麻省理工学院（MIT）曾提出一个广为流传的观点——95%的企业生成式AI试点最终都会失败。尽管这一结论曾引发不少争议，但越来越多的现实案例正在印证它的真实性：许多大型企业仍在为AI的全业务落地而苦苦挣扎。
失败的原因多种多样：企业文化不匹配、人才布局低效、数据治理缺失、基础设施薄弱……一位不愿透露姓名的首席运营官（COO）向MIT研究人员坦言：“领英上人人都在说‘一切已变’，但在我们的实际业务中，什么都没真正改变。”
拜耳作物科学，“似乎”是个例外。
他们不仅实现了生成式AI工具的规模化部署，还带来了可量化的运营提升。拜耳首席信息官Amanda McClerren透露，其自主研发的 E.L.Y.系统已推动生产力提升60%，目前北美地区已有超过1,500名一线员工在使用该系统。
这一切的背后，隐藏着一项多数竞争对手所不具备的“早年布局”——一段始于12年前的收购故事。
拜耳对孟山都的收购，常被视为农业巨头强强联手的典范。然而，若深入这场持续数年的并购拉锯与后续整合，便会发现其背后远非简单的资源叠加，而是一场充满战略摇摆、文化冲突与路径重设的复杂博弈——其结果，或许至今仍被全球市场所“误读”。
1 收购后，它怎么样了？
拜耳公司（原孟山都）的数字化转型始于2012年前后。当时孟山都公司开始试探性布局精准农机（Precision Planting），与丹麦诺维信公司合资开发生物肥料，与农机巨头迪尔公司达成战略合作，与嘉吉公司达成粮贸领域的合作等，直至2013年以9.3亿美元收购美国Climate公司，正式吹响了向数字农业全面转型的号角。
在数字化转型的过程中，孟山都公司不惜重金，收集和整合了大量的生物技术、种子、农作物栽培、土壤、气象、农机操作等数据，但是，由于缺乏植物保护方面的技术和数据，其数字农业无法形成闭环。因而，在2014—2015年期间，孟山都下定决心，先后3次邀约收购先正达公司，就是希望在向数字化农业转型过程中，补足植物保护数据缺失的重要短板。
孟山都公司的邀约被先正达公司拒绝后，于2016年又邀约收购拜耳农化公司，希望继续补足其植保数据短板。拜耳公司在拒绝孟山都的收购邀约之后不久，就向孟山都公司提出了反收购的邀约，主要是看中了孟山都公司的技术和产品线与拜耳公司的互补性，与数字化转型没有关系；另外，也是拜耳公司对于下一被步成更大的医药巨头的并购目标的一种防御策略。
在孟、拜之间进行了两轮博弈之后，拜耳公司甚至发出了“敌意收购”的威胁，拜耳公司终于成功拿下了孟山都。但这也为后来拜耳/孟山都在美国遭遇的一系列草甘膦集体诉讼案埋下了伏笔。
笔者在2015年，在孟山都公司首次邀约收购先正达失败后，就在“新浪博客”上撰文，成功预测了后几步的发展，直至孟山都邀约收购拜耳农化公司。因为笔者看出了孟山都公司转型过程中的困境，而只有先正达和拜耳这两个公司拥有杀虫剂、杀菌剂和除草剂等全套农化产品线，这正是孟山都公司所最需要的。
但拜耳公司的反收购邀约多少有悖常理（后来的发展也可以佐证），完全超出了笔者的脑洞。
拜耳收购了孟山都公司之后，由于战略导向的不同、文化的差异、人员的变动以及资源的配置等因素，孟山都原有的向数字农业转型的战略被完全打乱。
曾经在农业数字化转型方面“遥遥领先”的孟山都/拜耳公司，在多年之后的今天仅可见“数”的维度的缓慢进步，并没有能呈现出“质”的层级的突破。在人工智能以“月”为单位比拼进度的时代，如此境况，殊为可惜。
2 首席信息官怎么说？
据《农业科技新闻》（agfundernews），拜耳首席信息官Amanda McClerren介绍，2013年孟山都以9.3亿美元收购Climate公司的这笔交易不仅带来了知名的FieldView精准农业平台，更重要的是，引入了数据文化、技术团队，以及一套深刻的数字产品开发方法论。
如今，拜耳的生成式AI工具E.L.Y.已荣获“农业科技突破奖”中的“年度人工智能农业科技解决方案”称号。
E.L.Y.系统的推出，被McClerren视为一次“测试与迭代的尝试”——既要验证技术，也要确认业务价值。
为确保产品真正有用，拜耳进行了严格验证：1,500多名农艺师参与近1年的测试，确认符合实际需求后才全面推广。
面对“快速落地”与“稳步迭代”之间的平衡，McClerren强调“迭代思维”：“AI发展太快，所以我们采取‘边试点、边收集数据、边优化’的方式，确保每一步都有依据。”
E.L.Y.整合了拜耳所有农艺知识与产品推荐手册，核心是指导用户“如何最高效使用拜耳产品”。该系统在北美全面部署后，农艺师生产力提升60%，每周平均节省4小时——不再需要花大量时间查找资料，从而能更专注服务客户。
“我们决定开发E.L.Y.，关键原因之一是我们拥有独一无二的数据，并且真正理解它——包括丰富的研发数据、产品供应数据和田间试验数据。”
McClerren特别指出，收购Climate公司让拜耳学会了两件事：一是“数字产品与实体产品的市场化逻辑完全不同”，二是“这两类产品如何衔接才能真正创造价值”。
随后的数年里，拜耳持续投入数据基础设施建设：积累田间数据、开发语义检索工具、构建成熟的数据仓库平台。
拜耳的数据壁垒究竟有多厚？答案是1,170亿个种子表型数据点。
“我们拥有行业规模最大、最完整的数据集之一。数十年间，我们积累了所有产品的田间试验数据——包括成功上市的、研发失败的，以及这些产品的遗传信息。通过这些数据，我们能找到‘哪种遗传组合在什么环境下更容易成功’的关键规律。”
这些数据最初是为传统AI准备的，远早于生成式AI的热潮。这些投入早已见效：通过AI加速育种，拜耳已将产品从研发到上市的整体周期缩短了两年（农业新品开发通常需要7～10年）。
据悉，拜耳每年投入约24亿美元用于研发，支撑起价值320亿美元的研发管线。
McClerren还为AI规划了三大方向：销售与服务（E.L.Y.所在领域）、供应链与物流、研发。她展望：“未来将是多个智能工具协同的场景。”例如，生成式AI可能与FieldView平台结合，直接为种植者提供建议——不过她也坦言：“这个项目目前尚未启动。”
以拜耳的矮秆玉米产品PRECEON为例，她说明了数字技术与实体产品如何结合：“农民要想充分发挥该产品的优势、实现高产，需做到两点：选对杂交品种，并根据自家农田情况确定合适种植密度。”她说，“而这必须依赖FieldView这类平台——它能帮我们了解每一块田的情况，从而给出精准建议。”
这种“专有种质资源+数十年数据+数字工具”的组合，构成了难以复制的竞争壁垒。
Climate 的收购不仅带来了技术，还带来了需要数年才能建立的数据文化，而这种文化被指责阻碍了企业人工智能的更广泛推广。
或许最发人深省的见解来自McClerren对智能体人工智能变革管理的探讨：“我们不仅要做好准备，以不同的方式工作，让智能体完成过去由人完成的任务，同时让其他人完成不同类型的任务，我们还要重新构想工作本身。如果数字智能体能够完成以前只能由人或团队完成的事情，那么整个业务流程或许都需要做出改变。”
这表明该公司正在超越简单的自动化，着眼于从根本上重新设计业务流程——这雄心勃勃，但目前仍处于设想阶段。“我们在这方面仍处于非常早期的阶段，还在学习和探索的道路上，但我们对此非常重视。”她承认道。
当被问及如何量化投资回报率时，她认为这必然是一个复杂的过程：“量化投资回报率是一个多方面的过程，最终我们的目标是创造人工智能解决方案，这些解决方案不仅可以推动财务业绩，还可以促进可持续农业实践。”
这一回应反映出该公司正在努力平衡短期生产力提升与围绕可持续发展的长期战略定位——这究竟代表着深思熟虑还是为了规避更棘手的财务问题，还有待观察。
