«Трактор за сотни миллионов вон: чтобы только отбить вложения, нужно минимум 7 лет»… передовой агротех сдерживает готовность фермеров к выбору

Хотя правительство выдвигает «цифровую трансформацию сельского хозяйства» и «распространение сельскохозяйственного ИИ (искусственного интеллекта)» в качестве главного ключа к решению проблемы нехватки рабочей силы в деревне и реагированию на климатический кризис, оказалось, что реальное состояние внедрения и зрелость технологий, как их ощущают эксперты на местах, близки к неудовлетворительной оценке. Указывается, что по сравнению с впечатляющей скоростью развития технологий гигантской стеной для входа фермерских хозяйств становятся непомерно высокие цены на оборудование, частые ошибки датчиков и практически отсутствующая система сервисного обслуживания программного обеспечения. В честь выхода первого номера Korea Agricultural Technology Newspaper провела опрос среди членов правления Корейского общества сельскохозяйственного машиностроения и авторов издания. В опросе приняли участие в общей сложности 36 человек, а для анализа ответов экспертов был использован ИИ-ассистент «Джэминай». 
 

Уровень внедрения на местах и удовлетворённость сервисом — самые низкие
▲Крайне низкое ощущение внедрения на местах, почему?=Результаты опроса, проведённого главным образом среди руководства Корейского общества сельскохозяйственного машиностроения — группы высших авторитетов в области механизации сельского хозяйства и умного земледелия в стране, — оказались холодными. На вопрос об «уровне фактического внедрения на местах отечественного physical AI и технологий умного сельского хозяйства» эксперты поставили в среднем лишь 3,53 балла (по шкале от 1 — очень низкий до 10 — очень высокий). Из 36 респондентов 20 человек поставили 3 балла и ниже (3 балла — 9 человек, 2 балла — 8 человек, 1 балл — 3 человека). Лишь 2 респондента оценили уровень в 7 баллов и выше, что можно было бы интерпретировать как превышение определённого порога внедрения на местах.

В качестве решающих причин медленного распространения (можно было выбрать до 3 вариантов) эксперты чаще всего называли «бремя первоначальных затрат на покупку» (66,7%·24 ответа). Далее совместное второе место заняли «разрыв в эффективности между лабораторией и полем» (41,7%·15 ответов) и «характерная для Кореи среда малых и нестандартных участков» (41,7%·15 ответов). За ними следовали низкая совместимость между оборудованием (25%·9 ответов), отсутствие системы коучинга, тесно связанной с практикой на местах (25%·9 ответов), ненадёжность сервиса и неудобство ремонта (22,2%·8 ответов), а также трудности управления для пожилых фермеров (19,4%·7 ответов).

Это можно интерпретировать так: в условиях стагнации доходов фермерских хозяйств на единицу площади окупаемость инвестиций (ROI) при покупке передового оборудования стоимостью в сотни миллионов вон не складывается, а из-за отечественных условий ведения сельского хозяйства, основанных на раздробленных землях, самые современные технологии не могут органично прижиться. В том же контексте находится и ответ на вопрос о том, какое предварительное условие необходимо решить в первую очередь, чтобы внедрение агротеха, включая ИИ, привело к реальному росту чистой прибыли хозяйств (можно было выбрать до 2 вариантов): наибольшее число выборов получил вариант «расширение площади сельхозугодий» (47,8%·22 ответа). «Резкое снижение цен на оборудование» также заняло 26,1% (12 ответов).
 

Профессор Кёнбукского национального университета Ха Юсин пояснил: «Уровень наших технологий поднялся до уровня передовых стран. Однако из-за множества переменных на местах действительно существует разрыв между разработкой технологий и их реальным внедрением» и «фермеры хотят не сверхсовременные технологии далёкого будущего, а практичные технологии, которыми можно пользоваться прямо сейчас».

В особенности оперативность реагирования системы послепродажного обслуживания (AS) на ошибки данных и программные сбои составила лишь 3,58 балла (из 10). Ненадёжное послепродажное обслуживание может стать причиной, по которой фермеры колеблются при покупке передового оборудования.

Среди случаев сбоев ИИ на местах самым частым и критичным типом с большим отрывом стали «ошибки распознавания датчиков» (61,1%), за которыми следовали «обрывы связи и помехи сигналу» (38,9%).

В отличие от стандартизированных обычных дорог, сельхозугодья полны переменных: вибрации на грунтовом покрытии, пыль, сильные солнечные блики и т. д. По этой причине «надёжность алгоритма обхода внезапных препятствий», который должен распознавать работающих на корточках фермеров или животных, была оценена в 5,94 балла, а «способность распознавания болезней и вредителей», улавливающая тонкие изменения на ранней стадии роста, — в 5,64 балла, что говорит о том, что технологии пока ещё не полностью вышли за рамки лабораторного уровня.

Один из экспертов общества, ответивший на опрос, передал голос с мест: «Сейчас отечественная инфраструктура AS ориентирована только на ремонт механических поломок тракторов, рисопосадочных машин и тому подобного» и «когда возникают цифровые сбои — конфликт прошивок, нарушения облачной интеграции, пропуски обучающих данных, — на месте нередко даже не могут установить причину, из-за чего работы останавливаются на несколько дней». 

Прогноз: только достижение BEP (точки безубыточности) займёт 6,85 года
Если срок возврата средств, вложенных в покупку оборудования, короткий, темпы внедрения на местах могут ускориться. Однако в условиях отечественного сельского хозяйства даже это, похоже, непросто. На вопрос «Сколько лет, по вашему прогнозу, потребуется, чтобы окупить стоимость оборудования (достичь BEP) исключительно за счёт роста эффективности работ, без учёта субсидий?» респонденты (29 человек) в среднем ответили, что на это уйдёт 6,85 года.
 

Участники, ответившие «10 лет и более», исходили из покупки передовых и крупных машин, таких как автономные тракторы стоимостью от 150 млн до почти 300 млн вон и беспилотные роботы для сбора урожая, а более половины экспертов предположили, что при внедрении обычного интеллектуального электрооборудования или комплексных систем управления, таких как автономные рисопосадочные машины, точка безубыточности сформируется примерно через 5–7 лет.

Эксперты оговаривают, что «из-за немалого числа переменных, зависящих от условий — типа приобретаемого оборудования, площади угодий и т. д., — трудно представить единый усреднённый показатель», однако объясняют, что с учётом особенностей сельского хозяйства, где использование концентрируется в определённый сезон или период, а также отечественной аграрной среды с высокими производственными затратами и низкими доходами срок окупаемости неизбежно оказывается длинным.

В частности, если хозяйство без государственных субсидий рассчитывает только на повышение эффективности работ и должно инвестировать на 6,85 года, такой срок неизбежно приходится считать периодом с очень высоким инвестиционным риском, а это может стать препятствием для распространения ИИ и умного сельского хозяйства.

Профессор Чонбукского национального университета Чо Ёнчжин посоветовал: «Сельхозпроизводители могут принять определённый ценовой премиум, однако если цена оборудования превышает нынешний уровень более чем в 1,5 раза, вероятность снижения намерения купить возрастает. Поэтому для расширения внедрения важно не просто поддерживать цену, а сосредоточиться на повышении эффективности работ, удобства использования и надёжности техобслуживания, выстраивая стабильную систему эксплуатации и управления».

Вызывает сожаление и то, что создание цифровой среды, позволяющей внедрять передовые технологии на сельхозугодьях, продвигается слабо. Профессор Чхуннамского национального университета Ким Ёнчжу сказал: «Большинство отечественных сельхозугодий спроектированы с ориентацией на человека» и «нужно создавать среду, в которой смогут работать роботы. Например, если в саду создать условия для работы роботов, урожайность на единицу площади может снизиться, но качество может повыситься. Нужен сдвиг парадигмы именно в таком направлении». Он добавил: «Чтобы фермеры участвовали, нужно показывать успешные кейсы. И ещё — участникам нужно предоставлять дополнительные бенефиты, чтобы это стало мотивацией».

#Каково решение
Ключевая задача объединения сельского хозяйства и ИИ — обеспечение качественных данных и стандартизация объектов и оборудования
В качестве ключевой задачи для успешного объединения сельского хозяйства и агротеха, такого как ИИ, эксперты чаще всего называли обеспечение качественных данных и стандартизацию. Действительно, на соответствующий вопрос 41,7% респондентов (15 человек) выбрали вариант «обеспечение качественных данных на основе полевой практики и стандартизация объектов и оборудования». Эксперты настойчиво предупреждали: каким бы выдающимся ни был алгоритм или модель искусственного интеллекта, если входные полевые данные недостаточны или смещены, результатом неизбежно станут ошибочные прогнозы и неверная диагностика.

В частности, поясняется, что только систематическое накопление «данных по полному циклу сельского хозяйства» — от управления почвой до посева, выращивания, защиты растений, сбора урожая и сбыта — позволит преодолеть условия открытого грунта с высокой климатической и рельефной вариативностью.

Профессор Кёнбукского национального университета Ха Юсин подчеркнул важность инфраструктуры данных: «Самая базовая из ключевых задач сельскохозяйственного ИИ — это именно качественные данные» и «без данных невозможны ни разработка ИИ, ни его распространение, ни верификация, ни государственная политика».

Профессор Чхуннамского национального университета Ким Ёнчжу, подчёркивая необходимость системного сбора данных, сказал: «Чтобы понимать, что делать, нужно знать данные по полному циклу сельского хозяйства, но сейчас ситуация сложная, потому что данные по отдельным этапам не связаны между собой». Ещё один эксперт также предложил конкретную альтернативу, заявив, что для активизации сбора и анализа базовых данных крайне необходимо как можно скорее распространить «систему мониторинга урожайности на основе GPS», которая станет целевым набором данных.
 

Стандартизация объектов и оборудования также не терпит отлагательства. Профессор Чонбукского национального университета Ян Мёнгюн заявил: «Работа по национальной стандартизации абсолютно необходима, но поскольку отечественные компании придерживаются собственных технологий, обеспечить совместимость непросто. Проблему технологической стандартизации нужно решать под руководством государства». Профессор Кёнбукского национального университета Ха Юсин тоже упомянул необходимость стандартизации: «Без стандартизации компаниям нелегко, например, разрабатывать модули».

Вторая задача — «инновация государственного управления и создание системы сотрудничества между промышленностью, университетами и исследовательскими институтами» (27,8%, 10 человек). Эксперты потребовали срочного перехода к новой парадигме, которая связывает сельское хозяйство и агротех воедино. Профессор Чоннамского национального университета Чон Сону отметил: «Если процесс идёт в основном вокруг специалистов по данным, которые плохо понимают физиологию сельскохозяйственных культур и тому подобное, невозможно обеспечить точные данные. Поэтому необходимо выстроить систему сотрудничества через конвергенцию экспертов из разных областей».

Переход к «совместной» модели распространения вокруг пунктов аренды сельхозтехники… также крайне необходимо расширение господдержки
Эксперты потребовали в качестве предварительных условий для того, чтобы сельскохозяйственный ИИ привёл к реальному росту чистой прибыли хозяйств, «расширение обрабатываемой площади» (47,8%) и «резкое снижение цен на оборудование» (26,1%). В основе этого лежит жёсткая оценка: при средней площади сельхозугодий корейского хозяйства (около 1 га) и низком коэффициенте использования техники без субсидий на возврат стоимости оборудования потребуется как минимум 10–15 лет, а то и это окажется вовсе невозможным.

В связи с этим преобладает мнение, что вместо нынешнего подхода, фактически заставляющего каждого фермера покупать дорогую технику, необходимо срочно развернуть политическую парадигму в сторону «совместной (арендной) модели распространения» на базе пунктов аренды сельхозтехники или региональных полевых хозяйственных объединений. Набирает силу и предложение диверсифицировать поддержку: от субсидирования покупки «железа» для создания первоначального бума — к долгосрочной поддержке оплаты «услуг» (подписочного программного обеспечения), что повысит практическую эффективность.

Профессор Чоннамского национального университета Чон Сону сказал: «Если думать о бесперебойном управлении и техническом обслуживании, то, на мой взгляд, совместная модель распространения через пункты аренды сельхозтехники и тому подобное подходит больше».

Прозвучало и предложение использовать двухтрековый подход в зависимости от масштаба хозяйства и состояния цифровой среды. Профессор Чонбукского национального университета Чо Ёнчжин подчеркнул: «Нужна система, при которой параллельно осуществляются индивидуальное распространение для крупных хозяйств и арендное распространение сельхозтехники для малых и средних хозяйств, а управление и надзор ведутся централизованно на базе единой платформы, охватывающей эксплуатацию оборудования, безопасность, техобслуживание и данные».

Профессор Ха Юсин заявил: «Стратегия дальнейшего распространения должна быть строго двоичной. По культурам с высокой восприимчивостью на местах, таким как рисоводство, нужно быстро расширять внедрение через индивидуализированную систему поддержки, а по культурам, где практическое применение затруднено, следует восполнять пробелы через исследования, ориентированные на полевые испытания».

Прозвучали и голоса за расширение бюджетной поддержки со стороны государства. Профессор Чонбукского национального университета Ян Мёнгюн сказал: «Разрыв между разработанной технологией и её распространением на местах очень велик. Инвестиции должны идти не только в краткосрочные результаты или исследования, нужные прямо сейчас, но и в ориентированные на будущее и оригинальные исследования. Нужны поддержка и инвестиции, способные в долгосрочной перспективе вести развитие сельского хозяйства. Реалистично, чтобы снизить бремя покупки для хозяйств и повысить уровень внедрения, на некоторое время можно также расширить субсидии».

Необходимо повышать профессионализм ответственных за политику и выстраивать экосистему сотрудничества между промышленностью, вузами и НИИ
Прозвучала и жёсткая критика в адрес недостаточной компетентности чиновников, формирующих политику. Один из респондентов, пожелавший остаться анонимным, прямо заявил: «Человек, разрабатывающий политику в области сельскохозяйственного ИИ, сам не понимает ИИ должным образом» и «политику должен разрабатывать тот, кто точно знает реальную работу на местах и технологии».

Под огонь критики попали и благодушное отношение, и мелкомасштабность отечественной отрасли сельхозмашиностроения. Один профессор университета отметил: «Даже среди основных отечественных производителей сельхозтехники нередко встречаются те, кто не интересуется разработкой новых технологий или не готов к ней» и «чтобы выйти за пределы уровня простого использования оболочки искусственного интеллекта и обрести глубокую технологическую компетенцию, необходима не изолированная работа компаний, а глубокая экосистема совместных исследований с университетами и специализированными НИИ». Кроме того, настойчиво поднимался вопрос о необходимости создания межведомственного комитета по ИИ на общегосударственном уровне, который бы комплексно управлял законодательством, институтами и R&D.

Помимо этого, срочность «разработки правовых руководящих принципов» для определения ответственности между производителем, разработчиком и фермерским хозяйством в случае аварий из-за сбоев ИИ получила очень высокую оценку — 8,06 балла. Это связано с тем, что без критериев ответственности при сходе автономной сельхозтехники с маршрута или сбое дрона невозможно разработать страховые продукты, а это в итоге бумерангом подрывает готовность хозяйств к внедрению и снижает стимулы производителей выводить такие решения на рынок.