智能养猪时代要来了吗？
谢谢邀请！现在规模化、机械化养猪已经替代散养户，智能化养猪是个趋势，也必将出现智能化养猪场，听说马云准备做，但是说智能化养猪时代要来了，本人表示不敢苟同！1.我们一起来弄清楚：从什么是智能化设备？智能化设备能替代人工到什么程度？猪场哪些重要环节是智能设备无法替代人工的（主要指管理、技术人员）？智能化养猪适合所有地方，哪种猪场（原种场、育肥场等）？2.智能化设备是规模猪场最得力的助手，避免很多人工做不到的重要细节，在喂料系统上精准到每头猪的饲喂量，猪舍温湿度自动调控，气雾喷洒消毒，在疾病、配种、怀孕、死淘、出生重、料肉比等等猪场管理所需要的统计数据精准快速，屏幕观察猪只异常，还有几个重要环节就不展开了，马云的智能化设备听说过没见到过，我知道的国内最先进的是大荷兰养猪设备，只是部分设备智能化，比如母猪饲喂系统，可以精准到哪头母猪每吨吃多少饲料，母猪舍同时喂料，这个有经验的就知道同时喂料的重要性，自动检测母猪是否怀孕，这可比人工落实得到位3.在清扫、消毒、供水、喂料系统、统计等等方面智能设备完全可以替代最为繁重琐碎的人力部分，意味着只有人力没有专业技术的人员在智能化猪场没有了位置，这和其他加工行业智能化一样容易理解4.但是猪是活口啊，决定了不像工厂生产设备零件一样智能化程度高，那么简单。
大型规模猪场一般都是自配饲料，那原料采购环节品控如何做到位？饲养标准如何制定？原料保管原则、生产过程控制、品管、饲料如何使用、使用多少量？防疫程序制定和一整套预防针怎么打？理论和实际如何反复来调整？需要多少现场观察的技术人员，还是坐在电脑前就可以观察猪只异常了？这些最为关键的位置不是随随便便就可以胜任的，直白点说吧，这些岗位的要求，除了是专业学校科班出来的，没有在现场相关岗位至少五年摸爬滚打，有些要十年以上的积累是无法胜任的，而且是还要精进好学的，这些重要岗位的人员不胜任，一旦出了问题，越智能化就越是死给天看，信不信由你！决定猪场的重要环节太多了，总体来说，养猪场还是需要一批合格的管理、相关岗位的有经验技术人员最为重要，所谓智能化只能是替代劳动力部分，那智能化是怎样个智能化，化到什么程度？智能化养猪时代是指有标杆榜样还是指像规模化一样普遍？5.猪场分多种类型：比如原种场、育肥场等，就是说每种猪场定位不一样，效益不一样，养种猪的一般比养肥猪的赚钱，举个不恰当的比喻，杀猪的比养猪的赚钱，风险还小这个意思，那智能化设备好是好，价格也漂亮，适不适合所有类型猪场？适不适合所有地区？就是自身考虑的问题，马云和几位大咖级人物好像已经进入养殖业了，而且是大资本操作6.综上所述，个人认为智能化猪场是趋势，也必然出现，马云已经提出了智能化养猪计划，但智能化养猪时代好像不到那个缘分，谢谢耐心看完的朋友，请多指教！。
京东打算养猪去了，AI智能养猪大法效果会如何？
产品落地的关键无非是需求和成本：养猪业需不需要人工智能，以及人工智能值不值得用在养猪业。中国是第一大猪肉生产国，也是第一大猪肉消费国。美国和加拿大这样的生产大国，也会把大量的猪肉出口到中国。猪肉相关产业在农业产业中排名第一，整个猪肉市场规模超过万亿，是智能手机市场的2到3倍。中国现在的生猪出栏量达到7亿头，就算不考虑进口猪肉，每个中国人每年也要吃掉半头猪。
所以，整个猪肉市场的容量，完全值得技术和资本的投入。事实上，网易的农业事业部也是经过考察，才在粮食、果木、蔬菜、禽畜等诸多农业门类中，选中了规模足够大的养猪业。我们再来看看时机。网易早在2009年就投入到养猪事业中，却一度发展缓慢。这和市场环境有很大的关系。尽管市场规模庞大，但猪肉行业和钢铁、重工等传统行业类似，在各个环节上都经过了充分竞争，所以单个环节的利润率都已经非常薄。
2015年的时候，猪肉价格一度下探到6元以下。这个价格让养猪变成了一门赔钱的生意，猪场纷纷减产自保。最近一两年来，环保政策严格，原本构成市场主流的小散养殖户快速淘汰。尽管规模化养殖集团以每年30%的速度增产，猪肉价格也能基本保持在高位。一个万亿级的市场发生巨变，自然会出现大量需要解决的痛点。技术和管理的创新，成为阻碍行业发展的主要瓶颈。
人工智能有望解决规模化养殖的很多难题。就拿养猪中的关键指数PSY（Piglets per Sow per Year ）为例。PSY指数说的是每头母猪每年生产的断奶仔猪数。母猪产仔是养殖中最上游的环节，也是各大养殖集团争夺的制高点。欧美通过精细化养殖，能把PSY指数做到25以上，而中国的平均值在18附近。
按照每头断奶仔猪300元的利润来说，这意味着2000元人民币的收益差距。影响PSY指数的一个关键，是养殖工人判断母猪发情时的能力。养殖工人会牵一头公猪经过母猪，然后观察母猪的几个行为特征：母猪是否会嗅公猪、身体是否僵硬、阴户是否红肿且有分泌物。这些行为特征预示着母猪即将排卵。养殖工人随后进行人工配种操作。
一般认为，人工智能可以大幅提高人工视觉判断的准确性。除了实打实地提高PSY指数，人工智能的另外一个使命是代替人工。中国顶级的养殖集团已经有能力获得和欧美国家相当的PSY指数。也就是说，这些养殖集团已经触摸到了生物极限，人工智能技术并不能进一步提高他们的PSY指数。然而，这些养殖集团的高水平养殖是靠人撑起来的。
在这些养殖场中，负责查情的老师傅拥有十多年的经验。经过一两年培训的本科毕业生，往往都还是打下手。查情过程不但需要多人配合，而且耗时长，更让人员捉襟见肘。人员相关的管理难题，也会随之出现。只要用技术替代人工，规模化企业才能消除扩张过程中的后患。因此，即使养猪水平已经达到生物极限，但养猪业依然需要人工智能来取代人工，以便在规模化竞争的潮流中站稳脚跟。
现在，我们来讨论另一个关键问题，就是人工智能的成本。近年来，人工智能的发展呈现井喷之势，这大大降低了技术开发的门槛。人工智能在替代人工的一些应用场景也表现卓越。就拿车牌识别来说，就取代了停车场收费的大爷们。按照这一思路类比，把已经成熟的人工智能技术搬到养猪场，其削减的人力成本，就足以补贴其建设成本。遗憾的是，这个预期超出了现实。
人工智能技术本身是一套方法的集合。在应用方法的同时，除了要尝试方法组合，还需要迭代尝试来获得最佳参数。如果不考虑实际情况，直接套用其他行业案例，那实施者在付出巨大的成本的同时，还很有可能达不到预期的效果。京东金融去年的“猪脸识别”识别比赛，就向我们展示了问题所在。 “猪脸识别”就是套用“人脸识别”来确定猪的身份。
这项技术可以通过识别出的身份来为活猪保险提供真实数据。在知乎上，就有“如何看待京东金融JDD大赛今年举办的猪脸识别比赛”的讨论。在京东金融官方号的回复中，就列出了“猪脸识别”技术应用的困难点：1. 猪的生长周期短，外貌变化快，识别难度高。2. 猪总是运动，很少正对镜头，数据采集难度高。3. 面临智能耳标等成熟技术的竞争。
就拿采集难度这一条来说。在采集数据的过程中，京东金融派出了20人的团队，花费了两天时间，才采集到105头猪的图像数据。考虑到大型养殖集团千万头的养殖级别，“猪脸识别”几乎是不可能完成的任务。再举个例子，用声音识别来分辨产房中被压小猪尖叫声，从而防止母猪压死小猪。母猪压死小猪确实是小猪死亡一大原因。根据现有的声音识别技术，识别出小猪被压也并非难事。
然而，小猪被压超过一分钟，就很有可能窒息死亡。因此，从识别信号到人工干预，必须在不超过三分钟的时间内完成。这种情况下，时间就是生命。一些小猪场甚至会派工人轮流住在猪舍中。工人听到尖叫即行动，才有可能完成拯救。在这一应用场景中，上行声音数据的识别，必须和下行干预结合，才能来得及解救被压小猪。遗憾的是，市场上现在还没有成熟的自动化干预设备。
因此，很难通过人工智能来拯救小猪。在应用人工智能算法时，猪场很难直接套用其他场景。想要在这方面有所作为，必须同时理解养殖和算法，通过综合性多种技术方法，创造出低成本而实用的工具。举一个例子，京东金融提到的耳标可以低成本地完成身份识别，但采集到的数据维度太低。把耳标技术和动态追踪结合，就可以确定每头猪的位置、行为和状态。
