养猪,人工智能(AI)是认真的?

2019-01-18海尔产业金融

2018年,生猪养殖行业除了“非洲猪瘟”,还有一个关键词便是“人工智能”,互联网大佬们纷纷布局养猪。11月,京东在2018数字科技全球探索者大会上宣布成立京东农牧,正式向人工智能养猪领域进发。在京东之前,2018年2月阿里云与四川特驱集团、德康集团宣布达成合作,三方将对阿里云ET大脑进行针对性训练与研发,最终全面实现AI养猪。那么人工智能究竟能解决哪些养猪的问题,面对人工智能养猪是肯定还是质疑呢?

一、人工智能应用场景

人工智能养猪目前的研究与应用主要集中在视觉识别和声音识别领域。

1、视觉识别

视觉识别即利用传感器、摄像头等采集猪的视频、图像,结合猪的行为学特征,为每一头猪建立档案,并对其行为特征、进食特征、料肉比等指标进行综合分析,为智能建模提供更多的依据,主要应用场景为猪脸识别、智能估重、行为监测、体温监测、疾病诊断、怀孕识别,将各场景的描述、研究进展及典型企业总结如下:



图片来源:阿里云公众号

2、声音识别

声音识别即结合声学特征、语言识别技术和猪的行为学特征,对猪只的生长状态和健康状况做出判断。典型应用场景包括:

场景1:对猪只的情绪、饥饿、发情、咳嗽等状况做出判断,为生产决策和疾病防控提供指导。

场景2:在小猪被母猪压住后,语言识别技术通过小猪的尖叫声,去判断小猪的位置,并通知管理员去把小猪救下来。

研究进展:国内一些科研院所、企业在开展这方面的研究。在实验室环境下,对养猪场现场采集的声音进行分析,对多种状态的声音进行声音去噪、端点检测、加窗分帧后,提取声音的特征参数,并利用提取的声音特征训练分类模型,建立猪声音识别系统,可以有效地识别猪不同状态的声音且精度较高。虽然尽量模拟现实场景,但与真实的养殖情况还有一定差距。

二、人工智能养猪的肯定与质疑

1、提升养殖效益,促使“养猪”变得“高大上”

首先,一个普通的猪场技术人员每天要工作10个小时以上,主要工作就是巡舍、记录数据,登记存栏、产仔、断奶、死亡和淘汰数量,每头猪的免疫情况、进食情况是否有异常。每天有1个半小时都在手工记录猪场的各类数据,7点下班后再录入excel表中,提交给场长审核,最后上传到总部。在人工智能的帮助下,最直观的改变就是猪场技术员的工作时间下降了,原本要加班才能完成的数据录入工作交给了摄像头,极大地提升工作效率。

其次,没有人工智能介入的猪场,猪只称重只是进栏和出栏时一批猪一起称重,只有全群全程的料肉比、增重数据,无法掌握每头猪只分阶段、精细化的数据。主要难点是称重赶猪人工投入大、猪只产生应激反应等。而利用传感器采集猪的视频、图像,绘制成猪体3D模型,根据算法模型进行估重,可以实时记录增重数据,进行精细化管理。

再次,困扰养殖场的还有各种疾病,而语音报警和智能疾病防治,有效提高猪的存活率。阿里云称预计PSY(每头母猪每年提供的断奶仔猪头数)可以提升3头,死淘率降低3%左右,而收益增高了10%以上,提升了养殖效益。

繁琐的工作和恶劣的环境让猪场技术员成为最不受欢迎的职业之一,很多猪场都在为招人烦恼,这是一个年轻人不愿意涉足的行业。而在人工智能的帮助下,提升工作效率、精细化管理,从而提升养殖效益。“这不是AI取代人的故事,而是AI让人更有尊严、让养猪变得高大上的故事”。

图片来自网路

2、人工智能养猪真的靠谱吗?

实践中,人工智能面对最大的问题就是环境复杂,猪场中弥漫着大量的饲料粉尘,蚊虫飞舞,还有地面堆积着排泄物等。最初,阿里的工程师试图用机器人地面巡视,很快就因为无法逾越排泄物而放弃了,改用房顶安装轨道式摄像头。但是这样的环境下摄像头能捕捉到可靠的数据吗?摄像头脏了怎么办?有蚊虫干扰怎么办?

另外,声音识别技术的应用之一是在小猪被母猪压住后,语言识别技术通过小猪的尖叫声,去判断小猪的位置,通知管理员去把小猪救下来。然而实践中,只需要用栏杆将母猪围住,就可以解决这一问题了。并且通知管理员到采取措施仍需一段时间,可能管理员赶到,小猪已经窒息死亡了,而且又如何保证管理员能够实时盯着屏幕接到通知呢?

面对种种疑问,或许人工智能的开发研究者们还暂时无法给出满意的答案。


图片来自网络

2018年,千千万万的养猪企业是“不幸”的,猪价下行偏又遇到非洲猪瘟。互联网大佬们的纷纷布局人工智能养猪,或许又使大家看到了一线曙光,传统的畜牧业也能跟高大上的人工智能结合了。人工智能能否促进整个行业转型升级,养殖效率(如PSY等指标)达到发达国家的平均水平,仍需要实践验证,但是不断创新、尝试和反思应当是行业之“幸”。

注:本文主要参考《中国智能养猪白皮书(2018)》

发表时间:2019-01-18
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