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当 AI 开始进村养猪

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编者按:本文来自微信公众号“PingWest品玩”(ID:wepingwest),作者邢逸帆,36氪经授权发布。

“母猪杜洛克C7259号,没有怀孕,请在12小时内再次安排配种!”如今,国内一些猪场工作人员已经能在自己的电脑上看到这样的提醒。

与此同时,长白山精气神养殖基地里,一只母猪在猪栏中的六个食槽一一凑过去,但都没有通过面部识别。饲喂机纹丝不动,就是不给投料,它只能落寞地走到墙角趴下。

工程师在 App 上查了一下状态,原来智能饲喂机识别出这头猪的当日进食量已经达到配额,不能再吃了。

▲工程师在App上查看猪舍的状态 摄影:樟脑玩

这幅魔幻的景象正在曾经蚊蝇漫天、臭气逼人的养猪场每天上演。不知不觉中,一场人工智能参与的技术革命正在中国乡村养猪场徐徐拉开帷幕。

“我跟你讲,猪场处处都是坑”

2017年,京东数科工程师李佳隆第一次来到山东滨州实地调查养猪场时,尽管已经做好了心理准备,但他还是被猪场扑面而来的氨氮气体熏得流出了眼泪。

当时,同行的同事们甚至还买了口罩、防毒面具、鞋套,“你能想到的一切都带了”。然而几天过后,大家都默默地把这些行头留在了宿舍里。防毒面具下岗是因为猪臭味渗透力太强防不胜防,鞋套则会在行走时被猪粪吸住,稍不留神就会中招,“戴了还不如不戴”。

养猪场内夏季多生蚊蝇,冬天为了不让猪着凉则需要关紧门窗,臭气无法及时排出,室内空气甚至比夏天还要差。每间猪舍都是封闭的大屋,平均一个猪舍里有三百到四百头猪,而另一边种猪舍宽度只有半米的限位栏里,是没法转身的母猪。

而这已经是当地颇具规模的养殖场的条件。

别说是初来乍到的工程师,就算是已经在猪场工作多年的养殖户,在进入猪场的一瞬间也还是会脑袋里“嗡”的一下。在山东养猪的散户葛洪完全能理解李佳隆们的感受:“猪场里空气不好,年轻人不一定受得了。”

工程师们尚有喘息的机会,养殖户却被大猪小猪牢牢拴住,不得不一天到晚“泡”在猪场里。

“到了猪场才发现,我们真的是一个象牙塔里的团队。”李佳隆说道,“都 2017 年了,农户还在肩扛饲料、手工拌料、手动称重,所有的环节都要人来做。”

中国是世界生猪养殖和猪肉消费第一大国,生猪养殖产值占国内畜牧业总产值的四分之三。对于中国的养殖户来说,养猪一直以来都是一个极耗心力的劳动密集型行业。在大型养殖场里,平均每100头猪就要至少配备一个工作人员,对于没有形成规模养殖的散户来说,养猪更是全家上阵的苦差事。

大到猪的生产出栏,小到猪的吃喝拉撒,猪的每一个成长环节都不能离开人的监控。因此,养殖场里少不了人日夜巡舍,养殖户也往往住在离猪圈不远的地方,与猪同呼吸共进退。

举个例子,母猪生产时如果无人看护,就很有可能在翻身时压死小猪仔,为了保证生产安全,养殖户常常要亲自在猪圈旁守候到深夜。

此外,猪场需要大量的人力来记录猪的日常数据。比如给猪称体重时,就要把猪一头一头赶到秤上,再等猪停止挣扎后才能称重,平均称一头要花 3 分钟时间。

对于动辄上千头猪的养殖场来说,这是一笔很大的人工成本。

▲长白山精气神养殖基地的小黑猪正在休息 图源:京东数科

人少猪多数据量大,传统的养殖模式往往难免粗放。

养殖场里,10 头到 15 头猪一起投料,每头猪只能凭力气抢着吃。结果同一栏猪在出栏时往往体重差异巨大,力气小的猪只有 70 公斤,战斗力强的猪则可以长到 130 公斤,饲养效率低下。

当有猪生病时,“眉毛胡子一把抓”的毛病就更明显了。“昨天看到有猪打喷嚏,拿来药找不到到底是哪一头了,只好把抗生素拌进料里,一栏猪都喂了。”葛洪说。

但在工程师眼里,这些困扰养殖户多年的苦活累活,正是人工智能(AI)的用武之地:人不可能 24 小时监控猪场,捕捉分析猪发出的每一个信号,但机器人可以。

眼前这只猪,到底是不是昨天那只?

李佳隆一行人来到猪场的初衷,其实是为了解决一个金融部门同事提出的委托。

为了抵御瘟疫等灾害,有不少农户会给自家的猪投保,但问题在于,在理赔过程中,查勘员难以确定死于非命的猪是不是投保的那只猪。甚至有些人用同一头猪的左脸右脸伪装两头死猪来骗保,也没法识破。于是,京东数科决定开发“猪脸识别”系统,以确定猪只的身份。

“其实,理论上来讲猪脸识别比人脸识别更好做。猪的脸比人立体,特征点更多。人脸的特征点能达到一百八,猪脸的话能达到二百三四。”李佳隆说,“但问题在于,猪没有主观能动性,不会乖乖把脸凑过来让你刷。”

在猪场,理论和现实总是有巨大的差距,几乎没有任何一个常规方法能行得通。

一开始,李佳隆和同事们打算套用人脸识别的建模方法,用单反相机为猪采集各个角度的高清照片,然而工程师们“真的很难摁住猪,让它乖乖被拍”。而且猪的成长速度很快,如果隔几天不采集,面部特征就会产生差异。

常规方法录入效率太低,大家只好研究“非常之法”。

详细观察了很久之后,李佳隆们终于抓住了一个捕捉猪正脸的机会——在开饭时,猪从休息区走到采食区的几米距离,头是一直冲着食槽的。在这短短的几秒钟内,装在食槽上的 3D 摄像头可以从正面清晰地录入猪脸。

▲京东数科的摄像头已经认出了猪脸 图源:京东数科

很快,工程师们发现,自己在研究保险理赔问题的解决方法时,竟然也一举解决了困扰养殖户多年的问题:确认每头猪的身份。

确定猪只身份,也是猪场精细化管理最关键的一步。把给料数据和体重数据对准到每一头猪,能帮助农户针对不同的猪进行差异化饲养,大大减少饲料的浪费,提高料肉比。

应用了猪脸识别系统后,配合食槽上的重量传感器,系统就能精确标识判定哪头猪吃掉了多少克饲料。对于饭量还没达标的猪,智能食槽会适当加餐,如果喂食量已经达到标准,食槽就会停止给食——就如本文开头那只母猪遭遇的情况。

据李佳隆透露,目前京东数科猪脸识别的准确率已经达到了 100%,绝对不会认错猪。

谈到猪只识别的难度,阿里云工程师念钧也深有体会。

念钧第一次来到距离成都四百多公里四川宜宾市麻衣村养猪场时,农户们觉得他们无所不能,给予了他们最大的期待和支持,然而面对5000头嗷嗷待哺的种猪,工程师们自己都没底气。

▲麻衣村里的宣传标语 图源:阿里云

“猪脸很脏,上面全是灰尘和草料,很难做到一一识别。要网络没有网络,要设备没有设备,一切都要从零开始架设,”念钧说,“一些理想化的解决方法只能止步于实验室。”

为了解决猪只识别问题,阿里云因地制宜,选择了不同的思路:对于一猪一栏限位养殖的猪只,采用猪栏对应的方法,建立唯一 ID 进行管理,对于群养模式下的猪,则进行刺青编码,再通过摄像机把对应信息导入系统,在后台统一管理。

只要查阅数字 ID,就能获得这头猪的品种、天龄、体重、进食情况、运动频次、轨迹等信息,而饲养员再也不用再花费大量的时间在猪场里巡逻,手动更新纸质档案了。

AI 比人更懂猪

除了料肉比,另一个评估养殖效率的关键数据是 PSY,即每头母猪每年提供的断奶仔猪头数。养猪发达国家的规模猪场平均 PSY 能超过 25,丹麦的 PSY 甚至高达 30,而在中国,PSY 的平均数只有 16。

“PSY 提不上来的原因之一,就是让猪怀孕实在太费劲了,空怀期太长。”葛洪说。

想要让母猪怀孕,就要先判断母猪是否已经发情做好配种准备,在传统养殖业里,这是一件既要靠眼力也要靠运气的大工程。

进猪场的第一周,李佳隆就有幸参与了母猪发情鉴定小分队。

当时,李佳隆和几个猪场的小伙子七手八脚地赶着一头大公猪走进种猪舍,慢慢经过两侧限位栏里“夹道欢迎”的母猪们。“500 斤的大公猪,獠牙那么老长,看了直害怕。”回想起这个过程,李佳隆还是心有余悸。一边赶着公猪慢慢走,李佳隆一边挨个观察着母猪的反应:“如果母猪眼神很迷离,耳朵竖起,站着不动,那大概率是发情了。”

一般来说,从确定母猪的发情期,到判断配种之后是否怀孕、是否要重复配种,需要耗费1个多月。而如果母猪错过受孕窗口期没怀上,就会耽误产仔,成为“无效饲养”。

“无效饲养”无法完全避免,但通过悬挂在屋顶的巡检机器人一天 24 小时对母猪图像的采集和分析,阿里云 AI 已经可以捕捉母猪的每一个细小动作,自动检测发情信号。

▲沿着轨道运行的巡检机器人 图源:阿里云

“如果在特定的时间母猪发出了特定的信号,AI 就会判断母猪已经发情,”念钧解释道,“比如说母猪断完奶后 3~7 天后,摄像头监测到母猪耳朵竖立,身体绷直,进食量骤降,就会判定母猪已经发情可以配种。”

而当巡逻摄像头观测到母猪容易进入深度睡眠、站着不乱跑、食量稳定增长,即可判断母猪已经怀孕。

目前阿里云的这套“怀孕诊断算法”已经在四川特驱集团、德康集团旗下的养殖场得到应用。在去年的理论验证阶段,AI 已经可以让母猪每年多产 3 头小猪仔,且猪仔死淘率降低 3% 左右。

另一边,在河北唐山的猪场,负责开发养猪算法的李佳隆也在研究怎么利用 AI 提高母猪产量。

“想要入这个门,就必须要会养猪,和饲养员聊天,和他们做一样的事。”李佳隆说。为了研究猪的行为模式,有一段时间,李佳隆的枕边书都变成了《母猪的产后护理》、《母猪饲养宝典》和《PSY 提升宝典》。这些书中的理论也许有依赖经验主义之嫌,却是农户总结出的精华。

比如,母猪什么样的体型最适合发力、什么样的臀部形状最适合生产、猪仔后膘的厚度和出栏时的重量之间有什么关系等等。

“书中说道,母猪排卵期体温会略有上升,于是我们用集成了温湿度感应器的摄像头直接看母猪体温,发现在排卵期,它们的体温会上升 0.8 到 1 度。”李佳隆说。

农户的经验与大数据得出的模型互证,AI 正在一步一步破译猪的行为逻辑。

念钧则更进一步,认为最好的 AI 必须邀请农户一起来开发。

在四川宜宾麻衣村的养殖场内,每一头猪面前都有一张布满格子的小卡片,这些小格子分门别类地记录了母猪的断奶、背膘、发情、疫病等多种情况,只要农户发现异常,就可以随时涂卡告知巡检机器人。

▲阿里云开发的卡片 图源:阿里云

“巡检机器人会识别农人判断的信息,用输入的信息优化模型。这样,我们的模型就会在不知不觉间受到专家知识训练,越来越准确。”念钧说。

有时候,猪也会直接表达自己的“不适”。

目前,科大讯飞洛阳语音云创新研究院正在开发一套瘟疫预警系统。通过声纹识别技术,这套系统能在嘈杂的猪舍环境中准确提取猪的咳嗽声和应激声,并给管理员发出警报。

今后谁来养猪?

人工智能的实践在大型养殖场中开展得如火如荼,然而,国内生猪养殖业的现状却并不乐观。

根据养猪科技刊物《北方牧业》2016 年统计数据,如果将集约化养殖的数量定义为 200 头猪以上,目前国内规模化养殖与散户养殖在行业内占比约为 1∶9。

然而,相较于外出务工,养猪投入大,风险高回报率低,许多农村散养户开始退出养猪行业,曾经重度依赖散户生产的养猪业正在遭遇无人愿养的危机。

“一直在赔钱,养不起了。”葛洪告诉我,去年冬天,自己只是离开猪场回家打打牌,可母猪偏偏就在这会儿时间里悄无声息地生仔了。“整整12只小猪仔,因为没有及时处理,全被冻死了。”一家人辛辛苦苦忙乎小半年的成果,就这么没了。

在听说有了人工智能监控系统,再也不用在猪圈边等着接生了之后,葛洪告诉我,类似的简易监控摄像头村里的另一位养殖户郭爱红家也有。“去年过年时候,她边打麻将边在手机 App 上看猪圈,人人都羡慕。”

但没等到他也跟风装上摄像头,一场非瘟就让葛洪家的几十头猪全部死掉了。

▲葛洪家空荡荡的猪圈 图源:作者

在发出看看猪圈的请求之后,葛洪主动提出帮我联系郭爱红,“她家可能还有猪”。打完电话后,葛洪抱歉地告诉我,“郭爱红家已经改养鸡了,摄像头也已经拆了卖了”。

留下空荡荡的猪圈的不止是葛洪和郭爱红。

国家统计局公布数据显示,2018年,我国生猪存栏量为 42817 万头,比上年下降 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、低存栏”的现象意味着,不少散户已经不再看着猪价高而扩大生产规模。

随着畜禽养殖环保标准提高,养猪行业资本门槛也水涨船高,养猪已经不再是散户的最佳选择。近五年,政府在环境保护方面重拳出击,相继出台新《环保法》 、《水污染防治行动计划》。

据统计,要达到国家排放标准,猪场废水处理成本约3元每立方米,固体废物处理成本约25元每吨,综合算下来,每头猪要达到养殖排放标准,每年在环保方面的投入需要50到100元,而目前许多散户养一头猪的利润约为 300 元。

因此,要想靠养猪赚钱,就要走集约化、标准化的路,以规模换利润。

在这种大趋势下,即使AI养猪发展得再蓬勃,对于葛洪和郭爱红这样的零星散户来说,也只是另一笔无法回收成本罢了。

小户、散户抵御不了风险陆续退场,然而在吉林长白山和四川宜宾猪场里日夜不停、用集成摄像头“眼睛”观察着栏内生猪的巡检机器人,又好像在宣誓着,一个新的时代即将到来。

参考资料

《“史上最强猪周期”恐落幕 中国或将面临“谁来养猪”问题》,北方牧业,2016 年 11 月

印遇龙,《生猪智能养殖探索与展望》,健康养殖,2019年第8期

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