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              AI養豬能將PSY水平提高8頭,高科技的應用會改變養豬業生態嗎?

              • 來源:豬場動力網、36氪
              • 日期:2018-05-30
              • 編輯:admin
              • 評論:0

              中國用占世界7%的土地養活了世界20%的人口,隨著人口的增長,我國農業産業相關領域將面臨更加嚴峻的挑戰,而加大科技投入,提高農業産業生産效率,成爲面對這一重大挑戰的可行之道。

                近幾年,人工智能這項“黑科技”橫空出世,想通過研究人類智能活動的規律,構造具有一定智能的人工系統,讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作。並且,該技術在醫療科技、智能家居、物聯網平台、自動駕駛等行業的應用也正越來越廣泛,越來越深入。

                養殖業作爲農業産業的重要組成部分,已經成爲人工智能投資者的“寵兒”,備受業內外人士關注。2017年中央一號文件指出要積極推進農業信息化,實施智慧農業工程。2018中央一號文件繼續提出要大力發展數字農業,由此可見,智慧農業將是一大趨勢。

                中國的養豬市場發生巨變,自然會出現大量需要解決的痛點。技術和管理的創新,成爲阻礙行業發展的主要瓶頸。人工智能有望解決規模化養殖的很多難題。

                那麽AI養豬能解決哪些痛點?

                1、提升PSY成績

                就拿養豬中的關鍵指數PSY爲例。母豬産仔是養殖中最上遊的環節,也是各大養殖集團爭奪的制高點。歐美通過精細化養殖,能把PSY指數做到25以上,而中國的平均值在18附近。按照每頭斷奶仔豬300元的利潤來說,這意味著2000元人民幣的收益差距。

                另外,5月18日,由特驅和阿裏聯合發起的智能養殖産業生態圈成立儀式上,特驅集團董事長王德根公布了一組數據:如果智能養豬全面鋪開,中國PSY平均水平將增加8頭,達到26頭,將節約1000萬噸糧食,減少7500萬噸糞汙排放量,減少30 萬畝圈舍建設土地面積,按照400元/頭的邊際貢獻,以現有母豬存欄量計算,養戶將增加1344億元收入。

                影響PSY指數的一個關鍵,是養殖工人判斷母豬發情時的能力。養殖工人會牽一頭公豬經過母豬,然後觀察母豬的幾個行爲特征:母豬是否會嗅公豬、身體是否僵硬、陰戶是否紅腫且有分泌物。這些行爲特征預示著母豬即將排卵。養殖工人隨後進行人工配種操作。一般認爲,人工智能可以大幅提高人工視覺判斷的准確性。

                2、人工智能的另外一個使命是代替人工

                中國頂級的養殖集團已經有能力獲得和歐美國家相當的PSY指數。也就是說,這些養殖集團已經觸摸到了生物極限,人工智能技術並不能進一步提高他們的PSY指數。然而,這些養殖集團的高水平養殖是靠人撐起來的。

                在這些養殖場中,負責查情的老師傅擁有十多年的經驗。經過一兩年培訓的本科畢業生,往往都還是打下手。查情過程不但需要多人配合,而且耗時長,更讓人員捉襟見肘。人員相關的管理難題,也會隨之出現。只要用技術替代人工,規模化企業才能消除擴張過程中的後患。

                因此,即使養豬水平已經達到生物極限,但養豬業依然需要人工智能來取代人工,以便在規模化競爭的潮流中站穩腳跟。

                3、一個關鍵問題——人工智能的成本

                近年來,人工智能的發展呈現井噴之勢,這大大降低了技術開發的門檻。人工智能在替代人工的一些應用場景也表現卓越。就拿車牌識別來說,就取代了停車場收費的大爺們。按照這一思路類比,把已經成熟的人工智能技術搬到養豬場,其削減的人力成本,就足以補貼其建設成本。

                遺憾的是,這個預期超出了現實。人工智能技術本身是一套方法的集合。在應用方法的同時,除了要嘗試方法組合,還需要叠代嘗試來獲得最佳參數。如果不考慮實際情況,直接套用其他行業案例,那實施者在付出巨大的成本的同時,還很有可能達不到預期的效果。

                京東金融去年的“豬臉識別”識別比賽,就向我們展示了問題所在。 “豬臉識別”就是套用“人臉識別”來確定豬的身份。這項技術可以通過識別出的身份來爲活豬保險提供真實數據。在知乎上,就有“如何看待京東金融JDD大賽今年舉辦的豬臉識別比賽”的討論。在京東金融官方號的回複中,就列出了“豬臉識別”技術應用的困難點:1. 豬的生長周期短,外貌變化快,識別難度高;2. 豬總是運動,很少正對鏡頭,數據采集難度高;3. 面臨智能耳標等成熟技術的競爭。

                就拿采集難度這一條來說。在采集數據的過程中,京東金融派出了20人的團隊,花費了兩天時間,才采集到105頭豬的圖像數據。考慮到大型養殖集團千萬頭的養殖級別,“豬臉識別”幾乎是不可能完成的任務。

                再舉個例子,用聲音識別來分辨産房中被壓小豬尖叫聲,從而防止母豬壓死小豬。母豬壓死小豬確實是小豬死亡一大原因。根據現有的聲音識別技術,識別出小豬被壓也並非難事。然而,小豬被壓超過一分鍾,就很有可能窒息死亡。因此,從識別信號到人工幹預,必須在不超過三分鍾的時間內完成。

                這種情況下,時間就是生命。一些小豬場甚至會派工人輪流住在豬舍中。工人聽到尖叫即行動,才有可能完成拯救。在這一應用場景中,上行聲音數據的識別,必須和下行幹預結合,才能來得及解救被壓小豬。遺憾的是,市場上現在還沒有成熟的自動化幹預設備。因此,很難通過人工智能來拯救小豬。

                在應用人工智能算法時,豬場很難直接套用其他場景。想要在這方面有所作爲,必須同時理解養殖和算法,通過綜合性多種技術方法,創造出低成本而實用的工具。

                舉一個例子,京東金融提到的耳標可以低成本地完成身份識別,但采集到的數據維度太低。把耳標技術和動態追蹤結合,就可以確定每頭豬的位置、行爲和狀態。這樣的産品在現階段就有實用性,又免除了養殖企業在盤點和轉圈過程中常見的人工錯漏。當然,即使是這樣一個産品,也需要反複嘗試和叠代,不可能一蹴而就。從這個角度上說,已經習慣了長周期投入的養殖集團們,可能會更有耐心在“人工智能養豬”行業耕耘。

                
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