億歐智庫上一篇文章《從中國企業融資情況，看智慧農業未來如何發展？》，以物聯網、人工智能爲基礎，結合中國傳統農業當前存在的問題，分析了中國智慧農業未來的發展方向，總結了行業發展需要提高的三個方面。本篇將通過講述美國智慧農業企業成立時間以及行業應用情況，對比中國智慧農業發展情況，探討中國智慧農業企業未來如何發展。

美國早在20世紀40年代就基本實現了農業機械化，同時，美國也是第一個實現農業專家系統（把專家系統知識應用於農業領域的一項計算機技術）的國家。目前，美國正在利用物聯網、人工智能等新技術改變農業“看天喫飯”的現狀，實現農業領域的全面變革。

表中根據蒐集到的信息，列舉了26家美國智慧農業相關企業，包括企業簡稱、成立時間、融資輪次及應用領域等多個方面，通過分析企業成立時間、融資情況和收集方式、應用情況等信息，來大致判斷美國當前智慧農業企業發展情況。

一、美國智慧農業相關企業成立時間較早、當前以數據服務爲主

美國目前大部分初創企業都是根據衛星、無人機等進行數據收集、分析、模型創建，最終預測作物產量、需水量以及施肥量等。美國農業科技公司起源較早，早在1995年，Precision Planting作爲世界上最大的種子農藥研發公司孟山都的子公司，通過收集土壤數據，並對土壤數據進行分析，實現了“非均勻播種密度”。2010年以前，美國就已經有了4家農業科技公司，2012-2013年，美國農業科技公司有8家。根據調查的結果，中國直到2015年才陸續出現了一些農業科技公司。

二、3家公司到了C輪，5家公司被收購

圖中展示了所找到的26家企業中的融資情況，其中B輪、C輪和被收購的公司總共11家，佔比超過42%。在被收購的五家公司中，有三家是成立於2010年以前的。美國農業科技行業發展較中國靠前，中國目前還沒有出現農業科技企業被收購的案例。

三、數據收集方式多樣，更關注一個細分領域

通過表中可以看到，使用衛星和攝像頭收集數據的企業較多，且各個企業多利用一種收集方式，更加專注。同時，根據蒐集到的企業應用類型，各個企業也只專注於一個細分領域，而非多元發展。

2006年成立的The Climate Corporation公司，利用衛星進行天氣數據的收集並對數據進行分析，爲農民提供意外保險服務。2014年成立的HydroBio公司同樣利用衛星進行氣候和土壤數據的收集，爲農民提供灌溉建議。通過專注的數據收集方式，應用於專注的細分領域，但大部分公司最終目的都是能夠預測農作物的產量。

四、總結

根據億歐智庫上一篇文章《從中國企業融資情況，看智慧農業未來如何發展？》列舉的企業，中國目前農業科技公司主要以無人機植保企業爲主，其次是數據服務，即利用物聯網和人工智能技術實現作物的精準管理。而美國農業科技公司主要是數據服務企業，無人機植保企業幾乎沒有，這主要是由於中美農業生長環境不同以及農業技術發展不同等導致的。

中國農業基礎薄弱，自然環境較差，使得各個新技術公司不太願意涉足農業領域，中國的農業科技企業較少。在已有的農業科技企業中，主要以無人機植保企業和數據服務企業爲主。對於無人機植保企業，由於中國的土地分散、耕種作物種類多樣，使得中國的植保無人機多爲多旋翼、電動式，續航時間短，更適合小面積作業；而美國土地集中，多使用適合大面積耕地作業、且固定翼、油動式的植保無人機。

在數據服務領域，中國農業數字化程度較差。若要發展農業科技，應首先實現農業數字化，對於物聯網、人工智能技術等新技術的使用需要大量數據的支持，農業數字化必不可少。相對於中國，美國農業機械化水平高、數字化程度好，使得新技術到來時能夠快速用到已有的條件優勢。

當然，中國也出現了一些將新技術用於農業中的企業，尤其是通過衛星遙感影像進行數據收集，利用人工智能技術進行數據分析，模型構建等。然而衛星遙感影像的精度大約只在10米左右，對於大量小面積種植者來說，由於高昂的成本，使得農業科技企業發展較慢。

中國的農業科技公司較少、發展較慢，這既是機遇也是挑戰。機遇是公司少，競爭壓力小，市場潛力巨大；挑戰是由於中國農業國情複雜，短時間內實現農業科技不太現實。根據美國的農業科技企業的發展情況，未來中國也許會出現更多的細分領域垂直公司，即專注於精準施肥、精準預測需水量、精準監測農作物生長等。農業是一個週期長的產業，發展農業科技需要長時間的積累，同時也需要一個漫長的過程。