盡管2019年才是豬年，但養(yǎng)豬的春天已經(jīng)提前來到。繼網(wǎng)易丁磊養(yǎng)豬之后，阿里也要養(yǎng)豬了。阿里云和兩家養(yǎng)殖集團(tuán)達(dá)成合作，將用人工智能改造養(yǎng)豬業(yè)。接地氣的養(yǎng)豬，忽然就和高大上的人工智能走到一起。行業(yè)內(nèi)議論紛紛，人工智能養(yǎng)豬到底是未來，還是炒作？

在我看來，可行性并不是問題。產(chǎn)品落地的關(guān)鍵無非是需求和成本：養(yǎng)豬業(yè)需不需要人工智能，以及人工智能值不值得用在養(yǎng)豬業(yè)。

我們先來了解養(yǎng)豬這個(gè)行業(yè)。

中國是第一大豬肉生產(chǎn)國，也是第一大豬肉消費(fèi)國。美國和加拿大這樣的生產(chǎn)大國，也會(huì)把大量的豬肉出口到中國。豬肉相關(guān)產(chǎn)業(yè)在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)中排名第一，整個(gè)豬肉市場(chǎng)規(guī)模超過萬億，是智能手機(jī)市場(chǎng)的2到3倍。中國現(xiàn)在的生豬出欄量達(dá)到7億頭，就算不考慮進(jìn)口豬肉，每個(gè)中國人每年也要吃掉半頭豬。

所以，整個(gè)豬肉市場(chǎng)的容量，完全值得技術(shù)和資本的投入。事實(shí)上，網(wǎng)易的農(nóng)業(yè)事業(yè)部也是經(jīng)過考察，才在糧食、果木、蔬菜、禽畜等諸多農(nóng)業(yè)門類中，選中了規(guī)模足夠大的養(yǎng)豬業(yè)。

我們?cè)賮砜纯磿r(shí)機(jī)。

網(wǎng)易早在2009年就投入到養(yǎng)豬事業(yè)中，卻一度發(fā)展緩慢。這和市場(chǎng)環(huán)境有很大的關(guān)系。盡管市場(chǎng)規(guī)模龐大，但豬肉行業(yè)和鋼鐵、重工等傳統(tǒng)行業(yè)類似，在各個(gè)環(huán)節(jié)上都經(jīng)過了充分競(jìng)爭，所以單個(gè)環(huán)節(jié)的利潤率都已經(jīng)非常薄。

2015年的時(shí)候，豬肉價(jià)格一度下探到6元以下。這個(gè)價(jià)格讓養(yǎng)豬變成了一門賠錢的生意，豬場(chǎng)紛紛減產(chǎn)自保。最近一兩年來，環(huán)保政策嚴(yán)格，原本構(gòu)成市場(chǎng)主流的小散養(yǎng)殖戶快速淘汰。盡管規(guī)?；B(yǎng)殖集團(tuán)以每年30%的速度增產(chǎn)，豬肉價(jià)格也能基本保持在高位。一個(gè)萬億級(jí)的市場(chǎng)發(fā)生巨變，自然會(huì)出現(xiàn)大量需要解決的痛點(diǎn)。技術(shù)和管理的創(chuàng)新，成為阻礙行業(yè)發(fā)展的主要瓶頸。人工智能有望解決規(guī)?；B(yǎng)殖的很多難題。

就拿養(yǎng)豬中的關(guān)鍵指數(shù)PSY（Piglets?per?Sow?per?Year?）為例。PSY指數(shù)說的是每頭母豬每年生產(chǎn)的斷奶仔豬數(shù)。母豬產(chǎn)仔是養(yǎng)殖中最上游的環(huán)節(jié)，也是各大養(yǎng)殖集團(tuán)爭奪的制高點(diǎn)。歐美通過精細(xì)化養(yǎng)殖，能把PSY指數(shù)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。

影響PSY指數(shù)的一個(gè)關(guān)鍵，是養(yǎng)殖工人判斷母豬發(fā)情時(shí)的能力。養(yǎng)殖工人會(huì)牽一頭公豬經(jīng)過母豬，然后觀察母豬的幾個(gè)行為特征：母豬是否會(huì)嗅公豬、身體是否僵硬、陰戶是否紅腫且有分泌物。這些行為特征預(yù)示著母豬即將排卵。養(yǎng)殖工人隨后進(jìn)行人工配種操作。一般認(rèn)為，人工智能可以大幅提高人工視覺判斷的準(zhǔn)確性。

除了實(shí)打?qū)嵉靥岣逷SY指數(shù)，人工智能的另外一個(gè)使命是代替人工。

中國頂級(jí)的養(yǎng)殖集團(tuán)已經(jīng)有能力獲得和歐美國家相當(dāng)?shù)腜SY指數(shù)。也就是說，這些養(yǎng)殖集團(tuán)已經(jīng)觸摸到了生物極限，人工智能技術(shù)并不能進(jìn)一步提高他們的PSY指數(shù)。然而，這些養(yǎng)殖集團(tuán)的高水平養(yǎng)殖是靠人撐起來的。

在這些養(yǎng)殖場(chǎng)中，負(fù)責(zé)查情的老師傅擁有十多年的經(jīng)驗(yàn)。經(jīng)過一兩年培訓(xùn)的本科畢業(yè)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(shí)長，更讓人員捉襟見肘。人員相關(guān)的管理難題，也會(huì)隨之出現(xiàn)。只要用技術(shù)替代人工，規(guī)模化企業(yè)才能消除擴(kuò)張過程中的后患。

因此，即使養(yǎng)豬水平已經(jīng)達(dá)到生物極限，但養(yǎng)豬業(yè)依然需要人工智能來取代人工，以便在規(guī)?；?jìng)爭的潮流中站穩(wěn)腳跟。

現(xiàn)在，我們來討論另一個(gè)關(guān)鍵問題，就是人工智能的成本。

近年來，人工智能的發(fā)展呈現(xiàn)井噴之勢(shì)，這大大降低了技術(shù)開發(fā)的門檻。人工智能在替代人工的一些應(yīng)用場(chǎng)景也表現(xiàn)卓越。就拿車牌識(shí)別來說，就取代了停車場(chǎng)收費(fèi)的大爺們。按照這一思路類比，把已經(jīng)成熟的人工智能技術(shù)搬到養(yǎng)豬場(chǎng)，其削減的人力成本，就足以補(bǔ)貼其建設(shè)成本。

遺憾的是，這個(gè)預(yù)期超出了現(xiàn)實(shí)。人工智能技術(shù)本身是一套方法的集合。在應(yīng)用方法的同時(shí)，除了要嘗試方法組合，還需要迭代嘗試來獲得最佳參數(shù)。如果不考慮實(shí)際情況，直接套用其他行業(yè)案例，那實(shí)施者在付出巨大的成本的同時(shí)，還很有可能達(dá)不到預(yù)期的效果。

京東金融去年的“豬臉識(shí)別”識(shí)別比賽，就向我們展示了問題所在。?“豬臉識(shí)別”就是套用“人臉識(shí)別”來確定豬的身份。這項(xiàng)技術(shù)可以通過識(shí)別出的身份來為活豬保險(xiǎn)提供真實(shí)數(shù)據(jù)。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(shí)別比賽”的討論。在京東金融官方號(hào)的回復(fù)中，就列出了“豬臉識(shí)別”技術(shù)應(yīng)用的困難點(diǎn)：

1.?豬的生長周期短，外貌變化快，識(shí)別難度高。

2.?豬總是運(yùn)動(dòng)，很少正對(duì)鏡頭，數(shù)據(jù)采集難度高。

3.?面臨智能耳標(biāo)等成熟技術(shù)的競(jìng)爭。

就拿采集難度這一條來說。在采集數(shù)據(jù)的過程中，京東金融派出了20人的團(tuán)隊(duì)，花費(fèi)了兩天時(shí)間，才采集到105頭豬的圖像數(shù)據(jù)?？紤]到大型養(yǎng)殖集團(tuán)千萬頭的養(yǎng)殖級(jí)別，“豬臉識(shí)別”幾乎是不可能完成的任務(wù)。

再舉個(gè)例子，用聲音識(shí)別來分辨產(chǎn)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(shí)是小豬死亡一大原因。根據(jù)現(xiàn)有的聲音識(shí)別技術(shù)，識(shí)別出小豬被壓也并非難事。然而，小豬被壓超過一分鐘，就很有可能窒息死亡。因此，從識(shí)別信號(hào)到人工干預(yù)，必須在不超過三分鐘的時(shí)間內(nèi)完成。

這種情況下，時(shí)間就是生命。一些小豬場(chǎng)甚至?xí)晒と溯喠髯≡谪i舍中。工人聽到尖叫即行動(dòng)，才有可能完成拯救。在這一應(yīng)用場(chǎng)景中，上行聲音數(shù)據(jù)的識(shí)別，必須和下行干預(yù)結(jié)合，才能來得及解救被壓小豬。遺憾的是，市場(chǎng)上現(xiàn)在還沒有成熟的自動(dòng)化干預(yù)設(shè)備。因此，很難通過人工智能來拯救小豬。

在應(yīng)用人工智能算法時(shí)，豬場(chǎng)很難直接套用其他場(chǎng)景。想要在這方面有所作為，必須同時(shí)理解養(yǎng)殖和算法，通過綜合性多種技術(shù)方法，創(chuàng)造出低成本而實(shí)用的工具。

舉一個(gè)例子，京東金融的耳標(biāo)可以低成本地完成身份識(shí)別，但采集到的數(shù)據(jù)維度太低。把耳標(biāo)技術(shù)和動(dòng)態(tài)追蹤結(jié)合，就可以確定每頭豬的位置、行為和狀態(tài)。這樣的產(chǎn)品在現(xiàn)階段就有實(shí)用性，又免除了養(yǎng)殖企業(yè)在盤點(diǎn)和轉(zhuǎn)圈過程中常見的人工錯(cuò)漏。當(dāng)然，即使是這樣一個(gè)產(chǎn)品，也需要反復(fù)嘗試和迭代，不可能一蹴而就。從這個(gè)角度上說，已經(jīng)習(xí)慣了長周期投入的養(yǎng)殖集團(tuán)們，可能會(huì)更有耐心在“人工智能養(yǎng)豬”行業(yè)耕耘。

來自：36kr,作者：Vamei，智能養(yǎng)殖領(lǐng)域CTO，新加坡南洋理工大學(xué)博士，著書《從Python開始學(xué)編程》、《樹莓派開始，玩轉(zhuǎn)Linux》。