中國每年的生豬出欄率為7億頭，一頭豬的價格按1500塊錢去算，就是超過1萬億的市場；生豬產業鏈還涉及飼料、屠宰和加工等領域，這里有大概七、八千億的市場；流通環節賣豬還有1萬多億，加起來就是近3萬億的市場。

農村這片廣闊的市場，過去幾年吸引了眾多玩家，不論是阿里的農村淘寶、京東的農村電商，還是58的58同鎮、58農服，都將目光聚焦于此。

過去，互聯網巨頭們利用將城市戰場模式復制到農村的方式，在工業品下行方面取得了一些成績，但在農產品上行方面，卻一直是“雷聲大雨點小”，農產品滯銷、農戶虧損的消息依然層出不窮。

一直以來，農村市場的玩家可以大致分為兩類，一類是聚焦農村，解決農民的生活便利問題；一類是深入農業，服務于農戶、涉農企業。而制約農產品上行主要問題恰恰在農業這端，農產品的標準化程度低、缺乏從品控到溯源再到品牌建設的一系列生態體系建設，不是簡單的渠道搭建就能走通上下行通路。

而農信互聯在做的，就是通過科技下鄉，幫助農戶、涉農企業提高生產效率，來從根源上改善農產品上行難的問題。

成立于2015年的農信互聯，是大北農集團的子公司，定位于服務三農的農業互聯網平臺企業，簡單來說，就是將互聯網的信息溝通與連接、電子商務以及金融服務功能，與農業產業的自身特點相結合，來實現農業互聯網化。

目前，農信互聯主要專注于生豬養殖的豬聯網。同時也在探索種植領域的“田聯網”、水產領域的“漁聯網”、蛋雞養殖領域的“蛋聯網”以及為涉農企業做互聯網服務的“企聯網”，而這些都是在豬聯網經驗上復制而來。

這是一個3萬億的市場

中國是世界養豬業和豬肉消費大國，中國豬肉產量占到世界一半以上，每年的出欄率為7億頭，豬肉消費更是世界其他國家的 4.6倍。

農信互聯總裁薛素文給鈦媒體算了筆帳，“一頭豬的價格按1500塊錢去算，7億頭就是超過1萬億的市場；生豬產業鏈還涉及飼料、屠宰和加工等領域，這里有大概七、八千億的市場；流通環節賣豬還有1萬多億，加起來就是近3萬億的市場。”

據不完全統計，目前 500 頭以下規模的豬場對市場豬肉的貢獻率占 55%左右，其中養殖環境較差、養殖技術落后、自配飼料、深受疾病困擾、資金短缺的豬場粗略估計占70%以上。

此外，長期以來，受諸多因素影響，生豬的價格一直波動幅度大且頻繁。中國畜牧業協會的數據顯示，2003年以來。我國的生豬價格從最低點到最高點，形成了四個較為明顯的周期，其區間價格漲幅也分別高達65%、183%、113%和83%。

有業內人士認為，“豬周期”的出現，主要受供求關系波動的影響所致。目前我國的生豬養殖行業相對零散，由于缺乏對市場宏觀走勢的判斷能力，在養殖過程中普遍存在的跟風問題，因此產量極不穩定，這是導致過往生豬價格大幅波動的直接原因。

薛素文告訴鈦媒體，國內每頭母豬每年所能提供的斷奶仔豬頭數（即PSY：衡量豬場效益和母豬繁殖成績的重要指標）大概在15頭，而在國外，這個數值為25頭。

農信互聯目前正在通過將生產過程數字化，即在手機端通過一套SaaS系統，將農戶的生各個生產環節記錄下來，讓全程可追溯，同時給予農戶一些養殖操作方面的指導。

薛素文向鈦媒體展示了這個名叫“超級養豬場”的系統，乍一看很像“開心農場”。豬場老板或者管理人員在手機上就可以看到豬場的各項數據，如溫度、濕度、光照、氨氣等。

原來一些完全憑經驗化的養殖方式也得到了改變，舉例來說，以前判斷母豬是否到了適合受孕的時期，主要靠人工測量體溫、觀察采食量來判斷，這無疑是一個不小的工程。

而應用了農信互聯SaaS系統的豬場，都會在豬舍里安上體溫傳感器，豬舍被劃分為采食區和休息區，到了吃飯的點，豬會被分撥帶去它們的“食堂”，經過體溫傳感器下會采集它們的體溫數據，同時結合采食量，就能判斷母豬是否到了發情期。

然后系統會提醒管理員去做配種，管理員只需在手機上將適合配種的母豬ID拖拽到相應選項中去，養殖場的工作人員就會收到提示，然后進行相應操作。

為了讓數據采集盡量高效便捷，農信采取了三個辦法：一是對農戶進行系統培訓，教會他們數據的錄入和維護；二是數據采集簡單化，系統能生成或自動錄入的數據盡量不讓養殖戶去做；三是把數據采集和錄入過程情景化和游戲化，以拖拽式的數據錄入方式為主，也就是上文中提到的類似“開心農場”的操作方法。

據薛素文透露，目前農信互聯的平臺上已經有2300萬頭豬實現的聯網，注冊的豬場有1.3萬個。大量數據的沉淀，一方面可以給到農戶一些養殖上的指導，另一方面可以對市場做出大概預測。

“比如你可以知道你的豬得的病是區域事件還是個體事件，行業中通常是用什么藥把它治好的，同時我們還可以預測出欄量、飼料需求量、獸藥需求量，通過出欄量對每天的生豬價格做出大概判斷，這樣我們就把養豬的人，賣飼料人，賣獸藥的人，販豬的人全部連在了一起。”

薛素文說，過去老百姓是低頭養豬，只看自家不看外面，而現在則是抬頭養豬，“我們開玩笑說，現在是站在泰山之巔養豬，左看右看，看看同行都在做什么，然后我們決定怎么做。”

不過，讓鈦媒體感到好奇的是，我國的養豬業中小豬場占到很大比重，而且養殖戶們大多沒有太多互聯網意識，數據的搜集一直是農業智能化最困難的一個環節，農信互聯是如何說服農戶上傳數據，并逐漸發展到2000多萬頭豬這樣的規模呢？

打通農業的數據、電商、金融三個閉環

薛素文說，解決農戶端的數據采集和錄入問題，很重要的一點就是利益的驅動。

以前，農戶想要獲得金融服務是很難的，由于沒有抵押物所以很難在銀行拿到貸款。而在農信互聯這里，金融平臺會基于豬聯網上得來的信用數據，來對農戶進行征信，這就讓金融業務與數據業務緊密的捆綁在了一起。

“在農信云上記錄下了農戶的經營情況，農戶使用的時間越多，我們了解到他的管理效益越高，給他的貸款就越多。對于農信云的用戶，有多少信用就能獲得多少貸款。” 薛素文說道。

為了降低風險、增強用戶粘性，農信金融給到農戶的貸款不是以現金的形式發放，而是農資品，比如，收豬人可以直接通過收豬貸進行支付，養豬人可以通過農戶貸購買飼料，操作上類似花唄和白條。據薛素文透露，目前這種方式占到全部支付方式的10％。

目前，農信互聯的業務主要包括農信云、農信商城、農信金融三部分，通過SaaS服務來積累用戶生產過程數據；通過電商為產業鏈上各方提供交易平臺，積累交易數據的同時增加用戶粘性；然后再以金融來解決生產者的資金問題，同時為平臺帶來收益。

簡單來說，農信云解決用戶的入口問題，農信商城解決流量問題，農信金融解決盈利問題。

一直以來，金融業務都被認為是產業互聯網的核心盈利點，但在薛素文看來，農業領域單走金融模式是走不通的。金融服務主要是靠收取利息來賺錢，但農業卻是個微利行業，這對于農戶來說無疑是很大的負擔。

為了解決這個問題，就有了SaaS系統、電商業務——從生產環節幫農戶省錢，來覆蓋貸款利息。“一是砍掉中間的經銷商，把原材料的價格盡量降低一點；二是讓農戶可以直接對接屠宰場，減少豬販子從中抽取的利潤；三是通過技術服務讓農戶降低生豬的死亡率，提高生產效率。”

而這一套模式，也是薛素文一次次下到豬場，深入了解農戶痛點后逐漸建立起來的。

生豬交易通常都在凌晨進行，因為后續還要經過屠宰場加工，這樣才能保證七八點將加工好的豬肉送到超市和批發市場。一般交易的都是以車為單位，一車豬大概在二三十萬塊錢。但由于銀行在夜里不營業，所以收豬人都是抗著大量現金去交易。

“我們天天跑他們市場，看到他們的交易方式真的非常落后，數錢就要數很長時間，我就在想能不能把這件事搬到線上。”薛素文說。

通過農信的生豬交易所平臺，農戶可以把將要出售的豬的信息上傳到平臺上：包括豬的品種、均重、出欄時間、出售價格等；收豬的人可以在通過手機看到周邊在售的豬，雙方在線溝通即可達成交易。

如果是通過農信系統養的豬，還能看到整個養殖過程的生產記錄，包括豬的品種、什么時間做了生產、轉舍，有無生病、生病的時候用了什么獸藥疫苗等等，這樣就形成了一個養豬的全程可追溯。

為了解決上文中提到的銀行不開門問題，農信金融直接采取了為農戶墊資的方式，也就是收豬人與養豬戶達成交易后，由農信先將資金墊付給收豬人，“國慶節一放十天假，十天假銀行都不上班，我們差不多墊了七個億，其實我們現在很簡單，就是把服務做踏實，這樣農戶才會信任我們。”薛素文說道。