WEBVTT

00:00:00.760 --> 00:00:04.686
从2009年开始，
全世界都在讨论一个话题，

00:00:04.686 --> 00:00:09.846
就是即将来临的全球粮食危机，

00:00:09.846 --> 00:00:12.280
以及我们应该怎么来避免它。

00:00:13.040 --> 00:00:17.400
到2050年，我们
怎么来养活90亿人口？

00:00:18.440 --> 00:00:23.086
关于全球粮食危机的每一场会议，
每一期博客，每一场对话

00:00:23.086 --> 00:00:24.806
都会问到这个问题，

00:00:24.806 --> 00:00:26.566
而答案几乎都是

00:00:26.566 --> 00:00:31.110
我们需要增加70%的粮食产量。

NOTE Paragraph

00:00:32.960 --> 00:00:35.816
关于2050年的这个话题，

00:00:36.016 --> 00:00:40.880
出现在2008年，当时
全球粮食价格达到了历史最高点。

00:00:41.440 --> 00:00:44.246
人们焦虑不安，

00:00:44.246 --> 00:00:45.806
认为政府和世界领袖们

00:00:45.806 --> 00:00:48.446
应该让我们相信，
他们在关注这个问题，

00:00:48.446 --> 00:00:50.040
并在着手解决。

00:00:51.760 --> 00:00:55.566
但问题是，2050年离我们还很遥远，

00:00:55.566 --> 00:00:57.560
可能跟我们都没什么关系了，

00:00:58.280 --> 00:01:00.046
更重要的是，

00:01:00.046 --> 00:01:02.296
如果我们不做任何改变，

00:01:02.296 --> 00:01:04.680
危机会在那之前降临。

NOTE Paragraph

00:01:06.080 --> 00:01:09.360
我觉得我们应该问另一个问题。

00:01:10.280 --> 00:01:12.646
而这个问题的答案

00:01:12.646 --> 00:01:15.200
要重新进行组织。

00:01:17.120 --> 00:01:19.886
如果我们换一种表述的方法，

00:01:19.886 --> 00:01:22.356
更新一下数据，

00:01:22.360 --> 00:01:24.510
可能能看得更全面，

00:01:25.720 --> 00:01:28.926
让数据简单易懂，

00:01:28.926 --> 00:01:30.120
跟每个人都有关，

00:01:31.320 --> 00:01:34.000
我们可以共同来避免这场危机。

NOTE Paragraph

00:01:36.560 --> 00:01:39.446
我以前是做商品贸易的，

00:01:39.446 --> 00:01:41.656
贸易教会我一件事，

00:01:41.656 --> 00:01:44.650
每个市场都有一个转折点，

00:01:45.360 --> 00:01:48.956
在它来临之时，变化来得如此之快，

00:01:48.960 --> 00:01:50.846
会影响整个世界，

00:01:50.846 --> 00:01:52.800
带来永久的变化。

00:01:54.080 --> 00:01:56.680
想想最近一场金融危机，

00:01:57.800 --> 00:01:59.480
或者互联网泡沫。

NOTE Paragraph

00:02:00.920 --> 00:02:03.240
因此我担忧的是，

00:02:04.760 --> 00:02:06.846
如果大幅增长的粮食需求，

00:02:06.846 --> 00:02:09.006
超过了农业系统生产粮食的上限，

00:02:09.006 --> 00:02:10.945
那我们在全球粮食和农业市场

00:02:10.945 --> 00:02:17.320
也会遇到这个转折点。

00:02:18.240 --> 00:02:23.006
到那个时候，供应会跟不上需求，

00:02:23.006 --> 00:02:25.286
尽管价格会上涨，

00:02:25.286 --> 00:02:29.360
除非我们能从结构上进行某种改变。

00:02:30.560 --> 00:02:32.366
到那个时候，

00:02:32.366 --> 00:02:34.966
就跟股票市场和货币无关了。

00:02:34.966 --> 00:02:36.366
而是跟人有关。

00:02:36.366 --> 00:02:39.760
人们会遭遇饥饿，政府会垮台。

00:02:41.200 --> 00:02:45.756
这个具体的时间点：

00:02:45.756 --> 00:02:47.616
供应何时会跟不上需求？

00:02:47.616 --> 00:02:51.126
我在做贸易的时候，起初很感兴趣，

00:02:51.126 --> 00:02:53.916
后来变得痴迷

00:02:53.920 --> 00:02:56.886
为什么会从兴趣到痴迷呢

00:02:56.886 --> 00:03:00.576
因为我在研究过程中发现，
整个体系是如此不完善，

00:03:00.576 --> 00:03:04.880
如此重要的决定，
背后的支持数据又如此之少。

00:03:05.640 --> 00:03:09.916
于是我决定离开华尔街，

00:03:09.920 --> 00:03:12.446
走上创业之路，

00:03:12.446 --> 00:03:14.890
成立了Gro Intelligence公司。

NOTE Paragraph

00:03:14.890 --> 00:03:18.406
我们专注于数据收集，

00:03:18.406 --> 00:03:20.686
并令数据具有可操作性，

00:03:20.686 --> 00:03:23.680
以便支持各个级别的决策者。

00:03:24.880 --> 00:03:26.526
但在工作过程中，

00:03:26.526 --> 00:03:28.796
我们也发现这个世界

00:03:28.800 --> 00:03:30.486
不仅仅是领导者，

00:03:30.486 --> 00:03:34.756
还包括商人和普通公民，
就像在座的每一个人，

00:03:34.760 --> 00:03:36.840
大家都缺乏行动指引，

00:03:37.760 --> 00:03:42.406
应该如何避免即将来临的
全球粮食危机。

00:03:42.406 --> 00:03:44.436
于是我们建造了一个模型，

00:03:44.440 --> 00:03:47.366
利用我们掌握的海量数据，

00:03:47.366 --> 00:03:50.570
我们解决了这个转折点的问题。

NOTE Paragraph

00:03:50.570 --> 00:03:54.216
目前还没有人知道
我们在研究这个问题，

00:03:54.216 --> 00:03:58.140
这也是我首次分享我们的发现。

00:04:00.200 --> 00:04:04.840
我们发现，这个转折点
会出现在10年之后。

00:04:06.280 --> 00:04:08.646
我们发现，全世界

00:04:08.646 --> 00:04:13.000
会有214万亿卡路里的短缺，

00:04:14.960 --> 00:04:16.399
到2027年。

00:04:17.440 --> 00:04:21.240
目前我们还没办法填补这个短缺。

NOTE Paragraph

00:04:22.400 --> 00:04:24.350
你们会发现，

00:04:24.960 --> 00:04:29.296
我现在描述的方式跟刚开始不一样，

00:04:29.296 --> 00:04:31.446
我是特意这么做的，因为直到现在，

00:04:31.446 --> 00:04:34.676
我们都是用重量在量化这个问题：

00:04:34.680 --> 00:04:37.526
像千克、吨、百克，

00:04:37.526 --> 00:04:39.600
无论怎么选，都是重量单位。

00:04:40.280 --> 00:04:42.880
为什么我们要用重量来讨论粮食呢？

00:04:43.360 --> 00:04:44.806
因为用起来简单。

00:04:44.806 --> 00:04:48.326
我们可以仅凭一张照片，
加一个计算器，

00:04:48.326 --> 00:04:50.606
就可以算出一艘船的总吨位。

00:04:50.606 --> 00:04:53.360
我们可以测卡车、飞机和牛车的重量。

00:04:53.880 --> 00:04:58.300
但真正重要的是粮食的营养。

00:04:59.040 --> 00:05:02.216
因为即使重量一样，

00:05:02.216 --> 00:05:03.960
粮食也各不相同。

00:05:04.920 --> 00:05:07.406
这一点我有亲身体会，

00:05:07.406 --> 00:05:10.400
是在我从埃塞尔比亚
到美国念大学的时候。

00:05:11.200 --> 00:05:13.366
当我再回老家的时候，

00:05:13.366 --> 00:05:16.606
我父亲见到我非常兴奋，

00:05:16.606 --> 00:05:20.380
问我为什么长胖了。

00:05:20.960 --> 00:05:26.766
原来，尽管我的饭量

00:05:26.766 --> 00:05:31.636
跟我在埃塞尔比亚的时候一样大，
但是在美国，

00:05:31.640 --> 00:05:34.880
这么多的食物
对我的身体而言是有点多的。

00:05:36.760 --> 00:05:40.886
因此我们应该关注卡路里，

00:05:40.886 --> 00:05:42.556
而不是重量。

00:05:42.560 --> 00:05:45.550
我们都靠卡路里支持。

NOTE Paragraph

00:05:46.880 --> 00:05:52.726
214万亿卡路里是个非常大的数字，

00:05:52.726 --> 00:05:55.876
可能即使是最专业的人

00:05:55.880 --> 00:05:58.846
也想象不出几百万亿卡路里
意味着什么。

00:05:58.846 --> 00:06:00.960
我们换种方式来解释。

00:06:01.880 --> 00:06:05.246
我们可以把这些卡路里

00:06:05.246 --> 00:06:08.126
都想象成麦当劳的巨无霸汉堡。

00:06:08.126 --> 00:06:10.776
214万亿卡路里。

00:06:10.776 --> 00:06:14.006
一个巨无霸是563卡路里。

00:06:14.006 --> 00:06:20.246
也就是说到2027年，
全世界将短缺3790亿个巨无霸汉堡。

00:06:20.246 --> 00:06:24.240
这比麦当劳至今生产的
所有巨无霸还要多。

NOTE Paragraph

00:06:25.960 --> 00:06:30.046
那么这个数据最初是怎么来的呢？

00:06:30.046 --> 00:06:31.240
不是我们编的。

00:06:32.400 --> 00:06:37.246
这张图显示的是40年前，

00:06:37.246 --> 00:06:41.276
每个国家的卡路里差异。

00:06:41.280 --> 00:06:42.766
简单来说，

00:06:42.766 --> 00:06:45.806
就是该国家消费的卡路里数量，

00:06:45.806 --> 00:06:48.876
减去它生产的卡路里数量。

00:06:48.880 --> 00:06:51.686
它并不代表营养不良或者其他指标。

00:06:51.686 --> 00:06:55.716
仅仅显示1年内消耗的卡路里数量

00:06:55.720 --> 00:06:57.606
减去生产的卡路里数量。

00:06:57.606 --> 00:07:01.006
蓝色的国家是卡路里净出口国，

00:07:01.006 --> 00:07:02.406
或者达到自给自足。

00:07:02.406 --> 00:07:04.440
他们还有一些储备以防万一。

00:07:05.080 --> 00:07:07.926
红色的是卡路里净进口国。

00:07:07.926 --> 00:07:09.876
红色越深越亮的，

00:07:09.880 --> 00:07:11.120
代表进口得越多。

00:07:12.200 --> 00:07:16.686
40年前，卡路里
净出口国是如此之少，

00:07:16.686 --> 00:07:18.252
一只手都能数得过来。

00:07:19.360 --> 00:07:21.486
非洲大陆的大部分，

00:07:21.486 --> 00:07:24.126
欧洲，亚洲大部分，

00:07:24.126 --> 00:07:26.176
南美除了阿根廷，

00:07:26.176 --> 00:07:27.880
全是卡路里净进口国。

00:07:28.560 --> 00:07:32.180
令人惊讶的是中国
当时居然是自给自足的。

00:07:32.680 --> 00:07:35.640
印度则是一个大的卡路里进口国。

NOTE Paragraph

00:07:37.080 --> 00:07:39.440
40年后，时至今日。

00:07:39.960 --> 00:07:43.440
你能看到巨大的变化。

00:07:44.040 --> 00:07:47.556
巴西成为了农业引擎。

00:07:47.560 --> 00:07:50.846
欧洲成为了全球农业的统治者。

00:07:50.846 --> 00:07:53.866
印度从红色变成了蓝色。

00:07:53.866 --> 00:07:56.136
已经可以自给自足。

00:07:56.136 --> 00:07:58.606
而中国从浅蓝色

00:07:58.606 --> 00:08:01.240
变成了这张地图上最亮的红色。

NOTE Paragraph

00:08:02.280 --> 00:08:04.640
怎么会变成这样？发生了什么？

00:08:05.960 --> 00:08:08.800
这张图显示的是印度和非洲。

00:08:09.440 --> 00:08:11.760
蓝色的线是印度，红色的是非洲。

00:08:12.440 --> 00:08:16.606
为什么这两个地区

00:08:16.606 --> 00:08:18.776
原本的轨迹如此相似，

00:08:18.776 --> 00:08:20.926
之后差异变得如此之大？

00:08:20.926 --> 00:08:22.960
印度进行了一场绿色革命。

00:08:24.000 --> 00:08:28.146
而没有一个非洲国家做到了。

00:08:28.146 --> 00:08:29.366
那么产出情况呢？

00:08:29.366 --> 00:08:31.086
印度现在自给自足了，

00:08:31.086 --> 00:08:34.496
而且过去的10年间
它甚至开始出口卡路里。

00:08:34.496 --> 00:08:38.440
现在非洲大陆
每年进口300万亿卡路里。

00:08:39.280 --> 00:08:43.606
我们把中国加进来，那条绿线。

00:08:43.606 --> 00:08:46.280
还记得吗？它是从蓝色
变成了明亮的红色。

00:08:47.120 --> 00:08:50.206
为什么会这样？何时发生的？

00:08:50.206 --> 00:08:53.096
中国的曲线刚开始跟印度很像，

00:08:53.096 --> 00:08:55.896
直到21世纪初，

00:08:55.896 --> 00:08:57.560
突然开始急剧上升。

00:08:58.400 --> 00:09:00.456
年轻又不断增长的人口，

00:09:00.456 --> 00:09:03.566
加上飞速的经济增长，

00:09:03.566 --> 00:09:06.006
导致了这样的结果，

00:09:06.006 --> 00:09:08.480
没有人预见到了这一点。

00:09:09.520 --> 00:09:13.286
这个转折点对全球农业市场
而言非常重要。

00:09:13.286 --> 00:09:16.136
幸运的是，南美洲

00:09:16.136 --> 00:09:21.386
开始飞速发展的时间点跟中国一样，

00:09:21.386 --> 00:09:25.360
但它的供给和需求还是基本平衡的。

NOTE Paragraph

00:09:26.320 --> 00:09:27.720
于是问题变成了，

00:09:28.640 --> 00:09:30.490
接下来我们会何去何从？

00:09:31.800 --> 00:09:33.366
神奇的是，

00:09:33.366 --> 00:09:34.560
这并不是一个新故事，

00:09:35.800 --> 00:09:39.206
只是这一次，这个故事
不仅仅关于中国。

00:09:39.206 --> 00:09:41.616
而是中国事态的延续，

00:09:41.616 --> 00:09:43.726
非洲事态的放大，

00:09:43.726 --> 00:09:45.680
印度事态的大转变

00:09:46.600 --> 00:09:48.120
到2023年，

00:09:49.000 --> 00:09:54.086
预计非洲的人口数将超过印度和中国。

00:09:54.086 --> 00:09:56.776
到那时候，这3个地区的人口

00:09:56.776 --> 00:09:59.920
将超过世界总人口的一半。

00:10:01.400 --> 00:10:05.446
这个转折点将对全球粮食安全

00:10:05.446 --> 00:10:07.196
带来非常有意思的挑战。

00:10:07.200 --> 00:10:10.600
几年后，我们就会面对这个严峻的现实。

NOTE Paragraph

00:10:12.120 --> 00:10:15.480
10年后的世界会是什么样？

00:10:17.120 --> 00:10:21.006
到目前为止，像我刚刚提到的，
印度的粮食是自给自足的。

00:10:21.006 --> 00:10:24.440
很多人预测这一点不会改变。

00:10:25.200 --> 00:10:26.620
而我们不这么认为。

00:10:27.160 --> 00:10:31.376
印度很快会变成一个
卡路里净进口国。

00:10:31.376 --> 00:10:33.596
原因有二，

00:10:33.600 --> 00:10:37.126
一是需求会随着人口的增长而增长，

00:10:37.126 --> 00:10:38.396
二是经济的发展。

00:10:38.400 --> 00:10:39.686
这两点都是原因。

00:10:39.686 --> 00:10:42.396
即使你们对于生产的增长

00:10:42.400 --> 00:10:44.326
持有乐观估计，

00:10:44.326 --> 00:10:46.440
那也会带来细微的上扬。

00:10:46.960 --> 00:10:50.880
这点细微的上扬
可能会造成巨大的后果。

NOTE Paragraph

00:10:51.800 --> 00:10:56.366
接下来，非洲会继续
作为卡路里净进口地区，

00:10:56.366 --> 00:10:59.360
同样也是因为人口增长和经济发展。

00:11:00.120 --> 00:11:04.046
同样我们也假设生产的增长是乐观的。

00:11:04.046 --> 00:11:05.496
然后是中国，

00:11:05.496 --> 00:11:08.096
人口增长已经停止，

00:11:08.096 --> 00:11:10.076
而卡路里的消耗却会爆炸式增长，

00:11:10.080 --> 00:11:13.126
因为他们所消耗的卡路里种类，

00:11:13.126 --> 00:11:16.640
将会来源于高卡路里的食物。

00:11:17.600 --> 00:11:19.376
因此，

00:11:19.376 --> 00:11:21.236
这3个地区加起来，

00:11:21.240 --> 00:11:24.556
会给世界带来有趣的挑战。

NOTE Paragraph

00:11:24.560 --> 00:11:28.686
到目前为止，那些卡路里不足的国家

00:11:28.686 --> 00:11:31.276
尚可以通过从卡路里盈余的地区

00:11:31.280 --> 00:11:33.120
进口食物来填补空缺。

00:11:33.720 --> 00:11:36.566
我所指的盈余地区，

00:11:36.566 --> 00:11:39.716
包括北美、南美和欧洲。

00:11:39.720 --> 00:11:42.166
这张图所表现的，

00:11:42.166 --> 00:11:46.476
是北美、南美和欧洲生产的增长，

00:11:46.480 --> 00:11:48.816
以及未来十年的增长规划。

00:11:48.816 --> 00:11:50.236
而从这张图里看不出来的，

00:11:50.240 --> 00:11:53.680
是大部分的增长
实际上会来自于南美。

00:11:54.640 --> 00:11:56.076
而这大部分的增长，

00:11:56.080 --> 00:12:00.670
是靠砍伐森林这种巨大的代价换来的。

00:12:02.240 --> 00:12:06.046
因此，当你整体来看

00:12:06.046 --> 00:12:09.360
印度、中国和非洲大陆的需求增长，

00:12:10.200 --> 00:12:13.046
并将其与生产增长进行对比，

00:12:13.046 --> 00:12:15.836
除了上述3个地区外，

00:12:15.840 --> 00:12:18.200
还有北美、南美和欧洲，

00:12:19.280 --> 00:12:24.726
就会发现存在
214万亿卡路里的空缺，

00:12:24.726 --> 00:12:26.486
我们无法填补。

00:12:26.486 --> 00:12:30.436
而且这还是假设
我们把北美、南美和欧洲

00:12:30.440 --> 00:12:32.821
生产的所有剩余的卡路里，

00:12:33.880 --> 00:12:38.120
全部出口到印度、中国和非洲。

NOTE Paragraph

00:12:39.200 --> 00:12:42.680
我刚刚呈现给大家的
是一个无解的世界。

00:12:43.520 --> 00:12:45.360
我们可以改变这一点。

00:12:46.400 --> 00:12:48.726
我们可以改变消费模式，

00:12:48.726 --> 00:12:50.986
我们可以减少浪费，

00:12:51.000 --> 00:12:54.246
或者我们可以大胆承诺，

00:12:54.246 --> 00:12:56.560
呈几何级数的增加产出。

NOTE Paragraph

00:12:57.720 --> 00:12:59.886
今天我不想讨论

00:12:59.886 --> 00:13:02.396
改变消费习惯或者减少浪费，

00:13:02.400 --> 00:13:05.000
因为类似的话题已经讨论过多次。

00:13:05.000 --> 00:13:06.726
然而并没有什么用。

00:13:06.726 --> 00:13:10.196
因为这些争论

00:13:10.200 --> 00:13:13.166
是要求盈余地区的人改变生活习惯，

00:13:13.166 --> 00:13:15.600
来帮助亏空地区的人。

00:13:16.880 --> 00:13:19.476
等待别人改变生活习惯

00:13:19.480 --> 00:13:21.996
来迁就你，拯救你，

00:13:22.000 --> 00:13:23.526
并不是个好主意。

00:13:23.526 --> 00:13:25.120
因为效益很低。

NOTE Paragraph

00:13:25.560 --> 00:13:30.280
因此我对红色地区的国家
有一个替代方案。

00:13:31.960 --> 00:13:34.366
中国、印度和非洲。

00:13:34.366 --> 00:13:37.686
中国因为没有更多的土地

00:13:37.686 --> 00:13:39.246
可以用来发展农业，

00:13:39.246 --> 00:13:43.066
而且水资源也非常有限。

00:13:43.066 --> 00:13:46.680
因此只能靠印度和非洲。

00:13:47.840 --> 00:13:52.816
印度在增产方面还有些潜力可挖。

00:13:52.816 --> 00:13:55.406
目前的产量

00:13:55.406 --> 00:13:58.520
和理论最高产量间还有些差距。

00:13:59.720 --> 00:14:02.976
印度还有些未开垦的耕地，但是不多，

00:14:02.976 --> 00:14:05.240
它的土地也很紧张。

00:14:06.240 --> 00:14:08.926
而非洲大陆，情况却不一样，

00:14:08.926 --> 00:14:12.236
还有很多可耕种的土地，

00:14:12.240 --> 00:14:14.920
在产量上还有巨大的潜力。

00:14:16.080 --> 00:14:18.206
这是大致的情况，

00:14:18.206 --> 00:14:23.246
但撒哈拉以南非洲如今的玉米产量，

00:14:23.246 --> 00:14:26.720
相当于北美1940年的水平。

00:14:28.600 --> 00:14:32.366
我们已经没有70多年
的时间来解决问题了，

00:14:32.366 --> 00:14:34.916
这就意味着我们要用新方法，

00:14:34.920 --> 00:14:37.080
要尝试不同的方法。

00:14:38.400 --> 00:14:40.770
解决问题需要从变革开始。

00:14:41.880 --> 00:14:45.886
我们需要对非洲和印度的农业

00:14:45.886 --> 00:14:48.446
进行改革，

00:14:48.446 --> 00:14:49.640
将其商业化。

NOTE Paragraph

00:14:50.320 --> 00:14:52.486
说到商业化，

00:14:52.486 --> 00:14:55.646
商业化并不仅仅单指耕种。

00:14:55.646 --> 00:14:58.246
商业化是要利用数据，

00:14:58.246 --> 00:15:00.556
来制定更好的政策，

00:15:00.560 --> 00:15:02.206
改进基础设施，

00:15:02.206 --> 00:15:04.076
降低运输成本，

00:15:04.080 --> 00:15:08.366
并且彻底改革银行和保险业。

00:15:08.366 --> 00:15:11.506
商业化就是要把农业

00:15:11.506 --> 00:15:15.606
从一个高风险的行业
变成可以致富的行业。

00:15:15.606 --> 00:15:18.896
商业化不仅仅是农民的事。

00:15:18.896 --> 00:15:23.260
而是关乎整个农业系统。

00:15:24.840 --> 00:15:28.936
但是商业化也意味着
我们要面对一个事实，

00:15:28.936 --> 00:15:32.366
那就是我们不能把光把增产的重担

00:15:32.366 --> 00:15:35.130
压在小农场主身上，

00:15:36.600 --> 00:15:41.886
要接受一点，就是商业化农场的推行，

00:15:41.886 --> 00:15:44.606
可以提供规模经济，

00:15:44.606 --> 00:15:47.160
即使小农场主也可以加以利用。

00:15:48.040 --> 00:15:52.056
不单单是小规模农业或者商业化农业，

00:15:52.056 --> 00:15:53.926
或者大农业。

00:15:53.926 --> 00:15:59.206
我们可以让小规模农业和商业化农业共存，

00:15:59.206 --> 00:16:03.006
建立首批成功的案例。

00:16:03.006 --> 00:16:06.056
因为有史以来第一次，

00:16:06.056 --> 00:16:09.806
工业领域成功所需要的最重要的工具，

00:16:09.806 --> 00:16:11.336
数据和知识，

00:16:11.336 --> 00:16:13.560
变得越来越便宜。

00:16:14.720 --> 00:16:18.166
很快，在追求成功的过程中，

00:16:18.166 --> 00:16:21.406
在为达成目标而寻求最佳选择的过程中，

00:16:21.406 --> 00:16:23.966
你有多少资金不再重要，

00:16:23.966 --> 00:16:26.720
经营者的规模大小也不重要。

00:16:27.320 --> 00:16:30.920
像Gro这样的公司
正在努力将这一切变成现实。

NOTE Paragraph

00:16:31.600 --> 00:16:36.206
如果我们能大胆承诺一个全新的未来，

00:16:36.206 --> 00:16:38.226
承诺一个全新的、巨大的改变，

00:16:38.240 --> 00:16:43.696
那么我们不光能解决
刚刚谈到的214万亿卡路里的问题，

00:16:43.696 --> 00:16:46.280
我们甚至可以将世界带上新的道路。

00:16:46.960 --> 00:16:51.086
印度的粮食依然可以自给自足，

00:16:51.086 --> 00:16:55.840
非洲可以成为世界上
下一个深蓝色的区域。

NOTE Paragraph

00:16:57.240 --> 00:16:59.486
新的问题是，

00:16:59.486 --> 00:17:03.646
我们如何生产出这214万亿卡路里，

00:17:03.646 --> 00:17:07.800
到2027年养活83亿人？

00:17:08.760 --> 00:17:10.240
我们已经有方案了。

00:17:10.960 --> 00:17:12.760
我们只需要开始行动。

NOTE Paragraph

00:17:13.520 --> 00:17:14.786
谢谢大家。

NOTE Paragraph

00:17:14.786 --> 00:17:18.119
（掌声）