繼網易、阿里之後，剛剛，京東也宣佈正式入局“智能養豬”。這年頭，不養個豬，可能都不好意思自稱是互聯網企業了。AI養豬，到底靠不靠譜？
京東宣佈入局“智能養豬”
在11月20日召開的JDD-2018京東數字科技全球探索者大會上，京東數字科技副總裁、技術研發部總經理曹鵬正式發佈京東農牧智能養殖解決方案。
曹鵬介紹，通過整合神農大腦（AI）、神農物聯網設備（IoT）和神農系統（SaaS），獨創養殖巡檢機器人、飼餵機器人、3D農業級攝像頭等先進設備，打通養殖全產業鏈，可真正實現農牧產業的智能化、數字化和互聯網化，幫助大中型養殖企業降低人工成本30%以上，節省飼料8-10%，縮短出欄時間5-8天。
據不完全統計，如果整個中國養殖業應用這一解決方案，每年至少可以降低行業成本500億元。
互聯網大佬為何偏愛養豬？
當年丁磊宣佈養豬計劃時，業界人士熱嘲冷諷，都覺得不靠譜。沒想到7年過去後，網易的豬都出欄了，銷量還非常不錯。從此，互聯網大佬們加入養豬大隊的消息頻繁出現。
馬雲終於坐不住了，2018年2月6日，阿里雲與四川特驅集團、德康集團宣佈達成合作，將對ET大腦進行針對性訓練與研發，最終全面實現AI養豬。在前期的理論驗證階段，ET大腦讓每隻母豬年生產能力提高3頭，死淘率降低了3%左右。
今天，輪到京東了！表面上看，養豬與這些互聯網大佬們的業務沒有任何關係。但事實上，不管是網易、阿里還是京東，其目的最終只有一個，即掌控上游資源，以更好地服務於其他業務，從而增強市場競爭力，以上三家都入局了電商，也志在打通線上線下，先從最親民的豬下手，的確是個好方向。
而現在也正是進入養豬行業一個好時機。這幾年養豬行業正在發生革命性的變化，從生產端來說，供給側改革的風正在吹向養豬業，整個行業需要高端豬肉、安全豬肉、品牌豬肉等特色豬肉來提升豬肉的溢價能力。
對於這些巨頭而言，投資養豬廠，用AI技術養豬，提升豬的檔次。等豬出欄後，就可以通過其線上線下多渠道售賣。中國作為一個豬肉消耗的大國，這些有著AI高科技背書的豬，前途不可估量啊。
AI養豬到底靠不靠譜？
中國用佔世界7%的土地，養活了世界20%的人口，隨著人口的增長，我國農業產業相關領域將面臨更加嚴峻的挑戰，而加大科技投入，提高農業產業生產效率，成為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、物聯網平臺、自動駕駛等行業的應用也正越來越廣泛，越來越深入。
養殖業作為農業產業的重要組成部分，已經成為人工智能投資者的“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鉅變，自然會出現大量需要解決的痛點。技術和管理的創新，成為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。那麼，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為例。母豬產仔是養殖中最上游的環節，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，由特驅和阿里聯合發起的智能養殖產業生態圈成立儀式上，特驅集團董事長王德根公佈了一組數據：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為特徵：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。這些行為特徵預示著母豬即將排卵，養殖工人隨後進行人工配種操作。一般認為，人工智能可以大幅提高人工視覺判斷的準確性。
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，還需要迭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”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為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覆中，就列出了“豬臉識別”技術應用的困難點：1.豬的生長週期短，外貌變化快，識別難度高；2.豬總是運動，很少正對鏡頭，數據採集難度高。3.面臨智能耳標等成熟技術的競爭。
就拿採集難度這一條來說，在採集數據的過程中，京東金融派出了20人的團隊，花費了兩天時間，才採集到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，用聲音識別來分辨產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，小豬被壓超過一分鐘，就很有可能窒息死亡。因此，從識別信號到人工干預，必須在不超過三分鐘的時間內完成。
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。工人聽到尖叫即刻行動，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，必須和下行干預結合，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干預設備。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為，必須同時理解養殖和算法，通過綜合多種技術方法，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，但採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、行為和狀態。這樣的產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，即使是這樣一個產品，也需要反覆嘗試和迭代，不可能一蹴而就。從這個角度上說，已經習慣了長週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。
一個萬億級的市場發生鉅變，大量需要解決的痛點隨之產生。而將人工智能、物聯網、大數據等技術與養豬（甚至其他農業生產活動）結合的做法，有望解決規模化養殖的很多難題，也正成為一種趨勢。相信在不久的將來，會有更多的互聯網大佬加入到智能養殖的行列！
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