农业寻求确定性,气候气象投资崛起
核心内容
1、投资者不再满足于那些不为环境和社会做更多贡献,只给股东带来回报的公司。
2、人们对生存保障的安全感缺失导致对农业可控性的需求不断提高。
3、农业“附着”科技模式尚且存疑。
高调入局气候科技领域的比尔·盖茨在格拉斯哥的联合国气象变化大会上宣布了三个新的合作伙伴:花旗银行、宜家基金会(IKEA Foundation)和国营农场(State Farm),这些机构将与盖茨支持的气候科技基金" Breakthrough Energy Catalyst "合作,该基金旨在催化最前沿的气候技术,其投资者还包括彭博创始人Michael Bloomberg、亚马逊创始人Jeff Bezos等富豪。
另外,比尔·盖茨还宣布将启动一个Agricultural Innovation Mission for Climate(气候农业创新任务)计划,致力于将世界上最前沿的科技技术集中用于帮助最贫困人群,例如研发出可以抵御干旱和洪水的新品种作物,已经有30多个国家以及几十个公司和非营利组织(包括盖茨基金会)已经在支持这项计划。
全球围绕气候气象的投资分布已经出现明显区域差异,发展中国家受援较少,其中非洲是气候投资受援占比最低的地区,份额不到5.5%。但与此同时,非洲大陆又被认为是最容易受到气候变化影响的地区。盖茨称,他已经加入了一个捐助联盟,该联盟认捐了5亿多美元,以支持国际农业研究磋商组织(CGIAR)的工作,为撒哈拉以南非洲和南亚的小农户推进气候智能型创新。
刚刚结束的世界经济论坛年会中提到,现如今全球气候融资远远低于所需,分布也不均匀。根据Climate Policy Initiative 2019/2020年跟踪的全球气候融资数据显示,全球平均年融资额为6320亿美元,远远低于预估所需的4.13万亿美元的年度融资。其中,在2017年至2018年的5300亿美元全球气候融资中,小规模农业只获得了1.7%。可见,农业气候融资还存在巨大缺口。
名人和国际组织纷纷入局,气候对农业的影响加剧
气候科技已经成为当下最热的投资风向之一,微软10亿美元的Climate Innovation Fund(气候创新基金)、亚马逊20亿美元的The Climate Pledge Fund(气候宣言基金)等顶端资本在气候方面做出的对外投资动作已经很好的说明了这一趋势。
除了对外投资,互联网巨头也在气象方面也在纷纷做出新的尝试。例如近日,IBM于2018年收购美国民间的最大的气象服务机构The Weather Company(TWC)推出新平台Max Velocity,旨在拓展“气象社交”圈;Google基于之前以机器学习即时预测降雨的研究,进一步发展用于降雨预报的神经天气模型MetNet,将气象模型计算时间从1小时缩短到几秒钟等等。
随着极端天气出现的越来越频繁,ESG概念在去年进一步升级,成为投资者、企业甚至政策制定的首要议题,2021年又被投资者称为“ESG元年”。
Refinitiv Lipper的数据显示,2019年全球范围内流入ESG领域的资金为2850亿美元,2020年突然增长到5420亿美元,2021年仅仅前11个月就已达6490亿美元,且ESG基金目前占全球基金资产的10%。
同时也出现了很多ESG概念跟风、甚至“洗绿”的现象。6月3日,法国总统马克龙和联合国气候特使布隆伯格宣布成立一个新的委员会,通过一个开放的数据平台监测企业的气候行动,旨在提高气候商业化的透明度,反对企业“洗绿(Greenwashing)”——指宣布一些华丽的计划,实则对减少整体温室气体排放作用不大。
高盛集团(GS.US)资产管理部门全球主管Catherine Winner表示,投资者不再满足于那些不为环境和社会做更多贡献,只给股东带来回报的公司。
气候灾害对环境和人类生存的破坏似乎正在加剧,气候变化的影响包括作物产量变化、气温上升、湿度水平变化以及更加频繁的极端天气,这将影响农产品交易、归集、加工和销售给消费者的整个价值链。据International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies (IFRC)发布的报告显示,自2019年疫情爆发以来,与气候相关的灾害已经影响到至少1.392亿人的生活,并造成超过17000人死亡。
乔治亚大学大气科学项目主任、美国气象学会前主席、美国国家工程院院士Marshall Shepherd博士表示,极端天气有关的脆弱性与收入和财富差距直接相关。一些富裕群体拥有更多的经济复原力来抵御天气灾害,而许多人没有。
人们对生存保障的安全感缺失导致对农业可控性的需求不断提高,投资者也比疫情前更加关注气候投资。
农业寻求「确定性」
与国内气象数据由国家气象局统一管理并提供不同的是,一些发达国家的气象服务已经趋于完全商业化,其中最为显著的属日本和美国。
日本早在1993年其国家气象厅就宣布,除预警以外的所有气象信息民企完全可以自行发报。同时,日本气象局旗下的日本气象协会完全变更为民营公司,气象厅彻底退出气象服务,完全交予民企。数据显示,至1996年,日本18家民间气象公司的营业额已经达到了320亿日元,其中规模最大的为日本天气新闻公司(WNI),到2020年4月,WNI已经占据日本50%的无线电视频道和近90%的有线电视天气预报市场。
美国的气象数据也不单来自国家气象局,1980年起,美国政府对公、私气象服务的界限进行了明确划分,形成了公、私合作的气象服务体制。民间企业可以从国家气象部门免费获得一些公开气象信息,并根据客户要求进行加工。
然而,私营企业也逐渐开始尝试领先取得一手的气象数据,例如美国气象巨头Weather Underground,其最大的竞争优势就在于它独家的气象数据,该公司拥有规模最大的私人气象站观测网,有超过25万个私人气象观测站。
对于气象行业来说,最关键的核心竞争力在于数据的时效性。但并不是每个公司都有能力建立气象观测站,在数据源头上掌握优势,近年来,更多的气象初创公司致力于将已有的气象数据在更细分领域——尤其是农业市场,进行充分应用。
一些案例包括:英国初创公司Wikilimo专注于利用高分辨率地球观测技术和低成本深层传感器数据为农民提供“超本地”天气预报,帮助降水和温度管理;印度尼西亚初创公司Mertani开发了一种自动气象站,使用各种传感器监测环境参数,如降雨量、温度和湿度,以确定小气候条件,帮助灌溉管理;以色列初创公司Saillog利用卫星遥感技术,根据AI分析天气数据发送关于潜在疾病和虫害的警报,帮助真菌和虫害抑制;美国的初创公司Bountiful结合长期天气分析、卫星成像和机器学习(ML),预测更准确的天气周期,帮助更有效地安排田间活动。
而这种有针对性的个性化、精细化气象农业企业,目前在国内相对罕见。
从规模上,国内气象服务市场还有巨大成长空间。据中国气象服务协会预计,到2025年,我国气象服务市场规模将达3000亿元。而早在2018年,美国的气象市场产值大概4千亿美元,呈现40%左右的增速,欧洲约在6千亿美元左右。
在早期,国内的气候气象多为C端切入。如墨迹天气,曾获腾讯、阿里、险峰、巨人、盛大、创新工厂等机构投资,却2次IPO失败,发审机构给出的解释是业务太过单一,广告收入占比超95%。可见,若是不具备气象数据收集和处理的能力,还缺乏一手数据来源,靠搬运数据为生的C端气象工具很难成为持久的生意。
2020年3月,墨迹天气宣布将从C端转型成为B端气象底层服务商,并将把B端收入比例提升到50%。其针对B端的品牌“墨迹赤必”其实早在2016年就创立了,品牌命名“赤必”取自“赤壁”谐音,众所周知,赤壁之战是典型的气象影响结果的案例,故而“墨迹赤必”应运而生。饿了么是他们的第一个客户。2019年开始为美团、大众点评等外卖行业提供气象服务。墨迹天气较现阶段纷纷兴起的其他气象商业公司来说,优势在于其多年来累积的客户基础和商业知名度。
Red Cross and Red Crescent Societies(RCRC)气候中心副主任Julie Arrighi表示,危险不一定会变成灾难,如果我们可以改变预测危机的方式,为采取早期行动和减少风险提供足够的资金,我们就可以遏制风险上升的趋势并拯救生命。
而精细化农业确是“不确定”的气象在寻找“确定性”的一个精准体现。墨迹赤必在个性化农业领域,将AI和传统预报技术融合,对天气数据进行加工分析,可实现全球任意位置未来0-40天公里级预报服务。结合农业相关用户的业务场景和业务痛点,利用农业IOT(物联网)终端和各类遥感数据,以及社会公众提供的社会化观测产品,获取农业气象灾害的精细化监测数据。目前已与平安农险达成合作。
而互联网巨头阿里巴巴、腾讯等,不仅在气象领域进行投资,本身也对ToB智慧农业赛道展露出了兴趣。阿里2019年成立数字农业事业部、2018年腾讯宣布用人工智能养鹅。而“智慧务农”对于这些科技背景成熟的互联网大厂来说,只是他们多元化业务链条中的一小环,例如拼多多加码农业电商平台,或许并不是难事。农业“附着”科技模式,到底是平台为了体现多元化、吸引流量讲的“故事”,还是真的能够改写农业产业链,仍然存疑。
至今气象农业商业化在国内尚未成熟的原因,元气资本认为是国内“小农经济”尚存,农田离不开“老人”。根据国家统计局第三次农业普查数据,2016年中国农业生产经营人员数量达到3.1亿,其中只有7.1%的人受过高中或中专以上文化教育,农民难以在短时间内接受气象科技给农业的商业赋能。
本文来自微信公众号“元气资本”(ID:yuanqicapital),分析师:洪小钦,36氪经授权发布。
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网址: 农业寻求确定性,气候气象投资崛起 http://www.xishuta.com/newsview64769.html
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