为什么别的公司AI试点都凉了，拜耳却“遥遥领先”？一笔12年前的收购给出了答案

最近几年，乘着“生成式AI”的东风，“AI正在重塑企业”的声音充斥社交媒体。然而麻省理工学院的研究却给出了一个冷冰冰的数字：95%的企业级生成式AI试点都面临失败，但真实情况可能比数据更扎心。

一位匿名企业的COO面向麻省理工调研团队直言：“LinkedIn上说一切都变了，但我们公司里，什么也没变。”

然而，与产业大多数公司的困境形成鲜明对比的是：拜耳作物科学正在真正让AI落地产生价值。

帮助农艺师调取产品知识的AI工具E.L.Y.已在北美全面部署，1500多名一线员工使用，生产力提升60%，意味着每人每周节省4个小时。

到底为什么拜耳可以成功，而大多数公司却连“试点阶段”都难以跨过去？

答案藏在12年前一笔很多人都快忘记的收购里。

2013年，孟山都（后被拜耳收购）以9.3亿美元买下The Climate Corporation。

这笔收购带给拜耳的不仅是FieldView精准农业平台，更重要的是三件事：

①数据文化

②数字产品能力

③高质量的农业数据资产

根据拜耳CIO Amanda McClerren的说法，是Climate让团队第一次意识到数字产品的开发逻辑，与传统实体产品完全不同。

此后十年，拜耳持续投入：

●建田间试验数字化体系

●建语义搜索与数据可发现性工具

●建成熟的数据仓库平台

●数十年积累1170亿条种子性能数据点

这就是拜耳的“数据护城河”。

很多企业都喊着要做AI，但拜耳是十年前就开始准备训练AI的数据。

Amanda McClerren说了一句话非常关键，“我们不仅有成功的产品数据，还有失败产品的全部数据与遗传信息。”

这在农业科技行业是极其罕见的。

为什么重要？因为成功样本会骗人，但失败样本告诉你真正的边界。

拜耳的数据护城河包含：

●数十年的真实田间试验数据

●每个品种在不同气候中的表现

●大量未能上市的品种与试验记录

●全套遗传信息与环境关联数据

这不仅让拜耳能训练更强大的AI模型，更让它能做行业领先的技术创新，比如：数字孪生农场。

拜耳构建了“数百万潜在农田英亩”的高精度数字孪生，可以模拟品种在未发生过的气候条件下的表现。

在一个受天气影响极大的行业里，这几乎是“作弊级”的能力。

在生成式AI时代，拜耳的策略依然务实：先做一个“非常小、但能验证价值”的工具。

这就是E.L.Y.：

●先让1500名农艺师试用

●测1年，反复迭代

●数据反馈持续写回模型

●最终产出60%的效率提升

企业做AI最大的问题就是：

●试点太小→看不到价值

●试点太大→做不完

●需求太散乱→无法聚焦

●缺乏数据→模型无用

拜耳的做法完全贴合麻省理工总结的成功企业共性：“选一个痛点，执行到位，持续迭代。”

PRECEON是拜耳的矮秆玉米新品系。但“短”并不是关键，精准种植才是关键：

●要搭配正确的杂交品系

●要匹配正确的密植度

●要匹配农场地块的真实条件

这些决策，没有FieldView、没有多年田间数据、没有数字工具，是做不到的。

换句话说：数字能力让拜耳的生物创新价值最大化。

根据拜耳CIO Amanda McClerren的说法，AI不只是让代理替代人完成任务，而是重新想象工作流程。

这句话很重要。

因为大多数企业做AI的逻辑是：

“我们现在的流程太慢了→让AI来加速。”

而拜耳的逻辑是：

“如果AI能做这件事，我们的流程是不是本身就要重构？”

这是AI原生企业和传统企业最大的鸿沟。

更关键的是——

这种文化需要十年构建，不可能靠项目制补出来。

总结下来，其他企业AI推不动，是因为缺3栋“房子”：

绝大多数企业只有项目，但没有积累；有试点，但没有数据；有模型，但没有流程能接住。

拜耳则反其道而行之：用12年建设基础，用1年收割AI的效果。

有人说拜耳赢在技术，有人说赢在数据，有人说赢在行业理解。

但Amanda McClerren的说法或许最接近真相：不仅要准备让AI帮我们做事，还要准备重新想象整个业务流程。

AI不是工具，而是“重做一遍企业”的机会。

这也是为什么多数企业的AI试点停在PPT里，而拜耳的AI已经在田地里。