中国迎来智能农机时代?中联重科、雷沃、三一已入局,结盟成主流

中国农机已经走出了雾霾,正快速迈入收割时代。

中国农机快速迈入收割时代

中国农机快速迈入收割时代

从中国农机工业协会获悉:2019第一季度全国农机规模以上企业营业收入同比增长4.69%,略高于去年同期的3.30%。利润同比增长13.97%,出口交货值同比增长12.11%,高于上一年2.22%的增速。业内人士指出,农机企业营收增长与政策激励有很大的关系。

另外,中联重科发布2019年半年度业绩预告公告,预计今年上半年归属于上市公司股东的净利润为24至27亿元,同比大幅增长171%至212%。

从其公告看到,农业机械板块营收看点十足。2019年上半年,中联重科烘干机在国内市场蝉联销量冠军,小麦机、甘蔗机产品国内市场份额居行业第二位。

行业分析人士指出,随着农作物种植全程机械化趋势不断发展,中高端农机产品将迎来市场契机,尤其是智能农机的推广和应用,将会帮助农机企业开辟了新市场和制高点。

但是我国的智能农机起步比较晚,在产业链上还存在严重不足,远远落后于日本、德国等。

另外据不完全统计,国外农机品牌占据着中国高端农机80%的市场,中国农机企业如何打好这场“上甘岭”之役,值得每一个思考。

国外智能农机蓬勃发展

我们认为,国外高端的农机3大特点:1)适合规模化;2)精准化;3)智能化。因此,具有这3大特征的高端农机,能迅速提高农机耕作效率、在市场上也拥有一定话语权。

德国、美国、日本在高端农机领域起步比较早,发展也特别迅猛。

比如,德国高端农机有30个车轮,一个小时可以达到300亩除草的效率,相比于传统农机,其耕作效率和成本大大降低。

美国精准农业相关技术2015年应用情况

美国精准农业相关技术2015年应用情况

无独有偶,美国精准农业的底气也是来自高端农机。从精准农业相关技术2015年应用情况可以看出,在精准农业的各项技术中,自动驾驶应用*为广泛,达到83%,由此可见,自动驾驶技术在美国已经相当成熟,并已经形成稳定的市场。另外,美国的农业无人机应用也非常火热。

还有一点,值得注意的是,在美国,无人机在农业上的应用更多是信息采集和农田监管,而我国常见的是植保作业。

在智能农机应用上,日本在AI技术上算得上独树一帜。2018年将是日本智能农业元年,未来物联网(IoT)、机器人与人工智能(AI)等数码科技将逐渐革新日本农产业面貌。

农业机器人

农业机器人

我们发现,AI协助农夫提升生产力的时代也已经来临。例如,日本的自驾曳引机采用AI技术后,可避免碰撞事故;农夫也采用AI技术拍下并分析农作物叶子,以改善虫害问题。

另外,财团法人日本综合研究所与庆应义塾大学等单位结盟,研发多功能农业机器人,此款可协助施肥、除草、运菜、监督害兽,预计于2019年提供月租服务。

然而,高端农机、智能农机的发展有一个条件就是“大田”。由于,中国土地比较分散,因此高端农机的发展受到一定程度的制约。但随着,土地集中之后,高端农机会迎来新的春天。

中国智能农机的入局者:有钱、但没技术

近几年,国家大力推行智慧农业和数字农业战略。比如,“十三五”规划纲要提出“加强农业与信息化技术的融合,发展智慧农业”,并把“智慧农业”列为“十三五”期间实施八项“农业现代化重大工程之一”。

另外,随着土地改和返乡创业的激励政策之后,中国新农民呼吁“智能农机”的需求越来越强烈。

目前,中国智能农机市场是进口为主,但中国企业自主研发的趋势逐步明显。比如,中联重科、雷沃重工、三一重工、新大陆、宗申等传统农机企业纷纷布局智能农机。接下来,我们逐个梳理下这些传统企业布局智能农机的切入点和差异化。

1、中联重科:发力人工智能

中联重科发力智能化

中联重科发力智能化

2018年7月,中联重科与吴恩达公司旗下Landing.AI签署了《合作框架协议》——Landing.AI将为中联重科农机板块开发农业的人工智能策略,交付人工智能产品,提供人工智能和相关领域的培训,并为公司建立一支人工智能团队,目标是将中联重科重机公司发展为一家人工智能农机公司。

至此,与Landing.AI达成合作,中联重科高起点跨入人工智能技术领域,成为国内首家AI农业装备制造企业。

中联重科副总裁郭学红曾表示,当今世界正处在新科技革命与产业变革的交汇点上,智能制造已成趋势,未来已来、将至已至,中联重科在智能化发展、人工智能转型升级上,已抢占先机,致力领跑行业、领舞全球。

另外,中联重科也发力高端农机。2015年,中联重科洲际平台产品——ZS1354拖拉机全球首发,标志着中联重科农业机械整合全球资源,同步全球科技,欧美两大研究院联袂推出的第一款高端农机产品正式面世。

2、雷沃重工:发力精准农业

雷沃重工发力精准农业

雷沃重工发力精准农业

其实,雷沃重工在智能农机上做了2块布局:1)智慧农业平台;2)自动驾驶。

1)搭建智慧农业平台

早在2014年以来,雷沃重工开始探索工业互联网的应用,通过创新服务模式,运用互联网思维和互联网工具,逐步搭建起了社会化的农机智能云服务平台,破解农机自动预警、保修等疑难问题。

2)携手百度发力自动驾驶

2018年4月,百度与雷沃重工签署战略合作协议,双方将以实现自动驾驶量产为目标,就农机智慧化展开合作,用AI赋能农机制造,共同解决自动驾驶领域的技术难题,携手开拓新领域,共同开启人工智能在农业领域运用的新场景,推进智慧农业的升级发展。

据悉,未来双方的合作将首先利用Apollo1.0和1.5的开放技术,雷沃重工将提供研发车辆,在此基础上充分利用Apollo平台的高精地图及感知避障的解决方案,充分发挥双方各自的技术优势,并充分使用Apollo开放平台众多合作伙伴的力量,实现农用场景的自动驾驶,提升农机实施作业的精准度,保证作业质量,提高效率。未来,播种、收割等环节将逐渐实现无人驾驶,大大提升农业耕作效率,解放大量劳动力。

3、三一重工:发力高端农机

三一重工发力高端农机

三一重工发力高端农机

三一重工进入农业比较晚,但切入农业领域比较深,主要是高端农机和无人机上发力。

早在2013年,三一重工到中国农业机械工业协会进行调研时,协会便建议三一重工依托技术实力和资金进行高端农机产品的研发和制造。2015年,三一重工正式发力高端农机产业,并为新疆大田棉花作业推出液压翻转犁,此款产品可极大地节省拖拉机的油耗,降低成本、提升作业效率。

同时,当前,面对第四次工业革命的浪潮,三一更是瞄准未来,大胆突破,创造性推出了无人挖掘机、无人压路机、无人起重机、消防无人机等重量级无人装备,引领行业率先迈入“无人时代”。

4、新大陆:发力农业机器人

新大陆发力农业机器人

新大陆发力农业机器人

2019年6月,福建新大陆时代科技有限公司日前携手福建省农业科学院数字农业研究所推出第一代农业智能机器人及机器人实景智能巡检平台。

该机器人运用新大陆自主研发最新人工智能边缘计算盒子、AI识别算法和多传感器融合技术,目前已实现农业智能机器人在5G环境下自动巡检、农场环境信息与图片、图像的实时采集等工作。同时,通过机器人实景智能巡检平台进行云端协同的可视化分析,实现智慧农场的无人化作业和推动农业大数据研究和应用。

接下来,将赋予农业智能机器人AI病虫害诊断功能、果蔬自动采摘功能等,并实现机器人7*24小时不间断的工作,提高工作效率,帮助农业企业增加收入和降低经营成本等。

5、奔野重工:自动驾驶拖拉机

2019年3月,宁波奔野重工(浙拖奔野的母公司)与浙江理工大学举行产学研合作签约仪式,计划2020年至2025年推出自动驾驶拖拉机。

该公司将在拖拉机中使用物联网技术,将智能和传感“植入”拖拉机,使得拖拉机有能力感知、学习并与环境互动。拖拉机物联网的核心就是实现人、机、信息的全面统一。

6、宗申:高端农机

宗申发力高端农机

宗申发力高端农机

2016年,由宗申集团携手白俄罗斯戈梅利农业机械厂共同投资组建,落户河北邯郸,该公司将进行大型高端玉米收获机、多功能谷物收获机等大型高端农业机械研发、生产和销售,其产品主要投放东北、华北市场,达产后预计年销售收入30亿元。

据悉,戈梅利农业机械厂是白俄罗斯的大型国有企业,拥有世界领先的大重型农机生产制造技术,核心产品包括大型联合谷物收获机、马铃薯收获机等。

以上是中国农业品牌,无论就技术还是价格上都落后于国外品牌。目前欧美五大农机企业(迪尔、纽荷兰、爱科、道依茨法尔、克拉斯)、日本的三大农机企业(久保田洋马、井关)、韩国的三大农机企业(大同、东洋、乐星)等均已在我国建厂,生产热销的大马力拖拉机、半喂入水稻联合收割机、插秧机,几乎控制了这些产品的市场,价格远远高于国内产品,利润率高达20%以上。

中国高端农机正等待蝶变。

商业逻辑:与互联网公司共分天下

其实,我们在梳理这篇文章过程中,发现中国高端农机品牌不会超过10家。同时,我们看到,号称机械巨头的徐工集团几乎没有布局智能农机市场。

另外,在畜牧业,中国依然没有出现高端农机企业品牌,只有京东、阿里、网易、腾讯发力智能养殖。

同时,资料显示,中国农机产业总体规模约为3800亿元人民币,其中中低端农机大概占3500亿元左右,高端农机大概占300亿元左右。与此同时,国内市场上高端、高附加值农机装备被欧洲、日本等国外企业垄断,如大马力拖拉机、采棉机、甘蔗收获机等。

从目前表现来看,中国传统农机或者新型农机企业布局高端农机都市采用抱团与合作方式,尤其是与互联网企业的合作。

这也足见,传统农机企业在技术、人才上存在短板。或许未来,中国高端农机市场将会呈现互联网与农机巨头共同分羹天下的局面,毕竟一个有技术、一个有资源。这应该是农机企业最能接受的状态吧。(来源:农业行业观察)

责任编辑:leo

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