如今，农业种植者在愈加迅速地采用智能传感技术、互联互通的农机设备去和农田相连，以期通过精确掌握农田数据，从固定的种植面积中获得更大产量。

除了物联网，一些大型种植者还通过遥感卫星进行大面积监测，以较低的成本获取大量数据。

物联网和遥感技术为“精准农业”带来大量非结构化的农田数据，使农业这个曾经只存在于农田的产业变得生机勃勃。

从政府机构到农产品大宗交易商、对冲基金、生物科技企业，当然还有种子、农药、化肥生产商，每个参与者都希望在“互联网+农业”的市场中分一杯羹。

具体来说，人们普遍认为掌握和拥有农业经济数据将具有巨大且不断增加的价值。比如，有了大数据分析后，我们就能回答这些问题。哪个地区的哪个种子品种最成功？哪个作物群表现得最好？哪些种植建议（例如：氮肥产品）比其他建议更有效？该投入多少资源（水、农资等）？如何调配农机的效率最高，最省油？

对于采集数据的物联网和农业科技企业，他们需要知道，哪些数据会用来给出种植建议，这些数据如何获得，数据是标准化和可使用吗？如果将数据可视化地展现给客户？大企业实际上在如何使用这些数据？谁有权限，花多久获取，能储存多久？

对于种植者来说，除了土地和收成，数据将成为最有价值的东西之一。

农业数据的金矿到底有多大？

据预测，农业数据预计每年能给美国带来200-250亿美元的收入机会。如果越来越多的种植者采用精准农业和其他现代农业技术，这其中隐藏的数据价值将更加庞大。

如果从另一个角度看，数据会给农业种植减少多少成本，增加多少产量，也许也能一瞥农业数据的价值所在。

美国农业部经济研究局做了一项实验，在玉米地里分别采用四项精准农业技术，来验证其对农业成本的影响。这四项技术分别是产量分布图（yield mapping）、土壤制图（soil mapping）、自动化农机驾驶(auto-guidance machinery steering)和田间变量实施技术（variable rate technologies, VRT），是美国农民使用最普遍的精准农业技术手段。

那么，这四项技术怎么来用呢？简单的说，产量分布图监测某个具体位置的作物产量，同时记录种植过程中的作物生长条件；土壤制图通过GPS定位技术，提供与土壤相关的作物生长条件信息。通常包括氮、磷、钾含量，但是土壤类型和微量元素也可以囊括。这两项技术常被农场主采用，同时农资的生产商和海关服务商也会使用来提供种植建议和决策。自动化农机驾驶，顾名思义，就是通过GPS导航来确定农田的边界和作业路线。这三项技术都可以单独使用。而VRT技术就需要和其他技术相结合，通常和产量分布图以及土壤制图结合。例如，在掌握产量或者土壤养分的信息后，VRT驱动的农机设备可以在不同的区域、以不同的速率来播种或者喷洒不同数量的种子、化肥等。

那么，关键的问题来了，这四项技术对成本有何影响？通过下图，可以看出，单独使用前三项技术的情况下，以每公顷的玉米为单位，产量分布图减少约25美元的成本投入，土壤制图减少13.45美元，自动农机驾驶减少15美元。如果使用VRT和产量图结合，则减少22美元，使用VRT和土壤图结合，则减少约21美元。

如何将四项技术合并起来使用，每公顷则最多可节省约53.5美元。这意味着什么呢？如果看一下玉米的种植成本，根据USDA统计，美国玉米种植的全国平均种植成本是每公顷286.41美元。那么，这意味着，节省了近18.7%的成本。这在利润空间很小的主粮作物来说已经是非常客观了。

对于国内市场来说，情况又如何呢？曾在美国航空航天局担任遥感数据科学家的张弓博士，在NASA工作八年，曾参与美国农业部的若干重要项目，近年来回国创立佳格数据，开始进军国内农业大数据领域，对中美农业的情况有切身体会。他告诉笔者，国内虽然农田较为碎片化，耕作模式也很不同，但是就是这种多样化和复杂性为中国农业的科技应用带来更加巨大的商业机会。每块农田都蕴含了丰富而独特的气象、地块、土壤、作物等历史和实时数据，复杂程度远比欧美国家的连片农田要高得多。掌握和利用这些数据就意味着你可以知道每块农田的“历史账单”和“未来收入”的潜力。这对种植布局、产量预测、农产品价格走势、金融和贷款产品风险评估等等的未来都预示着无限的想象力。

资本是农业发展的风向标

据美国农业科技投资平台AgFunder统计，农业资本投入2014年高达20.6亿美元，一年后飙升至46亿美元。资本的热潮往往是行业发展的风向标。

目前获取农业农业数据主要通过两种方式，一个是物联网硬件，比如CropX、Sentek、Apitronics、e-kakashi，这种方式设备铺设的成本较高，也许更适合大棚等高经济附加值的作物和场景，比如Agrilyst（温室种植）、Edyn（都市人后院种植）等。

另一种方式是卫星遥感数据。能以较低成本快速获取大面积农田的数据，此类公司如孟山都于2013年以11亿美元收购的The Climate Corporation (气候公司)、乳业巨头Land O’Lakes于2013年收购的Geosys、拜尔于2016年收购的Proplant、佳格数据等。