《人口普查一览》

Agritecture/CEAg World 全球 CEA 普查是室内农业行业最接近全面自我评估的报告。 2025年版调查收集了来自54个国家316家运营企业的反馈，内容涵盖从经济可行性、技术采用到劳动力发展和商业模式创新等方方面面。这既不是新闻稿，也不是商业推介文稿。而是农场经营者对其实际状况的报告，这也使其成为了解该行业真实现状的最有价值的数据来源之一。

从数据中浮现出的主线是行业正在走向成熟。室内农业行业正从第一阶段——以雄心勃勃的技术展示、风险投资级别的融资以及快速扩张为特征——过渡到第二阶段，该阶段以运营纪律、单位经济效益的严格审查以及审慎的规模化为特征。室内农业中“快速行动，打破常规”的时代已经结束。 取而代之的，是更为艰辛、也少了几分光鲜的工作：要证明受控环境生产不仅是一项令人印象深刻的技术，更可以成为一项可持续的商业模式。

盈利能力：差距正在缩小

人口普查关于经济可行性的调查结果证实了任何密切关注此事的人早已预料到的情况：大多数室内农业经营目前仍未实现盈利，但当前成本结构与盈亏平衡点之间的差距正在缩小。

那些正在缩小这一差距的经营者具有一些共同特点。他们已经摆脱了对单一渠道收入（即零售农产品）的依赖，转向了利用已有的资产和专业知识来开拓多元化的收入来源。他们在将生产能力与合同需求相匹配方面非常严谨，而不是盲目扩大规模。此外，他们在制定定价策略时，依据的是实际生产成本，而不是竞争对手的定价或理想中的利润率目标。

在关于盈利能力的讨论中，最重要的转变在于，该行业如今终于开始谈论单位经济效益了。三年前，主流指标还是规模——有多少平方英尺、多少吨产能、筹集了多少百万资金。普查数据反映出，这个行业已经深刻领悟到这样一个痛苦的教训：没有利润率的规模扩张，只不过是更快耗尽资金的途径。室内农业中的ERP缺口：为何大多数农场仍在依赖电子表格运作

人工智能的应用：尚处初期阶段，但备受期待

关于人工智能应用情况的人口普查数据揭示了期望与现实之间的差距，这一差距值得仔细研究，因为它对运营商如何分配技术预算具有实际意义。

大多数农场正处于人工智能整合的初期阶段——虽然已使用传感器和摄像头进行监测和数据采集，但尚未部署能够实时优化气候控制、灌溉或收获计划的预测模型。原因更多在于实际操作层面，而非理念层面。 集成复杂性是最常被提及的障碍：大多数室内农场运行着来自不同供应商的拼凑系统，要让这些系统相互通信——更不用说将数据输入人工智能模型了——需要进行集成工作，而许多运营方缺乏开展这项工作的工程资源。

成本是第二道障碍。面向室内农业运营推广的人工智能解决方案通常需要大量前期投资和持续的订阅费，而当农场本身尚未实现盈利时，这些费用很难得到合理解释。在“商业模式是否可行”这一更根本的问题尚未得到解答的情况下，运营商对那些承诺通过人工智能提高产量的技术供应商持怀疑态度，这也是可以理解的。

该调查显示，最有效利用人工智能的农场往往采取循序渐进的方式——从数据收集和监测开始，建立历史数据集，然后随着数据基础的成熟，逐步引入预测功能。那些未先建立可靠的数据管道，却直接跳到“全面采用人工智能优化”的农场，往往只会产生代价高昂的“噪音”，而非可付诸实践的洞见。

商业模式创新：超越农产品销售

此次调查中最引人注目的发现之一，是出现了超越传统农产品销售模式的营收模式。在可持续发展方面展现出最具创造性思维的经营者，正是那些提出不同问题的人：这个设施和这方面的专业知识还能创造出什么？

数据服务是一个尚处于起步阶段但发展迅速的收入来源。那些建立了完善的环境监测和作物表现数据集的农场发现，其数据对种子公司、农业研究人员和其他种植者具有价值。合同种植安排——即农场根据协议为餐饮集团、机构餐饮服务或专业零售商生产特定作物——提供了投机性零售销售无法比拟的收入可预测性。 技术授权使开发了专有系统或工艺的经营者能够将其知识产权变现，而无需为增建设施投入额外资本。

咨询服务是另一项新兴的收入来源。那些已经克服了建设并运营室内农场过程中学习曲线的运营商，掌握着来之不易的专业知识，而新进入者愿意为此付费。这一讽刺意味在业内并非不为人知：室内农业中一些最有价值的知识，正是源于那些差点摧毁如今能够出售这些知识的公司的错误和险些失败的经历。

这种多元化趋势表明，该行业在价值创造与获取方面正变得越来越务实。那些能够长期生存的农场，其运作模式更可能像是在“顺便”种植农作物的科技和服务公司，而非像是在“顺便”使用技术的传统农业企业。

劳动力挑战

此次人口普查证实了室内农业领域的招聘经理们多年来通过轶事所反映的情况：劳动力缺口是真实存在的，属于结构性问题，而且不会自行消失。

该行业需要能够架起农业科学与技术桥梁的人才——既精通植物生理学又熟悉软件系统，既了解营养化学又擅长数据分析。这种技能组合十分罕见，因为能够培养此类人才的教育途径几乎不存在。 传统的农业专业不教授软件编程，而计算机科学专业又不教授作物科学。其结果是人才缺口长期存在，迫使企业要么从一个领域招聘人员并对其进行另一领域的培训，要么为争夺那少数几位凭借自身努力独立掌握了全套技能的候选人展开激烈竞争。

人口普查数据显示，软件编程如今已被视为与植物科学和运营管理并列的核心劳动力需求——这一转变在十年前的农业领域是难以想象的。随着农场在从气候控制到库存管理再到财务报告等各个方面越来越依赖集成软件平台，配置、故障排除和扩展这些系统能力的重要性，已不亚于诊断养分缺乏或优化光照方案的能力。

软件鸿沟

从多项人口普查结果中可以隐约看出一个关于软件基础设施的观察：大多数室内农场运行在分散且不完善的技术栈上，这不仅造成了运营摩擦，还限制了该行业的扩展能力。

人工智能应用面临的障碍——集成复杂性、数据孤岛、缺乏标准化接口——本质上都是软件问题。劳动力方面的挑战——既需要程序员又需要农艺师——是软件系统运行时需要过多定制化工程开发的表象。商业模式的局限性——难以追踪单位经济效益、无法对性能进行基准测试——反映了目前缺乏能够将环境数据、生产指标和财务结果整合到单一系统中的综合农场管理平台。

该行业正朝着集成式数字化种植平台转型——这类系统将气候控制、作物监测、资源追踪和商业分析整合在一起——这是此次普查中最具有实践指导意义的发现之一。 那些率先弥合盈利能力差距的农场，很大程度上将是率先解决软件问题的农场，因为软件正是将运营决策（光照强度、灌溉量、收获时间）与财务结果（每公斤成本、每种作物的利润率、设施投资回报率）联系起来的关键，而这些财务结果将决定该农场能否生存下去。

接下来会发生什么

2025年人口普查勾勒出一幅行业处于转折点的图景。室内农业的第一波浪潮旨在证明该技术可行，事实证明确实如此。第二波浪潮则致力于将该技术推广至商业化生产，虽然这一目标已实现，但经济效益却并非总能随之而来。第三波浪潮——即人口普查数据所显示目前正在进行的浪潮——旨在验证商业模式。《CEA行业年中报告：行业整合、人工智能及未来趋势》

将定义这一第三波浪潮的运营商，未必是那些拥有最先进技术或最大规模设施的企业。他们是那些对单位经济效益理解最透彻、在生产与需求匹配方面最严谨，并且拥有最完善的软件系统来将运营数据与财务成果相连接的企业。他们是那些真正领悟了此次行业普查核心启示的企业：室内农业的未来，与其说取决于培育出更好的作物，不如说更取决于建立更好的商业模式。

来自54个国家的316名受访者固然不能代表整个行业，但这一样本量已足够大，足以提供有价值的启示。这些数据讲述了一个来之不易的成熟历程——一个曾试图过快扩张、因此受挫，如今正以更清晰的眼光和更严谨的纪律进行重建的行业。这并非一个失败的故事，而是一个行业终于开始践行可持续增长所必需的艰巨工作的故事。