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      把確定性,寫進農業(yè):四個外行、兩次失敗、三千萬學費換來的答案| 2026AI Partner·北京亦莊AI+產業(yè)大會

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      兩次失敗、三千萬學費——創(chuàng)業(yè)沒有爽劇劇本,這是陸漁科技深耕農業(yè)AI真實的“入場券”。當99%的人還在用AI寫文案、做設計時,有人把它扔進了魚塘,只為解決一個最樸素的問題:不確定性。

      魯敏用18年IT男轉型“新農民”的經歷,揭開了水產養(yǎng)殖最殘酷的真相:1.38萬億的市場,數字化滲透率不足5%,一葉方塘,百萬歸零。這場分享沒有宏大敘事,只有從黑箱到白盒、從賭運氣到算數據的血淚教訓:農業(yè)要的不是快,是確定性。

      以下為陸漁科技聯合創(chuàng)始人、首席技術官 魯敏 演講內容,經36氪整理編輯:


      魯敏丨陸漁科技聯合創(chuàng)始人、首席技術官

      首先感謝36氪的邀請來參加在北京亦莊舉行的AI Partner行業(yè)大會,我是陸漁科技的魯敏,我就是所謂“新農人”,養(yǎng)魚的,講主題之前我先講一個我們的創(chuàng)業(yè)故事,這個創(chuàng)業(yè)故事可能是全場最不專業(yè)的故事,通過這個故事了解一下我們是做什么的。

      我們四個人,一個寫代碼的程序員,一個是產品經理,還有一個賣房子的,加一個做電子芯片解決方案的小伙伴,這幾個人跟農業(yè)是沒有一點關系的,而我就是那個程序員,一個在互聯網一線做了18年的IT男,在當時的朋友圈里,我們是別人比較羨慕的職業(yè),在互聯網,在房地產,包括高端芯片,都是有光鮮和有前景的行業(yè),有一次很偶然的飯局和機會,我們認識了一個做養(yǎng)魚的小伙伴,他跟我們說做鱸魚苗的孵化,把小漁村超小的苗養(yǎng)到10公分左右的苗,我們也很好奇,那個時候互聯網、房地產各方面都比較飽和了,沒什么機會,就嘗試投了13萬塊,試了一下魚苗孵化,很震驚,42天,這十幾萬的投入,回報超過40多萬,這個事情蠻震驚的,我們算了一筆簡單的賬,一條小魚苗毛利潤接近300%,我想我們養(yǎng)個上千萬條,那不得時時刻刻實現財務自由,這個利潤率非常離譜,還是高頻次的需求,我們四個就頭腦一熱一頭扎進了水產養(yǎng)殖行業(yè)。

      創(chuàng)業(yè)不是爽劇,接下來卻是一次次沉重的打擊,現在回頭來看那時候的成功只有兩個原因:一個是市場行情好,二是運氣好。沒有碰上自然的災害,臺風、高溫、下暴雨之類的,也沒有遇上病毒,那時候我們不懂什么叫靠天吃飯,開始了這趟旅程。

      后來,我們的第一次正式投入是150萬,全軍覆沒。廠房自建,總想著比在外塘風吹雨淋要靠譜吧?然而這個設備太差,養(yǎng)殖技術基本為零,最后魚沒了,錢也沒了。我們不甘心也不認輸,聽說這個行業(yè)有一個循環(huán)水可以解決這個問題,工廠化可控的,不用看天臉色,又開始折騰。第二次創(chuàng)業(yè),租廠房、買設備、建設循環(huán)水養(yǎng)殖基地,一次性投入150萬,結果又失敗了。買回來的設備是根本養(yǎng)不了魚的,傳統(tǒng)的魚塘養(yǎng)殖技術在循環(huán)水技術里完全不適用,循環(huán)水涉及到很多方面的知識,比如設備結構、流體力學、微生物、生物學、化學、機電一體等,要想把魚養(yǎng)出來太難了,從根源上就有問題,但是我們還是不死心,我們算過利潤率,如果我們能成功肯定能賺很多錢。第三次,我們全賭上來,前前后后我們總共投了三千多萬,才真正做了一套能穩(wěn)定養(yǎng)出魚的循環(huán)水系統(tǒng),或者說摸索出一套能夠真正養(yǎng)殖成功的養(yǎng)殖體系。我們從養(yǎng)殖設備研發(fā),包括設備運營技術、養(yǎng)殖技術、病蟲害、魚苗、飼料、動物健康產品各個領域入手,逐步試錯解決問題。至此我們才明白這個行業(yè)不是一個點的問題,而是一個面的問題,是整個產業(yè)鏈條的問題。

      經過三千萬的試錯,到目前為止,我們完成了覆蓋華南、西南、華北、華東等地區(qū)的十多個大型養(yǎng)殖基地的建設和運營,并且?guī)椭姸囵B(yǎng)殖企業(yè)、養(yǎng)殖戶完成現代化的循環(huán)水養(yǎng)殖基地的建設與改造,這是在全國各地的基地情況,包括直營的,包括合作運營的,同時在資本市場上完成了本地國資平臺天使輪投資,逐漸被資本化認可,他們也看到了這個市場。而這之前,農業(yè)一直都是非常不確定的產業(yè),也不被資本看好。

      我們不是來展示養(yǎng)殖成功的,而是想和各位分享,在這個過程中教會了我們什么東西。

      第一個事情,水產養(yǎng)殖的敵人不是市場,也不是價格,從來不是這個原因,而是不確定性。在一個生物環(huán)境中,有太多的變量因素了,無法確定,我們第一次失敗,不是決策失誤,而是你不知道設備什么時候壞,也不知道什么時候水質會崩掉,更加不知道魚為什么突然死亡,所有的信息都在黑箱里,決策靠老師傅的經驗,外塘養(yǎng)殖,能養(yǎng)成功的,能夠賺到錢的一定有厲害的老師傅,靠學徒制傳承的來解決這個問題,這個過程像開盲盒,結果就像是賭石、賭幣,我們經常開玩笑的一句話,一葉方塘,百萬歸零,這個過程中死了太多小生命了。

      第二個事情,在1.38萬億的市場里,幾乎沒有任何數字化,搞互聯網的人進來才發(fā)現,以為農業(yè)信息化已經是天花板了,數字化根本沒有,根據中國通信院數字經濟發(fā)展研究報告表明,農業(yè)總體數字滲透率只有10.5%,服務業(yè)是44.7%,水產養(yǎng)殖可能連5%都不到,一個1.38萬億的市場,90%都是靠經驗、靠直覺、靠運氣。

      2024年底的時候,DeepSeek徹底出圈,大模型的能力飛速發(fā)展,國內外大模型廠商都在卷參數、多模態(tài),AI各種應用層層出不斷,大大提高了生產力,在座各位90%以上都通過AI極大提高自己的生產力,而我們意識到大模型在AIGC上大放異彩的時候,在傳統(tǒng)行業(yè)到底帶來了什么東西。比如魚會不會早上缺氧,會不會因為水質異動的時候,導致整池魚死掉,AI到底如何賦能,這是我們思考的問題。

      整個AI 2024年的火爆,我們如何通過現代AI技術解決我們這個賽道的問題,可以看一下通用AI和農業(yè)AI的區(qū)別,剛才楊總講到一個關鍵的東西,關于健康數據診斷,包括診斷完以后決策的過程。當健康領域更多是非傳統(tǒng)的關鍵知識和經驗,診斷出來以后我們做決策,農業(yè)里也是一樣的。數據維度,完全沒有開源數據的,每個魚塘都是孤島,不可能把農民那一套搬過來,傳統(tǒng)魚塘整個可變因素太多了,沒辦法標準化或者規(guī)模化,通用AI走互聯網爬取或者行業(yè)的數據制式灌過去,農業(yè)沒人干這個事情,外塘也沒辦法干這個事情,循環(huán)水我們可以干,本身是標準化體系、標準化設備、標準化生產流程。

      安全,就像百度健康講的診斷。AIGC生出的內容可以修正,通過“最后一公里”把這個方案做得更好一點,利潤做得更完善一點。而我們做指導性的診斷、建議是不可逆的,不可以發(fā)生錯誤的,錯了就導致一個生命的消失。再加上物理上的問題,水、電、生物、化學等方面,數據只是冷冰冰的數據,如何跟產業(yè)、行業(yè)把數據真正聯系起來,最后品種、地方區(qū)域各方面都不一樣,這種難是我們最深的護城河。

      這三千萬的學費最終讓我們學會了一個事情,我們不是要做更好的設備,而是我們要用AI的能力,大模型的能力,把不確定性從行業(yè)里一點點擦掉,這是陸漁AI在農業(yè)漁業(yè)板塊解決的全棧,四層,數據、決策、執(zhí)行、飛輪,每一層對應的是我們踩過的坑和經驗。

      數據層,我們遇到最大的坑不知道系統(tǒng)里發(fā)生了什么事情,我們做了“魚全覽”,有17類的數據閉環(huán),包括水質、PH、氨氮、水溫、設施、行為、投喂情況、制氧機工況、循環(huán)水泵的轉速等,實現了實時采集、自動分析,包括每天早上生成全景的報告;第二個坑設備是會壞的,永遠不知道設備什么時候壞,人的眼睛要天天盯著他,或者經驗判斷是不是會壞,循環(huán)水在系統(tǒng)里水泵是最便宜的,是整個循環(huán)最核心的心臟,我們開發(fā)了PdM預策性維護系統(tǒng),提前五到十天預測水泵的故障,原則很簡單,只要循環(huán)系統(tǒng)不死,保證魚最基礎的生命生存保障,魚就不會在短期內死亡,我們就有充分的時間解決,大家一聽這不就是搞大數據的嗎,把各種數據采集上來,傳感器、生產數據,最后呈現數據大屏,這也是那時候講的智能化。我曾經做過無數智能化大屏項目,最核心的能力就是展示作用,其次才是做宏觀決策,我相信有很多人有這個體會。

      真正決策的時候還是需要人,還是需要經驗來決策,而AI給數據帶來的靈魂,帶來了生命力,真正實現自主決策,實現智能化。

      漁策,我們產品投入AI推算,輸入品種、規(guī)模、預算,輸出項目的落地方案,計算整個投入的ROI,推算整個成本結構,風險地圖,不需要像我們一樣先砸150萬、上千萬進去才能驗證這個事情。我們可以先在AI里跑一下,這也是我們在利用AI大模型的技術,利用我們的經驗可以快速幫我們的客戶做一個診斷,到底適不適合干這個行業(yè),適不適合干這個產業(yè),有沒有能力解決問題。

      第二層決策是AIC的決策系統(tǒng),所謂的AI養(yǎng)殖大師,養(yǎng)魚就是靠經驗法則,比如一些養(yǎng)殖的師傅他一休假或者他退休了,這個系統(tǒng)能力就可能歸零了,很多東西都需要他做決策判斷的,我這么多規(guī)模化基地,你要實現真正的標準化、數字化,哪里搞這么多人來。我們干的事情不是替代老師傅,我們要把幾十年的養(yǎng)殖經驗融入AI大腦,AI大腦能夠根據傳感器的數據,根據人的操控數據第一時間給到決策,水的數據是不是有問題,魚的狀態(tài)是不是生病了,我們要把這個法則變成一行可以執(zhí)行的代碼,AIC智控系統(tǒng),實現實時采集水質、設備、設施數據包括學習魚群生長的曲線,包括代謝強度等等,自動生成可執(zhí)行的決策建議,大多數系統(tǒng)告訴你,我們有一個預警,水泵有溫度過高,但是沒有一套體系化的決策系統(tǒng),而AIC會告訴你,增氧機速度提升15個Hz,再持續(xù)兩小時,要恢復溶氧值到7.5左右以上,而這一系列的經驗,恰恰是這個產業(yè)或者是AI最重要的養(yǎng)分,這個數據才是真正的核心資產,這才是我們落地不同的產業(yè)、行業(yè)最關鍵的養(yǎng)分。

      第三個執(zhí)行層,我們打造了可能是全國最強大、最先進的養(yǎng)殖系統(tǒng),RCU600系列,物理過濾、生物降解、超強氧化系統(tǒng),可以在6小時內將水質恢復到優(yōu)質水平,將病毒TC值快速恢復到安全界限,像我們這套RCU600-ONE系統(tǒng),是一個最小單位的驗證系統(tǒng)。我們吃過最大的虧投入這個行業(yè)一步到位,一上來就是幾百噸系統(tǒng),失敗成本是毀滅性的,而RCU600-ONE的邏輯,我們先跑通60噸,驗證技術和市場,再放大600、6000,為整個行業(yè)降低入場門檻,將風險成本降到最低,當然我們也有RCU600-STANDARD版本,這是更大規(guī)模的生產單元,極大提高生產力,目前投入市場已經超過100套。

      最后是數據飛輪,一個越用越聰明的活系統(tǒng),每一套部署的系統(tǒng)都在養(yǎng)真實的數據,都在上傳真實的數據,數據反哺模型,模型吸引更多用戶,更多用戶產生更多的數據,而AI不是一次性交付的產品,每個養(yǎng)殖周期都在喂養(yǎng)它。

      落地,我們主要的客戶是三類人,第一類是普通的農戶或者小型的B端,有一定資金,有地但不敢投,風險承擔能力有限,怎么解決這個問題?通過漁策的推演,像RCU600-ONE的小試包括AIC周期護航,包括數據權重追溯,給不敢投的人一個試膽的舞臺以及低成本試錯,決策周期縮短到60%,簽約客戶復購率100%。

      第二類客戶,有水面、有一定規(guī)模,有經驗,但沒技術,一直在虧錢的場地,太多了,我們的解法,通過AI診斷定位虧在哪個地方,通過RCU600-ONE產品低成本改造試點,通過PDM守護生命線,養(yǎng)殖SOP標準化,推一個水面重生計劃,讓一直虧的人不再虧,有一些養(yǎng)殖場地六個月就可以救過來了,產能提升一倍,降低改造成本,回收期18個月就可以收回來。

      第三個客戶也是產業(yè)發(fā)展很大的群體,地方政府、國資平臺,像地方龍頭,他們有政策、有資金,有水面,缺的是一套規(guī)模化復制系統(tǒng)和成熟的運營體系。我們的解法,先進的養(yǎng)殖設備+強大的運營能力+全周期的項目管理,我們在安徽、貴州、湖北、山西等多地建設產業(yè)園,從立項到開工只需要4個月,傳統(tǒng)流程至少8個月,這三類客戶都是同一種形態(tài),對于不確定性無能為力,而我們的答案也只有三個字,確定性。

      它為什么可行?這個賽道,我們從前幾年國家發(fā)布“十四五”“十五五”在政策方向特別是在農業(yè)方向已經有大的互聯網企業(yè),比如像阿里、京東入局了循環(huán)養(yǎng)殖,大的國企單位包括海外標桿企業(yè),陸漁科技的核心能力在四層架構,大型項目的落地能力,AI決策系統(tǒng)、AI養(yǎng)殖運營做養(yǎng)殖確定性引擎的閉環(huán),形成真正的競爭力。

      傳統(tǒng)養(yǎng)殖和RAS養(yǎng)殖的確定性從哪里來,RAS循環(huán)水養(yǎng)殖本質把靠天吃飯的露天作業(yè)變成可量化、可預測包括可控制的標準化生產流程。

      這不是一個賣設備的生意,這也不是一個靠燒錢換增長的生意,急不來,這個賽道才沒有被流量邏輯污染,你要尊重物理極限,生物極限,通過資本無論如何也加不快的。

      確定性也是這個產業(yè)1.38萬億產業(yè)里最稀缺的東西,AI給很多行業(yè)帶來效率提升,寫文案更快、做設計更快、寫代碼更快,農業(yè)需要的不是快,而是確定性。

      最后講一個點,數據是虛擬的,但魚是真實客觀的,感謝大家,歡迎到我們基地考察交流,謝謝。

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