阿里也養豬了，用AI的方式。產業網際網路、賦能、網際網路農牧業，被BAT鼓吹的概念在農業領域又落地了。按照一定的慣性思維，網際網路賦能傳統行業應該是從服務業到工業，最後可能才是農業，因為農業的基礎更弱。但今天包括阿里在內的諸多網際網路企業開始涉足農業，當中國的農業生產還沒有過度到大規模的農場時就已經“跳級”到了AI農業時代。

據介紹，通過阿里的ET大腦能夠建立豬的檔案，該檔案記錄了年齡、體重、運動情況等資料，整個資料收集貫穿每個豬的成長過程，這些資料能夠詳細分析豬的健康程度、料肉比等情況。而在此之前，飼養過程中針對每個豬的監測都是人工完成，在準確程度和效率上跟阿里的這套系統是無法相比的。

阿里在農業上的快速佈局，與馬雲的以色列之行不無關係。這個建立在沙漠之上的國家，土地貧瘠，但憑藉農業高科技讓其成為中東地區為數不多的實現糧食自給的國家。

阿里用AI養豬，京東給雞加上了計步器，還起名“跑步雞”，主打資料養殖帶來的高效和健康。工程師文化的華為在農業佈局上也是秉承了一貫低調的風格，推出了養殖專案——牛聯網。用科技養牛，華為更加強調物聯網終端在農牧業領域的應用，通過物聯網和雲端計算，給養牛這種傳統產業帶來了效率和品質的提升。AI技術不僅在養殖業得到應用，包括水果、蔬菜、糧食生產等多個領域也看到了AI技術的應用。

不僅國內的網際網路企業看中了農牧業的發展潛力，國外的公司也在通過技術為農業賦能。Resson公司開發了一種影象識別演算法，可以通過這套演算法檢測和分類植物害蟲與疾病；Abundant Robotics公司通過利用機器視覺技術對果樹進行自動採果； Gro Intelligence、Descartes Labs、Orbital Insights等創業公司也正在通過天氣資訊、衛星影象和歷史產量資料等，來開發產量預測演算法。這些應用都在通過AI技術、大資料、雲端計算的組合應用提高了農牧業的節點效率和連結效率。

農業被網際網路企業看中，還如此之快的從概念到落地執行，跟我國農業的現狀以及整個技術發展有極大的關係。眾所周知，我國的農業大規模協作程度較低，與北美、南美等機械化農業相比，我們傳統農業機械化的程度相對較低。這種劣勢在今天網際網路賦能農業的過程中卻變成了一種相對優勢，因為對於一張白紙的傳統農業來講，通過技術賦能，所體現出來的效果就很明顯，這對輸出技術的平臺級網際網路企業來講，是不可錯過的機會。

此外，隨著5G和物聯網技術的發展，讓偏遠農村能夠實現終端感測器的聯網可能，這是農業網際網路發展的技術和硬體基礎，在此基礎上所有的AI、大資料和雲部署才有意義。各大網際網路企業必然看到了這樣的趨勢和機會。

當然，最大的誘惑力還是來自這個行業的市場需求，規模之大超乎形象。中國農業市場達到10萬億以上的規模，中國是世界上最大的豬肉消費國。在如此大的市場規模面前，通過技術賦能即可獲得進入這一領域的門票，還能通過雲服務高效地對各個細分領域進行佈局，在不涉及具體生產的前提下，撬動這個領域的商業價值，對於網際網路企業來講無疑是難得的機會。

儘管如此，網際網路企業進入農業領域還是得用“前途光明，道路曲折”來形容。因為中國較為分散的農業生產方式讓網際網路企業整合產業資源變得難度很大，成本也會很高。另外，因為產業自動化水平低，形成的資料規模較小，為機器學習提供的資料就較少，在強調機器學習能力的AI技術面前，這也成為一個需要去解決的問題。

伴隨產業升級所帶來的成本增加，相對應的金融服務也是需要全盤考慮到這次產業賦能的大局中，如何給農業機構和農民提供融資渠道，也是網際網路企業需要重點考慮的問題之一。

網際網路企業進入農業產業的成果再一次證明產業網際網路的價值，對於網際網路企業和傳統農業企業來講，都是彼此成就的機會，但面對一系列問題，還需要雙方共同努力，這一過程中，先邁出那一步的一定是網際網路企業。