程度,产业体量越大,专业化程度越低,升级的利润空间越大,生猪养殖显然非常符合。

进军养猪场,本质是“产业赋能平台”的落地。

如果说“消费互联网”时代的关键词在于“创新”,那么“产业互联网”时代的关键词就是“升级”,二者的核心都是“产业进化”,这有赖于技术革新提供驱动力,但商业化落地却需要平台扶持保驾护航。区别在于,上一个时代是针对高新技术企业,由政府搭建“企业孵化器”,为市场创造新需求;后一个时代是针对传统行业,由科技巨头提供“产业赋能平台”,为产业解决老问题。

1、技术赋能

技术赋能的核心,在于数据的采集和分析。长期以来,我国的生猪养殖产业采用的管理软件都是国外进口的,根据2018畜博论坛上李清宏教授的报告《生猪大数据与精准养殖》:

1997年,英国PIC公司进入中国,使用Pigtales软件辅助生产管理。

1998年,新西兰研发的Pig WIN猪场管理软件进入中国市场。

2012年,美国SMS软件由四川天兆集团引入使用。

2016年,丹麦winpig、美 国Herdsman2000、英国Agritec公司的Porcitec等猪场管理软件平台相继进入中国。

无论是阿里的“ET大脑”养猪还是京东的“神农大脑”养猪,核心就在于通过AI技术、智能硬件和大数据打造智能养殖平台,为猪建立个人档案,优化数据采集和分析,以达到智能饲养,提升生产效率。

区别于传统软件服务,智能养殖平台的技术赋能是以云计算提供接口,这显然巨头平台思维的延续,从原有的消费平台转为产业平台,随着数据的不断积累,从而产生“黑洞效应”。这一概念正是由阿里学术委员会主席曾鸣提出,作为智能商业时代的特有法则,形容数据本身就像黑洞,具有天然的网络张力,会自主增长并产生叠加优势,最终会形成巨大的能量场。

正是“黑洞效应”帮助互联网巨头在消费互联网时代维持了不断地高速增长,而现在它将在产业互联网时代继续为巨头服务,核心在于只要巨头继续掌握平台主导权,形成源源不断的数据输入。

2. 渠道赋能

无论是阿里京东还是网易,这三大互联网养猪公司都拥有自己的电商平台,只要掌握了上游生产资源,就可以完成全产业链的整合,打通从生产到销售到市场反馈的各个环节,最终形成生态系统的闭环构建,将核心掌控权握在自己手中。这不仅可以解决生猪市场长期存在的中间环节多、流通成本高等问题,也可以让自身的利润得以最大化。

如果说新零售只是打通了线上线下的数据,那么技术和渠道赋能就可以打通全产业链的数据。众所周知,信息不对称是商业市场的天敌,巨头们打造“产业赋能平台”,也是完成B2B2C的商业模式构建,当对上的是万亿规模的猪肉市场时,可想而知会释放出多大的商业潜能。

3. 区块链赋能

生猪追溯系统十分重要,它不仅可以实现精准养猪,还可以保障食品安全,提振市场对于猪肉品质的信心。但要做到信息的公开透明,方便政府和市场监管,区块链技术所拥有的不可篡改性就非常适合了。

以中科院亚热带研究所智能养猪项目为例,来分析区块链技术对于产业改造的意义,在其技术体系中主要有三个方面:

区块链+物联网:

公开透明,及时掌握各关节进展情况,解决公信力。

技术稳定,异构数据融合汇聚,传输稳定可靠。

区块链标识服务技术:

溯源系统,猪肉产品全生命周期追溯。

去中心化,国内外主流标识体系互联互通,打通信息孤岛。

区块链+大数据:

不可篡改,养殖过程特质数据提取与反馈。

数据安全,大数据综合分析与建模。

正是基于区块链技术在生猪追溯系统构建上得天独厚的优势,这个项目在路演时也得到了“柳枝行动”项目组人员的重视,作为政府级企业孵化平台,其对于具有商业潜力的初创科技公司一直十分关注,更何况生猪追溯系统还具备相当的社会价值。

“产业赋能平台”对生猪养殖产业的升级改造,不仅可以提高生产效率和产品质量,还可以帮助解决长期困扰产业的“猪周期”问题,对于稳定猪肉价格,保障产业上下游利润有重要意义。

生猪养殖大门打开,中小企业的机会在哪里?

如同前文所提到,巨头“产业赋能平台”的落地,在对生猪养殖产业进行升级中,也将会带动整个产业链上下游的发展,这其中会催生大量的商业机会,譬如以下几个领域。

智能硬件,智能生猪养殖系统是建立在物联网之上的,从基础的数据采集到设备自动化管理,都需要智能硬件设备的介入,按年出栏量7亿头计算,智能硬件的需求就会是个天文数字。而且随着系统的不断完善,所需求的智能硬件种类也会逐渐丰富,这里面中小企业的发挥空间会很大。

疫病防疫与治疗,非洲猪瘟的出现让生猪健康问题成为关注重心,智能养殖其实也是精准养猪,通过大量数据监测来判断猪的身体状况,无论是提前防疫还是病猪治疗,都需要相关方面的专业公司配合。随着生猪养殖专业化程度越来越高,对于兽医领域而言会是个不错的风口。

金融服务,产业发展离不开金融系统的输血,但国内生猪养殖产业的金融服务一直都是比较滞后的,这源于银行等传统金融机构不接受活物的抵押,资金上的短缺对养户而言是非常大的压力。按每年7亿头生猪出栏量计算,资金缺口达数千亿,但这么庞大的市场一直未能盘活。

随着我国生猪养殖产业规模化和专业化程度加速,资金缺口会越来越大,仅靠民间资本很难支撑,如果要扩大生产规模,必然需要大量金融机构的介入。有巨头们在前面搭台,生猪养殖的数字金融解决方案具有广阔的探索空间。

“产业赋能平台”对于养殖业的升级改造自然是好事,这不仅在于其中存在的巨大商业价值,更在于这也是与民生息息相关的重要领域,而对于试图介入的资本或者企业而言,最需要做好的一个心理准备是,将效率目标替换为质量目标,这才是消费升级最重要的本质意义所在,用柳枝行动负责人赵迪的话来说,“我们在投资初创企业时,关注的是它是否能为社会长期创造价值,这样的企业才具有生命力”。

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