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  • 当 AI 开始进村养猪
    2019-12-01 17:47:31  阅读量:2742  
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    摘要: 不知不觉中,一场涉及人工智能的技术革命正在中国农村养猪场慢慢开始。中国是世界上养猪和猪肉消费最多的国家,养猪产值占国内畜牧业总产值的3/4。对中国农民来说,养猪一直是劳动密集型产业。在大型农场,平均每

    本文的第一个果壳是平西和果壳共同生产的。

    "母猪杜洛克c7259,未怀孕,请在12小时内安排再次繁殖!"现在,一些家庭养猪场的工人已经可以在他们的电脑上看到这样的提醒。

    与此同时,在长白山精神养殖基地,一只母猪一只接一只地经过猪圈里的六个饲料槽,但没有一只通过面部识别。喂食器没有动,只是没有喂食,它只能走到角落里下来。

    工程师检查了应用程序的状态,发现智能喂食器识别出猪的每日摄入量已经达到配额,不能再吃了。

    这个神奇的场景每天都在一度蚊子肆虐、臭气熏天的养猪场上演。不知不觉中,一场涉及人工智能的技术革命正在中国农村养猪场慢慢开始。

    2017年,京东数字工程师李嘉龙第一次来到山东滨州实地考察养猪场时,虽然他已经做好了心理准备,但仍被来自养猪场的氨氮熏得流泪。

    当时,同行业的同事甚至买了口罩、防毒面具和鞋套。“你有你能想到的一切。”然而,几天后,每个人都默默地把这些服装留在宿舍里。防毒面具被扔掉了,因为猪的恶臭太强了,无法阻止。走路时鞋套会被猪粪吸走。如果你不小心,你会被抓住,“最好不要穿它。”

    夏天养猪场有许多蚊子和苍蝇。冬天,为了防止猪感冒,有必要关上门窗。气味无法及时排出。室内空气比夏天还要糟糕。每个猪舍都是一个封闭的大房子,一个猪舍里平均有300到400头猪,而猪舍另一边的母猪无法在半米宽的围栏里转身。

    这已经是当地大型农场的条件。

    更别说新工程师了,即使是在养猪场工作多年的农民,当他进入农场时,仍然会头脑发热。山东零售养猪户葛洪完全理解李嘉龙的感受:“养猪场的空气不好,年轻人可能受不了。”

    工程师们仍然有喘息的空间,但是农民们被大猪和小猪牢牢地拴在一起,不得不整天“泡”在养猪场里。

    “只有当我们到达养猪场时,我们才发现我们真的是象牙塔里的一个团队。”李嘉龙说,“现在是2017年。农民们仍然扛着饲料,手动混合原料,手动称重。所有的链接都需要完成。”

    中国是世界上养猪和猪肉消费最多的国家,养猪产值占国内畜牧业总产值的3/4。对中国农民来说,养猪一直是劳动密集型产业。在大型农场,平均每100头猪必须配备至少一名工人。对于没有形成大规模农场的散户投资者来说,养猪对整个家庭来说更加困难。

    从猪的生产和销售到猪的进食、饮水和分散,猪的每一个生长环节都离不开人类的监测。因此,农场里日夜巡逻的人并不少,农民们经常住在离猪圈不远的地方,和猪一起呼吸。

    例如,如果在母猪分娩时没有人照顾它,当它翻身时,很可能会压碎它。为了确保生产安全,农民们经常不得不在猪圈旁等到深夜。

    此外,养猪场需要大量的人力来记录每天的猪数据。例如,当给猪称重时,必须把一头猪放在秤上,直到它停止挣扎才能称重。称一个头平均需要3分钟。

    对于拥有数千头猪的农场来说,这是一项巨大的劳动力成本。

    随着人越来越少,猪越来越多,数据越来越多,传统的饲养模式往往难以避免。

    在农场里,10到15头猪被一起喂养,每头猪只能靠力量进食。结果同一围栏内的猪出围栏时,其体重往往变化很大。力气小的猪只能重达70公斤,而战斗力强的猪可以长到130公斤,导致饲养效率低。

    当猪生病时,“刮眉毛和胡子”的问题就更加明显了。“我昨天看见一头猪打喷嚏。我找不到哪个人在用药。我不得不在饲料中混合抗生素,喂饱所有的猪。”葛洪说。

    然而,在工程师眼中,这些困扰农民多年的艰苦工作是人工智能的应用领域:人们不能一天24小时监控养猪场来捕捉和分析猪发出的每一个信号,但机器人可以。

    李嘉龙一行来到养猪场的初衷是为了解决财务部一位同事提出的委托。

    为了抵御瘟疫和其他灾难,许多农民将为他们的猪投保,但问题是在理赔过程中,测量员很难确定意外死亡的猪是否是投保猪。甚至有些人用同一只猪的左脸和右脸来伪装两只死猪来骗取保险,但他们看不透。因此,JD.com决定开发一个“猪脸识别”系统来确定猪的身份。

    “事实上,理论上,猪的人脸识别比人脸识别好。猪比人有三维的脸和更多的特征点。人脸特征点可达180,猪脸可达234。”李嘉龙说,“但问题是猪没有主观能动性,不会顺从地把它们的脸放在一起给你刷。”

    在养猪场,理论和现实之间总是有很大的差距,几乎没有传统的方法可以奏效。

    起初,李嘉龙和他的同事计划应用人脸识别的建模方法,使用单反相机从不同角度采集猪的高清照片。然而,工程师们“真的很难把猪抱下来,这样才能乖乖地给它拍照”。此外,猪长得非常快。如果不是每隔几天收集一次,面部特征就会不同。

    传统方法效率太低,所以我们必须研究“非常方法”。

    经过长时间的详细观察,李嘉龙终于抓住了抓猪脸的机会——用餐时,猪从休息区走到几米外的喂食区,头总是指向食槽。在这短短的几秒钟内,安装在水槽上的3d摄像机可以从正面清晰地记录下猪的脸。

    不久,工程师们发现,当他们研究保险索赔问题的解决方案时,他们也解决了困扰农民多年的问题:确认每头猪的身份。

    确定猪的身份也是养猪场精细管理中最关键的一步。针对每头猪的饲养数据和体重数据,可以帮助农民以不同的方式饲养不同的猪,大大减少饲料浪费,提高料肉比。

    应用猪面部识别系统后,结合水槽上的重量传感器,该系统可以准确识别和确定哪头猪吃了多少克饲料。对于食欲未达标的猪,智能食槽会适当添加食物。如果饲喂量达到标准,饲喂槽将停止饲喂,就像本文开始时母猪遇到的情况一样。

    据李嘉龙介绍,目前京东猪面部识别准确率已经达到100%,猪永远不会出错。

    说到猪鉴定的难度,ariyun的工程师Nianjun也有很深的经验。

    年军第一次来到离成都400多公里的四川宜宾市五一村养猪场时,农民们觉得自己什么都可以做,给了他们最大的期望和支持。然而,面对5000头饥饿的猪,工程师们自己并不自信。

    “猪的脸很脏,里面全是灰尘和饲料,很难一一识别。如果网络没有网络,设备也没有设备,一切都必须从头开始,”年军说。"一些理想化的解决方案只能停留在实验室. "

    为了解决猪的识别问题,ariyun因地制宜,选择了一种不同的思维方式:对于饲养范围有限的猪,采用与猪圈相对应的方法,建立一个唯一的id进行管理;对于群养猪,进行纹身编码,然后通过摄像头将相应的信息导入系统,在后台进行统一管理。

    只要你看一下数字身份证,你就能得到猪的品种、年龄、体重、食物摄入量、锻炼频率、轨迹等信息。饲养员将不再需要花很多时间巡视养猪场和手动更新纸质文件。

    除了料肉比之外,评估育种效率的另一个关键数据是psy,即每头母猪每年断奶仔猪的数量。发达国家大型养猪场的平均psy可能超过25,甚至高达丹麦的30,而在中国,平均psy只有16。

    “psy不能提及的一个原因是让猪怀孕太难了,空期也太长了。”葛洪说。

    如果你想让母猪怀孕,你必须首先判断母猪是否发情并准备交配。在传统育种中,这是一个既依赖视力又依赖运气的大项目。

    在进入养猪场的第一周,李嘉龙有幸参加了母猪发情鉴定小组。

    当时,李嘉龙和太多厨师,一个来自几个养猪场的年轻人,正把一只大野猪赶进猪舍,慢慢地穿过两边限制栏里“排队欢迎”的母猪。" 500公斤长着长牙的公猪很害怕。"回顾这一进程,李嘉龙仍然感到关切。李嘉龙一边慢慢地驱赶公猪,一边一个接一个地观察母猪的反应:“如果母猪的眼睛模糊,耳朵直立,一动不动,很有可能是发情了。”

    一般来说,需要一个多月的时间来确定母猪的发情期,并在交配后判断它是否怀孕,以及它是否想重复交配。然而,如果母猪错过了怀孕窗口而没有怀孕,它将推迟婴儿的出生并成为“无效喂养”。

    “无效喂养”是无法完全避免的,但是通过悬挂在屋顶上的检查机器人一天24小时收集和分析母猪图像,ariyun ai已经可以捕捉母猪的每一个微小运动并自动检测发情信号。

    "如果母猪在特定的时间发出特定的信号,人工智能会判断母猪处于发情期。"例如,母猪断奶后,3-7天后,摄像机会检测到母猪耳朵直立,身体紧张直直,采食量急剧下降,从而判断母猪处于发情期,可以交配。

    然而,当巡逻机观察到母猪易于深度睡眠、站立不动和稳定进食时,可以判断母猪怀孕了。

    目前,阿里云的“妊娠诊断算法”已经应用于四川省特殊驱动集团和康德集团旗下的农场。在去年的理论验证阶段,人工智能已经使母猪每年多产3头小猪,仔猪死亡率降低了3%左右。

    另一方面,在河北唐山的养猪场,负责开发养猪算法的李嘉龙也在研究如何利用人工智能提高母猪产量。

    “如果你想进入这扇门,你必须能够养猪,与饲养员交谈,并对他们做同样的事情。”李嘉龙说。为了研究猪的行为模式,一段时间内,李嘉龙的枕头书被改成了《母猪产后护理》、《母猪饲养宝典》和《精神提升宝典》。这些书中的理论可能有依赖经验主义的嫌疑,但它们是农民总结的精华。

    例如,什么样的母猪体形最适合用力,什么样的臀部形状最适合生产,仔猪后脂肪的厚度与屠宰时的体重有什么关系等。

    “这本书说母猪的体温在排卵期会稍微上升,所以我们用集成了温度和湿度传感器的摄像机直接观察母猪的体温,发现它们的体温在排卵期会上升0.8到1度。”李嘉龙说。

    农民的经验和来自大数据的模型相互证明,人工智能正在一步一步地解码猪的行为逻辑。

    年军走得更远,认为最好的人工智能必须邀请农民来发展它。

    在四川省宜宾市五一村的养殖场里,每头猪面前都有一张装满格子的小卡片。这些网格记录不同种类母猪的断奶、背部脂肪、发情、流行病和其他情况。只要农民发现任何异常,他们就可以在任何时候刷卡片通知检查机器人。

    “检查机器人将识别农民判断的信息,并利用输入的信息优化模型。这样,我们的模型会被专家无意识地训练,变得越来越准确。”念钧说。

    有时候,猪也会直接表达它们的“不适”。

    目前,香港科技大学迅飞洛阳语音云创新研究所正在开发鼠疫预警系统。通过声纹识别技术,该系统可以准确提取嘈杂猪圈环境中猪的咳嗽和应激声,并向管理员报警。

    人工智能的实践在大农场正如火如荼地进行着。然而,国内生猪养殖业的现状不容乐观。

    根据科技出版物《北方畜牧业》(Northern畜牧业)2016年的统计数据,如果集约化养殖的数量被定义为200头以上,那么国内规模化养殖与零售业的比例约为1: 9。

    然而,与农民工相比,养猪投资大,风险高,回报低。许多农村临时工已经开始退出养猪业。曾经严重依赖散户投资者的养猪业正在经历一场没有人愿意饲养的危机。

    "我一直在赔钱,负担不起。"葛洪告诉我,去年冬天,她只离开养猪场回家玩牌,但这时母猪悄悄地生了。"全部12头小猪都被冻死了,因为它们没有及时处理."这个家庭不到半年的艰苦工作的结果已经失去了。

    葛洪听说有人工智能监控系统,不再需要在猪圈里等着送货,他告诉我村里的另一个农民郭爱红的家人也有类似的简单监控摄像头。“去年春节期间,她在手机应用程序上打麻将和看猪圈。每个人都钦佩她。”

    但是在他能够效仿并安装摄像机之前,一场非流行病导致葛洪家几十头猪死亡。

    发出参观猪圈的请求后,葛洪主动提出帮我联系郭爱红,“她家里可能有猪。”打完电话后,葛洪抱歉地告诉我,“郭爱红的家人已经改养鸡了,摄像机也被拆除并卖掉了。”

    葛洪和郭爱红不是唯一离开空猪圈的人。

    国家统计局发布的统计数据显示,2018年中国生猪数量为4.2817亿头,同比下降3.0%,2019年上半年猪肉产量同比下降5.5%。然而,与此同时,国家统计局7月10日发布的数据显示,2019年上半年猪肉价格同比上涨21.1%。

    这种“高猪价低库存”的现象意味着许多散户投资者已经不再关注高猪价和扩大生产规模。

    随着畜禽养殖环境保护标准的提高,养猪业的资本门槛也在提高。养猪不再是散户投资者的最佳选择。在过去的五年里,政府对环境保护发起了严厉的攻击,先后颁布了新的《环境保护法》和《水污染防治行动计划》。

    据统计,为了达到国家排放标准,猪场废水处理费用约为每立方米3元,固体废物处理费用约为每吨25元。综上所述,要达到养殖排放标准,每头猪每年需要投入50-100元的环保资金。目前,许多散户投资者每头猪的收入约为300元。

    因此,如果你想通过养猪赚钱,你必须走集约化、标准化和规模化的盈利之路。

    在这种大趋势下,即使人工授精养猪蓬勃发展,对于葛洪、郭爱洪等零星散户来说,这也只是另一个无法挽回的成本。

    小家庭和散户投资者无法抵御风险。然而,在吉林省长白山和四川省宜宾养猪场,使用集成摄像头“监视”围栏中的生猪的检测机器人似乎在宣誓,一个新时代即将到来。

    参考材料

    “历史上最强的猪周期”担心中国将面临“谁养猪”的结局,北方畜牧业,2016年11月

    印度余龙,“智能猪育种的探索与展望”,健康育种,2019年第8期

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