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——央视网大数据名人讲堂之农业大数据产业系列
于莹 北京农信互联科技有限公司 农信研究院院长
于莹，从事农业互联网、农业信息化等领域战略及研究工作近十年。；承接国家发改委、、大数据相关项目；、；参与促成多项涉农电商战略合作，如京东与美国杜邦公司的合作、、促成农信互联与中国电信、中国农业科学院等企事业单位多项合作等。参与撰写著作7部，如《中国农村信息化发展进展2015-2016》、《中国互联网发展报告-农业互联网》等著作。
大家好，今天非常荣幸也非常高兴来到咱们《大数据名人讲堂》，我叫于莹，来自大北农集团旗下的北京农信互联科技有限公司，是农信研究院院长。
在这里我们今天和大家探讨的是猪联网的大数据价值，为什么说猪呢，是因为猪在我国非常重要，甚至在世界上都非常重要，我国是世界上的生猪生产和消费大国，可以消耗到世界上一半的猪，而且我国的猪肉消费量还占到全部肉类消费量的65%这样的比重。同时第二点，猪价在我国是非常重要的，它对CPI的影响可能达到百分之三，所以直接关系到我国的国计民生。猪这么重要，用大数据来分析它，来应用它就显得更为重要了，所以今天我们在这里探讨的就是千万猪联网的大数据新价值。
首先我们看一下传统的猪产业到底是什么样子的呢？在我国，猪产业经历了三个主要的历史变迁，首先是这种个体化的散养时代，一家一户养一些猪，比较落后比较分散。第二个就是规模化养殖时代，进入集约化的大规模的经营和生产。第三个就是进入了工业化的这种养猪时代，有更多的工业化和标准化的生产。
但是总体来说我国与世界上的发达国家来说，我们的养殖水平还有很大的差距，以我国的生猪养殖的PSY这个指标来进行衡量的话（PSY是每头母猪每年产的断奶仔猪数）这样一个指标，它是来综合衡量一个猪场的生产效率的指标，可以看出我们国家和世界上发达国家来比，我们的指标数连国外的领先水平的一半还不到。
分析一下到底是什么原因呢？主要有以下几个方面，我国养猪的总体经营效率比较低，主要是受到从业者的经营素质不高这个因素的影响，然后我们生产管理的方式比较落后，还是这种个体的散养的方式，还有就是在整个的生产、流通和交易过程当中的信息不对称，从而造成了生产过程的成本过高，交易流通链条过长，环节过多，在养猪的过程当中缺乏征信体系，从而造成了金融利用效率较低，融资成本较高。
那么现在已经进入了互联网的大数据时代，在这个时代我们的猪产业到底应该是什么样子的呢？首先我们要说聚落式的这种生态养猪的新模式已经到来了，随着国家环保政策的强力落实，新一轮的猪场规模化浪潮也在逐步地到来。为什么这样说呢，因为现在的环保压力非常地严重，在很多地方环保要求较高，还有一些城市郊区已经严禁养猪了，所以就会造成原有的猪场的关闭或者是迁徙。其次现在的养猪已经向农村的合作社模式不断发展，催生出了新的养猪竞争格局。这个格局当中就有公司加农户，公司加家庭农场等等很多新兴模式，从而带动了养猪生态圈的新一轮竞争。所以说养猪行业现在正处在一个转型变革的初期，新进入者和传统的企业都在不断地去融合，游戏的规则也在不断地被颠覆，在猪产业当中会有超过两万亿的市场，正在被重新瓜分。
我们又可以庆幸地说现在进入了互联网时代，我们养猪业也搭上了互联网+的快车，最新的数据表明，随着智能手机的普及，在农村当中网民的数量在迅速地增长，现在农村有1.95亿的网民，占到全国网民数量的32.5%，同时国家也对农业的基础设施空前地重视，现在差不多80%以上的行政村实现了光纤到户、光纤到村，，，同时主流电商在农村的快速发展和布局，也催生了大量的农民进行回乡创业，这个返乡潮也催生出来现在农村的新一代互联网的原住民，相信它也会成为我们互联网养猪或者是大数据养猪的新一代原住民。
所以说在这个浪潮之下，平台化养猪的新时代已经扑面到来，我们的养猪进入了数字化、电商化、金融化和生态化的新时代。
为什么说养猪要数字化呢？我们这个养猪必须要从原来粗放式的散养式的这种模式，到现在追求精细化的高效化的养殖，所以说在这个过程当中数据化是关键的竞争力。从原来只重视技术到现在开始重视管理，流程、团队、数据成为我们现在猪场管理和猪场成功的最主要的三大因素。从原来的自繁自养，到现在进入到生态化养殖，然后专业化的分工，聚落式的经营以及平台化的运营，这是我们养猪的新的形式，从原来只能够手工作业到现在能够智能化的、远程化的、自动化的养猪，是我们数字化管理的关键。
那么为什么说养猪要电商化呢？大量小规模的养户，他以前是很难有强大的议价能力的，他处于产业链的末端，历经了各类的中间环节层层加价以后，只能得到一些剩余的利润，所以他其实是一个被压榨的环节。那么类似于现在农村的一些杂货店、饲料店、农资店，这些基层的商业机构它也在不断地被平台整合和消化，再过几年我们可以想见，这些组织要么是被平台化，要么就是被边缘化，所以他们大多数是被大的公司，或者大的平台所，可以想像在未来的几年当中，在农村如果没有加入到平台中，是很难有活的好的这种个体的商业组织的。对于我们养猪的产业链来说，电商化的目的就是要冲破过去对商业模式的地域、时间以及经营模式的限制，因为互联网的存在我们可以打破时间、地域，然后去打破原来的这种经营的模式，然后我们再去掉一些中间商，不依赖任何一家企业或者是任何一个中间的环节，我们可以从当地走向全国，甚至是全球，变原来的封闭式的运营变成开放式的发展。
再说到养猪的金融化，大家一说到养猪，可能都觉得是一个下里巴人的一个事业，其实养猪它是一个资金密集型的产业，离开了钱养猪根本是玩不转的，所以说资金强则养猪强，整个的养猪产业背后的推手实际上就是金融，养猪看起来是经营或者是技术型的问题，实际上它是一个金融的游戏。过去的养猪做不大，最主要的原因之一就是猪场它不重视，或者是没有办法做好金融，养猪户整体的信用体系的缺乏不能够做到社会化的融资，透明化的借贷，（这些）都制约了他的经济的发展和融资成本的居高不下，导致了原来的规模化养猪没有办法发展起来。目前看来，谁是养猪金融的主导者，谁就将是猪产业链条的主导者，谁能够充分利用金融杠杆，谁就能够在产业竞争当中处于不败之地。
说到最后，其实养猪也要进入一个生态化。说实话生态化这个词在互联网领域是不陌生的，因为它已经是一个互联网环境下的一个生存法则，但是在养猪业来说，可能大家觉得不太清楚怎么生态化呢，其实在互联网的大环境下，信息已经在逐步地去对称，所以在这种环境下谁也没有办法单独地去做透全行业，那么就要改变原来的单打独斗，抛弃旧有的边界，解除原来固步自封在原来自己领地的这种思想，否则的话就只能够被边缘化，我们必须要决绝地争取联合、共享共生。简单来说，就是我们看似原来在地域里面自己的一家猪场，到最后其实通过互联网的方式，我们是可以把万家猪场变成一家猪场，在一个平台上大家共同做这个事业，所以通过这种内合外联来重构秩序，在一个平台上大家共谋进退，互为依存，共同发展。这就是我们说的大数据时代下的猪产业生态圈，也就是说通过互联网养猪这样一个大平台，来实现管理的数字化，业务的电商化和发展的金融化。
具体来说，饲料动保厂商他可以通过数字化来实现产品的方案的设计和开发，为全产业链提供综合性的服务，甚至可以为猪场，甚至一些相关的贸易商来提供这种规模化的定制化的生产，中间的贸易商它从原来的靠信息不对称来获得利润，变为现在提供更多的养猪服务，比如说投入品的或者是生猪的物流服务，还有是养猪的一些金融和养猪信息对称的服务，对于猪场来说有了信息化和数字化的管理，它可以更加专业化、透明化的养猪，实现智能化的生产和管理，对于食品加工企业它可以进行批量化的数据获取和订单化的生产，甚至形成这种品牌化的经营，最终能够实现猪肉的一个全产业链，质量可追溯的系统。
所以就是说在这样的环境下我们到底应该怎么做，谁能够成为这个行业的Winner，是下一个课题。
在这个里面我们就提出了猪联网，也就是说通过平台加上猪场来实现智慧化养猪的新模式。
通俗来讲，猪联网我们把它叫做养猪人的快乐生态圈，到底是怎么样的一个生态呢，首先给猪场提供这种信息化的、智能化的，数字化的管理，把万家猪场变为一家猪场连接起来，提高单个猪场的生产效率，又能够获得整个行业的大数据，然后再指导交易，包括饲料、动保、疫苗这些产品的买入，以及生产的生猪的一个售出，然后再介入金融的手段来实现融资、贷款、理财、保险等等一系列的推动产业发展的一个金融服务，最后我们就通过从管理到交易到金融，打造出来一个猪友圈，这样就形成一个以猪为核心，连接一切形成的闭环。
所谓的猪友圈，顾名思义就是养猪人的一个交际圈，在互联网时代又分为线上和线上，线上通过猪友圈可以查看猪价，原来我要自己去知道这个实际的，或者是当地的整个国家的行情都非常地困难，那么现在在互联网上我就可以实时地查看，各个地区的当天的猪的价格，大宗原材料的价格，了解市场行情，然后在网上有这种看猪病的系统，可以实现远程的猪病诊断，就可以知道我家的猪可能要得什么样的病，或者是周边有什么样的猪生病了，我是不是要预防，还可以在网上通过线上来学习养猪的知识和技术，在线上大家都知道，现在有很多的QQ群，还有微信群，都可以来聊一聊跟猪相关的事，在线下我们又可以整合更多的人群来提供服务，比如说在各个地区不同的省市县都可以有猪友社来组织一些相关的活动，以前在线上都有一些打折促销的活动，在线下我们也可以过一些猪友节，然后我们还可以提供更多的这种跟猪相关的服务，比如说猪场的一些代录代管的服务，信息化管理，数据的管理，现场的实施，在线的管理，以及这种猪场的培训等等，通过线上线下的融合来打造一个整体的养猪人的交际圈，猪友圈。
有了这些主动形成的数据，我们就自然知道了在大数据背景下的整个中国的一个猪友圈的分布状态，它的密集度，聚集在哪些区域，还有一些实时的变化，我们就可以精准地找到跟猪相关的这些人都在哪里。有了这些人，我们就知道怎么样来做这些生意，或者是怎么来管理猪场。马云说让天下没有难做的生意，猪联网就是让天下没有难养的猪。
具体来说，猪联网它通过信息化的管理系统，把养猪的过程场景化，每一个养猪的过程，从配种到分娩等等一系列的环节场景化，然后再通过数字化的记录，然后对于养猪人来说更加方便直观地管理和操作。
有了这些操作以后，所有的操作不是为了记录而记录，而是为了提高PSY所做的努力，比如说这个猪场我们就可以通过大数据来计算出它的各项指标，比如说配种的头数，分娩的头数和分娩率，那么看出来这个指标以后，我们就知道它是什么原因造成的指标不达标，比如说它是由于大量的空怀导致分娩率不达标，那么具体来提高分娩率的办法，我们就可以在线上给他一个解决方案。
所有的一切都是为了提高猪场的生产绩效，以前养猪大家凭经验养殖，一年到头要等猪卖出去了，才知道是赔了还是赚了，但是现在在互联网和大数据的背景下，你可以实时地查看猪场当天的各种的绩效指标，实时地来掌控自己猪场的一个经营效率情况，甚至我们可以畅想未来也许有一天猪场老板可以坐在海边拿着手机，就可以知道自己当天是赔了还是赚了，我应该做哪些的操作。
因为这些都可以通过互联网的方式在手机端或者是PC端，给他各项的生产指标的提醒和预警，从而来帮助他降低这个母猪的非生产天数，也就是帮助猪场来提高整体的生产经营效率。
在PC端我们可以通过各项的提醒，指标的输出，然后还有各项的报表，然后让猪场的老板实时地看到，比如说我们甚至可以拿着手机（链接一个手持B超仪）给这个母猪照一个B超。所以说随着技术的发展，所有的东西只有想不到，没有做不到。
有了这些主动的记录，最终形成的就是一个猪的一生的全程可追溯的记录，我们可以把它叫做养猪业的ISO9000。以前我们建了很多的这种管理系统，或者是全程可追溯系统，但是做不下去，而我们通过这个免费的互联网的方式，却可以把这个猪的一生的记录全部地在这上面留存。
养好的猪最终也要卖出去，所以就要了解市场的行情，通过互联网的方式我们有行情的发布，可以帮助养猪户实时地了解当地生猪、仔猪、或者是种猪、还有大宗原材料的价格，帮助养猪户科学地养猪，并且把猪卖一个好的价钱，有了这些数据我们还可以生成中国生猪的市场景气的一个指数的报表，可以从宏观上掌握中国的生猪的价格走势。
同时猪要养好它也会生病，有一些猪场它其实不愿意别人知道自己的猪生病的，但是它又需要看病，那怎么办呢？就可以通过这个网上的猪病诊断与治疗系统，然后进行远程的一个匿名的诊断，他可以来提问，然后系统会给他一个自动的作答，如果对作答不满意，还可以进行专家的一个电话咨询或者是远程的视频等等的诊断。
有了这些诊断在大数据的背景下形成的就是猪病的一个区域分布地图，颜色较深的可能就是某一种病在当地问诊量达到一定的级别，一定的指数，会有一个疫情预警的一个提示，这样就自然形成了一个猪病的疫情预警的系统。
在这里做一个展示，这是一张地图，全国猪场的一个监控，每一个点就是代表一个猪场，我们点击一个进去，可以看到这个猪场，这是猪场的名称、地址、电话、联系人等信息，点击进去还可以查看它的生产指标和猪场的监控，我们看一下猪场的监控就知道，这个猪场现在的实际的情况，然后未来接入物联网的话，我们可以通过远程的操作，进行比如说实时的一个猪场的卫生打扫，降温、降湿，还有喷雾等等各项处理。
有了这些数据和物联网以后我们就可以实现猪联网的一个实时运行地图，我们就知道现在全国有多少的活跃的母猪数以及商品猪头数，猪场的具体分布及其猪场的一些情况，以及猪场的生产绩效就是它的一个生产效率的水平是什么样的，还有我们知道规模猪场的一个具体分布，可以找到哪些地区是一个密集的养殖区域，然后还可以知道这个猪病的一个预警系统，哪些区域有哪些猪的什么病情会比较严重、高发，是不是应该提前配一些疫苗，或者是药品的调运。所以就说我们前面通过猪联网用大数据来养猪了，那么未来我们更希望能够用大数据来科学的来帮助猪场，或者是屠宰企业实现这种科学的买卖。
也就是说要用大数据来帮助你采购，现在在全国不同的区域，比如说南方或北方，或者是不同猪的品种它会有一些差异，通过大数据我们就可以为养猪户来筛选，最适合他的猪场的，或者是根据他的猪的品种的提供一些饲料啊，动保啊，还有设备啊等等各项的产品的推送，不是像电商只是说能够告诉你，我有哪些产品，而对于猪产业来说，你需要告诉养猪户他需要的是哪些产品，应该是怎么样的一个配比和解决方案。然后再把养好的猪怎么样去卖一个好价钱，也是通过这样一个大数据来帮助你把这个信息对称，同时还能够帮助屠宰企业来选择最优质，最稳定，最适合他的这样一个猪源。
网上买卖生猪不管是中国还是世界上都是一个巨大的创新，所以我们说我们要做的是一个创新活体生猪的网上交易平台，现在有这样一个国家的生猪市场，就可以帮助养猪户把猪卖一个好价钱，再帮助屠宰和加工企业买到合适的好的猪源。
比如说在大数据的背景下，我们有这样一张地图可以看到不同的区域有哪些和有多少头的生猪在售。
点击一个进去我们可以看到，这个是哪一个猪场，然后这个猪的品种、价格以及它准备出售的这个时间。再点击进去查看这个猪场，其实这个就是进入了一个电商的界面，从这个上面我们再点击查看猪场的视频，然后可以看到这个猪场是否干净，这个猪的养殖过程是否现代化，是否科学，然后我们再去做这个判断，是否我愿意去购买这个猪。具体的交易流程可以是这样，比如说卖猪方，猪场他通过平台发布一个猪源的信息，有价格，有数量，以及准备出售的时间，因为卖猪它和其他的商品不太一样，他其实是可以由猪场自己掌控一个出售的时间的，如果价格好的时候，他可以不要养到猪的体重太大的时候她就可以提前出售。
把这个信息通过平台发布出去以后呢，买猪方，比如说屠宰加工企业他通过平台可以找到合适的猪源，然后他再通过平台，进行一个订单，把一定的款项，就是双方达成交易以后，把一定的款项在平台进行一个预付款，然后卖猪方就可以通过平台达成交易以后，将猪的运送通过一个运猪的车辆，从卖猪方运到买猪方，一旦这个猪运到了买猪方以后，其实猪它还和其他产品不一样的就是，它需要一个宰后定价，就是屠宰以后才知道这个猪的背膘厚，瘦肉率，出肉率，各项的指标是什么样的，然后再给这个猪做一个最终的定价，那么这个最终的定价以后，再通过平台把这个最终的尾款打到卖猪方那里，最后完成了所有的各项交易以后，双方还可以通过平台进行一个互相的评价，这个评价对于双方未来来说都可以影响到他们个人的信用以及未来在金融方面的一些贷款。
有了这个交易平台以后就可以形成这种网上生猪的实时的交易运行平台，我们就知道全国比如说从去年11月份到现在累计交易的一个金额数是什么样子，当日交易的头数，交易的金额数以及近30日交易的头数和金额数，还有买方和卖方各有多少人，整个的每一天的挂单的情况，然后还形成一个全国生猪的一个流动地图。最直观最主要的就是生猪的价格，它是一个实时在线化的，然后我们可以看到这个线还有两条，在左下方这里有一个生猪的价格，红线是猪场报的价格，然后蓝线是实际成交的价格，通过这个我们就可以预测未来生猪价格的一个走势，那么在这个图的右边还有一个生猪的出栏均重，通过比较我们发现，生猪的出栏均重和价格两条线，实际上是正好可以呈现一个交叉的形态，也就是说价格越高的时候，这个猪场一定是尽早地希望把这个猪给出售出去，就不会养到更大的一个体重了。
所以在这个大数据平台上我们可以实现很多的价格发现。在这里我们再做一些分析，展开来看，比如说交易的分析，可以看到生猪或者是种猪，仔猪，不同产品它的交易的头数，交易的价格，以及交易的一个趋势图，还有通过平台的一个支付方式，然后订单，保证金的打款情况等等。
再看一个交易的数据，这个可以分开来看每一个生猪，仔猪，种猪交易的头数，交易的金额，还有整个累计的交易额，还可以形成一个趋势图，通过这些我们可以做更多的价格发现和分析。
我们还可以做的一个就是用户分析，比如说在全国买方和卖方各有多少，然后总体的用户数是什么样子，在未来这些交易的趋势图以及全国这些用户的一个具体的分布，直观地来说，我们可以查看到全国的生猪在每一天的实际的调运的情况。在过去我们没有这个地图的时候，可能大家都是凭想象觉得当地养的猪都是就地消耗了，但其实呢，随着市场导向，很多的生猪比如说在东北养猪较多，他可能会越过北京，然后直接调运到南方，这个就是受到南方猪肉价格较高的影响，他可能加上长途运费卖到南方还是更赚钱，所以就会出现这种远途调运的情况。而它这个又会有一些季节的差异，比如说在夏天，这个猪如果经过长途调运会容易生病，所以就会有一些短途的又会出现，所以通过这个生猪的流动地图我们可以看到更有意思，更深入的一些发现。
还有就是猪价的分析，这个是关系国计民生，所以掌握价格对于整个的国家宏观调控来说是非常重要的，在这个平台上我们可以有挂单价，就是说猪场他希望把这个猪卖成多少的价格。然后又会有实际的成交价，就是说这个市场实际成交的价格是什么样的，随着这个平台的运行我们相信这个成交价会逐步地去指导前端的一个市场的报价，这就是大数据平台对市场行情的一个指导和预判的作用。
说了前端的管理和交易，那么到这儿我们就该说一下养猪的一个金融化了，金融是非常重要的，但是做金融最难的就是掌握征信来做风控，通过平台我们怎么样来做风控呢，就是我们可以有用户的个人的信息和个人的信用，而这些信用的关键影响因素主要有以下四个方面。第一个就是它的经营效率和经营绩效，比如说它是多大规模的猪场，它是多大的一个规模的屠宰企业，这个是他自己资金实力和经济实力、经营能力的一个体现。还有就是他的个人信用，通过平台双方互评，还有就是他的养殖过程的一些真实的记录等等，都可以实现他个人信誉的一个体现。还有就是他经营的一个资产负债的一些情况，都会影响到他的一个借贷，这些都是关于一些个体的，然后通过这些个体的数据，我们就可以判断它的风控，它的风险，然后来给他一个量身定制的一个资金匹配或者说是一个可贷款的额度。在整体的情况下我们还要看行业的情况，有了这个行业作为背景我们就知道整个行业处于一个多大的可控的风险范围之内，从而金融可以来对它进行一些调控。
比如说我们在做贷款的时候通过信贷的大数据就可以发现，总的现在这个行业里面贷款的金额数，贷款的利率，贷款的逾期率，然后不同的区域这些贷款的一个放款的排名，然后放贷的利率等等，还有不同产品对于产业里面贷款额度的走势等等。
总体来说我们是希望通过大数据来经营，来指导，甚至来发展我们未来的农业。
好，以上就是我的全部分享，谢谢。
作者：于莹
转自：微信公众号：软件定义世界（SDX）【ID：SDx-SoftwareDefinedx】
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