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这是一份简单的猪猪档案，之前建立这些档案，要凭借养殖人用肉眼和经验去完成，而现在养殖人员只需要点击后台管理中心，就可以轻松获得以上信息，尤其是健康安全信息。
非洲猪瘟让不少人开始关注到工业时期养殖业的一些弊端，如何有效避免疾病带来的损失？如何更好的管理和预测传染病？这些急需解决的问题对传统的养殖方式提出了很大的挑战。
1、突破次元壁，当AI跨进猪栏
中国是世界生猪养殖和猪肉消费第一大国，截至2019年底，年生猪出栏量约为7亿头，市场价值预估已超万亿。
然而在超高市场估值的背后，却依然以散养为主，卫生条件差，产量上不去，质量也堪忧，抗生素、注水肉等问题层出不穷。
换句话说，国内的养殖产业依旧处在依靠传授经验的传统阶段，养猪效率非常低下。
近几年，因为技术和大数据的持续推动，互联网巨头开始把目光转向智慧养殖，关注起飞在风口上的「猪」。
在监测猪猪生长和健康方面，京东选择了开发应用“猪脸识别”技术。
科大讯飞从声音监控，图像识别、物联网、大数据分析等方向入手，在育肥猪估重、母猪背膘检测、病弱猪监控、异常事件检测、环境感知等功能不断完善，并最终集成为拳头产品：猪舍“智能巡检轨道机器人”。
智能巡检轨道机器人
搭上科技快车，伴随着5G和物联网的不断发展，从传统养殖到智慧养殖的观念转变，让大数据和AI开始打破次元壁，跨进猪栏。
2、3大问题，3个改变
不管是讯飞和京东以AI+IoT+SaaS的方式，赋能中小养殖，还是网易那种全产业链自营的养殖模式，侧重于物联网，比如应用智能摄像头、传感器等物联网技术。
巨头们想要核心解决的问题无外乎这三点：如何提高PSY（一头母猪一年提供的成活仔猪数）、如何改善养殖环境、如何降低养殖成本。
班主任将从这3个方面展开和同学们聊聊“AI养猪的那些事儿”。
提高SPY，最基本的养猪修养
母猪的繁育周期，能否配种成功，多久生一窝小猪，对猪场来说至关重要。而影响这一要素的核心，就在于选种、断奶等关键决策。在过去，这些只能依靠老师傅的经验积累来判断，无法有阶段性和跨越性的提升。
在机器视觉与算法的帮助下，工作人员很容易借助“猪脸识别”知道母猪的怀孕和生产阶段，比如讯飞的“智能巡检轨道机器人”，通过对母猪背膘的检测，监控孕期情况，提高母猪产仔的数量与质量。
工作人员用机器采集母猪背膘数据
同时，讯飞的“智能巡检轨道机器人”还可以通过声音和姿势的监测，可以有效防止母猪在哺乳时把小猪压死的情况，极大的提高小猪的存活率。
AI比人更懂猪夏季多生蚊蝇，冬天为了不让猪着凉则需要关紧门窗，臭气无法及时排出，室内空气极其浑浊，每间猪舍都是封闭的大屋，平均一个猪舍里有三百到四百头猪。
这是最真实的集中化养猪场的写照，很多散户的养殖环境，远比这恶劣的多。
大到猪的生产出栏，小到猪的吃喝拉撒，猪的每一个成长环节都不能离开人的监控。传统的集中化养殖基本上是全家出动，光是每天给猪称重、记录体重、配比饲料就要花费大量的时间，根本无法抽出多余的时间去收拾猪舍，改善养殖环境。
科技的进入正在逐步解决这一问题，通过传感器收集的数据上传到AI大脑，能够实现对饲养的自动化调整，比如根据实时的增重情况，可以进行多种配方不同阶段的饲养；又比如猪比较怕热，AI就能驱动元器件完成通风、光照等一系列操作。
吃上更香更便宜的猪肉
AI虽然跨进了猪栏，但离我们吃到更香更便宜的猪肉，还是有一段距离的。智慧养猪系统只有在大规模集约型养猪厂里部署，才能达到效率最优化。
但即使经历了2015-16年中小养殖场关停清拆、“水十条”等整治措施，我国的规模化养殖程度还很低。在2018年中九大上市猪企一共出栏4476.3万头，才占据了6.45%的市场份额，对比美国、日本等稳定市场的规模化饲养水平，还有很长一段路要走。
集约化、规模化是未来的发展趋势
AI养猪只有广泛应用于集约型的养猪厂中，而且开始像牛奶产业一样出现垄断企业时，才可能实现整体降本增效的目的。
我想，只有解决了规模化的这个根本问题之后，我们才能吃上更香更便宜的猪肉。
3、风口上的迎风者
每一项技术的进步，每一次产业的推动升级，都离不开那群在风口上迎风而上，不畏艰难的开拓者和创新者。
尤其是在智慧养殖这样的难度系数高，技术复杂且多变的新兴领域，基本上每一次创新产品的出现背后都是一群人或是多群人迎着风的阻力，历经辛苦，当新领域的探路者。
