Тренды цифровых технологий в АПК
Широкое внедрение цифровых технологий – ключевой тренд мировой экономики последнего десятилетия. В сельском хозяйстве отраслевым стандартом становится использование систем геопозиционирования, комплексного управления парком техники, точного земледелия. Но как показывает кросс-отраслевой анализ, настоящая цифровая революция в мировом сельском хозяйстве - еще впереди.
Мировыми лидерами по внедрению цифровых технологий являются IT-компании, медиа, финансы и страхование. В реальном производстве и логистике уровень цифровизации значительно ниже. Сельское хозяйство замыкает список.
Главный сдерживающий фактор – особенности ведения агропроизводства. Но ряд современных трендов говорит о том, что в ближайшие годы эта ситуация радикально изменится. Промышленные роботы – норма, начиная с 90-х годов 20 века. Разработка и производство роботизированной сельскохозяйственной техники сейчас находится на острие инноваций.
В целом можно выделить 3 этапаразвития и внедрения цифровых технологий в сельском хозяйстве:
Пилотные технологии:с середины 2000 годов начинают внедряться технологии геопозиционирования, мониторинга состояния сельскохозяйственной техники и др.
Насыщение рынка: в настоящее время количество цифровых технологий и отраслевых стандартов в сельском хозяйстве достигло критической массы. Практически все производители техники, включая компании из Китая и Индии, предлагают собственные программы и решения, оптимизирующие применение их машин и оборудования. Существует несколько решений, связанных с точным земледелием. Предлагаются самые различные варианты использования геоданных для прогнозирования урожая, оптимизации сельхозработ, управления логистикой и др. Дополнительное давление на пользователя оказывает приход нового поколения агротехнологий – интернета вещей и блокчейна.
Интеграция - ключевой тренд будущего: лидером в цифровизации сельского хозяйства станут компании, которые смогут предложить единые стандарты и решения, объединяющие существующие наработки в области цифровых агротехнологий и снимающие проблему выбора и сопутствующие риски.
Согласно результатам исследования Accenture, одной из ведущих консультационных компаний в области внедрения инноваций, возможное решение проблемы развития цифровых технологий в мировом сельском хозяйстве лежит в области создания интегрированных облачных сервисов. Такие сервисы возьмут на себя получение данных от цифровых блоков сельскохозяйственного оборудования и обеспечат совместимость разных форматов и протоколов. Кроме того, единый сервис может обеспечить максимально эффективное использование данных, которые полезны сразу всем сельскохозяйственным компаниям целого региона – дистанционное зондирование земли, гиперспектральнаяаэрофотосъёмка, данные прогноза погоды и др.
Дополнительным преимуществом такого облачного сервиса будет маркетинговая и логистическая поддержка аграриев. Доступ к информации снизит риски перепроизводства сельскохозяйственных культур, даст возможность доступа к реальным ценам на агропродукцию и снизит потери на услуги посредников, упростит построение транспортных цепочек.
По оценке Accenture, эффектом внедрения единых облачных сервисов для сельского хозяйства может стать удвоение прибыли, получаемой с гектара. Создание таких сервисов создаст предпосылки для значительного ускорения цифровизации сельского хозяйства.
Ускоренное внедрение нового поколения цифровых технологий, единого государственного облачного сервиса для российского АПК – эффективный способ использования организационных преимуществ российской модели развития сельского хозяйства. Кроме того, это позволит существенно повысить эффективность инвестиций в АПК, поднять отдачу на каждый вложенный рубль, станет важным элементом нефинансовой государственной поддержки сельского хозяйства.
Использование системного, продуманного государственного подхода для внедрения нового поколения цифровых технологийв сельское хозяйства –важная и перспективная составляющая стратегии развития АПК России.
Материал подготовлен Международным независимым институтом аграрной политики на основании собственного анализа.
