农业「芯片」之王的数字进化论

2015年，在全球农产品市场一片萧条中，孟山都年营收增长呈负数。在公司某季度业绩说明会上，一位JP摩根分析师提到公司价值创造的问题。

「评估孟山都这样的农业公司，你不能看一个季度、一年。你要有十年或二十年的长远眼光。」时任公司CEO 休·格兰特婉转回答说，「这也是我们考虑开发新技术的（逻辑）。」

就业绩说明会之前，德国拜耳刚刚拿出溢价20%、总价620亿美元的「彩礼」，意图「迎娶」孟山都，却被嫌弃寒酸。两年后，拜耳再以630亿美元的价格打动孟山都，完成「联姻」。

这次「联姻」可能在未来十年主导整个世界农业，原杜邦先锋良种国际有限公司中国区总裁刘石评价说，还会通过数字化对传统领域进行降维打击。

早在七八年前，很多同行还没觉醒时，孟山都就在思考一个问题，没做房地产，Airbnb 能做成旅馆业务，我们如何从销售「一袋种子或一罐化学品」转变为提供数据驱动解决方案?

几年后，孟山都交出答卷，从一家农业生物技术公司发展成为以数据科学为主导的组织，并拥有企业界最成功的数据科学生态系统之一。探索的系统性与整体发力感，也勾勒出具有创新意识与战略的公司与芸芸众生的差距。

01  始于顶层

从农场通往工厂的路上，载有种子的卡车可以延绵几英里。每辆卡车里的种子价值高达数万美元。如在运输途中卡车温度升高或遭受高压，种子可能会发芽。

种子损失—–孟山都物流供应链环节最大损失风险之一，也因此构成时任公司CIO詹姆斯·斯旺森（James Swanson）对数据分析深刻信念的起点。斯旺森的想法很简单：给运输车辆装备可探知温度和位置的传感器，这样，IT部门就能全程监控种子运输过程，预防损失。

如果某辆卡车距离卸载点三英里之外，被检测到种子受到热压，可以动态调整路线，将这辆卡车移到队伍最前面，优先运送到冷冻中心或者加工处理。

这是孟山都运输管理系统 (TMS)的一部分，也是数据科学支持业务的一个开始。如今，这些传感器正帮助拜耳继续跟踪每年超过30万次的种子运输，不仅确保及时交付，还提高了卡车利用率并减少了产品丢失量，以及8%的二氧化碳排放量。

像这样提供数据化解决方方案，与卖种子的业务模式截然不同。「当今的领导者必须能够像往常一样拒绝生意，而采用令人震惊的新想法。」斯旺森说。孟山都「从一开始就是一家前瞻公司。」

孟山都成立于1901年，以制造生产食品添加剂和化学品为主。当时，公司涉足业务广泛，油井、塑料、地毯......应有尽有。直到 80 年代初，孟山都公司才开始将重点转移到生物技术上，并于 1987 年在美国进行了首次生物工程植物田间试验。

1996年年底，孟山都公司董事会批准了一项分离化学业务的计划，公司一分为二——成立新的生物科学公司，将原来的化工公司分离出去。过去 10 年里，在一系列种子公司收购之后，孟山都逐渐成为全球最大种业公司，也成为我们今天所熟知和喜爱或讨厌的生物科技公司。

流水的业务，铁打的文化。如果说这家公司有什么恒定不变，一定是「围绕技术进步的文化」，斯旺森认为这是孟山都「独有的」。八十年的化工业务，说拆分就拆分。尽管小麦技术非常出色，孟山都毅然退出了食品市场。

2003年，一位痛恨PPT的苏格兰商人接手孟山都，当时公司销售总额已经下滑14%，经营利润下降了一半，投入几十亿的转基因作物种子业务仍然毫无起色。

这位苏格兰商人何尝不知变革之痛，但他知道将玉米、大豆、棉花和芥花籽等作物从农户手中转移到加工厂，在那里被加工成动物饲料或用于生产生物柴油燃料，消费者就绝不会直接在商店里看到这些农产品。这一举动不仅减弱了消费者对转基因植物的反对情绪，公司命运也迎来转折，成为一家面向企业的生物科技公司。他也因此被美国《CEO》评为年度最佳CEO，当选理由是——成功转型。

休·格兰特（Hugh Grant），苏格兰商人，孟山都公司在被拜耳收购前的最后一任CEO。格兰特为孟山都效力 35 年，2003年起出任公司CEO。在他的领导下，孟山都收入从 2003 年的近 50 亿美元攀升至 2017 年的 146 亿美元。

多年后，启动这场数字化转型的CEO休·格兰特，正是那位通过退出食品市场，拯救孟山都于水深火热之中的苏格兰商人。他看到地平线上出现了新的演化趋势——转基因还不能代表行业未来，数字农业才是。

这种转变始于公司高层。大约七八年前，格兰特和其他高级领导人开始在内部和外部承认，数据科学不仅支持业务，而且还是农业的核心部分。高层领导还强调，数据科学不仅仅是一种好奇心，它还是公司产品的支柱。

「我很容易看到我们在未来 5 年或 10 年内成为一家信息技术公司，」孟山都首席技术官Robb Fraley 曾说，「你不仅需要担心被颠覆，还要担心你的颠覆被颠覆。」「......作为研究负责人，这是一种健康的偏执狂。」

孟山都执行副总裁兼CTO Robert Fraley 博士，遗传学家。1981年以新分子生物学组高级研究专家的身份加入孟山都。Fraley 在伊利诺伊州的一个农场长大，他在 5 岁时就知道自己将成为一名科学家。

种子创新始于研发，经过严格测试之后，通过供应链进行制造和分销，最终出售到农民手上。物流供应链只是变革的试点，斯旺森希望将基于数据的决策集成到每个业务板块——从实验室的种子研发，到服务农民「最后一公里。」

必须重新构想我们的公司，重新构想农业，而不仅仅是增强它。

02  育种加速器

孟山都每年研发预算大约13亿美元，这个数字完全比不上大型制药公司、硅谷互联网巨头的研发费用，但其中一半都投在了作物育种研究，包括应用机器学习算法改造育种管道。长远来看，受全球粮食需求增加、缺乏新的农业用地以及对转基因作物接受度提升三大因素影响，孟山都未来利润之一还需植根于种子技术。

传统育种方法通过杂交并从杂交后代筛选需要的玉米进行下一轮杂交。玉米共有10对染色体，约3.2万个基因，搜索难题导致育种成功概率只有十二万分之一。

育种人员每年会进行10万次处理加工，并进行田间测试，六七年之后，我们会推出100或200个新的杂交品种，Fraley 说。历经六七年、10万次加工处理才能获得 200个新产品，难怪人们形容玉米育种犹如「在草堆中捞针」。

随着孟山都使用全基因组选择（GWS）育种，这一进程得以加速。GWS是一种通过覆盖全基因组的分子标记指导育种选择的新办法。不依赖于表型信息（比如植物高度等物理外观），通过对测序数据进行处理，并应用高度自动化的SNP分子标记检测设备，科学家们能在短时间内检测出成千上万份材料的基因型，从而判断出不同材料之间的关系，为有效进行亲本选配奠定基础。

利用玉米植株中所有基因的全部知识来研究这些新的组合，并建立基于序列的相关性，进而挑选出最佳组合，孟山都的育种人员可以进行100万加工处理，挑选出200个最好玉米杂交品种。

不过，执行GWS模型需要观察(基因分型)每个种子的大量遗传位置(标记)，成本高昂。例如，定位植物中有利性状的基因（比如抗旱或抗虫），以便将它们培育成新的种子品种，需要筛选基因组中的数十亿个碱基对。这也是为什么生物技术在过去20年里与计算机处理能力同步发展的原因之一。

自 20 世纪 80 年代以来，孟山都已经积累出世界上最大农业数据库之一，拥有数PB级别的种子基因组数据，以及在无数次实验条件下对无数种子品种进行无数次田间试验的数据集合。

每年，我们都会测试玉米和大豆种子，如果将所有测试数据放在一起，足以绕上地球三圈。这些数据涉及作物性能、抗虫性以及不同环境条件下的产量等。Fraley 说。

这些数据也成为机器学习算法的重要燃料，帮助预测杂交和近交系的性能。在机器学习帮助下，他们将早期种子产品的测试从田间转移到了实验室。孟山都发现，机器学习模型可以更准确地预测数千种种子的表现，比如，哪一个杂交品种将在试验的第一年表现出最佳性能。还将新产品的交付速度加快了一年，因为不需要再像过去那样进行第一年大规模表型测试（在每个测试季节将它们种到地里）。不仅节省了大量种子生产和试验成本，还可以比过去评估大约多5倍的玉米品种。

春季播种：孟山都位于伊利诺伊州蒙茅斯的工厂。孟山都每个季节种植超过 100 万粒种子。每颗种子都经过地理定位。每一颗种子都有一个特定的映射到田地的子集，可以精确到一米网格的保真度，他们使用运作研究模型来确定什么种子，在什么田地里，什么密度。

作为「双核业务」另一支，孟山都的农药研发也遵循着类似逻辑。Phillips Mcdougall 曾公布过一个数据，2015年，一个农药新活性成分从研制到商业化平均需要11.3 年，分析16万份化合物，商业化成本约2.86 亿美元，十年前，这个数字仅为2.56亿美元。

近年来，有关孟山都或拜耳可能放弃草甘膦（Roundup）除草剂业务的传言之所以不绝于耳，原因之一正在于该业务不再是赚钱工具，生产线面临巨大的环保和成本压力。

为了确保技术领先，孟山都风投团队远比其他大型农业企业更为活跃。他们投资了 Atomwise，也是第一家与之合作的农化行业客户。这家公司的 AtomNet 使用深度学习加速数万个分子的分析过程，进而预测哪些分子可能对控制有害疾病或昆虫产生积极影响。

他们还与初创公司Second Genome合作， 通过其发现平台来分析微生物功能蛋白质，扩大新型蛋白质来源多样性，以开发下一代昆虫控制解决方案。

虽然积累了大量制剂配方数据和相关分析数据（化学和物理稳定性数据），以及各种制剂相关的生物利用度和功效测试数据，但如何将制剂数据与分析数据和生物数据相结合来提高公司数据分析能力，为制剂设计提供更准确的预测，仍是一个巨大挑战。

03  「最后一公里」

当农民把作物种子埋进地里的那一刻起，农业就是一项复杂的努力，有成千上万种不同的因素可能会阻止种子发挥其全部基因潜力。

这里涉及人类需要做出的数百个，甚至数千个决定，尽管他们并不擅长管理大量的可变性。先正达 CIO Greg Meyers 形容农业是「一门艺术」，很大程度上仍然依赖直觉、判断和经验。

作为公司最赚钱的业务，孟山都的种子在推广过程中同样面临复杂多变的生态环境，各地区的光、温、水、气、病虫害等条件都有差别，同一地区不同地块之间也存在土壤肥力、小气候和轮作方案的不同，如何帮助农民选择合适的种子？实现产量最大化？

孟山都曾将种子利润损失归咎于气候和客户农业实践的知识差，一个看似很小的选择——例如，种植时间相差四到五天，也会对最终收成和农民的底线产生重大影响。

孟山都设想打造一个平台，将数据业务与传统「双核业务（除草剂+种子）」协同起来，借由平台捕获的数据以及模型生成的洞见，服务农民精细化耕作的同时，也让传统产品组合卖得更好。尽管传统农业和科技公司都认识到，这个数字农业「最后一公里」难以实现，但是，「我们需要能够有效回答有关我们业务各个方面问题。这就是为什么数据科学是我们使命核心。」斯旺森说。

这个平台（Climate Field View）类似苹果操作系统。农户、经销商、农产品和农用机械制造商，甚至合作伙伴和竞争对手都可以整合到这个平台上，就像其他行业App一样。

正如孟山都子公司气候公司前首席科学家 Sam Eathington 说的，数字农业的真正价值不在于那些图像和传感器数据，而是「所有相关工具和数据流的集成。」这是孟山都斥资20亿打造Climate Field View的底层逻辑。也是2015年那场电话会议上，格兰特提及的「没有体现在目前股市价值中」的东西。

过去传统「双核业务」的成功已经证明，孟山都非常善于利用广泛的产品套件来相互支持（尽管反垄断不太喜欢这一点）。有人甚至想象出未来终极图景：某农民在收割庄稼时遇到杂草或虫害，突然手机响了，原来是孟山都某款新产品广告，就像 Facebook 在知道您要购买运动鞋时所做的那样。

「营销方面有巨大的机会，」Frayley 也承认设想过使用数据向农民推销定制产品和服务，「我们只是在探索它。」

The iPad view of FieldView.FieldView 包括Prime、Plus 和 Pro版本。FieldView Prime 对所有用户免费，并通过一些云存储提供基本数据，而 FieldView Plus 每年收费 99 美元，并增加了分析、卫星图像、跟踪历史和其他升级工具。农民可以额外支付 1 美元/英亩的价格获得 FieldView Pro，以获得播种脚本和个性化推荐。具体费用取决于农场规模。

为此，孟山都于2012年1月依托自身已有的种子数据库，建立起「综合农田耕作系统（IFS）」部门，开始探索数字农业。几次较小规模收购之后，充满野心的平台已初具规模。

例如，收购精确播种公司（Precision Planting）之后，推出面向农户的应用软件——Field Scripts，为肥力不均的地块提供最佳的作物品种选择和播种方案。

值得注意的是，这家公司是当时美国仅有的两家高速、精密种植设备制造商之一，产品包括传感器和数据传输能力。他们善于通过附加件对种植者的旧设备进行物理改造，以实现精确的种植深度和间距，最大限度提高产量和作物性能。

这种改造能力对于孟山都来说，非常重要，因为市场上大多数设备已经无法跟上种子遗传复杂性对种植深度、密度等方面提出的具体需求。

为了将自身的种子数据库优势与气候数据库结合，2013年，孟山都斥资近10亿美元收购数字农业平台气候公司，成为数字业务发展的一个重要里程碑。这家公司自此成为孟山都农业数字化布局集大成者，统辖孟山都旗下精准种植和施肥指导业务，并广泛链接行业合作伙伴，提供综合化服务。

据报道，气候公司收集了超过250层的高清数据，250个不同数据层在每英亩土地上产生数十亿个数据点，如此巨大的数据成为分析算法的重要燃料，为农民提供种植建议。

比如，根据田地实时温度、天气和土壤湿度，以及用户对未来一周这些指标的预期，系统会建议某天是拖拉机田间工作最佳日子；如果输入种植的种子种类和时间数据，系统可以告诉你收获时间以及预期产量。付费版本还会提供更多详细建议，例如，使用多少水和肥。

气候公司旗舰产品——「Climate Basic」的智能手机应用程序的截图，他们以 10 米 x 10 米的分辨率绘制土壤和气候数据。

收购之前，美国 1.61 亿英亩农田中只有不到 1000 万英亩是在气候公司软件帮助下耕种的。2014年，这个数字已经增长到超过 6000 万。换句话说，当时已经有超过三分之一的美国农田是在孟山都气候数据的指导下耕种的，并且还在继续快速增长。Frayley 曾预计，气候公司将在 2020 年开始产生收入。

在随后几年，气候公司继续进行收购，高管们也希望将重点放在合作和小规模收购上。Fraley曾透露研发投资中「可能有 25% 或更多用于支持合作、伙伴关系或收购」，尤其是在生物、数据科学领域。

除了广泛撒网从政府卫星和气象站、大学研究传感器以及他们能找到的任何其他来源获取气候数据，孟山都还积极扩张基础设施，使得其他人能够在此基础上构建并提供额外数据层。

第一个此类平台合作伙伴是位于堪萨斯州的 Veris Technologies，该公司制造和销售世界上第一个高分辨率移动土壤传感技术，可生成土壤质地、有机质和 pH 值的地图，并将其捕获的数据集成到FieldView，与现有的数据流一起访问。

孟山都还与传感器初创Understory合作，使用该公司数据帮助农民做出有关玉米灌溉、收购等重大决策。通过收购SupraSensor Enterprises和获取使用授权，孟山都的传感器网络田间信息采集系统采用了业界首款硝酸盐传感器，帮助农民优化氮肥管理。

孟山都/气候公司收购一览（不完全统计）。为了更快走向未来，2011 年，孟山都还成立了一个风险投资部门——孟山都成长风险投资公司 (MGV)，以投资拥有与农业相关的技术的初创公司，投资分布在精准农业技术、生物制剂、生命科学公司以及新作物和新商业模式。一些收购对象也是MGV曾经投资的公司。

除了获取数据，生态本身意味着一个川流不息的动态过程，数据流不断涌现，并与其他数据流「交汇」。农民需要无缝收集田间农艺数据，在设备商、服务提供商和农村管理App之间毫不费力地共享数据。为此，孟山都还尝试与生态成员建立合作伙伴关系。

他们曾与约翰迪尔签协议，除了出售 Precision Planting 的设备业务，平台还与某些约翰迪尔硬件设备实现实时数据链接。尽管交易因反垄断而告吹，但孟山都最终将该业务出售给了另一农机巨头爱科。爱科的Fuse连接服务与Climate FieldView之间建立无缝数据连接，用户可享受实时可视化农场数据服务，比如，已种植指导图和收成指导。

因为一些农民用户购买了无人机，孟山都还和DroneDeploy合作，提供农业无人机图像分析服。

与DroneDeploy合作，提供农业无人机服务。

04  「混合模型」

05  天使还是魔鬼

无论如何，土壤传感器和种子种植算法可能会改变游戏规则。农民是否完全收获了收获的成果，巨头最终是天使还是恶魔，将不取决于技术，而是生态成员之间的博弈与力量平衡。