- 文｜小饭桌新媒体记者 王艳 - - 编辑丨关雪菁 - 张弓说，创业带给他的是身上25斤的赘肉。在美国NASA的时候，每天早晨张弓都会去打篮球锻炼身体，回国创业后，工作成了全部。 说这话时，张弓正顶着一头蓬松的头发陷在椅子里，黑色镜框后面是一双眯缝的眼睛。“创业是消耗身体的事情，很苦又充满挑战，但是我喜欢挑战的魅力。” 这项挑战来自中国农业，在张弓看来，当这个古老的行业有了人工智能的加持，农民便可以不再靠天吃饭了。 佳格天地是一家通过卫星和气象大数据收集、处理、分析和可视化系统，服务农业、环境、金融等行业的大数据应用公司，用户可以通过系统反馈的数据在线监测作物并及时安排农业生产，提高生产效率。 ◆◆◆ 中国农业大数据的机会已经来了 似乎风口一到，遍地都是人工智能大数据，但要想真的把大数据搞起来，不外乎要在数据源、处理数据的人才、精准的应用三个方面建立壁垒。 佳格的数据来源主要有遥感卫星、无人机、气象监测与预报、种植检测数据、种植历史数据等方面。 其中遥感卫星的数据一部分会直接购买，另一部分来自和卫星合作获取的数据或者公开数据。目前佳格已经和来自中国、美国、欧洲的数十颗遥感卫星建立联系并作为稳定的数据来源。 采集数据的无人机一部分为自营，另一部分主要与无人机公司合作，共同获取数据。 “我们自己的无人机主要用来做数据测试，大部分数据通过和无人机公司合作获取。”张弓说，这样可以最大程度降低成本。同时佳格也会和气象局和气象公司合作进行数据的收集。 这些数据包括植被动态、植被受损情况、地表温度、地表水分等，数据范围覆盖全球并可以实时回传，佳格团队则会收集中国地区气象数据做进一步的加工和整理。
◆◆◆ 美国模型的本土化 带着在美国建立的模型，回国后经朋友介绍，张弓为佳格拿到了的第一笔订单：对一片玉米地做出资产评估，检测作物长势并寻找最佳的收获时间。 结果第一单张弓就险些摔了跟头。 张弓发现，这套美国数据做出来的参数和模型对中国的作物并不适用。 “以玉米为例，中美两国的品种、种植方式很不一样，导致我们用美国玉米数据训练出的参数很难去观照中国的玉米，在判断玉米的干旱情况时就会容易出错。”张弓说，再好的模型也需要本地化的校验，想要在中国适用，只能对模型参数作大幅修正。 据张弓介绍，当用户反映佳格给出的预报信息和实际有所偏差时，就会快速做出模型修正，这些摔过的坑也成为了佳格在未来的竞争壁垒。
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