怎样联系订单农业种植( 二 )
那么， 这种状况是否可以在今天大数据背景下改变呢？
一笔“订单农业”是如何实现的
而聚土网的办法是：通过大数据手段， 推行“订单农业” 。
和大多数从事土地流转和农资、农产品交易的互联网平台一样， 聚土网通过多年运营， 已经积累了海量的挂牌交易土地信息、用户信息和交易数据 。 经过对数据的自动抓取和比对分析， 这家网站发现了诸多用户需求 。 其中之一， 便是李记榨菜、涪陵榨菜集团等企业对青菜头的订单需求 。
谁能满足需求？同样基于大数据分析， 聚土网找到了全国在历史气候、土壤酸碱值等指标方面均能满足青菜头种植条件的一批县市 。
条件符合的地区， 谁最合适？大数据显示， 毗邻重庆的四川省级贫困县——宜宾市筠连县， 政府正全力倡导发展以烟草为主的农业种植业， 希望以此增加农民收入 。
进一步挖掘大数据， 聚土网有了更惊喜的发现， 该县烟叶收购后的当年9月至来年4月， 土地闲置， 而这个时期， 正是青菜头的最佳种植期 。 聚土网找到筠连县农业局， 双方一拍即合 。
事实上， 精准地促成产销对接， 只是大数据发挥作用的第一步 。 在接下来的各个生产环节， 大数据的身影无处不在 。 例如， 根据作物生长数据与市场供需数据， 聚土网设计了作物生长模型、病害诊断模型、价格预测模型 。
作物生长模型， 即利用标准生长曲线和现实生长曲线的拟合度， 对农作物生长情况进行监控；病害诊断模型， 则是把病害事实转译成具体的患病概率， 并结合条件阈值， 准确确认病害名称， 匹配精准的治疗方案 。 在这两种数据模型支持下， 农作物生长不佳或者患病， 系统会自动在技术员的手机上预警， 由此提示其采取应对措施 。
市场供需模型， 则用来预测农作物的价格波动， 凭借它， 聚土网可以给“订单农业”的买卖双方开出一个合适的订单价格， 让大家都不吃亏 。
农业金融， 更是大数据应用的典型场景 。 聚土网先收集农户的行为、家庭背景、个人背景及作物生长周期、市场供需等信息及数据， 然后通过对数据的量化分析， 还原成农户的现实资产负债表与预期资产负债表， 形成标准的大数据用户画像 。 通过后者， 能不能贷款， 敢不敢贷款， 金融机构很容易就能辨别 。
近百万小农户与近2000家企业“手拉手”
通过大数据找到买卖双方， 撮合交易， 再通过大数据手段提供技术、金融、农资集中采购等全流程服务确保订单保质保量完成， 聚土网做到了 。
2013年， 从上海返乡的重庆忠县籍年轻创业者田靖隆， 到农村流转土地， 然后挂到58同城或赶集网上找下家， 很快就有了超百万元的盈利 。
尝到甜头后， 田靖隆创办了聚土网， 试图和同行一样， 通过开放数据端口吸纳全国市县级加盟商， 扩大客户量和交易规模 。 但他很快发现了这种传统模式行业的“天花板”：即便跑遍全国， 也不过几亿元的市场规模 。
重新设计商业模式的过程中， 田靖隆发现了订单农业这一市场痛点 。 市场不缺订单， 但上游的生产组织一直是个难题 。 聚土网能不能去组织上游， 直接托管农民的土地， 进行集约化经营？
但是， 自己并不懂技术， 怎么去托管土地组织生产呢？2016年， 京东金融与聚土网达成战略合作， 前者通过大数据建立金融风险控制模型的做法， 给田靖隆带来启示 。
他发现， 大数据能把生产经营活动的每一个细节进行量化和可视化呈现 。 数据可以生成模型， 从而让种植业拥有和像工业一样的标准化流程， 这样， 大规模种植和交易就有了技术基础 。
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