通过大数据推行“订单农业”的流程
1、借土地流转的机会，从田间地头采集土地数据、作物数据、用户数据。并通过外部采购获得市场数据，由此建立四大数据链
2、系统从上述数据库中自动抓取并进行比对分析，找到“订单农业”的供需双方
3、在接下来的生产环节，大数据的身影无处不在——可以将生产经营活动的细节进行量化和可视化呈现，让种植业拥有和工业一样的标准化流程
案例
经过对数据的分析，发现了李记榨菜、涪陵榨菜集团等企业对青菜头的订单需求。
找到全国在历史气候、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，其中毗邻重庆的四川省宜宾市筠连县，在烟叶收购后的当年9月至来年4月，有部分土地闲置，正适合种植青菜头。
聚土网找到筠连县农业局，实现青菜头订单种植。
经过一个冬天的蓄养，埋藏在泥土中的青菜头变得饱满脆嫩，送往加工企业进行切片、风干、腌制后，就成为一款享誉全球的重庆美食——榨菜。
重庆榨菜以约70万亩的种植面积和大大小小近百家加工企业，成为我市产值规模最大的特色农业单品之一。
不过，和大多数农产品一样，重庆榨菜也存在周期：丰年卖不脱，次年农民减少种植面积，导致下游收不够原材料而提价，再下一年大家一窝蜂扩产，又导致卖不脱……如此形成了恶性循环。
乡村振兴战略的五大路径中，产业振兴排在第一位。产业的基础，是种植业。破除农业尤其是种植业中普遍存在的产销脱节难题，到底该用什么招数？
重庆一家名为聚土网的互联网公司，通过大数据手段，为推行“订单农业”探索出了一条新路。
榨菜企业为啥远赴外地收购青菜头
重庆市农委市场信息处副处长高保春认为，从发达国家经验看，破解产销脱节最好的办法，是农产品加工企业给农户下订单，农户照单生产，企业按照约定价收购，上下游实现紧密的无缝对接。
但现实的状况并非如此。企业即便愿意下订单，农民大多也不愿甚至不敢接。还是以榨菜行业为例，涪陵珍溪镇青菜头种植户刘显祖说，种植风险无处不在，一旦碰到干旱或者病虫害，青菜头就要减产，满足不了订单，可能还要赔偿。并且，歉收的年份，外地企业入渝抢购，收购价可能更高，卖给外地企业，可能更划算。
确保农作物的产量和品质，就需要采用先进的种植工艺大规模种植，但流转土地，购买农资，整治土地，钱从哪儿来？刘显祖说，自己屡次向银行提出申请，从未获得贷款。
银行也有苦衷，重庆农村商业银行一名基层信贷员说，我市种植业普遍规模小，贷款额度低，单位管理成本高。更重要的是，农业贷款大多数是信用贷款，没有抵押物，银行和农户建立信任关系并不容易。一旦贷出去，遇到农作物歉收，农户还不上，就很容易形成呆坏账。
据了解，由于难以实现订单生产，长期以来，我市青菜头一直以一家一户的小规模种植为主。农户通常把青菜头卖给菜贩子，后者再卖给榨菜企业。中间商赚了差价，农户却收益微薄。
涪陵榨菜行业一名企业主介绍，由于原料供应不稳定，重庆的榨菜加工企业经常会“无米可炊”，只能远赴四川、江西和浙江等地高价抢购青菜头。他透露，这样的状况，在我市乃至全国大部分农产品中普遍存在。
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。
田靖隆开始重建聚土网的大数据库。同类网站的数据来源通常为用户上传，真实性难以辨识。他的解决之道，是重拾土地流转业务，借此机会在田间地头亲自采集土地数据、用户数据和作物数据。此后，他又通过向专业机构采购等方式，建立了市场数据库。
几年下来，聚土网形成土地数据、用户数据、作物数据、市场数据四个层次的大数据链条，并由此建立起了诸如上述作物生长模型、病害诊断模型、价格预测模型等一系列应用模型。
今年初，聚土网基于大数据的首笔订单农业，让筠连农户和重庆的企业实现了共赢。数十辆大卡车轮番不断往返川渝，榨菜企业获得了优质的原料供应，价格比菜贩子便宜一成以上。筠连全县增收近4000万元，种植户人均增收6000多元。
类似的业务，聚土网目前正在开展的有9笔，涉及小麦、水稻、玉米、大豆、榨菜、洋姜、柠檬、龙虾等近20个农业品种，以及贵州、四川、安徽等10多个省市。近百万分散的小农户与近2000家企业，通过大数据，成功实现“手拉手”。聚土网托管的土地达3万多亩，最多的在华中地区，最远的在东北地区，越来越多的涉农企业开始和聚土网合作。
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