作者 | 朱若淼

“現(xiàn)在在農(nóng)村，60歲以上的老人還在種地是很普遍的現(xiàn)象。再過(guò)10年，等這一代人完全失去了勞動(dòng)能力，誰(shuí)來(lái)種地？是你還是我？”代雙榮來(lái)自荷蘭一家園藝設(shè)備公司。這趟來(lái)南京，他希望借參加2020國(guó)際未來(lái)農(nóng)業(yè)食品百?gòu)?qiáng)·白馬峰會(huì)的機(jī)會(huì)，密集接觸到更多中國(guó)的潛在客戶，將荷蘭先進(jìn)的玻璃溫室技術(shù)和設(shè)備引進(jìn)中國(guó)。

盡管在他看來(lái)，玻璃溫室在國(guó)內(nèi)推廣仍有諸多障礙且成本高昂，但它不失為一種能有效減少人力投入的集約化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式。它是面向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)問(wèn)題的解決方案之一。

大會(huì)上來(lái)了不少國(guó)內(nèi)的農(nóng)業(yè)科技公司，它們跟代雙榮所服務(wù)的荷蘭公司一樣，都聚焦在農(nóng)業(yè)上游生產(chǎn)端，希望通過(guò)新的技術(shù)和方案來(lái)解決我們即將在未來(lái)遭遇的困境。其中有像極飛、大疆這樣的明星創(chuàng)業(yè)公司，也不乏豐疆智能、麥飛、博創(chuàng)聯(lián)動(dòng)等垂直領(lǐng)域的農(nóng)業(yè)科技公司。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的數(shù)字化、農(nóng)機(jī)的智能化改造和應(yīng)用推廣成為大家在大會(huì)上討論的焦點(diǎn)。這是一個(gè)技術(shù)層面的討論，但它所涉及的問(wèn)題不限于技術(shù)維度。它的背后也是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和糧食安全問(wèn)題。

升級(jí)硬件

機(jī)器替代人力是最直接解決勞動(dòng)力不足的方案。其中最理想的形式是無(wú)人農(nóng)場(chǎng)，即利用無(wú)人駕駛的農(nóng)機(jī)自動(dòng)完成土地耕整、播種、田間管理和收獲（耕種管收）。

但這種形式尚處在高校科研階段，而且就國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)機(jī)械化現(xiàn)狀來(lái)看，無(wú)人農(nóng)場(chǎng)距離廣泛的應(yīng)用落地還有很長(zhǎng)的路要走。

現(xiàn)階段更落地的方案是農(nóng)機(jī)自身的智能化改造、創(chuàng)新。這也是目前我們能看到的顯著趨勢(shì)。

例如，具備自動(dòng)駕駛功能的插秧機(jī)、收割機(jī)、打藥機(jī)及用于巡田、灑藥等場(chǎng)景的農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)等。它們共同特點(diǎn)是，借助智能化的設(shè)計(jì)，降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的難度和繁重程度，并提高效率?？陀^上，這些機(jī)器的廣泛應(yīng)用有利于為農(nóng)村吸引回年輕勞動(dòng)力。

自動(dòng)駕駛打藥機(jī)

過(guò)去幾年內(nèi)，越來(lái)越多地被種植大戶、生產(chǎn)基地或地方政府規(guī)劃的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)園采購(gòu)這類新興的農(nóng)機(jī)，應(yīng)用到各自的生產(chǎn)場(chǎng)景中。

這些農(nóng)機(jī)中，尤其以服務(wù)規(guī)?；r(nóng)田的大型農(nóng)機(jī)智能化升級(jí)最為突出。在這次大會(huì)上發(fā)表了主題演講的豐疆智能和博創(chuàng)聯(lián)動(dòng)，也是參會(huì)的企業(yè)中具有代表性的兩家為大型農(nóng)機(jī)提供智能化解決方案的公司。

它們通過(guò)與更上游的農(nóng)機(jī)制造商合作，在農(nóng)機(jī)內(nèi)添加智能模塊幫助其實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛等功能?；谶@些機(jī)器在實(shí)際應(yīng)用中采集的數(shù)據(jù)，它們也搭建了各自的信息化平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)的智能化作業(yè)。

在需求端，年輕勞動(dòng)力短缺及大面積的作業(yè)量，促使農(nóng)戶們對(duì)這類大型農(nóng)機(jī)的智能化改造訴求旺盛。目前在東北、內(nèi)蒙、新疆等地，具有輔助駕駛功能的農(nóng)機(jī)應(yīng)用實(shí)際已經(jīng)非常普遍了。

因?yàn)檫@些地區(qū)的農(nóng)田面積大，且土地集中程度遠(yuǎn)高于南方，在種植過(guò)程中往往依賴大型的插秧機(jī)、收割機(jī)等，而它們的駕駛難度又非常高。以插秧機(jī)為例，它的駕駛難點(diǎn)在于如何開得又直又快，這些要素會(huì)直接影響到產(chǎn)量和收割。

盡管從實(shí)際效果來(lái)看，這些升級(jí)后的農(nóng)機(jī)設(shè)備還沒有實(shí)現(xiàn)完全的無(wú)人操作，但是已經(jīng)有效降低了人力的投入。

豐疆智能的副總裁姚遠(yuǎn)在接受《新商業(yè)情報(bào)NBT》（微信公眾號(hào)ID：newbusinesstrend）采訪時(shí)就提到，特別是今年受到疫情影響，地里招工困難，客戶對(duì)智能化農(nóng)機(jī)的需求更加凸顯?！皞鹘y(tǒng)的拖拉機(jī)插秧，車?yán)镏辽傩枰獌蓚€(gè)人，一個(gè)人負(fù)責(zé)插秧，另一個(gè)負(fù)責(zé)開車。增加了我們的智能化模塊后，車上一個(gè)人就夠了?！?/p>

除了大型農(nóng)機(jī)的智能化升級(jí)，這些年來(lái)無(wú)人機(jī)也在廣泛進(jìn)入農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。它的使用場(chǎng)景不斷豐富，不僅用于播種、打藥、施肥，也被用在智能化巡田、低空農(nóng)田遙感測(cè)繪等領(lǐng)域。

無(wú)人機(jī)本身操作靈活，這使得它的應(yīng)用區(qū)域也更廣泛。例如，在北方農(nóng)田面積大的地區(qū)，它可以高效地完成打藥、巡田等工作；而在地塊分散，且多山地、丘陵地形的南方，它能快速進(jìn)入原本人工難以進(jìn)入的區(qū)域進(jìn)行作業(yè)。 

在中國(guó)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)加速的大背景下，無(wú)論是農(nóng)戶、生產(chǎn)基地還是政府層面，都需要新的工具對(duì)農(nóng)田進(jìn)行集中有效的統(tǒng)計(jì)、管理。無(wú)人機(jī)是能給出解決方案的硬件之一。

例如，今年上半年極飛推出的極俠農(nóng)業(yè)遙感無(wú)人機(jī)，具體解決的就是這類問(wèn)題。它的主要功能是高效完成低空農(nóng)田測(cè)繪。

農(nóng)田測(cè)繪是無(wú)人機(jī)打藥、施肥的基礎(chǔ)，傳統(tǒng)的模式是通過(guò)人工測(cè)繪來(lái)完成。但是受制于地塊面積、邊界不規(guī)則或地勢(shì)崎嶇等客觀條件的限制，人工測(cè)繪往往費(fèi)時(shí)費(fèi)力。新版的極俠農(nóng)業(yè)遙感無(wú)人機(jī)，利用地圖快速拼接、AI 識(shí)別農(nóng)田邊界及障礙物等功能能提高農(nóng)田的統(tǒng)計(jì)和管理效率。

“我們建設(shè)的是數(shù)字農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施?！睒O飛科技的公共關(guān)系負(fù)責(zé)人佟巍在這次大會(huì)上介紹道。

極飛研發(fā)的智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)

這套基礎(chǔ)設(shè)施建立在更廣泛的硬件數(shù)據(jù)采集及算法積累上。它需要的是覆蓋耕種管收全生產(chǎn)過(guò)程的數(shù)據(jù)積累。完成這套設(shè)施的建立，還需要上游各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的密切合作。

這也是國(guó)內(nèi)農(nóng)機(jī)在應(yīng)用層面啟動(dòng)更新?lián)Q代之后，各家硬件公司、農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)商們都在積極探索的下一步——基于農(nóng)機(jī)的智能化，發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)。

積累數(shù)據(jù)

“我們認(rèn)為數(shù)字農(nóng)業(yè)分為三個(gè)維度——基礎(chǔ)的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)輔助人進(jìn)行分析決策以及最后精準(zhǔn)智能化的完美執(zhí)行。”大疆農(nóng)業(yè)全球銷售總監(jiān)陳韜在大會(huì)上分享道。

國(guó)內(nèi)這一波農(nóng)機(jī)類硬件設(shè)備的升級(jí)潮，成為轉(zhuǎn)向數(shù)字農(nóng)業(yè)的一個(gè)重要契機(jī)。不過(guò)，目前我們還處在最早的數(shù)據(jù)積累階段，距離實(shí)際的數(shù)字農(nóng)業(yè)還很遠(yuǎn)。

這也是由國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)機(jī)械化應(yīng)用的現(xiàn)狀所決定的。據(jù)農(nóng)業(yè)部統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，2019年中國(guó)綜合機(jī)械化率為69%，而這個(gè)數(shù)字在美、日、韓等國(guó)已經(jīng)達(dá)到了99%及以上。國(guó)內(nèi)陸緣遼闊，地勢(shì)、地形差異大，這進(jìn)一步還造成農(nóng)機(jī)在內(nèi)陸的應(yīng)用區(qū)域差別大。農(nóng)機(jī)滲透率的不足，決定了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)在采集環(huán)節(jié)就存在先天的短板。

此外，傳統(tǒng)硬件廠商此前也缺乏智能化升級(jí)動(dòng)力，這在一定程度上阻礙了國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)數(shù)字化的積累。姚遠(yuǎn)在采訪中告訴《新商業(yè)情報(bào)NBT》,上游傳統(tǒng)的農(nóng)機(jī)制造商在新技術(shù)研發(fā)上偏保守。就農(nóng)用拖拉機(jī)而言，目前自主添加自動(dòng)駕駛導(dǎo)航系統(tǒng)的農(nóng)機(jī)制造商非常少。

如今，新的硬件創(chuàng)業(yè)公司、農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)商們加入這條農(nóng)機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈，正在打破原來(lái)的障礙。但它們所帶來(lái)的變化還在緩慢的蓄力過(guò)程中。

因?yàn)檗r(nóng)業(yè)生產(chǎn)的數(shù)字化是一塊龐大且充滿空白的領(lǐng)域。無(wú)論是新興的農(nóng)業(yè)技術(shù)公司，還是傳統(tǒng)制造商啟動(dòng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，都還處在最早期的數(shù)據(jù)積累階段。目前大量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信息還只是人工經(jīng)驗(yàn)，幾乎每一家想做數(shù)字農(nóng)業(yè)的公司，都要經(jīng)歷將人工生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)的過(guò)程。

“我們踩過(guò)的坑，所有新進(jìn)來(lái)的技術(shù)公司都會(huì)踩一遍?！辈﹦?chuàng)聯(lián)動(dòng)的CSO劉飛飛在提及其核心競(jìng)爭(zhēng)力時(shí)說(shuō)道。她所提到的這個(gè)坑實(shí)際指的是在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)過(guò)程中，必須的試錯(cuò)過(guò)程。經(jīng)歷了這個(gè)過(guò)程之后，沉淀下來(lái)的數(shù)據(jù)和算法才是公司的壁壘。

建立這個(gè)壁壘需要時(shí)間。劉飛飛介紹，作為2014年從博創(chuàng)興盛工業(yè)自動(dòng)化部門獨(dú)立出來(lái)的創(chuàng)業(yè)公司，他們的優(yōu)勢(shì)在于相對(duì)早地啟動(dòng)了這個(gè)試錯(cuò)過(guò)程。反映在業(yè)務(wù)層面，通過(guò)試錯(cuò)積累的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)幫助他們根據(jù)客戶特征，因地制宜地提出具體的解決方案。

劉飛飛介紹，目前他們服務(wù)的東北和江蘇這兩個(gè)不同地區(qū)的客戶時(shí)，就有明顯的差異?！皷|北地區(qū)農(nóng)田面積大，規(guī)?；潭雀撸覀兎?wù)他們的解決方案更偏向于智能化、無(wú)人化，而江蘇地區(qū)的土地面積小，且更分散，所以服務(wù)這個(gè)區(qū)域客戶時(shí)，我們更注重?cái)?shù)據(jù)的精細(xì)度?！?/p>

數(shù)據(jù)服務(wù)的精確度，是如今各類服務(wù)農(nóng)業(yè)的技術(shù)服務(wù)商、硬件商們強(qiáng)調(diào)的重點(diǎn)。它決定了這些服務(wù)商能否真實(shí)幫助農(nóng)民解決成本、效率問(wèn)題。

這背后需要的不只是數(shù)據(jù)，還需要基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生的輔助決策機(jī)制。它是一套更龐大的數(shù)據(jù)體系，還需要整合更多維的數(shù)據(jù)。

“我認(rèn)為再往后走，還需要更多的技術(shù)融合，里面包含視覺技術(shù)、與農(nóng)機(jī)契合的各類傳感器等。農(nóng)機(jī)真正的實(shí)現(xiàn)智能化起碼還需要5到10年，因?yàn)檗r(nóng)機(jī)的大數(shù)據(jù)是個(gè)非常復(fù)雜的體系，它是一個(gè)生態(tài)的概念。”姚遠(yuǎn)告訴《新商業(yè)情報(bào)NBT》。在他看來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)公司、產(chǎn)業(yè)鏈下游的資本進(jìn)入，整個(gè)融合過(guò)程正在加速。

豐疆智能的智能收割機(jī)

下游驅(qū)動(dòng)是加速農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化過(guò)程中的主要推動(dòng)力。因?yàn)檗r(nóng)業(yè)上游門類繁多，鏈條分散。整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈上游集約化程度低，導(dǎo)致各利益方之間難以形成有效的合力，因此自上而下的數(shù)字化改革難以有效推動(dòng)，且動(dòng)力不足。

經(jīng)緯中國(guó)投資副總裁王秋在大會(huì)上分享認(rèn)為，以下游零售商為代表的“新甲方”入場(chǎng)，正在倒逼農(nóng)業(yè)上游往集約化方向發(fā)展。

這類“新甲方”的優(yōu)勢(shì)在于，它們可以基于市場(chǎng)帶來(lái)的收益，來(lái)整合上游產(chǎn)業(yè)鏈上各方的利益，形成合力，并推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的數(shù)字化改造。過(guò)去兩年在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域頻頻動(dòng)作的阿里巴巴就是其中最典型的例子。

盒馬在上海、廣州合作的盒馬村項(xiàng)目就是它具體的落地案例。例如，今年上半年，它在上海崇明區(qū)落地的盒馬村就是其中的典型。在這個(gè)翠冠梨數(shù)字農(nóng)業(yè)基地內(nèi)，應(yīng)用有無(wú)人機(jī)、水肥一體化灌溉設(shè)施、數(shù)據(jù)傳感器等數(shù)十種智能化農(nóng)機(jī)設(shè)備。阿里云還與崇明區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村委合作，在果園內(nèi)搭建了溯源系統(tǒng)、農(nóng)事管理系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)。

在這個(gè)數(shù)字農(nóng)業(yè)樣板基地的打造中，也不乏極飛、悟牛等上游技術(shù)合作方的身影，后者為崇明區(qū)這個(gè)盒馬村提供無(wú)人駕駛果園管理機(jī)，用于割草、運(yùn)輸、采摘及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集等。

從目前的發(fā)展情況來(lái)看，整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈無(wú)論是自上而下，還是自下而上所推動(dòng)的農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，都還在積累數(shù)據(jù)。通過(guò)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景沉淀下來(lái)數(shù)據(jù)和算法，是農(nóng)機(jī)實(shí)現(xiàn)完全的智能化作業(yè)，并進(jìn)一步解決未來(lái)農(nóng)村勞動(dòng)力困境的必經(jīng)之路。

不只是技術(shù)問(wèn)題

這是一項(xiàng)龐大的改造工程。技術(shù)的應(yīng)用、試錯(cuò)和迭代是其中的關(guān)鍵要素，但農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最終的智能化，離不開整條產(chǎn)業(yè)鏈上下資源和數(shù)據(jù)的整合。

與上游農(nóng)機(jī)智能化趨勢(shì)高度關(guān)聯(lián)的是，整個(gè)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈都在進(jìn)行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。正如我們?cè)谏嫌无r(nóng)機(jī)智能化的應(yīng)用探索上，已經(jīng)看到了下游零售公司的身影一樣。上游的數(shù)字化還需要進(jìn)一步與流通環(huán)節(jié)和消費(fèi)者的數(shù)字化打通。

荷蘭大使館農(nóng)業(yè)參贊武田富在向《新商業(yè)情報(bào)NBT》分享荷蘭農(nóng)業(yè)的成功經(jīng)驗(yàn)時(shí)就提到，其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率高且品質(zhì)好的關(guān)鍵因素之一，是整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈上下游之間的信息差小。

來(lái)自市場(chǎng)的消費(fèi)數(shù)據(jù)能快速反饋到上游的農(nóng)戶那里，而產(chǎn)業(yè)界通過(guò)與高校的密切合作，能夠快速根據(jù)市場(chǎng)進(jìn)行研發(fā)，給出新的方案、標(biāo)準(zhǔn)，指導(dǎo)上游的生產(chǎn)。

從這個(gè)經(jīng)驗(yàn)分享中，我們能得出的一個(gè)結(jié)論是，市場(chǎng)需求與農(nóng)民利益的高度契合，是提升整體農(nóng)業(yè)效率的重要環(huán)節(jié)

財(cái)力雄厚的零售巨頭們，正在紛紛搭建自己的數(shù)字化農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)

荷蘭雖然也是一個(gè)以家庭農(nóng)場(chǎng)為主要經(jīng)營(yíng)主體的國(guó)家，生產(chǎn)分散。但利用覆蓋農(nóng)產(chǎn)品全產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字化溯源手段，這個(gè)國(guó)家能夠?qū)γ總€(gè)批次的農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行全鏈路的品控，品控結(jié)果與每個(gè)農(nóng)戶的利益直接相關(guān)。產(chǎn)業(yè)鏈，上到從事生產(chǎn)的農(nóng)戶，下到流通環(huán)節(jié)和零售渠道，大家對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)早已形成統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)和共識(shí)。

但在中國(guó)，這個(gè)狀況完全不同。分散的生產(chǎn)和多級(jí)批發(fā)流通鏈條，導(dǎo)致農(nóng)民利益不與市場(chǎng)需求直接掛鉤。

上游小農(nóng)戶直接對(duì)接的客戶是經(jīng)銷商，他們的生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)是經(jīng)銷商的采收標(biāo)準(zhǔn)，而不直接來(lái)自于市場(chǎng)。正是因?yàn)檗r(nóng)產(chǎn)品中間流通周轉(zhuǎn)的環(huán)節(jié)過(guò)多，造成市場(chǎng)信息反饋到上游時(shí)已經(jīng)失真、變形。

一個(gè)形象的案例是國(guó)內(nèi)的西瓜在傳統(tǒng)流通鏈路中出現(xiàn)的品控問(wèn)題。農(nóng)戶與經(jīng)銷商之間是按斤為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行交易，這造成農(nóng)戶時(shí)常選擇在交易前幾天大量注水通過(guò)增加重量來(lái)提高收益。但注水行為本身會(huì)損害西瓜品質(zhì)。

正因如此，農(nóng)產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題一直是行業(yè)內(nèi)迫切希望解決的困境。尤其是隨著生鮮零售在過(guò)去10年內(nèi)的快速發(fā)展，下游零售商也在越來(lái)越多地介入流通環(huán)節(jié)，它們通過(guò)產(chǎn)地直采的方式壓縮農(nóng)產(chǎn)品流通過(guò)程中的中間環(huán)節(jié)，還建立起自己的農(nóng)產(chǎn)品采購(gòu)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)流通環(huán)節(jié)的數(shù)字化溯源。

但這些自下而上建立標(biāo)準(zhǔn)的零售商們，也僅有能力是完成農(nóng)產(chǎn)品溯源系統(tǒng)的一半。再往上走，則還需要上游這些垂直領(lǐng)域的農(nóng)業(yè)技術(shù)公司、服務(wù)商們?nèi)ゴ罱ā獙?shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的積累，建立農(nóng)產(chǎn)品投產(chǎn)前、產(chǎn)中的生產(chǎn)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。

只有從上到下打通，農(nóng)產(chǎn)品從生產(chǎn)前、生產(chǎn)中和生產(chǎn)后到數(shù)據(jù)，才能解決國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)面臨的產(chǎn)業(yè)困境——縮短上下游之間的信息鴻溝，讓農(nóng)產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化成為可能，在一定程度上緩解國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)規(guī)?；潭鹊偷拿?。

農(nóng)機(jī)智能化是撬動(dòng)整個(gè)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈條轉(zhuǎn)向數(shù)字農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵一環(huán)。我們?cè)诎遵R峰會(huì)上碰到的這些公司，只是這個(gè)轉(zhuǎn)型期的一個(gè)縮影片段。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)變才剛剛開始，隨著更多應(yīng)用場(chǎng)景的落地，邁向智能化的農(nóng)機(jī)還有更多與產(chǎn)業(yè)鏈上下游融合的空間。