大连亚农：将普惠数字农业带进寻常百姓家｜创业

文 | 动点科技

作者 | 陈静

数字时代下的农业，正在 AI 和物联网的驱动下变得更加高效

大连亚农的创始人兼 CEO 张浩，是一位拥有 20 年国际农业背景18 年肥料企业创业经历的农业赛道深耕者在多年的工作经验中，他深刻认识到国内农资行业过于重渠道下沉成本很大农资传统形式的营销手段匮乏等问题

基于开阔的国际农业视野和强有力的行业资源优势，张浩挖掘到了当下的行业机遇和挑战2018 年我国温室大棚市场规模已达到 844.78 亿元，但是国内大棚普遍缺乏智能化管理手段，面临着运营成本高管理难度大下沉市场难&服务成本高等诸多挑战

基于这些现状和痛点，大连亚农经过了近 7 年的研发，潜心搭建底层架构，持续进行数据积累，推出了 小沃棚联 普惠数字农业解决方案

20 年积累推出小沃棚联 普惠数字农业解决方案

小沃棚联 精准定位于大棚种植，服务位于农业前端的农资市场，旨在提供一套农资企业面向客户的解决方案，帮助农资企业带动农资销售

依托各类智能感应终端与亚农的农业数据云计算能力，小沃棚联能帮助企业与各类农资农户管理者，构建省时省心省力的数据智慧大棚管理模式，同时大幅降低运营成本

大连亚农创始人兼 CEO 张浩先生坚信：真正的数字赋能时代一定解决的是去中心化需求基于这样的底层逻辑，小沃棚联 依托开放式的业态，采用了云端网结合的模式，实现未来农业种植的智能感知智能分析智能决策

在开放业态下，产业链中的各环节可以根据需求和经验进行填充小沃棚联能将田间的智能传感器获取到的作物生长即时数据，结合层级用户的经验知识产品信息，经过内嵌算法，进行数据化的融合

当所有信息都整合到云端时，农户经销商厂商都可以在小沃棚联 APP网站平台上交流合作农户可以在种植户端 APP 获得针对性的指导，明确种植的作物需要如何更好的生长；经销商可以在经销商端平台，整合所有核心用户的信息



棚联产品优势所在于能根据土壤数据指导作物种植经过了 20 年大量的数据信息沉淀，大连亚农收集了数百万条基础土壤数据以及作物数据，搭建了一个有开放特征的底层架构，并自主研发了核心算法，包括 260 多个作物生长模型100 多个作物病理模型以及作物养份需求算法作物生长环境分析算法等

今年 7 月，大连亚农与微软中国的上海微软人工智能和物联网实验室就首创 Al 智能作物缺素识别功能达成合作

亚农农业研发的作物模型结合微软的视觉识别训练工具 NNA（神经网络算法 Neural Network Algorithm）作物模型结合微软的自定义图像识别技术，能通过对葡萄叶片特征的提取，分析叶片颜色差异来识别数十种葡萄缺素症状和病虫害症状，识别率达 95% 以上还有自定义图像识别技术，在亚农后台的数据资源库中，第一时间就能产生作物及种植环境的高效解决方案

通过 NNA 技术进行持续训练，该功能还将获得最大的精度大连亚农表示在今年年底将根据算法，以及获得更多的作物图片数据，完成 100 多种作物的覆盖

数字农业在物联网技术行业中的创新应用

大棚种植户普遍面对着大棚管理难度大的痛点，针对于此，大连亚农自主研发了智能传感器，实现大棚种植技术的智能化，目前推出了小沃棚联 Z80 与小沃棚联 Z40 两款产品

以小沃棚联 Z40 为例，机内不仅采用了一体式防水胶处理和双结构式充电设计，能防水防沉720 小时超长使用时间外部结构采用航空级 PC/ABS 外壳，可以防腐坚硬防塑化



农户只需要将传感器插进土壤里，设备就能开始监测种植环境然后，农户在针对农户的种植户端完成绑定注册，输入相对应的数据信息，这样前端的智能终端就会给予种植户端随时随地的更新数据，包括土壤和环境的一些常规指数等，数据更新能精准到一到两小时只需要简单操作，农户在手机上就能时时掌握作物的生长

数字农业是我国传统农业产业转型升级发展的助推器站在农业数字化转型的十字路口，亚农农业科技致力于将普惠数字农业带进每个人每个家庭每个组织，与用户共建万物互联网的农业未来

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