NASA工作8年後 他用衛星圖像指導農業生產 2小時識別數萬大棚 已有四大客戶
文| 鉛筆道 記者 薛婷
導語
東北的村子裡，除了狗叫，街上能看見的只有少數老人和孩子。
在華南地區，農田被荒。像插花一樣，這兒荒一塊，那兒荒一塊，野草重生。
去年年中，張弓從美國回來，花了兩個月時間考察農業現狀，此番景象堅定了他在國內用衛星圖像分析技術服務農業的決心。此前，他曾在美國NASA Ames Research Center工作8年。
「原來我覺得美國的大規模機械化農業生產模式在國內實現，可能需要10年、20年，突然覺得可能就是四五年之後的事兒。最核心的原因是人口結構的變化。」
再不做就晚了。8月，他帶著佳格科技的核心成員回國，利用技術手段分析衛星圖像，為農業種植客戶提供管理系統。登錄賬號，用戶可實時查看每塊地由誰管理，長勢如何，還能預測產量、病蟲害等。「我們的植被地表監測的精確度最高為0.5米。」
此外，佳格的系統通過深度學習，還能實現非特異性識別，如在2小時內識別出某地區數十萬的大棚總數，準確率約為95%。
目前，佳格的農業大客戶約有4個，張弓將繼續拓展標杆型用戶。
注: 張弓已確認文中數據真實無誤，鉛筆道願與他一起為內容真實性背書。
走出NASA
北大逸夫實驗室二樓，張弓打開電腦，想要查找一些衛星資料，輔助研究草原的生長情況。無意間在網上看到美國國家航空航天局（簡稱NASA）可以免費訂數據。「幾百G的資料，怎麼郵寄啊？」他順手填了下郵寄信息，並未抱有希望。
2~3周後，他走進實驗室，發現一個大箱子，約有冰箱大小，上面顯示從美國NASA郵寄而來，收件人為張弓。打開一看，裡面全是存儲數據的CD，每張都有手工標號。
不可思議。「我當時就是一個學生，也不是什麼領域的大牛，他們就把數據直接寄來了。」
這是2005年，張弓第一次接觸NASA，彼時他還是北大地理系研究生。
3年後，張弓已在美國讀博，他進入NASA Ames Research Center（簡稱Ames）實習，利用衛星遙感數據，監測地表作物的生長情況。
他至今記得第一次走進Ames的心態，「謹小慎微」。一待就是8年，從實習生做到助理研究員，最後成為研究員。「一直在做植物、環境方面的研究。」他笑道，「比如根據衛星圖像，數出地球上有多少顆樹。」
時間久了，新鮮感褪去，張感覺在Ames工作，類似於在國內的政府部門，「節奏慢」。
Ames位於矽谷的中心，附近是Google、LinkedIn、Facebook等公司。在張弓按部就班做項目時，他感覺外界科技公司已在瞬息萬變。2008年，Google Map剛做時，他還挺不屑一顧，「他們處理大規模地圖數據的能力可能只有我們的百分之幾不到」。
2~3年之後，張弓發現，Google的數據處理能力已是他們的10倍。「我們是線性增長，人家是指數增長。」
他驚嘆商業驅動的魔力。「他們有用戶的需求推動，會投入大量的人力、財力去做。」
心裡發慌，張弓冒出兩個想法。一來想轉行去科技公司，二來想自己做些事情。「我列了個List，找出了美國與衛星、地圖、環境相關的創業公司，CEO幾乎全是從Ames出來的。」
此後他便兩條腿嘗試。「我很謹慎。」張弓坦言。
震驚，帶著一些不服氣。「Why？他們就40個人，技術簡單，技術路線也平......為什麼這麼值錢？」那一夜，各種冒號在腦海中翻滾，他翻來覆去睡不著。
「他們真的把數據賣給了孟山都，這個商業邏輯才是核心。」想通之後，他找到做大氣研究的合伙人王蘊剛，二人小打小鬧做些產品，試水國內市場。
「最初做了一款跟霧霾相關的產品，把衛星拍攝的霧霾可視化展示。」
雖有技術，但創業還是門外漢。他們花了一年時間，在矽谷參加各種創業訓練營。「學到了很多，銷售、融資等，原來都不懂。」
去年年初，二人租了間小辦公室，成立佳格科技，寫了一份BP，有時間就去參加路演。
聚焦農業
起初，他們以衛星圖象分析技術為核心，構思了六七個商業化場景：農業、交通、房地產等。
外界評價不一，有的認為技術特別好，有的懷疑如何商業化，「你們把數據賣給誰」。
一天，經朋友介紹，張弓與經緯中國的熊飛通了次越洋視頻。「你們應該先選出一個方向來做，而不是先發展技術，再回頭看。」張有些驚訝，「其它想投資的，都說你們先做好技術」。
三小時暢聊後，張決定回國考察農業現狀。
兩個月時間，他們從東北走到華南，穿越十幾個省。
在東北的村裡，除了狗叫，街上幾乎沒什麼人，全都是老弱婦孺。「以為只有東北這樣，後發現其它地方都差不多。」在華南地區，他們甚至看到一些農田被荒。
「原來我覺得美國的大規模機械化農業生產模式在國內實現，可能需要10年、20年，突然覺得可能就是四五年之後的事兒。最核心的原因是人口結構的變化。」
核心團隊
再不做就晚了。8月份，他拉上做深度學習的另一位合伙人顧竹，創始團隊一起回國。同期，他們獲得了一筆天使輪融資，投資方包括經緯中國等。
經朋友介紹，他們偶爾接些單子，如利用衛星監測秸稈焚燒等。
10月，張弓迎來了第一個農業大客戶。對方是東北的一個合作社，種植了4000多畝玉米。佳格為其提供一套管理系統。「我們是雲端服務，客戶通過賬號登錄，可查看玉米的分布、生長情況等。」
要實現以上功能，首先，他們收集全球11顆衛星（包括NASA、歐洲、中國的）數據。「這些數據都是公開的，我們用技術手段可以更快地獲取。」
衛星數據均是原始數據，佳格的核心技術是將其進行數據融合。「衛星數據的格式、內容各不同，解析度有高有低。有的衛星是隔十天才轉到這個地方，其它時間的數據則來自其它衛星，要把他們做成新的數據。」
然後對數據進行分析。比如根據衛星圖像上的波段，能分析出作物的光合作用強度，判斷其長勢。
此步驟還需結合作物本身的數據，比如什麼品種的玉米等。這需要建立農作物的資料庫，「有些是搜集來的，有些是客戶給的」。
起初，團隊缺乏農業專業知，最終判斷的準確率並不好把握。此後，曾擔任孟山都中國和中種國際市場總監的張文鵬加入，彌補了短板。
耘境綜合管理平台
最初的服務流程走通，客戶通過系統，可實時查看、點擊每塊地的長勢情況。佳格向客戶收取年費，「如果後續增加其他功能模塊，單獨收費」。
標杆客戶
張弓也曾走了彎路。在服務第一個客戶時，最終分析結果的準確率有時會很低，這令他不解。「技術完全沒問題啊。」
最終才搞清楚是人為出錯。「客戶在描述種植地的位置時並不準確，導致監測的土地並不是客戶的。」
為解決此問題，工作人員拿著電子地圖，讓客戶親自指認。「我們可以細化到每半畝地的田壟都看得清，這樣客戶能準確地指認。」
此後，佳格植被地表監測的精確度最高為0.5米。
慢慢地，客戶會提出各種需求，比如預測產量、內部管理、土地等級監測等。「有的客戶種植面積很大，自己都分不清哪塊地是他的。」
針對此，張弓逐一添加功能模塊。比如後台管理功能，系統由客戶自動設置賬號分級和許可權。「由此，每塊地由誰管，長得好不好，產量如何，管理者一目了然。」
為了幫客戶實現土地監測功能，他們調出了過去五年的衛星監測數據，來分析土地的質量。「一塊地過去種了什麼，好不好，只有村裡人知道。外來承包土地的人是不知道的，我們把過去的土地種植數據整合分析，也能得出結論。」
去年年底，北方正值農閑，張弓把目標轉向南方，為水果種植大戶提供生產管理系統。比如雲南的火龍果種植客戶，他們要結合雲貴山區的氣象、衛星數據等，分析哪些地塊適合種，哪些不適合。
今年開工後，張弓總結去年的成績，計劃調整商業化策略。「我們的東西需求是很大，但如何快速地佔領市場呢？我決定先樹立標杆客戶。」
在單個品類有了標杆客戶後，其它客戶便多了信任。「後期推廣會容易很多。」
緊接著，他便有了米業的一個標杆客戶，該客戶同樣在東北，種植面積為上萬畝。隨後又拿下了某馬鈴薯種植公司，種植面積百萬畝。
擴充服務
在已有客戶的基礎上，張弓利用天氣預報為基礎，提供農業生產指導。
今年6月，他們為內蒙古一個種植牧草的客戶提前下發了強雷暴預警。「當時也沒底，不知道會不會真的下雨。」
該客戶在前兩天趕忙把一萬多畝牧草連夜收割。第三天便下起了冰雹，當地其它農戶損失慘重。「牧草被打趴在地，收都沒法收了。」
病蟲害監測
此外，他們還為客戶提供病蟲害預報。「結合當地的溫度、濕度，再參照植物病蟲害模型，大概能預測幾天內會不會有病蟲害。」
近期，他們在非特異性識別上取得進展。張弓解釋到，「原來是客戶告訴我們哪裡是玉米地，我們去分析，現在沒有人告訴目標是什麼，系統去主動識別」。
他們把該技術用於某地區的蔬菜大棚數量識別上。「比如中國70%的大蒜產品集中在河南的三個縣，通過預測它的種植面積，大約能直到全國大蒜的產量，由此可指導農貿商採購。」
這實現起來並非易事。在衛星圖像上，蔬菜大棚與房子的相似性極高，且蔬菜大棚有的橫著，有的豎著，每個面積也不相同。
深度學習圖像
系統通過深度學習技術，根據大棚的紋路、寬度等特徵，建立自學習模型，然後識別。
為檢測識別的準確度，他們把一個衛星圖像分成幾千塊，每塊約覆蓋幾公里範圍。放大到人眼可見，人工數出該面積有多少個蔬菜大棚，跟系統識別去做對比。
由於數據量大，最初系統數了三天，準確率只有60%~70%。
系統正在自動「數大棚」。
經過不斷優化自學習模型，如今系統可在兩小時內識別出某地區的蔬菜大棚總數。「準確率在95%以上。」
目前，佳格的農業大客戶數量約為4家。下半年，張弓計劃繼續在其它品類上拓展標杆型客戶。
/The End/
編輯 王 方校對 孫 嬌
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