01|中國農業的差距源于什麽
我們先來看一項數據：
根據推算：美國:一個農民可以養活98個美國人和34個外國人；德國1個農民可以養活150人；以色列1個農民可以養活100人；一個中國農民只能養活4個人左右。
同時，日本在2013年的時候公布了“日本各職業年均收入”排行榜，其中日本農民位列前茅，其年收入竟達49萬人民幣。然而，中國農民2017年的人均收入在一萬元左右。
所以，中國農業需要先進的科技來助力。
衆所周知，科學化種養需要土地規模化，才可能降本增效。
農業行業觀察發現，從目前的農業科技發展來看，只有規模化種植和管理，農業才能高效，高科技才能有用武之地。如此，才可以降低科技投入成本和提高生産效率，從而提高經營者的收入。
當然，在種植業領域，除了土地分散、産區不集中之外，還有生産效率低下、生産技術落後。導致這樣的原因來自中國農業生産工具和生産方式太過傳統與落後。
因此，互聯網技術滲透農業之後，首選改變的是生産方式，其次才會提高生産效率，最後給農産品帶來溢價。
這是互聯網種植存在的意義與價值。
3）信息檢索：借助檢索工具，運用信息檢索技術爲種植者提供所需信息，它包括信息收集、信息過濾、信息存取、信息索引、信息檢索等環節。用戶可以快速從信息集合中查找出所需要的信息，提高搜索的准確性以及靈活性。
4）計算機視覺：是指利用計算機實現人的視覺功能，感知、識別、判斷不同的農作物。應用不同産品的識別，如雜草識別，病蟲害識別，研發除草機器人從而構建精准智能除草系統，研發無人機噴射裝置提高病蟲害分辨的准確率，對農作物進行精准施肥、灌溉、噴藥，提高效率，大大減少對環境的汙染，開發不同類型的機器人准確識別果實與樹葉，進行采摘，嫁接等。
6）機器學習：通過利用現有的農業大數據體系，對計算機模型進行訓練，從而實現對種植業生産結果，以及其資源配置等諸多方面的模擬和預測。
2、作物病蟲害監測
根據聯合國糧農組織統計,全球因爲農作物病蟲害的發生,造成每年約10%到16%的減産。
因此，病蟲害監測成爲互聯網種植的核心。
目前，作物病蟲害差監測的技術已經涉及大數據、雲計算、5G技術、人工智能、農業機器人等，先進的科技技術幫助種植戶提前作出解決方案。
3、智能采摘和分揀
尤其是，人工智能普及之後，果蔬的智能采摘將會逐漸盛行。
比如，人工智能技術將會廣泛運用在農業存在的重複工作中，用機器代替勞動力，對農作物進行精准采摘、嫁接、分揀等一系列動作，縮短農民工作時間，提高勞動效率。
03|小結：互聯網種植的終極目標
其實，互聯網種植業還存在2個痛點：1）人才缺乏，很多技術由互聯網公司研發，但可能對農業不了解，從使用者來看農民對種地熟悉，但對互聯網不了解；2）産業延伸存在短板。互聯網技術應用農業的關鍵是高産高效高價，解決種得好的同時，必須要提升農業産業提升。
所以，種植業借助互聯網技術是前提，我們還需要不斷變現或者高效營銷，在種得好的情況下，我們還要賣得好。