新浪财经 郝倩 发自瑞士巴塞尔
新浪财经日前在瑞士巴塞尔对话先正达集团首席财务官覃衡德。作为全球最大的农业科技公司，在全球农业持续变革，在气候挑战日益严峻的背景下，先正达要如何预知十年后农户的需求？人工智能如何改变现代农业种植方式，瑞士的农业科技创新如何应用在中国以及全球场景中？
先正达的全球总部设在瑞士巴塞尔，同时是中国中化的全资子公司，兼具“中瑞基因”，是全球规模最大，最具创新力的跨国农业科技公司之一。集团拥有约6500名科学家和研究人员遍布全球150多个研发中心。
2025年不仅是中国与瑞士建交75周年，也是先正达公司成立25周年。在这一特殊时间节点，新浪财经走访了先正达巴塞尔总部，瑞士施泰因研发中心，以及蒙泰工厂。从识别农户困境，到实验室和田间试验寻找解决方案，最终在瑞士最大的生产基地蒙泰工厂规模化生产，形成了完整的创新链条。蒙泰工厂年产约3万吨产品，99%出口国际市场，厂区占地120公顷，内部铺设20公里铁路和130公里的管道。
这些瑞士创新，最终在推进中国农业现代化，并为全球粮食安全提供保障。
农业科技创新驱动业绩增长
覃衡德介绍，未来30年粮食产量需要增长50%，以养活100亿人口。粮食安全是全人类面临的共同挑战。另一方面，农业和食品供应系统可持续发展至关重要，需要减排。
这两个艰难的任务是并行的。
“我们覆盖全球主要农业市场，能快速了解农户需求和作物挑战，并及时反馈到研发创新中。在传统研发基础上，我们加速应用人工智能，让产品更快推向市场。”覃衡德说。
2025年上半年，先正达实现收入约145亿美元，EBITDA（税息折旧及摊销前利润）25亿美元，同比增长24%。覃衡德表示：“集团每年投入约20亿美元研发资金，这是保持全球创新领先的底气所在。”
他补充道：“先正达有五年计划，通过科技创新培训农户。已经投入十几亿美元，为全球近1300万小农户提供培训，帮助他们掌握现代农业种植技术，保障农户的人身健康安全。”
在中国，先正达设立了现代农业服务平台（MAP， Modern Agriculture Platform），通过一站式服务为农户提供从作物选择、营养管理、植保、节水灌溉到农机作业、数字化工具的支持。
目前，先正达在全国26个省建立数百个MAP技术服务中心，服务超过100万农户，覆盖农田逾亿亩。
“中国农业正在快速规模化、集约化。我们希望通过MAP平台，帮助农户职业化、专业化，用现代科技指导生产。”覃衡德说。数据显示，该服务可使平均产量提升8%至15%，节水13%，碳足迹减少13%。
“中国现在正在发生快速的农业变革，农户的土地正在快速的规模化和集约化。我们希望用过这样的一个服务的平台，帮助中国农户可以变得更加职业化和专业化，用好现代农业科技来指导他们的农业生产，包括一些大规模的农业农事作业。”
“从农业可持续角度来看，这一创新服务在平均产量提升了8%到15%的基础上，实现平均节水13%，碳足迹减少13%，帮助农户可以用更可持续的绿色作业方式，来保证产量的稳定提升。”覃衡德分析说。
从“凭经验种地”到科学管理
按照覃衡德的说法，目前他们在使用的新一代生成式人工智能技术，让研发创新更加高效，精准，同时可以更快触达农户。
“我们也有雄心壮志，在人工智能技术的应用方面加大投入，希望继续在农业创新领域做领导者，加速农业创新。”覃衡德说。
先正达在全球有数字农田平台Cropwise及其人工智能应用Cropwise AI，是为农户开发的全球农田数字化管理平台。在中国也定制开发了类似平台，并进一步推出了业内首个农业种植综合大模型iMAP。
“我们把所有的农业大数据集合在这个平台上面，农户使用Cropwise，可以获取适合不同的地块的作物品种建议；提前预测虫害并获得精准用药指导。可以根据土壤健康度调整施肥方案，并在收割前预测产量。”
覃衡德认为，从理论上来讲，将来农户可以足不出户就可以管理土地。在巴西，北美，欧洲的大型农场，农场主已经可以通过Cropwise实现全程数字化管理。随着人工智能深入应用，农户还能根据病虫害程度进行’变量作业’，精准减少农药使用，在保护环境的同时降低成本。
“这就像把农艺专家的知识整合到一个平台上，为农户提供贴身服务。”
实验室和农田的闭环
自2023年“大模型元年”以来，人工智能在农业应用加速扩展，但仍面临挑战：农业数据分散、种植条件差异大，导致人工智能落地效果有限。
覃衡德认为，数字农业涵盖更广领域。人工智能不仅能缩小化学物筛选范围、减少实验周期，还能利用大数据提升作物抗逆性。数字化供应链管理同样关键，可提高生产效率、减少浪费，并通过收集农户端数据反哺研发。
有了大数据模型，可以迅速将几十万种化学物中缩减到几千个，大幅减少在实验室里做实验的次数和时间，以及在田间做实验的范围的强度。
在这个基础上，植保产品的研发的速度就会快速提升，过去说八年到十年，现在人工智能可以帮助节省两年。
第二就是对于大数据的使用。大数据的模型可以分析在育种的环节如何加强一些品种的抗逆性。过去这个环节要靠育种家到田间去看。现在数据可以帮助育种家可以更好的去选品种。
与此同时，数字化对供应链的整合助力帮助也是巨大的。
“农业投入品供应链非常复杂，非常长。从采购原材料，生产中间体，到投产制剂产品，分装，仓储，最终到农户手中。这是一个完整的全球供应链。数字化管理供应链，可以在提升生产效率的同时减少浪费。之后人工智能还可以更进一步，收集农户端，种植端的数据，反过来反哺创新。
所以农户既能够从我们的数字化的数据，数据驱动的数字化工具上去获益，但反过来我们也更好的获得了市场。所以这是一个端到端的数字农业的过程。
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