村子里到处在宣传智能养猪,但阿里云的AI养猪梦真的靠谱吗?

特驱集团信息中心总监独家讲述用阿里云人工智能养猪到底是怎么一回事。


「养了十几年猪,现在我们开始学习智能养猪。」

「今年打工不出门,智能养猪到家门。」

 ……


近日,几幅超级接地气的农村标语,将人工智能与养猪这两个看似风马牛不相及的事情结合在一起。
实际上,这并不是恶搞。2 月 6 日,阿里云与德康集团、四川特驱集团宣布达成合作,将对 ET 大脑进行针对性训练与研发,将人工智能用于养猪。

基于机器视觉技术的视频分析,ET 大脑将为每头猪建立档案,包括猪的品种、日龄、体重、进食情况、运动强度、频次、轨迹等。这些数据可以用于对猪的行为特征、进食特征、料肉比等进行分析,并将这些分析贯穿于整个生猪的养殖过程,以此全面实现人工智能养猪。
该项目总投入达数亿元,首期落地包括各类猪只数量识别、猪群行为特征分析、疾病识别和预警、无人过磅等十项功能。
「传统养殖以人工为主,少量生产设备半自动化,但养殖过程生产管理、疾病防治等没有做到智能化。」特驱集团信息中心总监张海峰在接受机器之能的采访时说。
特驱集团和德康集团隶属于希望集团下属的华西希望集团,2020 年,特驱集团年饲料销量预计将突破 1000 万吨,德康集团生猪养殖将突破 1000 万头,年家禽养殖将突破 2.5 亿只,是生猪养殖领域的龙头企业。在这个项目中,特驱集团、德康集团希望借由人工智能打造农业板块的工业 4.0,从传统养殖进化到智慧养殖。
「我们希望驱动养殖企业成本下降,通过人工智能和数据,驱动农业的变革。」阿里云大数据专家以及项目负责人张盛说,「另一方面,从社会责任的角度讲,我们希望所有人能吃上我们小时候吃的那种安全肉和放心肉。这是我们特别想做的事情。」
建立生猪可追溯系统,使传统养殖进化到智慧养殖
过去一年,阿里云 ET 大脑已在航空、交通、工业、环境、医疗等多个领域落地,ET 城市大脑更是成为了国家四大人工智能开放平台之一。
「企业要想发展,就必须承担社会责任。」张盛认为,将 ET 大脑的应用场景拓宽至农业,尤其是食品行业,让民众吃上放心肉是他们寄托社会责任感的一个途径。
「无论是城市治理,还是工业发展以及农业领域。我们都希望通过数据为环境治理、食品安全等国计民生的问题,做出一些贡献。」基于这样的想法,阿里云开始寻找合适的合作伙伴。
据张盛介绍,特驱集团和德康集团付出了巨大成本和大量精力,在部署物联网和 ERP 系统。他们对 IT 和人工智能重视的程度,表明对前瞻技术的敏感以及对新技术的开放心态。
「和他们的合作,也希望通过这样的龙头企业,为整个行业赋能。」张盛介绍。
另一方面,对特驱集团、德康集团来说,在进一步发展的路上,也急需新的技术。作为生猪养殖企业,仔猪从出生开始到最终猪肉到达消费者手中,整个流程中,猪是如何喂养的,患过何种疾病,用过哪些药,建立这样的可追溯系统,是保证食品安全的有效方式。
德康集团正在通过物联网布局可追溯系统。但要建立可追溯系统,首先需要建立猪的身份识别,使每头猪都有自己唯一的身份,以此对每头猪进行过程管理。仔猪在出生之后,给它们打上二维码或 RFID 耳标,是常用的方式。
德康集团采用了 RFID 耳标,然而,实施起来,并非易事。
普通的 RFID 耳标扫描距离短,感应效率低,不能快速完成区域性数据读取,同时耗用成本较高,比如每头猪要佩戴两个耳标,以便掉落后进行补充,因此,每出栏一百万头猪,需要耗用一千万的 RFID 成本,导致无形中增加养殖成本,减少养户利润。如果采用有源 RFID,成本还将大幅增加,同时不便于挂在猪的耳朵上,推广应用的难度较大,失去了普遍性应用的价值。
从出生到出栏的唯一身份识别是个难题,但要建立生猪养殖的可追溯系统,还需要在猪的生长过程中,对猪的喂养过程、疾病治疗等进行全程跟踪记录,而这些基础数据的收集以往都是通过人工填写纸制表单,或者让工作人员手持相应设备,通过手工输入到 App 中,进行数据录入。而所有的数据整理、数据分析,都只有在生产过程操作完成之后,才能进行。
但在特驱集团、德康集团,除了自有养猪场之外,还有大量农户经营的家庭养殖场,「对这些老百姓来说,他们养猪还停留在传统模式,既不熟悉新的 IT 技术,也不重视业务数据。因此,采集的数据既不及时也不准确而且效率低下。」张海峰说。

如何建立猪的唯一身份,以及如何快速、准确收集生猪养殖过程中的日常数据,建立完整的生物资产管理体系和业务可追溯体系,就成了他们急需解决的问题。
起初,集团并没有考虑人工智能,因为觉得人工智能在农业离落地还很远。但在一个偶然的机会,张海峰看到阿里云 ET 大脑应用于工业领域和交通治理上的业务场景。
张海峰认为,可以找到 ET 大脑在工业领域、交通治理与农业养殖的共同点,再针对农业制定有针对性的业务解决方案。

在城市交通领域,应用了大量摄像头,相比 RFID 以及配套的设备,摄像头更易安装,而实际上,养猪场本身也需安装监控系统,在这个基础上进行视频采集和分析,成本不仅会下降,同时大量日常业务也无需再让工作人员进行录入操作,解决了数据收集必须依赖一线工作人员的难题。通过视频的实时传输,数据收集的及时性和准确性也会得到保证。
「采用摄像头和视频分析,是在现有环境的基础上,自动化地全程搜集数据,这是 RFID 和视频分析两个方案中最本质的区别。」张盛说。而在 ET 大脑中,视频和摄像头占比很大,因此也是一个成熟的解决方案。
配种、生产、称重、疾病防控等,人工智能贯穿于养猪领域每一个环节
对特驱集团、德康集团而言,要建立全程可追溯体系,打造安全食品生态链,首先要做的就是,使每头猪拥有唯一 ID,以便进行身份识别。
既然之前采用的 RFID 方式并不现实,那么,阿里云 ET 大脑如何对猪进行身份识别?
对人来说,人脸识别是有效的方式,识别猪是否可以应用猪脸识别?实际上,阿里云最初考虑过此种方案。但最终发现依靠单纯的猪脸识别并不实用。因为从特征上来说,猪脸的特征点在技术上更难掌控、有效识别率不高。而从工程实施来说,也并不适合使用猪脸识别。
因此,张盛介绍,阿里云和特驱集团、德康集团采取的做法是,沿用传统的身份识别方法,在猪身上进行标记,建立唯一识别码,再结合视频分析等技术,共同对猪进行识别。而目前,阿里云和特驱集团正在探索摄像头通过何种方式来拍摄猪身上的唯一识别码。
实际上,基于摄像头的视频分析,不仅能够实时收集可追溯系统中需要的过程数据,还能对养猪场进行精细化管理,降低成本,提升效率。
比如,对养猪企业而言,每头母猪每年所能提供的断奶仔猪头数,也就是说一头母猪,每年能生产多少仔猪以及存活下来的仔猪能有多少,是关键的指标,因为这直接关系着养猪场的经济利益。
那么,从猪的配种开始,就可以通过 ET 大脑对母猪的行为进行分析,获知母猪的发情状况及交配时机,从而恰当安排配种,因为正确的交配时机和交配方法,能够提升母猪的受胎率以及产仔数。

然而,母猪并不是细心的妈妈,尤其是每胎都会生产 10 多只小猪,因此在生产过程中,一些仔猪很容易被母猪压在身下而夭折。对于大规模的养殖场来说,每天有大量的母猪在生产,如果全部依靠人工来照料,显然很难有效保障。
通过语音识别则能自动判断仔猪是否被压住,以便及时解救,以此提高仔猪的存活率。据介绍,经由人工智能的智能分析,在前期的理论验证阶段,母猪的年生产数量将提升 3 头,死亡淘汰率降低 3% 左右。
除了配种和生产,在生猪养殖过程中,还需要随时掌握猪的体重情况,进而调整喂养计划。通过视频分析,再结合该猪的品种、喂养标准和增重标准,综合判断之后,以此对猪的体重进行测算,代替以往传统的称重方法。

「用视频测算猪的体重,原理还是通过视频来识别猪的体型和猪的体重之间的关系。但在实际的工程方案中,会结合一头猪,几头猪,一群猪的特征,对群体的特征进行分析,再综合生猪标准饲喂体系,得到比较准确的数据。」张盛说。
配种、分娩、哺乳、育肥等形态变化,饲料耗用、体重检测,这些都是养猪场必不可少的饲养管理工作。但对养猪场来说,最关键的还是疾病防治和疫情监测。阿里云则将通过对猪的行为分析,结合声学特征和红外测温技术,判断猪的健康状态,有针对性地进行疫情预警,并进行专项防疫处理。

但张盛也坦言,疾病防治并不容易,「我们这个项目刚成立,还要做很多期,尤其是在疾控领域。到底通过什么方式去判断这头猪有没有潜在的疾病,或者在什么时候会发病,或者在发病之前,我们如何处理。在这个领域,我们还需要花很多时间和精力,进行技术上的突破。」
实际上,在这背后,除了特驱集团有过程数据收集的需求之外,对于阿里云 ET 大脑来说,同样需要大量的数据进行模型训练。比如,用语音识别技术判断仔猪的生存状况以及生猪的健康状态,就需要大量的语音数据。
对于基础业务数据如何采集?张盛认为,可以通过智能语音的方式,让操作人员佩戴方便使用的设备,在猪场操作的同时,实时收集猪的声音,将数据传到系统,结合自然语言处理技术以及操作人员在数据收集时的标准话术,将这些数据转化为结构化的数据,从而进行模型的训练。
而为了完成这个项目,阿里云将投入 PD、算法工程师、产品和开发团队以及达摩院视频分析的团队。特驱集团则会组建由养殖专家、一线业务骨干以及 IT 专家组成的专家团队。
张海峰表示,在投入人力之外,集团还要投入专门用于人工智能养殖的示范基地,通过这个基地探索业务方案是否可行以及建立可行性推广标准,尽量做到效率最高,成本最低。
「这跟工业不同,工业可能对成本的考虑相对较少,但养殖业的附加值没有工业高,所以会在养殖基地完成所有成本和效率的验证,然后才会在集团内部进行推广。」张海峰说。
「从这个案例来说,我们的 ET 大脑实际上就是把他们的业务承揽下来,然后通过数据,去分析和解释,最后服务于对方的业务。」张盛表示,「从成本、操作和效益来说,我们现在核心的解决方案是通过视频的自动分析,无论是对农户的依赖,还是对设备的依赖,都会降低。」张盛认为,这样的方案,推广性和可复制性也很强,而借由与特驱集团、德康集团的合作,阿里云 ET 大脑也可以将此案例复制到其他的养殖企业。
「我们做这个人工智能养殖示范基地,一,探索能否节约人力成本,以及节约到何种程度,跟工业 4.0 相比,能否做到无人养殖场。二,通过人工智能改善我们整个生产业务模式。三,无论是对猪的图像识别、行为分析还是疾控分析,我们都是为了最终的目标,做到养殖过程全程可追溯,为老百姓提供更放心的安全食品。」张海峰总结道。
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