AI 的下一站农业科技前沿：印度碎片化的供应链

印度下一波农业科技机遇或许在农场之外。农业科技公司已开发出作物监测、病虫害检测和产量预测工具，但更大的挑战依然存在：如何将农场层面的智能与决定农产品流向、定价方式以及价值归属的供应链连接起来。

农产品经由农户、聚合商、仓库、贸易商、加工商和零售商流转，信息往往在每个环节分别记录。AI 可以帮助企业预测供应量、规划采购和评估需求。但这些能力取决于能否获取整条链条上的可靠数据，而在这条链条上，记录、系统和商业利益仍然各自割裂。

采后损失凸显了印度农业低效的程度。印度国家农业和农村发展银行咨询服务公司（NABCONS）2022年的一项研究估算，2020年至2022年间，水果损失为6%至15%，蔬菜损失为5%至12%。

该研究覆盖292个地区的54种农产品，评估了收获、运输和储存等多个环节的损失。这些数字并不能说明AI可以避免多少损失，但它们凸显了印度农业价值链面临的运营挑战。

“问题与其说是数据完全缺失，不如说是数据碎片化。农户、农民生产者组织（FPO）、批发市场（mandi）、聚合商、物流公司、加工商和零售商使用不同的记录方式、语言、应用程序和企业系统。要求每个利益相关方都采用同一个应用程序，不太可能成功，”Cropin创始人兼首席执行官Krishna Kumar表示。

碎片化还引发了数据所有权问题。“整个生态系统真正受到的损害，不仅是因为运营碎片化，还因为数据掌握在这些碎片化参与者的私人账簿中，”农业市场数字化平台ONO的创始人、首席执行官兼首席产品官Rama Kancharapu表示。

因此，连接这些记录既是技术和获取与激励的问题。

当农场层面的智能能够为种植之外的决策提供依据时，其商业价值就会更大。了解作物生长情况有助于评估其可能的产量表现，但加工商和买家还需要知道将有多少农产品可供应市、来自哪里，以及何时可以采购。

“新兴阶段的关键在于将这种智能直接连接到整个供应链的业务决策中，”Kumar表示。

相关应用已经扩展到市场预测和运营领域。“人们已经可以看到的直接影响包括：价格预测、供需预测、产量预测、质量评估、欺诈预防和物流优化，”Kancharapu表示。

据Kancharapu称，ONO已通过其软件即服务平台积累了三个以上产季的市场数据。他声称，该平台能够以超过90%的准确率进行价格、到货、供应和需求预测。这仍是公司自行报告的数字。所提供的信息并未说明其方法和评估标准。

政府也在建设农业数字基础设施。农业和农民福利部报告称，截至2026年8月3日，已根据数字农业使命创建了超过10.31亿个农民ID。这些记录有助于构建农户和农业信息的结构，但它们不会自动记录农场、市场、仓库和加工商之间的每一笔交易、质量评估或农产品流动。

这一区别很重要。预测只有在企业能够据此采取行动时才有用，无论是调整采购、规划储存还是协调运输。仅靠更好的预测无法保证合适的农产品在合适的时间到达合适的买家手中。

为何可追溯性仍然困难

可追溯性带来了一个相关挑战。农产品在到达买家之前，可能来自多个农场并经过汇集、分级、重新包装或加工。如果这些变化没有被一致地记录下来，成品与其来源之间的联系就可能难以建立。

印度已经为特定的出口供应链建立了数字基础设施。APEDA的HortiNet系统为选定的园艺产品出口提供认证和可追溯性支持，包括葡萄、石榴和芒果。该系统存储由利益相关方录入的前向和后向可追溯性以及质量保证信息。APEDA还声明，对因用户提供错误信息而产生的错误不承担责任。

该系统既展示了数字可追溯性的潜力，也展示了其局限性。记录可以被存储和关联，但其可靠性取决于所录入信息的准确性。

“人工智能和卫星智能可以验证关于种植、作物生长进程、地理分布和收获就绪情况的一些说法。但它们无法单独重建一段没有记录的实体运输过程，也无法证明每一次监管权转移，”Kumar提醒道。

卫星图像有助于评估种植条件，并标记出产量声明中的不一致之处。人工智能可以分析记录并识别差异。然而，如果一批货物的移动从未被记录，二者都无法独立确定其经历了什么。端到端可追溯性要求每一次交接都有可靠的记录，并辅以验证和可审计的系统。

共享数据的经济学

即便更好的数据能够改善运营，利益相关方也需要有理由去共享它。贸易商和聚合商可能不愿披露有关采购量、供应商关系和价格的商业敏感信息，尤其是当共享这些信息几乎不能带来直接好处时。

对ONO而言，能否被采用取决于能否在整个链条上创造价值，而不是要求参与者贡献信息却没有明确的回报。

“一个在每一次交接中创造价值并捕获数据的集成解决方案，才能让它自然地被采用并驱动长期价值，”Kancharapu说。

农业数据业务的经济学构成了另一个障碍。“这一挑战在于，你知道，数据一直不是一个经济上非常可行的模式，因为你无法获取它，”Aeravti Ventures的Shubham Jhuria说，并强调了围绕仍然无法获取的信息建立可行业务的困难。

农民可能记录种植细节，聚合商可能维护采购记录，仓库可能跟踪库存。然而，将这些数据集连接起来所能带来的最大商业利益，可能归于利用这些信息做出更好决策的加工商、出口商或零售商。如果数据生成者看不到有意义的收益，参与程度可能仍不均衡。

通用的数据标准、共享标识符以及现有平台之间的连接，可以帮助信息在供应链中流动，而无需每个参与者都采用同一个应用程序。但收集和维护记录的成本、数据访问条款以及商业利益如何分配，将决定这些系统能否获得发展动力。

谁获取价值？

对作物供应情况、质量和需求有更好的可见性，可以帮助企业规划采购、协调物流并减少可避免的低效。Kancharapu预计，未来三到五年内，价格预测、供需情报和欺诈预防方面会有更多应用。

更大的问题在于，这些改进能否转化为农民的利益。更好的市场信息可以帮助生产者做出决策，但结果还取决于实际实现的价格、投入成本、拒收率以及他们销售农产品的条件。如果互联数据主要帮助大型企业降低成本，那么利益可能无法惠及种植作物的人。

印度下一个农业人工智能机遇在于连接从种植到销售整个过程中的信息。政府登记系统和出口可追溯系统提供了部分数字基础，而农业科技公司正在探索市场数据如何为商业决策提供依据。挑战在于让这些系统在碎片化的参与者网络中运作，并为他们共享准确信息创造激励。

人工智能可能帮助企业更全面地了解供应链。这种可见性能否转化为更好的结果，取决于谁能获取数据、谁据此采取行动，以及谁最终获取价值。