高科技养猪热背后的冷思考

在“互联网+”飞速发展的时代，来自互联网的创新思湖正在逐步吞噬传统行业的优势，迫使其加快改革，转型升级。近年来，传统的养猪业亦不凡人工智能的“身影”，高科技养猪已成为助力传统养猪业转型升级的利器。然而，在享受高科技养猪的诸多优势之时，如何降低人工智能的运行成本？更好解决传统养猪业的痛点？需要业界深入思考。

一、高科技养猪成风潮

近年来，随着“互联网+”的盛行，从网易的未央黑猪，到阿里的人工智能养猪，再到京东以“猪脸识别”技术凸显的农牧智能养殖解决方案进驻养猪业，在传统养猪业面对愈来愈严峻的市场与疾病风险高压之下，高科技养猪尤如一抹清风，给业界带来新的感受。

1.网易养猪。2009年，网易宣布自己的养猪计划，2011年3月，养猪基地落户浙江安吉。2015年底，未央网站上线。网易未央探访全球养猪场，在自建的养殖场中不断完善养殖模式。网易未央养的猪可以说是充满高科技含量的现代猪，始终把“绿色健康、零污染”概念贯穿其中。

2.阿里养猪。继网易之后，阿里也开始了自己的养猪之路。2018年3月28日，阿里投入数亿元资金对ET大脑进行训练和研发，落地了猪只数量识别、猪群行为特征分析、疾病预警和无人过磅等功能实现AI养猪的设想。在前期的理论验证阶段，ET大脑让每只母猪年生产能力提高3头，死淘率降低了3%左右。

3.京东养猪。继网易、阿里强势人驻养猪业后，2018年11月20日，由京东集团、京东金融联合主办的JDD- -2018京东数字科技全球探索者大会隆重开幕，京东在会上发布了京东农牧智能养殖解决方案。

京东有关负责人表示，在养猪的过程中，很多关键环节都和人工智能息息相关，2017年JDD京东数字科技全球探索者大赛的赛题“猪脸识别”，如今已被运用到了京东农牧的智能养殖方案中。另外，京东和中国农业大学联手，集合了行业专家的智慧，自主研发并推出集成神农大脑(A)“+”神农物联网设备(oT)“+”神农系统(Sus)三大模块的智能养殖解决方案，利用了人工智能和大数据等手段实现养猪场的智能化管理。

二、高科技养猪优势多

近年来，环保政策严格，原本构成市场主流的小散养户被快速淘汰。尽管规模化养殖集团以每年30%的速度增长，猪肉价格也能基本保持在高位，但是一个万亿级市场发生巨变，自然会出现大量需要解决的痛点。技术和管理的创新，成为阻碍行业发展的主要瓶颈，而人工智能有望解决规模化养殖面临的的诸多难题。

就拿养猪中的关键指数PSY(Piglets per Sow perYear)为 例。欧美国家通过精细化养殖，能把PSY指数做到25以上，而中国的平均值在18附近。按照每头断奶仔猪300元的利润来说，这意味着每头母猪年存在2 000元人民币的收益差距。影响PSY指数的一个关键，是饲养员判断母猪发情时的能力。饲养员会牵一头公猪经过母猪，然后观察母猪的几个行为特征：母猪是否会嗅公猪？身体是否僵硬？阴户是否红肿？有分泌物。这些行为特征预示着母猪是否即将排卵，饲养员随后进行人工配种操作。

一般认为，人工智能可以大幅提高人工视觉判断的准确性。除了实打实地提高PSY指数，另外一个使命是代替人工。根据京东农牧方面的介绍，按照数据测算，在智能养殖解决方案部署完成1年以内，能够减少30%～50%的人工成本，还能降低8%～10%的饲料使用量，平均缩短5～8 d出栏时间。

据悉，目前中国顶级的养殖集团已经有能力获得和欧美国家相当的PSY指数。也就是说，这些养殖集团已经触摸到了生物极限，人工智能技术并不能进一步提高他们的PSY指数。然而，这些养殖集团的高水平养殖是靠人撑起来的。人员相关的管理难题也会随之出现。只有用技术替代人工，规模化企业才能消除扩张过程中的后患。因此，即使养猪水平已经达到生物极限，但养猪业依然需要人工智能来取代人工，以便在规模化竞争的潮流中站稳脚跟。

三、高科技养猪创新与挑战并存

事实上，高科技与传统行业的融合，首先需要考虑的依然是成本代价。有人预测，未来农技服务市场将会达到千亿规模，将是隐藏在大农业风口背后的一股飓风。而互联网技术的应用，将是这个风口中的重要一环。尤其是人工智能技术的兴起，或将给传统行业带来颠覆性创新。

1.需求与成本的博弈。从网易的“未央猪”到阿里的“ET大脑”，再到如今的京东，巨头们用人工智能技术赋能养殖业，将有效缓解目前养殖业存在的问题，降低动物死亡率，降低人工成本，同时为中国养殖业的发展带来新的突破。然而，在享受高科技养猪的诸多优势之时，我们需要思考的另外一个关键问题，就是人工智能的成本。

近年来，人工智能的发展呈现井喷之势，这大大降低了技术开发的门槛。人工智能在替代人工的一些应用场景也表现卓越。就拿车牌识别来说，就取代了停车场收费的人员。按照这个思路类比，把已经成熟的人工智能技术搬到养猪场，其削减的人力成本，就足以补贴其建设成本。遗憾的是，这个预期超出了现实。人工智能技术本身是一套方法的集合。在应用方法的同时，除了要尝试方法组合，还需要迭代尝试来获得最佳参数。如果不考虑实际情况，直接套用其他行业案例，那实施者在付出巨大的成本的同时，还很有可能达不到预期的效果。

比如，京东金融2017年的“猪脸识别”比赛，就向我们展示了问题所在。“猪脸识别”就是套用“人脸识别”来确定猪的身份。这项技术可以通过识别出的身份来为活猪保险提供真实数据。在知乎上，就有“如何看待京东金融JDD大赛今年举办的猪脸识别比赛”的讨论。在京东金融官方号的回复中，就列出了“猪脸识别”技术应用的困难点：（1）猪的生长周期短，外貌变化快，识别难度高；（2）猪总是运动，很少正对镜头，数据采集难度高；（3）面临智能耳标等成熟技术的竞争。就拿采集难度这一条来说，在采集数据的过程中，京东金融派出了20人的团队，花费了两天时间，才采集到105头猪的图像数据。考虑到大型养殖集团千万头的养殖级别，“猪脸识别”几乎是不可能完成的任务。

再举个例子，用声音识别来分辨产房中被压仔猪尖叫声，从而防止母猪压死仔猪。母猪压死仔猪确实是引起仔猪死亡的一大原因。根据现有的声音识别技术，识别出仔猪被压也并非难事。然而，仔猪被压超过1 min，就很有可能窒息死亡。因此，从识别信号到人工干预，必须在不超过3 min的时间内完成。这种情况下，时间就是生命。一些小猪场甚至会派工人轮流住在猪舍中。工人听到尖叫即行动，才有可能完成拯救。在这一应用场景中，上行声音数据的识别，必须和下行干预结合，才能来得及解救被压仔猪，遗憾的是，市场上现在还没有成熟的自动化干预设备。因此，很难通过人工智能来拯救仔猪。

在应用人工智能算法时，猪场很难直接套用其他场景。想要在这方面有所作为，必须同时理解养殖和算法，通过综合多种技术方法，创造出低成本而实用的工具。例如，京东金融提到的耳标可以低成本地完成身份识别，但采集到的数据维度太低。把耳标技术和动态追踪结合，就可以确定每头猪的位置、行为和状态。这样的产品在现阶段既有实用性，又免除了养殖企业在盘点和转圈过程中常见的人工错漏。当然即使是这样一个产品，也需要反复尝试和迭代，不可能一蹴而就。

2.如何解决传统产业的痛点。在养猪行业，养殖户有自己的思维，就是痛点思维。养猪的“痛点”包括成本、疾病、环保、猪价等等，养殖户能不能接受互联网这一套，肯定要看互联网能不能解决他们的痛点。

不妨把网络、手机做对比。我们用网络搜索引擎，要的是网络速度快，搜索准确。但是用一台手机，就不光要求网络速度快.还要屏幕耐摩擦，热天不汗手、冷天不死机，耐摔、耐磨等，这其实就是可靠性的问题。网络产品进猪场也是这样，假如你在猪场里装一台电子设备，需要考虑：网络测试、用电要求、氨气腐蚀、温湿度耐受、猪行为干扰等，这就是工业产品的可靠性测试。

例如，互联网养猪系统做一个“自动称重”，这在工业里不算难。但是称猪，就要考虑：群猪连续前进时，是要等猪完全站稳称？还是连续走动时称？还没称好时，下一头猪也跑上称重板怎么办？这些细节涉及参数设计，还要懂猪的习性。解决不好，一个最基础的体重数据都很难保证准确。不是硬件科技含量问题，而是科技要适应猪场实际情况，解决不了这个，改变世界的高科技恐怕也称不好一群活猪。

高科技养猪，即“互联网+养猪”或者“人工智能+养猪”产业，核心在于互联网思维或者人工智能技术对传统产业的深度融合与再造。新技术为传统行业赋能，成败的关键在于对传统产业的深刻理解和对用户需求的深入洞察，这是跨界融合打破行业壁垒的钥匙。前些年轰轰烈烈的“互联网+农业”风潮，各类企业纷纷试水，成功者寥寥，究其根源正在于互联网技术与传统产业两张皮，中间恰恰是理想与现实之间最难逾越的鸿沟。