美国科技媒体 The Verge 推出了一档播客节目 Decoder 。在这个节目中，主编尼莱·帕特尔（Nilay Patel）会与来自商业和技能前沿的立异者和政策拟定者们对话，提醒他们如安在不断改动的环境中前行，以及这全部对咱们的一同未来意味着什么。

　　最近，全球最大农业机械制作商约翰·迪尔(John Deere)CTO 贾米•辛德曼(Jahmy Hindman)做客Decoder 并接受了主编尼莱的采访。在这次信息量极为丰厚的对话中，辛德曼不只详细谈及了这家农机巨子对乡村基建、农业数字化转型、未来开展趋势的观念，也答复了有关农业数据归属、安全以及备受争议的农机修补权等方面的热门、灵敏问题。

　　现在，底子上全部东西都核算机化了，即便像迁延机和联合收割机这样的农业设备也不破例。农机巨子约翰·迪尔现在雇佣的软件开发工程师比机械规划工程师还多。

　　在辛德曼看来，整个农业正在向所谓的准确农业开展，这意味着农人们能够亲近盯梢种子在哪里栽培，长势怎样，这些植物需求什么养分，产出又是多少。

　　在农业未来的图景中，大型商业农场的每一株植物都由一位园艺大师照料，他们或许是AI，依托许多数据供给量体裁衣的精细化办理。假如你做对了，精准农业意味着农人能够更有功率——用更少的作业和更低的本钱，取得更好收成。

　　不过，把全部东西都变成电脑的一赞同味着，全部东西现在都会带有电脑的「原罪」问题。比方，谁具有这些农业数据?它们在哪里得到处理?没有牢靠的宽带网络，怎样把它从迁延机上取出来？格局是什么?假如您想运用约翰·迪尔迁延机与另一家农业剖析供货商，这有多简略?够简略吗?

　　还有迁延机自身——不像手机、笔记本电脑，乃至是轿车，迁延机的寿数一般几十年。它们应该怎样晋级?怎样保证他们的安全?最重要的是，当它们坏了，谁来修正它们? 现在，和三星、苹果相同，约翰·迪尔能够决议，谁能够修补他们的产品，以及有哪些官方部件可用。

　　由于这些东西都是电脑，这些制作商也能够操控软件，以确认来自其他供货商的零件。但关于农业设备来说，这是一件大事。农业设备依然是十分机械的，一般远离服务供给商，不简略移动，几十年来农人一向在自己修补。

　　实际上，由于更简略修补，电脑化之前的老款迁延机的价格正在飞涨。美国有一半的州现在都在考虑是否有权拟定修正法令，要求制作商封闭软件锁，并向修补店供给零部件，其间许多都是由农人的需求推进的——以两党协作的方法。

　　约翰·迪尔是出名的迁延机公司，为农人、修建工地等制作了许多设备。请简略介绍一下约翰·迪尔公司首席技能官的作业。

　　（作为）首席技能官，我的职责实际上是测验从技能视点确认公司战略方向，包含农产品、修建、林业以及修路产品。这是一份很帅的作业。我会展望未来 5、10、15、20 年，尽力保证将所需的部分履行到位，以便具有对咱们的客户而言至关重要的技能处理方案未来。

　　约翰·迪尔产品中有许多核算机处理方案。在我看来，硬件、软件和服务都是传统电脑公司的作业。你是否也在盯着那些能让联合收割机、迁延机作业更高效的技能组合？

　　咱们有一个智能处理方案小组来担任这个作业。除此之外，这个小组也担任尽或许快地布置这些技能，保证正在开发的技能能够扩展到整个安排，以及迁延机、喷雾机、修建等产品中，

　　在 The Verge，咱们简直每天都在尽力处理的一个问题是「核算机是什么?」小到争辩iPad、Xbox是否算是电脑，大到福特轿车怎样有用核算机化。几周前的Decoder节目上，福特CEO就评论了这个问题。你是不是也这样看待迁延机、联合收割机或修建设备——这些都是具有强壮机械功用的巨型核算机？

　　他们必定是。这便是他们跟着时刻的推移而变成的（姿态）。我会称它们为具有核算才能的移动传感器套件，不只具有在线（on-board）核算才能，也具有离线（off-board）核算才能。他们不断地将数据从任何东西——比方迁延机和耕种机——传输到云端。咱们正在对云中的数据进行核算作业，然后经过农人的台式核算机或移动手持设备或类似设备，供给这些信息和见地。

　　有多少是约翰·迪尔公司内部开发的?开发手机运用程序的团队有多大?是外包的吗?这是你们内部开发的东西吗？怎样安排公司来完结这类作业？

　　咱们在内部做了许多作业。这或许会让你吃惊，公司软件开发工程师比机械规划工程师还多。关于一家具有184年前史，一向致力于机械产品开发的公司来说，这是一件令人振奋的作业，实际便是这样。简直全部的内部运用开发都是在迪尔公司墙内完结的。

　　例如，咱们为农业范畴客户供给的数据运用程序是Deere Operations Center（「迪尔运营中心」）。这个中心的确运用了第三方程序，大约有 184 家公司经过加密的 API 衔接到运营中心，这些公司正在针对这些数据编写运用程序，谋福于那些期望运用这些运用程序的农人。

　　咱们总是争辩核算机是什么和不是什么的原因之一在于，一旦你把某物描绘为核算机，你就会承继一堆关于核算机怎样作业的期望。比方，一堆关于核算机怎样作业和不能作业的问题；一堆操控权的问题；API拜访是对生态体系或经济进行操控的一种方法。你是否改动了约翰·迪尔公司对其产品的观念?

　　毫无疑问，迁延机电脑化了许多，新的才能被发明出来的一同，也添加了职责，由于你有更多的操控。例如，咱们有必要考虑数据安全性，而在30年前，这并不必定是一个评论论题，其时，咱们在这方面没有才能。现在，咱们有必要在这样的范畴变得有竞争力，正是你所说的，跟着时刻的推移，产品变得更像核算机而不是传统的迁延机。

　　这也导致了巨大的问题。你提到的安全。从你们最近数据来看，你们在我国的事务十分大。30年前，你会向我国出口一台迁延机，这便是说话的完毕。现在，关于网络安全、与我国公司的数据同享等问题有了很大的评论，关于一家迁延机公司来说，三十年前底子不会有这一系列十分杂乱的问题。你怎样平衡这些呢?

　　这当然是一系列不同的问题，就像你提到的，我国的地缘政治原因愈加杂乱。以安全性为例。咱们现已阅历了许多科技公司在安全范畴不得不阅历的改动，安全不再是终究被敲定的，而是从一初步就要树立起来的。所以，咱们采纳依据规划获取安全的路子。公司的开发安排中有一些人，他们每天什么都不做，起床就去考虑怎样让产品更安全，让数据集更安全，保证数据被用于其预订意图。

　　这是一项新技能。20年前，公司没有这样的技能。现在咱们有必要发明和雇佣人才，开展出咱们需求的技能。

　　用约翰·迪尔联合收割机和迁延机度过一个底子农作物周期（大约是这样的）：农人醒了，他们说，「好吧，我有一块地。我要种一些种子。咱们有必要照料他们。终究，咱们要收割一些作物。」搜集数据的点是什么?数据的有用点是什么?反响回路从何而来?

　　我要奉告你，关于一个农人来说，下一个时节实际上是从上一个时节的收成初步的，实际上，这也是下一个时节的数据线程初步的当地。当联合收割机在田里收割玉米、大豆、棉花等作物时，他们现已初步在发明一个数据集，咱们称之为产值图，它以地舆空间为参照。这些联合收割机在卫星引导下穿过境地，任何时刻点地点方位、纬度、经度，咱们都能知道，咱们还知道它们在某个时刻点收成了多少作物。

　　所以，咱们创立了三维地图，收割机恣意呈现方位的作物产值，都能够显现出来。在北半球，这些数据是一个冬季作业的初步，农人经过这些作业来评价他们的产值，并了解他们鄙人一个时节应该做出哪些改动，然后进一步优化产值。

　　他们知道，田间有一些区域或许需求改动耕种密度，或许需求改动作物类型，或许需求改动下一季供给的养重量。全部这些决议都在大脑里进行，他们 （有必要）在 12 月耕种，在冬末订货养分用量，方案的根底正是他们收成的那些初始数据。

　　到了春天，他们带着迁延机和耕种机进入田间，选用的配方剂量正是农人之前依据数据拟定的。他们运用这个处方实时地对土地进行改动，运用现有的产值图数据以及他们用迁延机实时搜集的数据来修正耕种率、肥料用量等，保证投入最小化一同使产出最大化。

　　然后，这些数据会进入云端，并被引证。例如，迁延机和耕种机经过境地的轨道会被同享给喷雾机。当作物长出来，喷雾机进入现场时会被奉告最佳作业途径，将对作物的危害降到最低。全部这些尽力都是为了能优化作物产值，有个好收成。

　　这可是一大堆数据。谁搜集的?约翰·迪尔在搜集吗?我能够雇佣第三方SaaS软件公司来为我办理这些数据吗?这部分是怎样运作的?

　　机器在现场时，许多数据是动态搜集的，这些数据由现场运转的迪尔设备搜集。还有其他公司能够创立数据，并导入到 Deere Operations Center 之类的运用程序中，这样您就能够从想要搜集的任何来历取得数据。前史上由于衔接约束，将数据从机器搬到数据库，用它来做些作业，从前困难重重。

　　在今日的大型农业中，体型巨细悬殊的机器相互衔接，经过地上蜂窝网络衔接。他们将数据双向传输到云端并从云端回来。因而，曩昔十年树立的数据衔接根底设施的确完结了双向通信，而且消除了从移动设备获取数据的阻力。关于该运营商而言，它正在无缝地产生。这是一个优点，由于他们能够更挨近实时地采纳举动，而不是在未来的某个时刻等候或人上传数据。

　　这是谁的数据?农人数据吗?仍是约翰·迪尔的数据吗?联合收割机是否有服务协议条款?这是怎样做到的呢?

　　当然有服务协议条款。咱们的态度很简略——这是农人的数据，他们操控它。假如他们想经过API与他们信赖的参谋同享，他们有权这么做。假如他们不想同享，他们就不必这么做。要操控的是他们的数据。

　　他们当然能够以便利的方法导出数据，他们也的确这样做了。电子表格核算依然是农场的惯例操作，假如他们想的话，能够用电子表格做一些底子的数据剖析。不过，我要奉告你，数据量如此之大，尽管能够运用电子表格来处理其间一些，但并非全部数据都易于处理。这也是为什么咱们在 Deere Operations Center中添加一些功用来协助进行数据剖析，为农人供给见地。

　　这是他们的数据。他们能够挑选是否检查剖析洞悉，但咱们能够为他们供给这些，究竟数据集如此杂乱和巨大，更不必说更多的数据一向继续地传入。运用不同传感器，咱们能够丈量不同的东西，一些共同的信息正被传入并定时地构建到他们所把握的全体数据生态体系中。

　　咱们现已讲了许多关于数据反响回路的论题，特别是运作机制。有一个十分重要的组成部分，那便是种子。世界上有许多种子制作商。他们想要这些数据。他们有转基因种子，能够依据不同的地址调整种子。他们从哪里介入这个反响回路？

　　从咱们的视点来看，这些数据是农人的数据。他们是操控拜访权限的人。假如他们想和他人同享他们的数据，他们有这个才能。现在他们也这么做了。他们会与当地的种子推销员同享他们的产值图，并为来年春天的耕种时节优化种子品种。

　　所以数据是存在的。它不是咱们的，咱们没有自在与种子公司同享，咱们也没有同享过。它有必要经过栽培者，由于这是他们的出产力数据。他们才是有时机同享的人。咱们没有。

　　你们的确有许多数据。或许不能广泛地同享它，但你能够把它集合起来。你们对气候改动必定有十分共同的观念。你们必定能看到食物的途径在哪里，不同品种的作物在哪里成长和衰落。依据获取的数据量，你们对气候改动的观念是什么?

　　对咱们来说，实际状况是碍于数据的新近性，咱们无法答复这个问题。实际上，从出产性农业中大规划获取数据仅仅最近 5 到 10 年的现象。所以，数据集越来越丰厚，他们才会变得越来越好。

　　咱们有时机在当今存在的数据会集看到这些数据的趋势，但我以为现在还为时过早。数据还不行老练，咱们无法从气候改动的视点对咱们具有的数据得出任何定论。

　　我要弥补的另一件事是，数据强度并不是全球通用的。假如你从全球的视点来考虑气候改动，咱们有许多关于北美的数据，相当多的数据是由欧洲的栽培者搜集的，少数是南美的，可是全球农业脚印还不行丰厚，咱们还不能就气候改动对其产生的影响宣布任何声明。

　　是的。我不能猜测什么时分，但我以为数据终究会丰厚到足以让咱们从中取得见地。仅仅还没到那一步。

　　你现在有必要对电动轿车感爱好。答案是必定的。不管是迁延机仍是咱们产品线中的其他产品，推进的代替方法、动力的代替方法必定是咱们正在考虑的作业。我想说，咱们曩昔曾运用混合动力处理方案，例如驱动发电机的柴油发动机，然后从推进的视点对机器的其余部分进行电气化。

　　但咱们现在才刚刚初步，电池技能、锂离子技能的功率密度足以让咱们看到它现已初步自下而上地渗透到咱们的产品组合中。首要是低功率密度的运用，然后是一些大型出产农业设备。

　　它每天要运转14、15 、16个小时。你总不能花一整天来充电吧。这些问题并不是无法处理的。不管怎样说，从锂离子视点来看，今日道路图上的任何东西都无法处理这个问题。

　　两天前，苹果召开了开发者大会。苹果以出售硬件、软件和服务为一体的处理方案而出名。你以为约翰·迪尔的设备也是硬件、软件和服务的集成套件吗?仍是说，它仅仅一个输出数据的硬件，然后你能够购买咱们的服务，或许购买他人的服务?

　　当咱们把它作为一个全体来考虑时是最有用的。我想说的是，（咱们）与苹果公司的一个不同之处在于产品寿数——苹果手机的保质期要短得多，四五年就过期了，然后更好的版别呈现了。迁延机或联合收割机的寿数要用几十年的时刻来衡量。它或许会执役很长时刻，咱们在考虑放在上面的技能(和)运用程序时，有必要考虑到这一点。

　　咱们有必要考虑产品购买周期的不连续性。我的确以为，把全部这些结合起来考虑是最有用的。不过，也并非总是如此。有许多农人运营着多种色彩（农机有不同色彩，比方迪尔以绿色著称，凯斯是典型的赤色——译者注）的车队，不只仅迪尔。所以咱们有必要能够为他们供给一个时机，让他们从他们的产品中获取数据，做出最正确的决议。

　　当然，必定的。我期望这个世界是彻底绿色的(都是约翰·迪尔的产品——译者注)，但实际并非如此。

　　我在威斯康辛州上学的路上，每天都要经过凯斯工厂。它们是赤色的。约翰·迪尔是绿色的，凯斯是赤色的，世界收割机是黄色的。

　　咱们在农业范畴的传统竞争对手，毫无疑问，你提到了其间之一。凯斯（Case New Holland）便是一个很好的比方。爱科（AGCO）将是另一家。我以为，每个人都在朝着精准农业的方向开展。关于这个职业的开展方向，这个词无处不在。

　　我要为你描绘一幅图景：让出产农业中的每一株植物都能由一位园艺大师照料。园丁大师或许是一些人工智能，协助农人能够切当地知道该特定植物需求什么，何时需求它，然后由咱们的设备来履行这些方案。

　　以玉米为例，每英亩栽培 50,000 株植物，一位园丁大师每英亩玉米要照料 50,000 株植物。这便是它的开展方向，您能够幻想其间的数据强度。两亿亩玉米地，乘以每亩5万株；每个农业工厂都在创立数据，这便是出产性农业的巨大规划。

　　让咱们来谈谈海量的数据和核算量——这与设备的运用时刻长短有关。你是每年都晋级电脑和迁延机，仍是仅仅想把数据放到你的云里，这样你就能够进行你想做的密布核算?

　　是两者的结合。车辆内部的某些部件会不时晋级。现有车队中运转着的显现器和服务器都会周期性晋级。

　　Nilay，人们对农业技能有满意的爱好，咱们也看到了用新技能更新旧设备。所以，关于购买了或许已有 10 年前史的约翰·迪尔耕种机的客户来说，想要在该耕种机上运用最新技能的状况并不稀有。他们或许会购买该耕种机的晋级套件，而不是购买新机器，这样他们就能够在现有耕种机上运用最新技能。这种作业在整个职业中一向在产生。

　　不过，我要奉告你，与 10 年前比较，现在云核算的核算量或许有所不同，云核算能够将如此巨大的数据以矮小、易于消化的方法供给给用户。现在，在线机器上完结的作业十分少，大部分都是在云上完结。

　　咱们十分重视乡村宽带。这儿有一些实时数据搜集，但实在议论的是在会话完毕时，你有一个大的异步数据集。你想把它发送到某个当地，对它进行一些核算，然后回来给你，这样你就能够对它做出反响。您与宽带供给商或企图推出宽带方案的拜登政府有何联络？您是在为下一代产品争夺更好的网络，仍是对现在的状况感到满意？

　　咱们支撑乡村宽带，特别是更新的技能，5G便是一个比方。这不只仅是为了农业意图，坦率地说，一个与满意网络相连的社会能够带来许多优点，能够做比方在线教育之类的作业，特别是在咱们正处于大盛行中。我以为这仅仅强调了乡村区域的衔接用例。

　　农业仅仅其间之一，但还有一些很帅的功用，能够为农业供给更好的衔接，包含掩盖规划、带宽和推迟。我给你们举个比方。比方 5G 以及令人难以置信的低推迟数字才能，答应咱们从核算的视点在网络边际做一些今日咱们没有才能做的作业。咱们要么在机器上做，要么底子不做。因而，比方供给农人联合收割机地点方位的实时方位之类的作业，不必将数据一向路由到云端，然后再回来到农人或许具有的手持设备，假如咱们能在边际上做这个核算，然后在边际数据中心进行核算，再把它传回来，十分快地完结，不是很好吗？

　　从全球来看，答案是否定的。在美国和加拿大商场，掩盖率每天都在进步。每天都有发射塔拔地而起，咱们正在与全球规划内的地上手机信号掩盖同伴协作，扩展掩盖规划，他们正在做出反响。总的来说，他们看到了乡村互联互通的需求，特别是在农业方面。他们了解它所能供给的力气（以及）它能在全球粮食出产中产生的功率。所以，他们有动机这样做。他们在这个范畴一向是很好的协作同伴。也便是说，他们认识到乡村区域的衔接处理方案依然存在距离，在某些状况下还有许多范畴需求掩盖。

　　你提到了你的伙伴。这与智能手机有很大的类似之处。AT&T和Verizon运用不同芯片组吗?你能在迁延机的屏幕上激活你的AT&T套餐吗?这是怎样做到的呢?

　　AT&T是咱们在北美的首要协作同伴。这是咱们的挑选，首要是从掩盖的视点来看。我以为他们在大多数当地为咱们的客户供给最好的服务。

　　到处都看到宽带距离。你提到了学校教育。咱们涵盖了这些十分深化的顾客需求。另一方面，需求运转许多光纤才能使 5G 正常作业，尤其是您所说的低推迟，不能有太多节点。你支撑农场运用毫米波 5G 吗？

　　是的，这是咱们研讨过的。它很风趣。怎样扩展规划是一个问题。假如咱们能破解这个难题，那将会十分风趣。

　　听众们，假如您不熟悉毫米波，给你举个比方。您正站在纽约市的正确街角，能够为电话供给千兆速度。一旦你过马路，毫米波就消失了。这在农场上好像站不住脚。

　　正确。不是全部数据都需求以相同的速率传输，也没必要掩盖广阔区域。你能够幻想这样一个状况，当您进入毫米波规划时，您或许会一次性转储一堆数据。当你超出规划时，你仍在搜集数据，但传输速度会更慢。当可用的时分还能够运用它时，具有毫米波带宽的才能仍是十分风趣的。

　　首要是网络掩盖问题。当农机身处没有网络的当地，咱们故意做了数据缓冲，比及有网络时再发送数据。但这也意味着在某些状况下，栽培者要等候 30 分钟或一个小时，直到数据在云中同步，而且现已完结了一些可操作的操作。不过，到那个时分，决议现已做出了，由于时刻急迫。这或许是咱们今日最大的距离。但这不是遍及现象，首要产生在小当地，但在它产生的当地，需求是实在的。这些栽培者并没有像网络掩盖杰出区域的栽培者那样获益。

　　这种改善是否如你所愿?你会不会对拜登政府说，「嘿，咱们错过了许多时机，由于没有咱们需求的更快的网络。」

　　没有咱们想要的那么快。咱们应该在这方面加快步伐。略微整理一下这个主意，或许它是 Starlink，或许它是一种依据卫星的根底设施，能够在未来为咱们供给这种掩盖。但考虑到栽培者对数据的需求以及他们以为这些数据能够显着优化运营才能，对咱们来说，它的开展速度必定不行快。

　　咱们有的。超级风趣。这是一个风趣的主意。咱们的问题是一个移动问题。咱们全部的设备都是移动的。迁延机绕着境地行进，联合收割机绕着境地行进。你会遇到这样的问题，什么样的接收器才能让它作业?这是一个风趣的主意。我一向是乐观主义。我以为在不远的将来，关于那些现在网络衔接缺乏的当地，这或许是一个十分可行的挑选。

　　给我讲讲迁延机的定价模型。这些东西很贵，一台数十万美元。运转农机的AT&T套餐所需的常常性费用（ recurring cost ）是多少？你们供给数据服务的常常性费用是多少?这全部是怎样分化的呢?

　　风趣的是，咱们的数据服务今日是免费的。在云中保管数据和经过运营中心供给该数据的含义上，是免费的。这么说吧，假如购买了一台衔接的迪尔设备，该服务是您购买的一部分。

　　顾客方面的衔接性常常性费用与您在手机套餐中所阅历的费用，十分类似。不同之处在于，关于大型栽培户来说，不只仅是一部手机的问题。

　　他们或许有 10、15、20 个衔接设备。因而，咱们尽所能保证与全部这些不同衔接设备相关的开支最小化，不过，这与您运用 iPhone 或 Android 设备所体验到的没有什么不同。

　　咱们有多种方法能够从移动设备中获取数据。蜂窝衔接是一个方法。假如您能找到能够衔接的热门，咱们也能够经过 Wi-Fi 来获取。栽培者还常常运用 USB 记忆棒，当全部其他方法都失利时，不管怎样它都能够起作用。因而，不管衔接状况怎样，咱们都有方法获取数据。

　　可是，咱们现已评论过了，体系中获取数据的阻力越小，终究得到的数据就越多。你推送的数据越多，你就能产生更多的见地。你产生的见地越多，你的运营就越优化。因而，在没有蜂窝衔接的状况下，咱们的确看到了数据运用的强度，它经过衔接进行盯梢。

　　因而，假如购买联网迁延机后，您的云服务是免费的，那么这是否包含在您的损益表中的迁延机价格或租借协议中？你仅仅说，「咱们免费赠送它，但将其计入价格中。」

　　您必定能够购买没有长途信息处理网关或手机衔接的未衔接产品。但这很稀有。尤其是在大型农业中。我很犹疑要不要给你一个详细的数字，但这是咱们全部大型农产品的标准设备。也便是说，需求的话，你也能够不需求它。

　　我喜爱这个问题。关于一个彻底自主的农场，你有必要在它周围划出一些鸿沟，以便让这个概念易于了解。我以为，能够在低至个位数的年份完结彻底自主的迁延机。

　　我以为，把驾驭室彻底从迁延机上拿掉还有很长的一段路要走，由于迁延机被用来做许多作业，从主动驾驭的视点来看，这些作业或许还无法经过编程来完结。可是，咱们正在敲开秋耕或春播等范畴的无人操作的大门。

　　这是由于一些十分风趣的技能在同一时刻会聚在一同，它们是高性能核算机载机器的交融。咱们今日将 GPU 装置在机器上来进行视觉处理，这会让您大吃一惊。英伟达GPU 不只适用于游戏社区或主动驾驭轿车社区，也产生在迁延机和喷雾机之类的机器上。这是一种与高档算法结合在一同的技能流。机器学习、强化学习、卷积神经网络，全部这些都能够从机械和核算的视点模仿人类的视觉才能。这使咱们能够初步仔细考虑将操作员带出迁延机驾驭室。

　　可是，关于农业与公路上的主动驾驭轿车而言，不同之处之一在于，迁延机不只仅从 A 点运转到 B 点。它们的日子任务不只仅是运送，而是要做出产性作业，他们死后拉着耕耘东西耕耘，或在死后拉着耕种机耕种。因而，咱们不只要必要能够主动驾驭迁延机，还有必要主动履行其正在履行的功用，并保证它在耕耘方面做得很好，农人在迁延机驾驭室里就能观察到。现在咱们有必要这样做，而且能够确认迁延机的作业质量是否契合要求。

　　我以为是作业的多样性。在这种状况下，让咱们再以迁延机为例，一个农人或许会运用三到四种不同的耕耘东西来操作，它们都有不同的用例，都需求不同的人工智能模型来进行练习和验证。所以，我以为向外扩展到全部这些能够幻想到的操作，是最大的应战。

　　它正在影响咱们。每周我都在和半导体制作商攀谈，企图得到咱们需求的部件。这是一场继续的战役。大约六七个月前，咱们和其他人相同，以为这将是相对短期的。但我想咱们会在接下来的12到18个月里继续战役下去。我以为跟着出产才能的进步，咱们会走出窘境，但在那之前还需求一段时刻。

　　我现已和一些人评论过芯片缺少的问题。我得到的最好的一致是问题并不在于最先进的水平。问题在于较旧的工艺节点——5 年或 10 年前的技能。那是你的问题地点吗？仍是你正在考虑逾越这个问题？

　　咱们有16位芯片组，咱们仍在与传统操控器一同作业，这是一个痛点。咱们也有一些十分现代的东西，也是一个痛点。三个月前我和你的主意相同。从那以后的三个月里，咱们处处都感到了苦楚。

　　供给量必定正在添加。半导体职业正在做正确的作业。他们正在尽力进步产能以满意需求。我以为这仅仅商场上产生的经典牛鞭效应（经济学上的一个术语，指供给链上的一种需求变异扩大现象，使信息流从终究客户端向原始供货商端传递时，无法有用地完结信息同享，使得信息歪曲而逐级扩大，导致了需求信息呈现越来越大的动摇，此信息歪曲的扩大作用在图形上很像一个甩起的牛鞭。——译者注）。我以为现在职业中必定存在一些环绕需求方的行为，这使得半导体制作商很难了解实在的需求是什么，由于现在商场上的某些方面存在惊惧。

　　很显着，半导体销量只要一个方向，而且还在上升。全部都将要求它行进并要求更多。我以为，一旦在接下来的 12 到 18 个月内尽力处理这类眼前和近期的问题，半导体职业也将有更好的处理方法，但产能有必要进步。毫无疑问，许多需求都是实在的。

　　你是不是在想，「店员，我有这些16位体系。咱们应该从头构建事物，使其更模块化、更现代化、更快，」或许你是在说，「供给会迎头赶上」?

　　是前者。我想说两点。榜首，供给必定更遍及。第二个是当咱们需求改动的时分，改动会更简略。咱们仍在与一些技能债款进行奋斗，并跟着时刻的推移还清这些债款。就像这样，当它浮出水面的时分，你会期望你在10年前或5年前做的决议有所不同。

　　我岳父，我妻子的堂兄弟都是农人。我家里有许多约翰·迪尔的帽子。我给他们发短信，问他们想知道什么。全部人回来后都说「修补的权力」。值得注意的是，约翰·迪尔和苹果在修补权问题上持相同态度，也便是说，咱们期望你们不做，而让咱们做。但也面对许多阻力。越来越多的州都有修补权法案。现在的状况怎样?人们想要修补迁延机，现在却变得越来越难，由于它们是电脑，你们操控着部件。

　　首要，这是一个杂乱的论题。我要奉告你们的榜首件事是，咱们现已并将继续致力于协助客户修补他们购买的产品。实际状况是，客户今日想要对约翰·迪尔产品进行的修补，98%的修补都能够做到。没有什么能阻挠他们这么做。他们的扳手和咱们的相同大。假如有人想去修补迁延机的柴油发动机，他们能够把它拆下来修补。咱们供给服务手册、零件，奉告他们怎样把它拆下来再从头拼装。

　　我传闻的不是这样的。我传闻传感器一响，迁延机就会进入所谓的「跛行形式（limp mode）」。他们有必要把它带到服务中心，需求一台约翰·迪尔认证的笔记本电脑来提取暗码并进行实际操作。

　　确诊毛病代码会显现在显现屏上。客户能够看到这些确诊毛病代码是什么。他们或许不了解或无法将传感器问题与底子原因联络起来。错误代码信息是存在的，但错误代码背面或许有一个潜在的底子原因，这对客户来说，并不显着。约翰·迪尔经销商有专家，他们现已看到了这些问题，能够了解特定问题背面的潜在原因是什么。也便是说，任何人都能够去买传感器，都能够去替换它。这便是实际。

　　可是，现在大约2%的设备修补触及软件，机器有一个软件组件。咱们与有权修补人员的不同之处在于，在许多状况下，软件是受监管的。以柴油发动机为例，这儿触及一个受操控的排放环境，软件要保证柴油发动机在必定的排放输出、一氧化二氮、颗粒物等下运转。而修正软件会改动这一点，会改动发动机排放的输出特性，但这是一个受操控的设备。所以，咱们对会影响它的改动十分灵敏。

　　相同的道理也适用于线控刹车和线控转向。您是否真的期望迁延机上的软件经过修正以进行转向或以某种方法进行制动，以至于或许产生没有人想到的成果？咱们了解为了将软件面向出产环境而进行的测验的严厉性，咱们期望保证该产品相同安全牢靠，并契合咱们运营地点监管环境的预期。

　　但人们仍是在这么做。这才是实在的问题。这些都是核算机问题。这是我从苹果公司听到的关于修补自己的iPhone的主张。这个设备上有你全部的数据，都在网络上。您真的想在它上面运转不支撑的软件吗?这场争辩的含义对我来说是相同的。是他们的迁延机仍是你的迁延机?莫非我不该该被答应在我的电脑上运转任何我想要的软件吗?

　　我以为苹果观念的不同之处在于，iPhone并没有在迎面而来的车辆面前以每小时20英里的速度行进。你对产品所做的改动是很严重的。这些设备很巨大，而且要花许多钱。这儿触及一辆4万磅重的迁延机以每小时20英里的速度在路上行进。您真的想要将未经测验、未经方案、不知道的软件引进到这样的产品中吗?

　　但他们曾经是机械地做的。将其电脑化能够让你以一种无法在纯机械迁延机完结的方法来操控机器。我知道有许多农人用他们的机械迁延机做一些愚笨的作业，那仅仅生态体系的一部分。

　　当然。我是在这种生态中长大的。我以为不同之处在于，现在的体系要杂乱得多，部分原因是由于软件。假如我在这儿做了一个改动，它在那里会产生什么成果，并不是很显着。而当全部都是机械的时分，假如我改动轮胎的巨细或许转向连杆的几许形状，我知道会产生什么。我能够看到它，这个体系是独立的，由于它是一个机械体系。

　　当咱们议论一个现代设备和体系的杂乱性时，这是一个连锁反响。你不知道你在这儿做出的改动会对那里产生什么样的影响。例如，关于那些孤登时对软件进行更改的人来说，这在直觉上并不显着。这是一个极点杂乱的问题。咱们具有一个巨大的安排，担任了解整个体系并保证产品在出产时牢靠、安全，而且的确契合排放标准和全部这些要求。

　　我看了一些报导，发现有些农人正鄙人载来历不明的软件，这些软件能够绕过一些约束。其间一些软件好像来自乌克兰的安排。他们现在运用其他软件来绕过约束，在某些状况下，这些约束或许会使状况变得更糟，并导致其他意想不到的成果。而供给时机或使其愈加正式化，或许会更直接地处理这些问题。

　　我想咱们现已采纳方法了。其间之一便是客户服务。Service Advisor是出名的软件，经销商运用该软件对设备进行确诊和毛病扫除。咱们也供给了Service Advisor的客户版别，以便为他们供给一些洞悉才能——就像之前提到的关于错误代码的观念——洞悉这些问题是什么，以及作为客户，我能从他们身上学到什么?我该怎样着手修补它们?为了尽或许缩小这一距离，人们现已做出了尽力。

　　不过，咱们不会忍受或支撑第三方软件放到咱们的产品上，由于咱们不知道这样做的成果会是什么。这不是咱们测验过的。咱们不知道它能让设备做什么或不能做什么。咱们不知道它的长时刻影响是什么。

　　许多听众都有车。我有一辆小货车。我能够去买一个能给我的福特皮卡引擎上传新曲子的设备。这是你能对约翰·迪尔迁延机做的吗?

　　我估测假如你有正确的技能知识，你或许会找到一个方法自己做。假如第三方公司能做到这一点，顾客也有方法做到这一点。

　　鸿沟（line）在哪里？你对体系的操控在哪里完毕，顾客的操控从哪里初步？我问这个（问题）是由于我以为，这或许是现在核算范畴最重要的问题，它广泛地触及咱们日子中的每一种核算机。在某些时分，制作商就像，「我依然和你在一同，我在你面前划了一条鸿沟。」你的鸿沟在哪里？

　　咱们评论了一些极点状况，对咱们来说，用例便是这条鸿沟。从排放的视点来看，他们处于受操控的环境中。当咱们出售一件设备时，咱们有职责保证它契合咱们出售设备时所在的监管环境。另一个是

　　不只如此，坦率地说，我以为这是一种社会职责，要保证产品在运用期间是尽或许安全的。咱们花了许多时刻来评论在产品修正进程中占很小一部分的东西。统计数据是线%的修补都能够由客户完结。所以，咱们议论的是十分少的一部分，它们往往环绕着那些有关监管和安全的灵敏用例。

　　「修正权力」立法是两党协作的产品。你说的是许多州的大型商业运作。这是美国，是苹果派和玉米农人。他们有很大的政治影响力，能够推进两党协作，这在现在的美国是十分稀有的。你是否以为这是一个信号，「哦，天哪，假如咱们做得欠好，政府就会来买咱们的产品?」

　　我以为政府当然是一个声响，它来自于一些客户的反响。明显，您现已为家中的农人做了自己的一些作业。所以，这必定是一个正在评论的论题。趁便说一下，咱们都拥护这种评论。我以为咱们要保证的是，这是一次客观的评论。这在全部方面都会产生影响。咱们期望保证这些都得到很好的了解，由于这是一个十分重要的论题，而且具有满意影响力，所以咱们期望保证咱们做对了。这带来的意想不到的成果并不小。它们将影响该职业，其间一些会产生负面影响。所以咱们只想保证评论是客观的。

　　核算机化之前的旧式迁延机价格飞涨。或许你看到了不同的方法，但我看一些报导说旧迁延机，1990 年之前的迁延机，价格是一两年前的两倍。这些旧迁延机的价格上涨令人难以置信。之所以有这种需求，是由于人们不期望在他们的迁延机上装置电脑。对你来说，这是一个商场信号，应该改动你的产品作业方法吗？或许你是说，「好吧，终究那些迁延机都会死，你别无挑选，只能购买一种新产品」？

　　关于顾客来说，技能带来的优点现已满意重要了。顾客经过美元和他们购买的东西来投票。跟着咱们的开展，顾客会继续购买更高水平的技能。对旧式迁延机的需求尽管上升了，但部分原因是对迁延机的需求彻底上升了。咱们有自己的技能处理方案，看到了每年都在增加的购买率。假如人们不喜爱科技，你不会看到（这些增加）。在某种程度上，咱们有必要认识到技能带来的优点超过了技能带来的害处。这些现象仅仅咱们所在的技能选用曲线的一部分。

　　关于智能手机的评论也是如此。我用智能手机就能做到。每个人的口袋里都有。他们搜集全部的个人数据。你或许需求一个看门人，由于你没有老练的用户根底。你的客户都是十分自私自利的商业客户。

　　在数据、数据操控、产品售出后抛弃对产品的操控等方面，你们的职责与Xbox Live团队对Xbox Live社区的职责是否有所不同?

　　这当然是一个不同的商场，触及不同客户群。就像你说的，他们依靠产品来保持生计，咱们有必要尽咱们所能来保证产品的牢靠性，在需求出产的时分出产，保证他们的企业具有出产力和可继续性。咱们与你提到的顾客商场的最大差异在于——咱们所在的技能生命周期。

　　和今日的迁延机比较，你提到的是20年前的迁延机没有太多电脑化。可是，咱们今日的功率要高得多。你提到老款迁延机还在商场上，人们依然在运用它们，并富有成效的作业。实际上，在我的家庭农场，它们依然被用于出产作业。我以为，这便是消费商场和农业商场的不同之处。咱们没有一次性产品。你不能把它捡起来丢掉。咱们有必要能够规划技能的运用，跨过几十年，而不是个位数的年。

　　提到技能带来的优点以及经过出售技能带来的优点，我从家人那里得到的另一个问题是关于技能能带来的下一个优点。看起来，设备不能再变大了。下一个要处理的问题是速度——变得更快以进步出产力。这便是你对出售技能利益的观念吗?现在联合收割机现已满意大了，而且功率也很高。下一步是让它在速度上更有功率吗?

　　你现已看到了这个职业的趋势。栽培便是一个很好的比方。十年前，咱们以每小时3英里的速度耕种。今日，咱们以每小时10英里的速度耕种。技能使之成为或许，行间设备的电动马达能够十分快地做出反响，耕种不只高度可控，而且十分精准。我以为这是一个趋势。威斯康辛州是议论这个的好当地。不管是否是行间作物农场，春季都有一个小窗口，这几个星期最适合栽培这些作物。因而，在窗口期尽或许快速举动，是一种稳妥的做法。假如气候不太好，10 天的窗口中，您或许只要三、四天的时刻来栽培全部作物。

　　速度是保证这全部产生的方法。尺度和机器的宽度是另一个（方法）。我赞同咱们现已到了这样的境地：做大的时机现已很少了，所以要做得更快而且更聪明，这是未来提高产值的方法。

　　所以咱们现已评论了许多的职责，从机器的物理机械规划到构建云服务，再到地缘政治。你的决议计划进程是怎样的?你做决议的结构是什么?

　　最底子的在于全部都回归到客户身上，能做什么让客户更有出产力、更具可继续。这有助于在全部巨大主意、咱们想做的作业中区别出哪些作业能够在客户运营中尽或许地发挥作用？以客户和客户的事务为根底是很重要的，由于从底子上说，咱们的事务依靠于农人的事务。假如农人干得好，咱们也干得好。假如农人做得欠好，咱们也做得欠好。咱们交错在一同，这是一种你不能也不该该别离的联络。

　　因而，咱们的决议计划进程要深化了解客户事务，以及咱们能做什么来让他们的事务更好，这便是咱们所做的全部。

　　我对咱们所说的「感知与举动」感到十分振奋。榜首步是「See and Spray」（「看了就喷」）。经过电子和机械设备软件发明人类视觉并采纳举动。凭借这种才能，机械能够区别杂草和作物，而且仅喷洒杂草。这不只减少了田间除草剂的运用，也降低了农人的本钱，将省下的本钱投入到他们的运营中。这是一个双赢局势。

　　农业中有许多时机来做更多的「感知和举动」，并以最佳方法完结这一点。这样，咱们就不必总是在境地里画着相同的画面，而是更标准的依据不同需求量体裁衣。我以为，感知和举动的愿景正是咱们的道路图，这儿有许多时机，归于技能密布型，由于你们议论的是传感器、核算机、准确的举动。全部这些，都需求今日的技能产生底子性改变。