劳动力供应无法满足超大规模需求

我国自古以来便是农业大国，农林牧渔产业始终对我国的政治经济具有着举足轻重的影响。据前瞻研究院显示，我国该产业的总产值始终呈现逐年稳定上升的趋势，2014年至2019年呈现出了4%的年复合增长，反映出强烈的刚性需求。

但与此同时，据国家统计局数据显示，2018-2020年我国出生人口和人口出生率却屡创新低。2020年我国出生人口仅为1200万人，人口出生率为8.50%，较2019年下降1.98个百分点。而2019年末我国老年人口达到2.54亿人，占我国总人口比例的18.1%，我国已步入中度老龄化社会。

农村老龄化以及青年进城务工等因素，导致我国农业劳动人口呈现出了逐年下降的趋势。人口红利尽失，将导致未来我国农业劳动人口严重不足的情况。

不断增长的农林牧渔需求与不断减少的务农人口，让劳动力供应无法满足超大规模的需求。并且不论是农林牧渔中的任何一项，都需要精耕细作，将传统强烈依靠人力农业进行数智化转型，成为势在必行的方向。

农业的数字+智能精细化转型升级

有鉴于此，国家正不断出台政策文件进行扶持，在今年3月的《关于落实党中央国务院2022年全面推进乡村振兴重点工作部署的实施意见》中提到，要“建设与发展智慧农业和数字乡村......”；在2月份的《十四五“推进农业农村现代化规划》中也提到，“建立和推广应用农业农村大数据体系，推动物联网、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术与农业生产经营深度融合。”

在国家支持下，智慧农业迎来飞速增长。据前瞻研究院的数据显示，据截止2020年，智慧农业市场规模高达622亿元，5年的年复合增长高达15%。

在政策鼓励下，以及面对未来其他领域的不确定型，资本也在不断涌入具有一定“周期性”的农业领域。据中商产业研究院数据显示，智慧农业的主要四个应用场景为“数据平台服务”、“无人机植保”、“精细化养殖”、与“农机自动驾驶”，分别占比40%、35%、15%、10%。

其中，无人机植保的融资占比最高，2021年仅植保无人机市场规模就将达95.61亿元，植保无人机的数量高达16万架。

但与此同时，智慧农业的数智化转型也面临着一些问题。以植保无人机为例，目前高昂的AI算法研发成本，使得包括龙头的大部分厂商都无法实际盈利；

其次对于比如病虫害等领域的数据采集的数量与质量要求都相当高，目前对于数据的整合与标准化程度都比较低，严重滞后了AI算法的精度迭代。

共达地：高效定制化智慧农业AI解决方案

共达地依托于全球领先的AutoML技术，首创业内0代码全自动化AI训练。依托此技术，可针对在数量和种类上有较大规模需求的算法快速训练，并针对有特殊需求的农业个性化场景进行高效定制。

智慧农业定制算法样例：

无人机植保——病虫害检测算法（支持多种农作物多种病虫害类别算法的定制）

依托首屈一指的自动化数据增加技术，共达地可在仅标注1/10的数据时就可达到全标注效果，对小样本数据也保证一定的高精度质量。

通过自动化模型设计与超参调节等功能，即便是全新定制的算法也可将研发周期缩短至2周内，并且全程由于没有算法工程师参与，所以无需任何团队搭建，AI建设成本可直降9成。

基于对芯片算子的自动化适配，共达地能够在算法生成过程中，就针对即将部署的设配芯片进行预适配，包含英伟达、高通、寒武纪、海思等10+主流大厂的100+款芯片，支持云/边/终端灵活部署，适用于无人机等智慧农业设备，可像手机APP一样直接下载部署算法。

并且，由于训练数据样本不可能覆盖所有可能性，会使得AI算法实际部署后精度无法达到场景最优值，一般来说这便需要算法运维团队1~2年的时间与成本不断进行优化。使用共达地自动化训练平台，免去额外成本与时间，便可自动迭代优化，让精度直达最优。

成功案例

在精细化养殖领域，共达地曾与某畜牧企业有过成功合作案例。该企业在全国拥有多处牧场，里面有大量多个长达900米的牛棚与大量奶牛需要进行管理，该企业希望能确保每个牛棚的奶牛数量、健康状态，以及所产牛奶的质量都保持良好。

他们的需求包括巡检每头奶牛的站立与躺卧时间，来判断其健康状况；在奶牛伸出槽位吃草料时自动往它身上皮肤浇水，保持湿润，来维持其产奶量；同时如果出现奶牛将草料拱出能够到的范围时，还需要工人将草料铲回。

通过共达地AutoML高效的数据采集、算法训练、芯片适配以及自动迭代能力。一周之后业务人员便将算法部署落地，对牛只数量、姿态、草垛的位置进行有效识别，大幅免去了该企业的人力巡检时间与成本。

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