访谈｜麦飞CEO谈农业数字化模式：大平台付费，撬动农业生产端数据服务
“站点既是推广渠道又是数据采集的接入口。”
产业数字化大趋势，对农业来说，数字化的前提是要有数据。
在工业和服务业的数据颗粒度愈发精细化，而农业更多是处于数据化的“前夜”，这也催生了农业数据收集公司的出生和成长。
麦飞是一家聚焦视觉光谱技术的智慧农业大数据服务商，公司成立于2016年，核心技术源于中科院遥感所十余年的创新科研积累。目前，麦飞拥有4.5亿+组光谱数据、500W+亩全国累计变量施药服务面积和17种病虫害监测种类。
传统农产品流通方式难以让农产品卖高价，这就难以在前端驱动技术的介入。近期，《财经涂鸦》对话麦飞联合创始人兼CEO宫华泽，对这一“痛点”，他表示，麦飞不是和农产品生产端合作，而是与阿里京东等平台合作，以撬动前端采用技术，这是麦飞商业模式的创新之处。
目前麦飞主要客户有G 端（政府）和B端（平台或大农户），每年订单量在几千到1万个，客单价在3万-5万，大平台订单大，而小B客户基础量多。
在他看来，麦飞的核心能力是建立算法库。对于算法来说，难点在于通过数据验证其有效性，而这也是公司国际化的原因之一，因国际市场可为算法提供更充沛的数据来验证。在国内，他认为农业数据真正的采集难点或在5年后。
在业务推广方式上，麦飞在创立的前三年，主要依靠自建站点拓展潜在用户。如今，麦飞正在大力拓展加盟体系，吸引更多加盟商向农户推广公司的数据服务，麦飞也可因此在服务农田的同时也沉淀服务对象的数据。
“初期加盟商的目标是投入2-3年，在商业模式打磨后希望让加盟商越来越赚钱。”宫华泽表示。
以下为对话正文（有删节）：
Q：《财经涂鸦》
A：宫华泽 联合创始人兼CEO
联合创始人兼CEO宫华泽（来源：受访人提供）
Q：麦飞使用什么样的遥感技术？
A：人脸识别是遥感技术视觉感知的最广泛分支，此外，遥感技术还有很多探测手段，在农田场景中，可以感知如地形地貌、周边水资源供给、作物的不同生长阶段参数等，遥感是个探测和数字化手段。
数字农业是建立在传统农业基础上，用新信息化手段，把整个农业种植过程的关键数据留存下来。数字化的下一步是智慧化，在完成数据积累后能分析规律，并用技术手段优化整个过程。
数据建模是个优化和验证的过程，这样行业才会较快进步，这也是整个农业数字化的核心点，而遥感技术是数字化的高效技术手段。
Q：目前数据采集的难点在哪里？
A：农业数据分两种，一种是传统农业种植数据，包括土地归属、权益人信息、作物品种等，目前较为欠缺且数据难归集；第二类是用信息化手段采集的新农田信息，这些数据取决于客户具体需求。
目前采集过程较简单，自动化程度较高——但真正的采集难点或在5年之后 。此前多数采集方式是卡点，而在数据积累到一定量之后，就会更注重数据采集后的可分析结果，这才是真正的难点，平台也只有能把在可分析数据重推到生产中才能让客户真正感知到价值。
Q：遥感技术各家的差别在哪里？
A：遥感技术使用哪种数据源关系不大，主要区别在于算法。算法的区别又取决于地面的尺度，观测距离不同其土地特征和分辨能力有变化，用卫星、无人机还是地面测只是数据源的特征不同。
数据采集之后，根据不同算法能积累满足各种需求和场景的算法库，麦飞的核心能力是足够多的算法库。采集设备本身也是依靠遥感能力进行反向设计，我本人原来在中科院遥感所任职，之前的合作方都会使用定制化遥感技术。
在某些极端天气情况下，标准化硬件采集的数据会出现问题，而其难点问题或都会通过软件解决，我们会研究如何最有效剥离数据及算法分析，这是我们目前的最大区别。
Q：麦飞合作对象有哪些？
A：数字化农业基本目标是数据采集和分析，再把结果倒推进行验证，倒推呈现形式或许是数据平台中心，数据汇总分析最终变成科学生产力。
这样的模式吸引一些生产基地型和对农产品品质有要求的新型种植主体，如某个生鲜农产品品牌。农产品可追溯体系是系统工程，目前农业生产中缺乏数据，整个可追溯系统无法建立。
而新型种植主体对可追溯有要求，如阿里，会强调农产品的可溯源，这种溯源信息不仅包括现有的产地和品种信息，还包括品种、生长期、收割期等，目前溯源系统都没有此类数据。
麦飞跟阿里在水果种植基地的合作中有几个关键指标即产量、生长期和优果率（优果指的是不大不小而是体型总等的果子）。目前阿里会把高优果率货品送到盒马。溯源最终要回归产品管理，而只有产地的经济化管理才能帮助生鲜流通商更好解决问题。
Q：公司还有哪些商业化途径？
A：客户目前主要是G端和B端。大B客户订单大，小B客户基础数量多，田地在百亩和千亩左右，每年订单量在几千到1万个，客单价在3万-5万。
对于G端，他们更做农业大数据管理中心或中台，G端客户主要是走招标，一般都是大订单，涉及的服务内容多。
B端是希望帮助生产基地完全数字化，小B端则是希望能提升种植能力，节约成本。大B客户——比如京东阿里——需要公司进入其供应商序列，之后通过签订整体框架订单。
好的商业逻辑其实都不复杂，只是大家对实际判断和资源整合能力各有差异。农业基本没有逻辑是其他人都想不到的，农业目前最大的问题在于数据化程度太低。
Q：如何理解麦飞的商业模式？
A：若以传统的农产品流通方式很难让农产品卖到更高价格。所以麦飞不是跟农业端合作，而是与阿里、京东这样的大平台合作。
麦飞可为这些平台提供每个货物的数据档案，这是麦飞提供的价值。而上游为何要采用麦飞的技术，因农产品生产商了这些数据才能在阿里和京东上销货，由此将整个上下游串起来，以终端撬动前端。价值的聚焦点就不再是生产过程，而在于产品价值上。
对于农业场景和农户而言，商业逻辑在于要让农户赚钱才能让其付费，这就需要重新设计新商业模式。我们整个模式中有做技术、以线下站点做农业技术服务的，每个服务站点，从获客开始就有一个数字化的农服系统。
站点会录入订单信息，包括客户土地位置、播种作物、种植方式和播种周期等，输入系统后，系统会计算大概生长周期，在关键时间节点，系统会提醒工作人员介入服务。
对终端种植户，麦飞按种植规模收取服务费，同时通过系统化工具收集到多维度数据，这种基础性信息具有高价值，而且每年会更新。目前每个站点的服务半径约为2万亩地，通过对站点的数据抽样，可了解站点周边乃至整个种植区的情况。从底层数据角度讲，既有大维度信息又有最精细化信息。
在农田上，目前主推防治病虫害（的产品），主要与大疆合作，先监测农田病虫害，之后形成田间分布图，再加工成食药处方图，通过划分格子来明确农药喷洒量，由此形成跟农业生产能力相关的数字化技术。
Q：麦飞在国内推广方式都有哪些？
A：国内有多样化推广形式，商务团队及专门渠道合作方帮我们获得部分订单，此外是渠道加盟的模式。
公司成立前三年，麦飞自建线下站点，在自建站点完成了服务标准化和系统化，公司就开始开放站点，给加盟商释放一定利润。目前麦飞单个站点辐射半径约为30公里，大概配备约三个人。我们会统一品牌、技术等，且加盟站点有严格的边界划分。
公司加盟体系早期主要是让加盟商赚钱，除去基础运营成本外，只要不亏损，希望给加盟商更多利润，这样才能更快建立加盟商体系。我们更看中加盟体系网络的建立，以充分推广公司的数字化技术和服务能力，服务周边农田的同时也沉淀每块农田的档案数据。
自建站点的成本收入模型是以站点数量相乘，而加盟模式下公司成本增加不大，但收入会急速增加，其运营成本在整个收入中占比会逐渐缩小，占比缩小则给予加盟商释放的利润也就越多，这是加盟商的整个逻辑。
初期加盟商的目标是投入2-3年，公司希望把商业模式打磨后让加盟商越来越赚钱。
Q：公司做国际化的初衷和目标是什么？
A：麦飞从2018年开始着手国际化拓展，主要定位是把技术介绍出海，同时把当地技术信息回传回国，2018年麦飞也还处于研发阶段，需要更多信息维度来验证我们的想法。
2018年，麦飞和日本代理商合作，2019年麦飞在加拿大开始建立团队，此后也收购了这家公司。麦飞在海外的策略主要为推广科技解决方案，目前正打算在马来西亚市场推广技术方案。
在海外市场，公司没有营收计划。中国遥感技术是世界第一，我们更希望是把遥感技术推广出去，而对麦飞而言，国际化可以补足农业生产过程中用数字化验证的经验。
算法最难的环节在于数据验证，算法地面实际效果校准越多其优化速度越快、产生的效用也越及时。
数字化农业技术不能只是概念，更多在实际生产过程产生效用的解决方案，中外在交流过程中，可以在这个领域的各个环节发现很多新商业模式。
Q：在数据监管方面，农业数据未来将面临怎样的问题？
A：目前农业智能装备的机械化率提高很快，但农业生产过程的数字化建档还未跟上，所谓建档，是指将种植区域和种植品类建模，再结合植物生长模型及必要监测数据，变成可在电脑上推算出来的种植方式 ，且模型能根据实际情况不断调整迭代。
是农产品流通方式还是农业流通方式？
大农户是不是“农业端”的一部分？
我理解“能力”是一种“动态”，“算法库”则是一种静态的“资源”——如果是“建立算法库”或者“计算”，应该是能力。
为什么？
谈马来西亚的什么？
算法和数据？算法和数据的逻辑关系是什么？
这种句子可以分成几个短句，要不然非常难读、也不容易理解。