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新浪财经 郝倩 发自瑞士巴塞尔
新浪财经日前在瑞士巴塞尔对话先正达集团首席财务官覃衡德。作为全球最大的农业科技公司,在全球农业持续变革,在气候挑战日益严峻的背景下,先正达要如何预知十年后农户的需求?人工智能如何改变现代农业种植方式,瑞士的农业科技创新如何应用在中国以及全球场景中?
先正达的全球总部设在瑞士巴塞尔,同时是中国中化的全资子公司,兼具“中瑞基因”,是全球规模最大,最具创新力的跨国农业科技公司之一。集团拥有约6500名科学家和研究人员遍布全球150多个研发中心。
2025年不仅是中国与瑞士建交75周年,也是先正达公司成立25周年。在这一特殊时间节点,新浪财经走访了先正达巴塞尔总部,瑞士施泰因研发中心,以及蒙泰工厂。从识别农户困境,到实验室和田间试验寻找解决方案,最终在瑞士最大的生产基地蒙泰工厂规模化生产,形成了完整的创新链条。蒙泰工厂年产约3万吨产品,99%出口国际市场,厂区占地120公顷,内部铺设20公里铁路和130公里的管道。
这些瑞士创新,最终在推进中国农业现代化,并为全球粮食安全提供保障。
农业科技创新驱动业绩增长
覃衡德介绍,未来30年粮食产量需要增长50%,以养活100亿人口。粮食安全是全人类面临的共同挑战。另一方面,农业和食品供应系统可持续发展至关重要,需要减排。
这两个艰难的任务是并行的。
“我们覆盖全球主要农业市场,能快速了解农户需求和作物挑战,并及时反馈到研发创新中。在传统研发基础上,我们加速应用人工智能,让产品更快推向市场。”覃衡德说。
2025年上半年,先正达实现收入约145亿美元,EBITDA(税息折旧及摊销前利润)25亿美元,同比增长24%。覃衡德表示:“集团每年投入约20亿美元研发资金,这是保持全球创新领先的底气所在。”
他补充道:“先正达有五年计划,通过科技创新培训农户。已经投入十几亿美元,为全球近1300万小农户提供培训,帮助他们掌握现代农业种植技术,保障农户的人身健康安全。”
在中国,先正达设立了现代农业服务平台(MAP, Modern Agriculture Platform),通过一站式服务为农户提供从作物选择、营养管理、植保、节水灌溉到农机作业、数字化工具的支持。
目前,先正达在全国26个省建立数百个MAP技术服务中心,服务超过100万农户,覆盖农田逾亿亩。
“中国农业正在快速规模化、集约化。我们希望通过MAP平台,帮助农户职业化、专业化,用现代科技指导生产。”覃衡德说。数据显示,该服务可使平均产量提升8%至15%,节水13%,碳足迹减少13%。
“中国现在正在发生快速的农业变革,农户的土地正在快速的规模化和集约化。我们希望用过这样的一个服务的平台,帮助中国农户可以变得更加职业化和专业化,用好现代农业科技来指导他们的农业生产,包括一些大规模的农业农事作业。”
“从农业可持续角度来看,这一创新服务在平均产量提升了8%到15%的基础上,实现平均节水13%,碳足迹减少13%,帮助农户可以用更可持续的绿色作业方式,来保证产量的稳定提升。”覃衡德分析说。
从“凭经验种地”到科学管理
按照覃衡德的说法,目前他们在使用的新一代生成式人工智能技术,让研发创新更加高效,精准,同时可以更快触达农户。
“我们也有雄心壮志,在人工智能技术的应用方面加大投入,希望继续在农业创新领域做领导者,加速农业创新。”覃衡德说。
先正达在全球有数字农田平台Cropwise及其人工智能应用Cropwise AI,是为农户开发的全球农田数字化管理平台。在中国也定制开发了类似平台,并进一步推出了业内首个农业种植综合大模型iMAP。
“我们把所有的农业大数据集合在这个平台上面,农户使用Cropwise,可以获取适合不同的地块的作物品种建议;提前预测虫害并获得精准用药指导。可以根据土壤健康度调整施肥方案,并在收割前预测产量。”
覃衡德认为,从理论上来讲,将来农户可以足不出户就可以管理土地。在巴西,北美,欧洲的大型农场,农场主已经可以通过Cropwise实现全程数字化管理。随着人工智能深入应用,农户还能根据病虫害程度进行’变量作业’,精准减少农药使用,在保护环境的同时降低成本。
“这就像把农艺专家的知识整合到一个平台上,为农户提供贴身服务。”
实验室和农田的闭环
自2023年“大模型元年”以来,人工智能在农业应用加速扩展,但仍面临挑战:农业数据分散、种植条件差异大,导致人工智能落地效果有限。
覃衡德认为,数字农业涵盖更广领域。人工智能不仅能缩小化学物筛选范围、减少实验周期,还能利用大数据提升作物抗逆性。数字化供应链管理同样关键,可提高生产效率、减少浪费,并通过收集农户端数据反哺研发。
有了大数据模型,可以迅速将几十万种化学物中缩减到几千个,大幅减少在实验室里做实验的次数和时间,以及在田间做实验的范围的强度。
在这个基础上,植保产品的研发的速度就会快速提升,过去说八年到十年,现在人工智能可以帮助节省两年。
第二就是对于大数据的使用。大数据的模型可以分析在育种的环节如何加强一些品种的抗逆性。过去这个环节要靠育种家到田间去看。现在数据可以帮助育种家可以更好的去选品种。
与此同时,数字化对供应链的整合助力帮助也是巨大的。
“农业投入品供应链非常复杂,非常长。从采购原材料,生产中间体,到投产制剂产品,分装,仓储,最终到农户手中。这是一个完整的全球供应链。数字化管理供应链,可以在提升生产效率的同时减少浪费。之后人工智能还可以更进一步,收集农户端,种植端的数据,反过来反哺创新。
所以农户既能够从我们的数字化的数据,数据驱动的数字化工具上去获益,但反过来我们也更好的获得了市场。所以这是一个端到端的数字农业的过程。
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