Цель проекта:

Создать единый облачный сервис полного цикла почвенно-агрохимических исследований

— от цифровой подачи проб с автоматической генерацией уникальных ID/QR-кодов до

централизованного хранения и обработки данных с интегрированным ИИ-агентом,

обеспечивающим мгновенные и точные рекомендации для агрономов.

Проблема, которую решает результат проекта:

Актуальность

В условиях стремительного сокращения пахотных земель (–40 % с 1961 г.) и растущей

потребности в продовольствии (≥ 2 500 ккал/чел./сут.) аграрии остро нуждаются в

оперативной и точной диагностике состояния почвы. Современные методы анализа не

успевают за темпами принятия решений: длительные сроки обработки, разрозненные

данные и отсутствие сквозного контроля приводят к неоптимальным рекомендациям,

потере урожая и перерасходу средств.

Проблемы

1. Фрагментарное хранение и отсутствие сквозного трекинга

Данные о пробах, результатах анализов и их метаданных распределены по локальным

файлам и разным системам, что не позволяет отследить полный путь образца от поля до

отчёта и гарантировать достоверность данных.

2. Отсутствие гибкой схемы идентификации тестов

Лаборатории используют разные форматы названий и кодов анализов, из-за чего

сложна интеграция с учётными и ОРМ-системами, автоматизация расчётов и

сопоставление результатов между партиями проб.

3. Разнообразие рабочих процессов и участников

Агрономы, полевые техники и лабораторные специалисты действуют по собственным

регламентам и шаблонам: сроки взятия проб, порядок их подготовки и формат отчётов

отличаются, что тормозит единую автоматизацию и снижает масштабируемость

операций.

4. Непоследовательный отбор проб на поле

Некоторые операторы заранее планируют координаты точек отбора, другие выбирают

«на глаз» во время обхода участка, что приводит к неравномерным и

нерепрезентативным выборкам и искажает рекомендации по удобрениям и

корректировке агротехнологий.

Для устранения этих ограничений необходима единая платформа, обеспечивающая

сквозной учёт проб, стандартизированную маркировку (ID/QR), единый формат

хранения и автоматизированные алгоритмы обработки данных.

Каким образом результат проекта решает проблему:

• Сквозной трекинг проб

Каждая почвенная проба регистрируется в системе с уникальным ID и QR-кодом: от

момента взятия образца на поле до получения окончательного отчёта. Это исключает

«потерю» данных, повышает прозрачность и гарантирует соответствие результатов

реальному пробопотоку.

• Единая схема идентификации тестов

Все анализы в каталоге (120+ видов) стандартизированы: каждому тесту присвоен код

и набор атрибутов. Лаборатории и фермерские системы обмениваются данными по

единому API, что упрощает интеграцию и автоматизацию расчётов.

• Стандартизация рабочих процессов

Встроенные в платформу регламенты и шаблоны для агрономов, полевых техников и

лабораторий выравнивают порядок действий на каждом этапе — от отбора проб до

обработки результатов. Это повышает скорость подключения новых партнёров и

масштабируемость бизнес-модели.

• Оптимизация отбора проб и привязка к гео

Модуль планирования и привязки геокоординат автоматически формирует границы и

точки отбора на основании размеров и рельефа поля. Это обеспечивает равномерный,

репрезентативный сбор и устраняет «на глаз» выбор точек.

• Централизованное облачное хранилище

Все данные хранятся в едином облаке с автоматическим бэкапом и разграничением

доступа. Фермеры, лаборатории и аналитики видят актуальные результаты в реальном

времени, без необходимости переключаться между разрозненными системами.

Мгновенные рекомендации ИИ-агента

После завершения анализа встроенный ИИ-модуль выдаёт готовые советы по

корректировке удобрений и агротехники. Благодаря этому агрономы получают надёжные

решения за считанные минуты, а не дни, что снижает риск потерь и оптимизирует

затраты.

Описание конечного продукта проекта:

Web-платформа AgroCloud, состоящая из:- пользовательского web-интерфейса с модулями;- цифровой заявки и трекинга образцов; - аналитической панели с историей отчётов; - универсального каталога тестов; - встроенный ИИ-агент для консультаций в реальном времени.

Область применения продукта проекта:

Крупные агрохолдинги и фермерские хозяйства; - Научно-исследовательские институты и агролаборатории; - Консалтинговые компании в агросекторе.

Рынок, сегмент рынка:

Потенциальные потребители:

- 32 900 сельскохозяйственных организаций и 118 300 фермерских хозяйств в России

(Росстат, сельхозмикроперепись 2021)

Оценочное количество клиентов:

~151 200 хозяйств (организаций + ферм)

Среднее число анализов на клиента:

3 пробы в год - Объём потребности:

151 200 × 3 = 453 600 проб/год → при средней цене 7 990 ₽ → ≈ 3,63 млрд ₽/год "

Существующие аналоги:

Сравнение AgroCloud с существующими решениями

«Своё Фермерство»

Товары, услуги, агротехнологии, льготные кредиты и субсидии для сельского хозяйства

на единой платформе Своё Фермерство от Россельхозбанка с цифровой подачей проб.

Преимущества: веб- и мобильная регистрация заявок, личный кабинет с историей

анализов, частичная автоматизация (≈ 50 %).

Недостатки: всего 60 типов тестов, отсутствие ИИ-интерпретации, обработка занимает в

среднем 5 дней, детали комиссий не раскрываются, перегружен функционалом.

Цена: средний чек — 7 500 ₽ за тест.

ООО «АгроЛаб» офлайн-лаборатория стандартных агрохимтестов.

Преимущества: отлаженные методики 30 базовых анализов, фиксированная стоимость и

прямое взаимодействие с клиентами.

Недостатки: нет онлайн-кабинета, низкая автоматизация (≈ 10 %), длительные сроки —

до 7 дней, отсутствие ИИ-модулей.

Цена: средний чек — 6 000 ₽ за тест.

Конкурентные преимущества:

• Полный цикл цифровизации.
• От регистрации проб на поле до готового отчёта в облаке — все этапы автоматизированы и объединены в единую платформу.
• Уникальная система трекинга.
• Каждая проба помечается ID и QR-кодом, что обеспечивает прозрачность, прослеживаемость и защищённость данных.
• Широкий каталог тестов.
• Более 120 видов агрохимических и микробиологических анализов против 30–60 у конкурентов.
• Интегрированный ИИ-агент.
• Мгновенная интерпретация результатов и выдача рекомендаций по корректировке удобрений и агротехники.
• Высокая степень автоматизации 85 % рутинных операций выполняется системой, что снижает риск человеческой ошибки и облегчает масштабирование.
• Сокращение времени обработки. Среднее время — около 3 дней вместо 5–7 у традиционных лабораторий.
• Модуль планирования и привязки геокоординат.
• Автоматическое формирование репрезентативных точек отбора на основании границ и рельефа поля для равномерного покрытия участка.

Чтобы реализовать платформу «AgroCloud» в полном объёме, нам потребуются

следующие ресурсы:

1. Человеческие ресурсы

Существующие

• Agro-химик
• Фитопатолог
• AI/ML-инженеры
• Front- и Back-end-разработчики;

Дополнительно требуются

• Project Manager для координации этапов и контроля сроков
• DevOps-инженер для настройки CI/CD, оркестрации контейнеров и облачной
• инфраструктуры
• Data Engineer для организации ETL-процессов и конвейеров данных
• QA-инженер для автоматизированного и ручного тестирования платформы
• UX/UI-дизайнер для разработки удобного интерфейса веб- и мобильного клиента
• Полевые техники (2–3 чел.) для выезда на места отбора проб

2. Данные

Существующие источники

• Лекции и методические указания
• Агрохимические базы данных партнёров
• Опыт фермерских хозяйств (пилотные наборы проб)

Необходимые дополнительно

• Исторические гео-данные полей (ГИС-карты, спутниковые снимки NDVI)
• Метеоданные (температура, осадки, влажность) для тренировки моделей
• Спектральные данные (тирографические, спектрофотомет-рические измерения)
• Реальные наборы проб (≥ 5 000 образцов в год) для валидации AI-моделей

3. Оборудование и материалы

Существующие в партнёрской экосистеме

• ООО «Сеедос»: теплица 1 га с климат-контролем (≈ 500 000 ₽ эквив.);
• УНПК «Агроцентр»: лабораторные стенды и рабочие места (≈ 700 000 ₽ эквив.);
• УНПО «Поволжье»: площадка для апробации (≈ 500 000 ₽ эквив.)

Дополнительно требуются

• Полевые станции и датчики (GPS-приёмники, почвенные сенсоры влажности/рН)
• Дроны с мультиспектральными камерами для оперативного мониторинга
• Лабораторное оборудование: спектрофотометр, ААС/ICP-OES, центрифуга, весы
• прецизионные
• Полевые комплекты отбора проб: штыковые зонды, кордоинаторы, ёмкости и этикетки
• с QR

4. Программное обеспечение и облачная инфраструктура

• Существующие
• Открытые ML-фреймворки (TensorFlow/PyTorch)
• Частичная облачная подписка (в рамках грантов)
• Дополнительно требуются
• Облачные вычислительные ресурсы (виртуальные машины/GPU-кластеры) для
• обучения моделей
• Лицензии на СУБД (PostgreSQL Enterprise, объектное хранилище) и API-шлюз
• Сервис мониторинга и логирования (Prometheus, ELK-стек)
• Платформы мобильной разработки (iOS/Android SDK)
  
  

Планируемый способ получения дохода:

Механизм взимания комиссии– Комиссия: 23 % от суммы каждого исследования покрывают стоимость работы
платформы:
цифровая подача и учёт проб (интерфейс, QR/ID-генерация, трекинг),
облачное хранение и резервирование данных,
поддержка и обновление каталога 120+ тестов,
работа встроенного ИИ-агента (вычислительные ресурсы, обслуживание моделей).

– Как снимается:
1. Клиент оформляет заказ и оплачивает счёт через личный кабинет или прием на сайте.
2. Платформа автоматически удерживает 23 % от суммы (≈ 1 838 ₽ при среднем чеке 7
990 ₽) перед переводом остатка лаборатории.
3. Ежедневно/еженедельно формируется отчёт по транзакциям, заказчику и
лабораториям доступны онлайн-статусы оплат.
– Условия расчётов:
Порог автоматического перечисления остатка лабораториям (например, от 50 000 ₽)
Возможность гибких сроков выплат (еженедельно или по запросу)

Продвижение и популяризация продукта

1. Партнёрские каналы
Соглашения с крупными агрохолдингами и сельхозкооперативами: пилотные проекты
на условиях льготной комиссии в первый год.
Интеграция в ERP/CRM-решения через API-партнёрства (AgroSAP, 1С-Агро и др.).
По соглашению с ООО «СИИДОС» , УНПК «Агроцентр», УНПО «Поволжье» будет
проведён научно-исследовательский эксперимент по апробации — с использованием
AgroCloud для оценки влияния технологии партнёров на интенсивность роста растений, а
также размер стеблей и плодов.
2. Цифровой маркетинг
Контекстная реклама и таргетинг в профессиональных соцсетях (Дзен, Телеграм) на
аграриев и лаборатории.
SEO-оптимизация по ключевым запросам («анализ почвы онлайн», «агрохимические
исследования»).
Контент-маркетинг: кейс-стади, статьи в отраслевых СМИ, вебинары совместно с
профильными вузами.
3. Выставки и конференции
Участие в агротехнологических форумах и отраслевых выставках (Агрокомплекс,
СибАгро и др.) с демонстрацией живого трекинга и AI-рекомендаций.
Организация круглых столов с приглашёнными агрономами и представителями
лабораторий.
4. Реферальная и партнёрская программа
Вознаграждение для действующих клиентов и партнёров-лабораторий за приведённых
новых пользователей.
Специальные условия (скидки на комиссию) для лабораторий, подключивших более 1
000 анализов в месяц.
5. Пилотные проекты и обучение
Бесплатные или льготные пилоты для 10–15 ведущих хозяйств с выпуском подробных
отчётов об экономической выгоде.
Обучающие семинары и видео-курсы по работе с платформой и интерпретации данных
ИИ-агента.

Прогноз доходов
2026 г.: 20 000 анализов × 7 990 ₽ × 23 % = 36,8 млн ₽
2028 г.: 80 000 анализов × 7 990 ₽ × 23 % = 147 млн₽

На страницу проекта