农业要闻

AI时代养猪课题:左手“公司养户”,右手“人工智能”

2019-08-30

  几天前,“首款人造肉月饼9月上市”的消息引发了诸多热议。“民以食为天”让中国老百姓的餐桌问题,从来不是小问题。然而从技术角度观察来看,似乎前十几年的互联网科技的巨变,并未给农业带来巨变,特别是生猪养殖方面。

  人造月饼热议话题

  我国的猪肉消费量占世界猪肉消费量近半,是名副其实的生猪产销大国。养猪在我国是一个支柱产业,生猪的产值达到了1万个亿,占了农业总产值的11.6%,可以看出养猪在农业里面非常重要。而事实却是,自6000年前人类第一次驯养猪以来,生猪养殖这一行业并没有多大变化。

  而这次,当AI技术为各行各业带去新的机遇时,被赋能的养殖业会有不一样的改变吗?

  “养猪”朝规模化发展,AI技术准备好

  如果回头望去,中国有关“生猪养殖”的记忆,因为饭桌一次次变得“丰盛”起来而生动、清晰着。

  过往中,自建国至改革开放的几十年间,中国国内生猪供给曾一度严重不足。回忆中,那时国内经济缓慢恢复,生猪产业发展非常缓慢,市民以凭“猪肉票”消费猪肉。后来,1978年冬天开始,各地农村逐渐拉开了中国农业大变革的序幕。家庭联产承包责任制彻底释放了农民的生产热情和潜力。然而,也是那一年,全国生猪存栏仅有3亿头,出栏量1.61亿头,猪肉产量789万吨,年人均猪肉占有量只有8.2千克。此后,1978到1984年,由于农民获得生产自主经营权,生猪养殖积极性提高,1984年生猪出栏量22047万头,较1978年增长37%,年人均猪肉占有量上升至13.84千克。再后来,到了1985年生猪购销政策全面放开,市场自由交易的放开和1988年农业部“菜篮子工程”建设的实施,让生猪养殖快速发展。到1997年,年人均猪肉占有量上升到29.1千克,首次超过美国年人均猪肉占有水平。之后,在1997到2006年间,生猪产业结构大调整,生猪产业面对的养殖效率低、收益低、饲养成本高、食品安全以及环保压力等问题,促使生猪产业进行结构不断优化与变革,到2006年底时,生猪出栏量已达6.1亿头,猪肉产量4650万吨,年人均猪肉占有量上涨到35.38千克。随后,市场经济与科学技术的迅猛发展,生猪产业也更进一步朝着“规模化”的方向发展着。

  而“规模化”发展,也必将给生猪养殖带来新的问题,而这些问题在时间的磨砺下变得越来越清晰:如何在高效、低成本的情况下,有效复制养殖经验与管理方法? 如此问题下,AI深度学习技术带来的应对之法恰逢其时。

  AI养猪:“搭圈子”+利用数据价值

  “我们之前主要是让猪场的技术做人工的数据录入,基本都是纸质版的电子化。”农信互联技术总监李玉福在谈到其业务时指出:“后来技术进步,对猪只管理采用了多种方式,特别是人工智能技术带来很多突破。比如我们用了百度大脑EasyDL来进行围栏监控,已经可应用于规模养殖场的猪圈,进行安全报警和智能盘点等。这让我相信,我们可以把‘圈子’搭的更广阔,除了省下可观的成本,提高了效率,它还给了‘规模化’养猪一个新的进步方向。”

  农信互联是一家基于“数据+电商+金融”三大底层基础平台,利用移动互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等技术,为农业产业链上的不同主体,提供数字化管理、交易、物流、金融等服务的公司,其搭建的“猪联网”可有效帮助整个生猪产业降本增效,从而促进产业的转型与升级。

  2019年,农信互联开始主推以“助养”的合作模式进行生猪养殖。农信互联猪联网事业部总经理张君杰表示:“这种模式与大家所熟知的温氏‘公司+农户’代养模式有点区别,农信的‘助养’模式实质是养猪户自己养猪创业,并将其风险通过农信保险经纪公司推荐的助养保险解决方案得以管理控制;此外,饲料等资金与智能化的统一管理问题由猪联网平台来解决,日常落地的服务由农信运营中心、核心企业来承接。”

  助养猪场模式为猪场提供全方位、系统化的解决方案

  在这样的“助养”下,猪场可通过全进全出、批次化管理和购买保险锁定了养殖风险,并通过猪联网的助养系统提高养殖效率、通过农信金服的信贷扶持解决资金问题,并通过农信商城解决采购难、卖猪难的问题。并且,猪场卖猪可以“随行就市”,也就是说,无论后期猪价涨多少,所赚到钱的全部归自己。此外,通过国家生猪市场卖猪,还可以得到一笔价值不菲的助养补贴金。

  “猪联网”模式

  “当我们贷给农户饲料款后,一是需要用技术和经验帮农户实现‘助养’,二也是需要防止仔猪、育肥猪被卖掉的,毕竟这对我们来讲也是一种‘资产’。” 农信互联技术总监李玉福说:“过去,我们在全国大概有400多名专业业务员,每天穿梭在不同的县里、村里,去协助养殖户照顾这些仔猪,长得好不好,有没有什么问题,长得怎么样了、有没有出栏等等……说实话对于人的精力,甚至是猪场的生物安全都有很大的问题,并且养殖领域的数字化水平、效率等特别低。在慢慢解决这个问题的过程中,我们接触到了AI技术,了解到百度EasyDL定制化训练和服务平台,只用了5个工作日就训练出了可用的“实时监测栋社”和“猪只盘点”的模型。这个实现速度可以说非常快,训练出的模型也很有落地性,现在识别的准确率已经能达到80%以上。”他为了更好的解释“养猪”这件事儿,举例道:“以前很多养殖数据都是记在本子上,我觉得这个就是价值的流失。就像公司OA系统一样,公司小的时候可能不是很需要协同、分析等等,但放眼整个领域,进行规模化发展时,‘盘子够大’了,就要求你去分析、去进步,这部分价值需要被重视和利用起来。所以,我们相信技术的利用,对养殖上效率、协同、分析等等是有益的,而最终促进的就是是PSY。“(PSY,衡量母猪群繁殖性能最常用的指标是“断奶仔猪数/母猪/年” 一头母猪一年提供的成活仔猪数,现在中国在16-25之间,全球指数是27~28)

  AI电子围栏

  AI电子盘点

  技术助养下养猪这生意的“账本”

  据了解,因为2018年8月非瘟来袭,让中国的养殖业遭受重创,养猪人苦不堪言。但也正是因为这件事儿,让“助养”这种地点分散,但却可利用AI技术让监测与管理集中的方式,看到了机会。

  2018年年末,来自湖北省的养猪人胡老板在了解到农信互联的助养模式后,通过与湖北农信业务负责人几次沟通交流,最终确定了助养方案。“胡总当时使用了整套猪联网的技术,今年6月份他给我们算了一笔账:通过国家生猪市场线上交易,出栏头数715头,均重130.3公斤,单价15.6元/公斤,总重量是93170公斤,交易金额145万元,在减掉成本等等之后,一共715头猪,单头平均利润达到了512元,净赚36万多,已超出了他最开始的预估。”

  而下一步,AI识别系统正准备为“养猪”做的更多。农信互联技术总监李玉福介绍说,比如对栏中的生猪进行跟踪,监测饲料和水的摄入量,以及运动量等,甚至可以根据生长数据判断出有助于生猪生长的理想饲料等等……在生猪养殖上,说了这么多年的“精准农业”似乎正随着AI技术一并到来,可以预见的是,养猪这笔账中,“降本增效”依旧留有着巨大的创造空间。

  “我们要的不仅仅是‘无人值守’,在未来理想中,养猪这件非常下沉的事儿,可以通过大规模的经验复制而变成具有高商业价值、高科技含量的事儿。EasyDL这种简单易用的AI技术赋能平台让我看到了可能性,毕竟就算年轻一代从事养殖的人变少了,但饭桌上的肉是不能少的。” 农信互联技术总监李玉福最后如是说。

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