Клуб 4CIO – Цифровая трансформация сельского хозяйства (страница 1)
Клуб 4CIO
Цифровая трансформация сельского хозяйства
Цифровая трансформация сельского хозяйства
Цифровые технологии в сельском хозяйстве
Сегодня российский АПК показывает уверенный рост внутреннего производства, но дальнейшему повышению производительности на аграрных предприятиях препятствует низкий уровень применения цифровых решений. Опыт цифровизации ряда стран свидетельствует, что цифровизация сельского хозяйства заключает в себе огромный потенциал и развитие российского АПК в перспективе немыслимо без внедрения цифровых технологий и взвешенной государственной политики в этой сфере.
Эксперты MarketsandMarkets прогнозируют рост рынка цифрового сельского хозяйства к 2028 году до 25,4 млрд. долларов (в 2023 году составлял 18,11 млрд. долларов, по данным агентства Mordor Intelligence), рынок ИИ-решений в сельском хозяйстве в 2023 году достиг 1,7 млрд. долларов, по данным Statista, к 2028 году прогнозируется его рост до 4,7 млрд. долларов. К 2050 году, по прогнозам, средняя ферма будет генерировать 4,1 миллионов единиц данных в день, сбор и анализ информации в непрерывном формате будет происходит благодаря использованию сенсорного оборудования, на различных уровнях мониторинга будет происходить обработка полученной информации (наземный, воздушный и космический).
Уровень цифровизации российского агропромышленного комплекса неуклонно растет, если в 2017 году Россия по уровню цифровизации была на 15 месте, то в 2023 году по уровню цифровизации АПК Россия занимает 8 место и уступает лишь ряду стран «большой семерки» и БРИКС, что подчеркивает важность цифровой трансформации отрасли, внедрения новых технологий, в том числе на фоне возрастающей конкурентной борьбы за продовольственные рынки мира.
В настоящее время, размер рынка интеллектуальных технологий сельского хозяйства России составляет около 1,2% от мирового, при этом минимальный экономический эффект от внедрения «умных» технологий в сельское хозяйство России к 2025 году может достичь 469 млрд. рублей.
Вместе с тем внедрение цифровых решений в АПК России характеризуется тем, что его активно внедряют прежде всего крупные вертикально-интегрированные агрохолдинги («Русагро», «ЭкоНива», «Мираторг», «Черкизово», «Продимикс», «Доминат», «Агрокомплекс» им. Н.И. Ткачева, «ПрогрессАгро»), тогда как средние и малые хозяйства внедряют «цифру» медленно, цифровизация происходит скачкообразно и характеризуется внедрением отдельных элементов с наименьшими сроками окупаемости (тактика «быстрых побед») как альтернатива комплексной цифровизации всех элементов цепочки создания стоимости, в силу финансового положения, недостаточной отдачи от вложений, оценки экономической эффективности от внедрения и отсутствия необходимых кадров, вместе с тем старение занятых в АПК людей и слабое внимание молодежи к работе на селе, подталкивают предприятия к цифровизации, медленные темпы, кроме указанных, объясняется, в том числе отсутствием государственной поддержки.
Малый сельскохозяйственный бизнес в основном является потребителем узкоспециализированных цифровых сервисов, таких как на решение задач автопилотирования отечественной/китайской сельхозтехники (некоторые из которых устанавливаются уже на конвейере), контроля расхода ГСМ и удобрений, контроля качества кормов и ветеринарных показателей поголовья, а также продвижения и сбыта продукции. Многие собственники малых сельхозпредприятий на данный момент считают использование сложных таких комплексных ИТ-систем скорее нецелесообразным ввиду недостаточной ценности и малого объема собираемых данных, ограниченного доступа к инфраструктуре, недостатка квалифицированных кадров на местах, высокими затратами на перевооружение и проблем с безопасностью и конфиденциальностью. Многие предлагаемые на рынке методики, технологии, программные продукты и комплексы чрезмерно затратны для малого и среднего бизнеса, плохо вписываются в технологические процессы фермеров и не имеют перспектив окупаемости.
В 2024 году появился пришедший к нам из-за границы тренд взлома IT-систем действующих в вертикально-интегрированных холдингах, к примеру, фермеры в Европе теряют поголовье из-за хакерских атак на роботизированные аппараты и отказа платить выкуп мошенникам, мошенники блокируют доступ к жизненно важным данным, что ставит вопрос безопасного и взвешенного использования цифры, в том числе при использовании цифры в соответствии с требованиями законодательства.
Тем не менее товаропроизводители отмечают, что ИТ-решения в целом помогают отслеживать и контролировать все этапы производства «от поля до полки», кроме того, цифровые платформы помогают связать региональных сельхозпроизводителей с покупателями как внутри страны, так и за ее пределами, что создает новые возможности для развития производства и увеличения объемов экспорта продукции АПК. Востребованы системы, которые упрощают процесс принятия решений, различные цифровые системы позволяющие минимизировать факторы неопределенности и улучшить бизнес-показатели.
Представленные на российском рынке технологии безусловно, полезны и способны сократить риски, повысить эффективность производства, при этом технологический потенциал АПК постоянно растет, за последние 2 года количество агротехстартапов в России увеличилось на 30%, при этом большая их часть занимается точным земледелием, интернетом вещей и биотехнологиями, что требует от предприятий достаточного уровня управленческой и цифровой зрелости, наличия соответствующих кадров и инфраструктуры, чтобы быть уверенным, что решение будут реализовываться и приносить пользу.
Инвестиции в сельскохозяйственную робототехнику, механизацию и оборудование в мире в 2023 году показали рост на 9% и в годовом исчислении до 760 млн долларов.
И эта тенденция только будет набирать обороты, технологии имеют огромный потенциал в сопровождении производственной деятельности в АПК, «цифра» скоро сможет помочь моделировать природоподобные технологии, что даст представление о механизмах существования сельскохозяйственных культур, животных и позволит сформировать программные продукты на их основе, чтобы обеспечить создание полноценных цифровых двойников производственных процессов, что поможет сократить сроки поиска производственных решений, обеспечит необходимыми инструментами селекцию (к примеру, в создании коров поедающих борщевик без ухудшения качества молока, свиней не болеющих африканской чумой, свиней или овец, поедающих камыш или колючки и дающих хорошую шерсть и мясо и т.п.), поможет в прямой идентификации необходимых генов, ответственных за различные признаки, позволит прогнозировать процесс отключения защитных функций у болезней и вредителей, моделировать разработку более эффективных методов производства продукции (повышения эффективности кромов, к примеру за счет повышения продуктивности аминокислот, изменения работы бактерий отвечающих за их выработку, расшифровки структуры выработки аминокислот и внесения в процесс нужных человеку изменений), умных биологических удобрений, а также других важнейших процессов производства продукции.
Ярким примером использования технологий является расшифровка генов фузариоза (поражает около 150 с.х. культур), генетически гриб смогли заставили «думать», что он обеспечен ресурсами и ему не надо заражать растения. Другие примеры, выведение телёнка с заблокированным геном подверженности лейкозу, или новая порода пчел, способных выдерживать температуру до 50 градусов Цельсия, или расшифровка генома картофеля. Метод разработки системы сортовой мозаики – метод применяется в рамках контроля и управления фитопатологической ситуацией в агроценозах пшеницы и представляет собой мозаичное размещение сортов, различающихся по степени устойчивости к болезням, это позволяет опережать патогены через быструю сортосмену, оптимизировать фитопатологическую ситуацию и стабилизировать валовые сборы зерна озимой пшеницы, снизить количество химических обработок.
Изучение генов чеснока позволило установить 27 последовательностей в геноме SWEET, которые отвечают за транспортировку сахара внутри растения, эти последовательности способствуют росту растения и помогают защитить его от заражения грибком.
Одни и те же цифровые технологии могут быть использованы для разных кейсов, например: для составления карт чрезвычайно сложных погодных условий и моделирования изменения климата, но также и в маркетинге при анализе меняющихся предпочтений потребителей и их влияния на потребление.
Примером использования инструментов искусственного интеллекта для моделирования является опыт «Сбера», который разработал модели прогнозирования климатических риск-событий (пожаров, наводнений, штормов, таяния вечной мерзлоты) и расчета их экономических последствий, модели прогнозирования климатических рисков, модели оценки убытков, которые позволяют точно оценить возможные потери, что в том числе вероятно это может быть использовано в системе агрострахования и вывести его на новый уровень, создать полноценный востребованный у бизнеса инструмент, сохранить урожай или сельскохозяйственных животных, минимизировать последствия от их потери.