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有人预测，未来农技服务市场将会达到千亿规模，将是隐藏在大农业风口背后的一股飓风。而互联网技术的应用，将是这个风口中的重要一环。尤其是人工智能技术的兴起，或将给传统行业带来颠覆性创新。高科技对养猪而言，还有很长的路要走。

1.高科技与传统行业的融合需考虑成本代价

从网易的“未央猪”到阿里的“ET大脑”，再到如今的京东，巨头们用人工智能技术赋能养殖业，将有效缓解目前养殖业存在的问题，降低动物死亡率，降低人工成本，同时为中国农业、养殖业的发展带来新的突破。然而，在享受高科技养猪的诸多优势之时，我们需要思考的另外一个关键问题，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人员。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成本的同时，还很有可能达不到预期的效果。

京东金融2017年的“猪脸识别”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仔猪尖叫声，从而防止母猪压死仔猪。母猪压死仔猪确实是引起仔猪死亡的一大原因。根据现有的声音识别技术，识别出仔猪被压也并非难事。然而，仔猪被压超过1分，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3分的时间内完成。这种情况下，时间就是生命。一些小型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仔猪。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仔猪。

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，通过综合多种技术方法，创造出低成本而实用的工具。例如，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。这样的产品在现阶段既有实用性，又避免了养殖企业在盘点和转圈过程中常见的人工错漏。当然，即使是这样个产品， 也需要反复尝试和迭代，不可能一-蹴而就。从这个角度上说，已经习惯了长周期投入的养殖集团，可能会更有耐心在人工智能养猪行业耕耘。

2.如何解决传统产业的痛点

在养猪行业，养殖户有自己的思维，就是痛点思维。养猪的“痛点”包括成本、疾病、环保、猪价等，养殖户能不能接受互联网这套， 肯定要看互联网能不能解决他们的痛点。

不妨把网络与手机做对比。我们用网络搜索引擎，要的是网络速度快，搜索准确。但是用一台手机， 就不光要求网络速度快，还要屏幕耐摩擦，热天不汗手、冷天不死机，耐摔、耐磨等，这其实就是可靠性的问题。

网络产品进猪场也是这样，假如你在猪场里装一台电子设备， 要考虑网络测试、用电要求、氨气腐蚀、温湿度耐受、猪行为干扰等，这就是工业产品的可靠性测试。例如，互联网养猪系统做一个 “自动称重”，这在工业里不算难。但是称猪，就要考虑: 一群猪连续前进时，是要等猪完全站稳，还是连续走动时称？称多长时间？还没称好时，下一头猪也跑上称重板怎么办？这些细节涉及参数设计，还要懂猪的习性。解决不好，一个最基础的体重数据都很难保证准确。不是硬件科技含量问题，而是科技要适应猪场实际情况，解决不了这个，改变世界的高科技恐怕也称不好一群活猪 。可能最简单的一个小细 节就能难倒IT专家。

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