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A轮6000万, 被资本看好的遥感商业化模式长啥样?

遥感商业化一直饱受行业诟病,佳格的商业模式有何特殊?又为何能打开企业级市场?

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  经过近二十年的飞速发展,遥感已经从稀罕的舶来品,变成触手可及的必备品。不仅政府大力发展遥感产业,许多民营企业也纷纷布局发射遥感卫星。

  不过与遥感技术上不断创新恰好相反的,是遥感在商业化方面的不足。近几年除了看到大部分以解决政府需求为导向的公司得到发展以外,面向企业级、消费级的商业模式几乎都死掉了。

  近年随着大数据、深度学习技术的发展以及卫星资源的丰富,遥感商业化应用出现了新的契机。佳格天地就是这样一家提供遥感大数据应用服务的创业公司,研究他的商业模式或许会对新时期遥感的商业化应用提供一些借鉴和参考。

  不做搬运工,提供专业性的企业级SaaS服务

  佳格的核心业务是农业大数据的应用服务,到目前为止佳格仅推出过耘境农业大数据平台这一款产品。通过不断打磨,佳格把几乎所有的服务模块都集成在平台内,通过耘境为农业用户提供定制化的农业大数据服务。

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  佳格最初只提供对于主粮的数据服务,包括地块管理、作物管理、农业气象管理、病虫害管理、环保监测及农机调配等。随着用户数量和需求的不断增多,佳格陆续推出了针对于保险和信贷用户的农业金融服务、以及帮助用户进行财务、资产、农事管理的农业综合管理服务。

  区别于其他遥感公司,佳格并不直接向用户提供遥感影像数据,而是基于遥感数据、气象数据甚至土壤、作物等多维度数据进行综合分析,提供给用户包括测算作物生长周期、产量预估、病虫害防治等一系列农业活动的支持服务。

  本质上,佳格是一家服务咨询公司,而建立这种服务能力的基础是遥感技术和农业技术的融合。佳格要告诉用户的是你什么时候该收割、施肥、喷药,而非给用户一张影像图或者天气预报。用信息化技术反哺农业,帮助用户向数据农业转变,是佳格在做的事情。

  大型农业企业是核心用户群体,服务按面积计算价格

  佳格的核心用户的大型农业企业,因为只有具备大体量的农场才需要通过大数据服务提高效率。提供服务的价格一般根据面积和服务模块计算,面积越大单价越便宜,模块越多费用越高。

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  之所以佳格较少为小型农场提供服务,一是因为单位面积的成本高,二是小型农场能够提升的产能和效率有限。

  土地政策、产业发展和技术创新是佳格商业模式的基础

  佳格商业模式的建立离不开三个基础条件:土地政策、产业发展和技术创新。

  首先,2015年国家在土地政策方面做出巨大调整,农业部启土地经营权确权工作,土地流转和规模农业成为未来发展趋势。生产模式的转变,给农业大数据服务公司提供了最基础的发展环境。事实上从全球范围内,规模农业发展最好的美国已经有包括Planet、PlanetiQ等不少企业都在做类似的事情。但在2015以前,国内缺乏规模农业的基础环境。

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  其次,得益于全球卫星产业的发展,佳格能够获取到包括中国在内国际数十颗遥感及气象卫星几十年的原始数据,对于以数据作为原材料的大数据公司来说,弹药的充足成为最基础的保障。

  另外,深度学习和图像分析技术的出现,大幅提升了遥感图像分析的能力和效率,并降低服务成本。通过对海量数据的深度学习训练,佳格已经能够实现自动化的地块识别、作物识别、产量估算等工作,通过训练的识别精度可以达到95%以上,足以满足企业级用户的需求。

  创始团队兼顾遥感和农业,行业经验是核心竞争力

  作为一家技术驱动型的创业公司,佳格在技术方面没有明显的短板。四位创始人有两位出身于NASA,具备丰富的遥感数据分析及深度学习的技术基础,有一位来自美国能源部的环境科学家,还有一位从孟山都出来懂农业的行业专家。创始团队本身自带遥感、环境、农业多种基因。

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  团队在遥感和农业两个领域上都具备深厚基础,并且不断通过服务农业用户参与农业生产积累经验,最终将这种理解反映在技术转化的产品和服务中,成为佳格商业模式的核心竞争力。

  数据农业前景可期,企业级服务仍是蓝海

  目前农业信息化市场中有很大份额来自于政府,而佳格除了政府市场外更加侧重于企业级市场。一方面是由于佳格本身更具备农业生产方面的经验,另一方面是政府市场玩家很多且竞争激烈,对于佳格这样一个海归团队来说生存并不容易,而企业级服务仍然是一片蓝海。

  随着规模农业的到来,农业大数据服务将会迎来一个红利期。如今在这个领域中佳格已经具备了先发优势,除了少数如珈和科技、禾讯科技等创业公司外,佳格几乎没有明显的竞争。如果佳格能够在规模农业发展的早期占据领导地位,未来想象空间将会被无限放大。

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  近期,泰伯网对佳格天地的创始人顾竹进行调研访谈,现摘录访谈中的精彩片段。

  泰伯网:你们的产品主要为用户解决什么问题?

  顾竹:帮助用户去进行科学化、有效化的耕作。只有两三亩地的小用户可能不需要这样的服务,但未来中国农业进行转型的时候,更多的大规模种植企业会需要数据支持。

  泰伯网:你们的商业壁垒是什么?

  顾竹:我们懂得如何把技术转化成解决客户需要的东西,这是最重要的。农业遥感不是我们发明的,通过卫星估产这也是30年前做的事情,但是我们把曾经只是为政府服务的技术,向底层的生产者提供服务,我觉得这个中间需要很多的理解,包括对农业本身的理解。

  天气预报人人都会做,中国气象局可以拿到1分钟的降雨预报,但你想过一个农业生产者拿到这个数据后有用吗?我们做的是把气象数据的服务放在每一块田地上,告诉他哪些时间可以施肥、哪些时间浇水、哪些时间撒药,帮助他提高效率减轻工作量,这需要对农业非常的了解,我们有这个优势。

  泰伯网:如果没有深度学习技术,这件事能不能做?

  顾竹:我觉得可以做,但是效率没有那么高。深度学习是帮助你在大规模的数据分析的时候,提高更多的准确程度和更多的多样性。比如说我们做的蔬菜大棚自动提取,没有深度学习通过人工方式也可以做,但效率很低,精确度和时间上都不能满足客户的需求。深度学习可以让我们有更多的方式解决这个问题。

  泰伯网:目前是否有明确的竞品和竞争对手?

  顾竹:我觉的目前暂时没有,但我们希望有更多的人帮助我们一起去推这个事情,因为很多人并没有意识到它的价值,所以我们并不担心竞争。

  泰伯网:你们能否真的帮用户做到每亩增产15%?

  顾竹:我们不会做这样的保证,据我所知世界上做好的技术也只能做到增产3-5%,已经是非常大的进步。技术再好,一场冰雹下来什么都没有了,如果风调雨顺,什么技术都不用增产10%也没有任何问题。

  我们可以帮助用户节本增效、降低天气带来的伤害和风险、科学规划采用农药化肥的次数和方式。农业毕竟不是工业,这是跟大自然最不可知的因素打交道,什么时候能够控制天气了,什么时候就能保证增产了。

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