褚橙热销之时，我们考察了澳大利亚最大的柑橘水果经销商MFC。
多标准取样
MFC没有一个果园，由超过100个果园给它供柑橘。每个果园都有独立的老板，但是，MFC在出果的前6个月，就能准确预知这100个果园每年的产量，橙子的大小，装10个一等品大橙子的箱子有多少，装22个二等品橙子的有多少，装27个三等品的有多少。
我问：“你们每年的预测有多准？”他们说：“误差不超过10%。”
我又问：“你们的预测方法是什么？”
他们说：“我们每年都有一百多个固定的样品采集区，当橙子长到高尔夫球大小时，我们就会定期对采集区的橙子进行检测。”
工作人员拿出一个特殊的尺子给我看，上面有不同大小的窟窿。采集人员用这把尺子去量，对橙子的数量和大小做记录，最后，用这些样本量对一百多个果园的橙子总量和质量进行推算。
我又问：“这个工作量可是很大？”
他说：“对。但是，我们必须做。否则，我们怎么可能提前制订出不同国家的市场销售计划？有的国家需要大个的橙子，有的国家小的也能接受；有的消费者需要甜的，有的需要酸点儿的……这一百多个样本区中，有些是由我们公司的人直接采集数据，有些是种植户根据我们的方法，帮助我们采集。”
我又问：“数据的质量直接能影响预测的结果，你们怎么能保证这么多农户给你们采集的数据准确？”
他说：“这有很多方法，比如我们的数据采集有标准，一棵树要搞清有多少颗果，一棵树要从几面采集，比如单株的就要从四面，成行的就要从两面，朝北和朝南要分别计算。”
他顺手给我一本资料，说这是种植橙子的手册，里面对取样的流程和方法有详细说明。当我翻到橙子取样这一页时，我知道了什么是认真。一棵树结满果子，取样者不可能把整棵树的果子都数一遍。因此，只能根据树上某个区域的具体果子数量来推算整棵树的果子数量。这个取样手册要求，取样人必须拿一个半立方米的木框，插进树的中段部分，只数包括在这个木框中间的橙子。
他说：“只有这样，才能减少数据采集的误差。”
我又问：“你们用这种方法预测了多少年？”他说：“我在这家公司工作了20年，一直都是这样做的。这个公司有100年的历史。”
数据要先行
回到家中，我仔细研究一本澳大利亚园艺公司1999年编的《种橙者手册》，300多页的内容里面，不仅有图画和文字，更多的是数字和表格。比如灌溉一项，在不同季节、不同温度、果树不同生长期，什么时间要浇水、浇多少、水质的最低要求、水管的口径和水压……数字，数字，还是数字。看到其中一条对剪枝的规定，我笑了，这简直就是褚橙在澳大利亚的翻版：“为了防止水果接触土壤，必须每年在冬季和春季把树枝剪离地面50公分。标准：剪过的底部树枝，每20棵树不能有一根枝条沾地。”
由于社会、经济、地理、人文的差别，褚橙种植管理方法与澳大利亚果农的做法有着天壤之别。比如，在1公顷橙园中，褚橙有1200棵成年果树，澳大利亚只有500棵；1公顷橙园的产量，褚橙是63吨，澳大利亚只有45吨；200公顷果园，澳大利亚只需要5个全职工人，褚橙需要近300人；褚橙的作业几乎全部是手工完成，澳大利亚除了采摘、部分剪枝和蔬果工作，其他基本是机械化。
但是，在这里，我们看到了统一的东西：不同形式的农业工业化（或称为农业产业化）。
工业化的表面是机械代替人工，其内涵却是把模糊的、因人而异的手艺和经验变成标准流程和工艺。怎么才能实现标准化？数据，首先是数据。没有数据，根本不能开始这个过程。那么，数据是如何来的？必须来源于试验、观察和记录。而这一切必须依赖于人类的认真。
统计数据的质量能代表一个产业的工业化水平，美国和澳大利亚的柑橘种植数据在公开网站上一目了然。它们能精确到每个地区，每年有多少成年树、多少幼年树；每年每个地区，每个品种，有多少不同的包装数量。我们可以看到美国佛罗里达州从1912年至2012年100年间的柑橘种植和销售统计数据，这些数据，终于让我们明白一个现实：中国的农业水平与发达国家差距远大于工业。这个结论，是我们研究褚橙案例得到的一个副产品。
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