農業已準備好迎接AI，但數據尚未就緒

人工智能正在改變農業領域，但行業領導者們在投資AI之前，應首先打好數據基礎。AI的應用前景廣闊，尤其是對於面臨化肥價格波動、天氣多變和利潤微薄的農業行業。研究表明，AI驅動的預測模型可以將作物產量提高26%，用水量減少41%，化學品使用量減少33%。

然而，AI供應商通常不會告訴你的是，這些解決方案只有在擁有乾淨、堅實的數據基礎時才有效。以Reltio的經驗為例，該公司曾為一家大型農業分銷商制定技術戰略，並構建了全球企業使用的數據平台，他們親眼目睹了數據的重要性。

AI供應商不會告訴你什麼？農業領域的供應商對話通常遵循一種熟悉的模式：他們先誇下海口，承諾使用AI實時監測作物健康、優化灌溉、提高每英畝產量。這些承諾很誘人，但很少提到這些承諾背後的數據基礎是否準確完整。如果數據基礎不可靠，AI可能會生成看似權威但實則誤導性的結果，可能適得其反。例如，基於不一致歷史數據的產量預測模型會產生不準確的預測；依賴碎片化傳感器數據的精準灌溉系統會做出浪費資源而非節省資源的決策。每個AI幻覺都是潛在的負債，而錯誤的可能性很高。

為什麼農業是特別具有挑戰性的領域？現代農業運營或大型分銷商的數據環境非常複雜。現代農場廣泛使用物聯網設備和機械：灌溉系統自動化、拖拉機自主導航、無人機大規模拍攝田間圖像。然而，機器數據本質上是分散的。再加上外部數據源，如天氣數據、美國農業部數據和第三方市場信息，如何將它們整合成連貫的整體成為一項重大任務。農業AI還需要理解土地信息：GPS座標、農場邊界、田塊以及同一地塊內的土壤變化。在何處施用化肥、以什麼比例施用在哪個具體區域？並非所有田地都一樣，AI系統如果同等對待，會產生不精確甚至有害的建議。此外，由於化學品使用涉及合規和責任，農業中的運營AI需要比低風險環境更多的檢查和治理。當有缺陷的建議在田間被實施時，後果可能很嚴重。

數據就緒在實踐中意味着什麼？數據就緒是AI兑現其承諾與“垃圾進，垃圾出”之間的區別。從根本上説，為AI做好準備意味着擁有一個準確反映業務運作的數據模型。對於像Wilbur-Ellis這樣有104年曆史、家族經營的農業分銷商來説，這意味着瞭解你的客户是誰、他們耕種哪些田地、需要哪些投入品、這些投入品來自哪些供應商、他們上個季節支付了多少錢，以及所有這些如何與利潤關聯。這些信息需要是當前的、一致的，並且在整個組織中可訪問，而不是鎖在從未設計為相互通信的獨立系統中。同樣，對於農場運營本身，數據就緒意味着擁有每個田地發生情況的可靠且連貫的畫面：土壤健康記錄、投入品施用歷史、前幾個季節的產量數據、設備性能以及灌溉系統的實時傳感器讀數。治理與結構同樣重要。價格變化、關係演變、供應商來來去去。如果AI系統依賴六個月前準確但未維護的數據，它將基於一個已經不復存在的業務版本做出建議。

構建可信AI的基礎。好消息是，數據就緒的路徑是可行的。它始於一個強大的數據模型：一個單一的、受治理的真相來源，將客户、供應商、產品、定價、訂單和利潤以反映組織運作方式的方式連接起來。然後，需要足夠快的數據管道，以便在需要做出決策時提供洞察，還需要治理框架以保持數據隨時間可靠，以及安全控制確保敏感商業信息在正確條件下對正確的人可訪問。這正是Reltio（一家SAP公司）所要解決的問題。Reltio使公司能夠統一分散的數據，使AI代理和系統能夠從完整的業務圖景中運作。Reltio構建了一個受信任的上下文系統，稱為上下文智能層，將所有實體、關係和規則集中在一個屋檐下，使業務數據易於訪問和解讀。對於Wilbur-Ellis而言，構建可信數據基礎意味着能夠提出更復雜的問題並信任答案，這是任何AI系統真正有用的先決條件。

農業如何從AI中實現真正價值？在下次AI對話之前，值得問的問題不是用例是否有前景——幾乎肯定有——而是底層數據基礎是否足夠強大，以使得輸出可信。農業一直要求領導者們在不確定性下做出高風險決策，AI提供了更快、更明智決策的真正前景。只有那些先做了基礎工作的組織才能實現這一前景，而最能從AI中受益的企業正是現在投資於這一基礎的企業。