AI的风吹到养殖业：除了提质增效 还能解放人手

在这个养殖场，人工智能技术的运用已经将其人力减少了三分之二，在工具层面，智能化可以帮助解决人力问题;在分析层面，智能化可以解决质量问题。

AI的风已经吹到了畜牧业，近两年，AI养牛、养猪、养鹅的新闻相继出现。近日有消息称，中国畜牧业协会已经正式成立智能畜牧分会，分会成立时，国家农业农村部畜牧兽医局副局长王俊勋表示，“在数字经济时代下，中国农业企业正面临着巨大的机遇和挑战。止步不前还是大胆尝试数字化转型，是如今畜牧企业面对的行业难题。”

生产效率低、成本高、利润空间小、机器化水平低等，这些负面标签长期打在国内的畜牧产业身上。但随着AI的加入，国内在养殖业上原始粗放的产业形态可能会迎来蝶变。

从国内到国外，AI养殖不新鲜

去年愚人节的一个消息，很多人还印象深刻。被称作“鹅厂”的腾讯公司宣称启动养鹅计划，鹅脸识别、鹅语翻译等也将随之开展。虽事后证明这只是一个愚人节玩笑，但IT技术商、终端设备商们确实已经开始去广阔农村大展身手。

去年初，阿里云就开启智能养猪事业，技术人员给合作种猪场的每一头猪打一个数字ID标签，围绕数字ID建立起包含日龄、体重、进食情况、运动频次、体征异常情况、怀孕到分娩等在内的全生命周期数据档案，其ET农业大脑不仅能帮猪看病、保健，还能帮母猪多生仔。

2017年华为也曾联合中国电信和银川奥特推出基于NB-IoT的牛联网产品“小牧童”，具体做法是在每个奶牛脖子上佩戴可穿戴设备，时时测量牛的体温和脉搏，及时掌控奶牛的健康和产奶量，掌控牛的发情期，及时配种。

不只国内，AI技术在国外的畜牧业养殖中也早有先例。并且由于其畜牧业本身的规模化程度高、数字化基础好，AI技术的落地相对更快。

位于荷兰的农业科技公司Connecterra结合AI技术开发出“智慧牧场助理”(IDA ,The Intelligent Dairy Farmer’s Assistant)系统，在奶牛的脖子上佩戴可穿戴设备，这些设备内置了多个传感器，配套的分析软件使用了机器学习技术，软硬件配合共同实时监测奶牛的健康情况。据介绍，IDA可以通过数据知道一头奶牛是否正在反刍、躺下、走路、喝水等，并判断奶牛是否生病、是否准备好要繁殖等，将相关行为变化通知牧场主，极大解放人手。一家位于美国乔治亚州的使用了IDA系统的牧场管理者表示，透过IDA可以将生产力提升10%。

成立于2013年的AgriWebb总部位于澳大利亚，也是一家通过提供智能化服务帮助畜牧业企业提高生产效率的公司，系统收集和记录牧场家畜的数量、活动状况、体重增减、受孕率等数据，同时也收集和记录牧场的喷洒、施肥、播种情况等。

从20头到23头，养殖红利很实在

中国人几乎每年都要吃掉全球一半以上的猪。但根据《全国生猪生产发展规划(2016—2020年)》，我国生猪养殖成本比美国高40%左右，每千克增重比欧盟多消耗饲料0.5千克左右，母猪年提供商品猪比国外先进水平少8到10头，综合竞争力明显低于发达国家。

去年2月，阿里云正式宣布和四川特驱集团、德康集团合作，通过ET农业大脑实现人工智能养猪，提高猪的存活率和产崽率，项目投入高达数亿。据阿里云智慧农业总经理郑斌介绍，项目最重要的目的就是提高PSY(Pigs Weaned per Sow per Year)，即每头母猪每年的断奶仔猪数量，这是衡量养猪产业水平最重要标志之一。“团队研发的‘怀孕诊断算法’可以判断母猪是否怀孕，再由AI分析母猪是否配种成功。”被打趣是“猪猪侠”的阿里云算法工程师念钧详细解释了这套算法如何工作：“我们研发的这套判别母猪是否怀孕的算法，是借助多个自动寻轨的机器人加摄像头去识别配种后母猪的行为特征，这些特征包括母猪睡眠的深度情况，它站立的频次，进食量的变化，以及它的眼神是否迷离等，这些都是关键的特征。”

猪仔出生之后，ET农业大脑会通过语音识别技术和红外线测温技术等来监测每只小猪的健康状况，一旦出现异常能够***时间发出预警，保证小猪健康成长。

郑斌表示，项目应用了视频图像分析识别、活体识别、语音识别等人工智能技术。“从配种开始，到母猪妊娠、繁殖再到猪仔的健康监控，AI养猪的***水准是做全流程的智能优化。通过我们的各项技术应用，猪场现在每头母猪每年生下来的能健康存活的小猪从20头增加到23头。”虽然离30以上的先进水平还有距离，但AI养猪的能量，已经在慢慢释放。

从0到1，智能转型刚起步

据阿里云大数据架构师存斋介绍，将AI应用于农业畜牧业，最核心的是三部分内容，“首先，养殖企业一直和AI这种很先进的科技其实是断层的、无感的。相对于其他行业来讲，农业畜牧业属于信息化很落后的一个行业。”

郑斌也表示，目前在畜牧业应用AI，***的问题是数据的缺乏，这个问题不只养猪面临，而是畜牧业的通病。“我们现在所开展的研究包括工具智能和决策智能两个层面，前者主要指通过各种摄像头、测温仪、心跳监测仪、音频处理和算法等取代人力监控，对猪场的猪进行行为监控、猪只异常监测等;后者则包括对疾病的判断和治疗方案的推荐、繁殖前发情行为的捕捉、分析判断应对等。”据他介绍，国内畜牧业应用数字技术的尝试大多还停留在新技术养殖等工具智能层面，决策智能方向还处在从0到1的起步阶段。

存斋表示，第二个问题是在传统的畜牧业模式上，尤其是种植方面，本身的利润不足以支撑智能化转型。“如果你只做一个算法说要生产效率，这个商业模式本身是不成立的。人家利润就九个点，花几百万做算法不现实。政府、科研机构推广智能技术时都面临这个问题。”存斋表示。