孫希強(qiáng)

（黑龍江職業(yè)學(xué)院，哈爾濱 150111）

人工智能技術(shù)是目前信息社會(huì)技術(shù)創(chuàng)新的前沿，各個(gè)領(lǐng)域都在廣泛應(yīng)用人工智能技術(shù)。而在豬生產(chǎn)領(lǐng)域，也在嘗試和逐步應(yīng)用人工智能技術(shù)來提質(zhì)增效。我國養(yǎng)豬產(chǎn)業(yè)規(guī)模龐大，規(guī)?；B(yǎng)殖市場占比不斷增加，為人工智能技術(shù)在豬生產(chǎn)領(lǐng)域中的應(yīng)用提供了條件，在豬生產(chǎn)領(lǐng)域引入人工智能技術(shù)將有效提高生產(chǎn)效率、減少人力投入成本、降低疫病風(fēng)險(xiǎn)，助推豬生產(chǎn)領(lǐng)域完成產(chǎn)業(yè)革命。然而，在具體實(shí)踐過程中，受到智能設(shè)備普及、樣本數(shù)據(jù)采集、應(yīng)用模型準(zhǔn)確性及實(shí)用性等因素的制約，目前的人工智能養(yǎng)豬整體上處于初級(jí)階段，多數(shù)產(chǎn)品無法落地。文章從豬生產(chǎn)全流程的角度，對目前人工智能技術(shù)與豬生產(chǎn)領(lǐng)域融合的局限性及應(yīng)對策略進(jìn)行探討。

1 人工智能技術(shù)在豬生產(chǎn)領(lǐng)域中的應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1 我國豬生產(chǎn)市場規(guī)模及現(xiàn)狀

豬肉是我國主要肉類消費(fèi)品，市場空間龐大，參與者眾多，目前我國現(xiàn)存養(yǎng)豬企業(yè)超過30萬家。近20年間，我國年平均豬肉產(chǎn)量超過4 000萬t，占肉類產(chǎn)量的60%左右，是我國市場規(guī)模較大的農(nóng)業(yè)單品之一。我國的豬生產(chǎn)行業(yè)技術(shù)壁壘低，人工生產(chǎn)模式占比較大，智能化和自動(dòng)化程度不高。但隨著我國社會(huì)的發(fā)展，人力成本提高，同時(shí)疊加疫情、環(huán)境保護(hù)等因素的影響，豬生產(chǎn)領(lǐng)域中技術(shù)含量逐步提升，行業(yè)集中度加速推進(jìn)，使我國養(yǎng)豬業(yè)逐步向智能化、規(guī)?；?、專業(yè)化、產(chǎn)業(yè)化的方向發(fā)展。

1.2 豬生產(chǎn)領(lǐng)域中的人工智能技術(shù)

發(fā)展養(yǎng)豬產(chǎn)業(yè)對保障市場肉食供應(yīng)、增加農(nóng)民收入、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)穩(wěn)定發(fā)展具有重要意義。而傳統(tǒng)的豬生產(chǎn)模式存在養(yǎng)殖成本大、生產(chǎn)效率低、環(huán)境污染嚴(yán)重等問題。將人工智能技術(shù)應(yīng)用到豬生產(chǎn)領(lǐng)域，為養(yǎng)豬產(chǎn)業(yè)注入了新的發(fā)展動(dòng)力。智能化養(yǎng)豬吸引了科技企業(yè)的加入，阿里、京東等IT巨頭先后聯(lián)合豬生產(chǎn)企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)，開發(fā)了各自的智能養(yǎng)豬系統(tǒng)；農(nóng)信互聯(lián)等網(wǎng)絡(luò)服務(wù)平臺(tái)也推出了豬生產(chǎn)相關(guān)的智能軟件。目前，人工智能技術(shù)在豬生產(chǎn)領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用主要有以下場景。

1.2.1 基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用場景 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人的視覺功能，對靜止圖像或視頻數(shù)據(jù)的感知、識(shí)別和理解。在智能養(yǎng)豬產(chǎn)業(yè)中主要實(shí)現(xiàn)對豬只的行為與圖片進(jìn)行識(shí)別，即利用人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，提取豬只的個(gè)體特征，建立預(yù)測模型，然后利用預(yù)測模型對豬只個(gè)體的身份、行為、疾病等進(jìn)行區(qū)分及預(yù)測。

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在豬生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用場景之一是“豬臉識(shí)別”技術(shù)?！柏i臉識(shí)別”技術(shù)是為豬只身份識(shí)別提供一種非接觸式、智能化的人工智能技術(shù)應(yīng)用。例如京東和中國農(nóng)業(yè)大學(xué)合作開發(fā)的養(yǎng)殖場數(shù)字化解決方案，其中即包含“豬臉識(shí)別”技術(shù)。該技術(shù)只需用豬臉識(shí)別系統(tǒng)掃描一下豬臉，就可以給每頭豬建立標(biāo)簽，生成唯一的識(shí)別碼。阿里的“ET大腦”也應(yīng)用了“豬臉識(shí)別”技術(shù)，讓每頭豬的生產(chǎn)及流通過程都在“ET大腦”的掌握之中，實(shí)現(xiàn)了豬肉產(chǎn)品的全流程溯源，增強(qiáng)了豬肉產(chǎn)品的安全性。

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在豬生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用場景之二是“行為識(shí)別”技術(shù)。阿里研發(fā)了依據(jù)母豬行為特征判斷母豬是否懷孕的人工智能應(yīng)用系統(tǒng)，利用養(yǎng)豬場內(nèi)的若干智能視頻采集設(shè)備和其他數(shù)據(jù)采集設(shè)備共同搜集母豬的睡眠、活動(dòng)、進(jìn)食量、體溫等數(shù)據(jù)，再由人工智能預(yù)測模型分析母豬配種是否成功。如果未成功，系統(tǒng)將提醒養(yǎng)殖人員進(jìn)行人工授精，從而提高母豬產(chǎn)仔量。

此外，還可以利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)自動(dòng)對豬只頭數(shù)進(jìn)行清點(diǎn)，在養(yǎng)豬場安裝監(jiān)控?cái)z像頭，采用視頻識(shí)別技術(shù)，提取每頭豬的體型、臉部等特征，對豬只個(gè)體進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別和定位，從而實(shí)現(xiàn)豬只數(shù)量的統(tǒng)計(jì)，以此幫助養(yǎng)豬場清點(diǎn)資產(chǎn)或統(tǒng)計(jì)出欄數(shù)量。

1.2.2 基于聲音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用場景 聲音識(shí)別的理論基礎(chǔ)是每種聲音都具有某些獨(dú)特的特征，使用其中某一特征或多個(gè)特征組合來區(qū)分不同種類的聲音，例如使用聲音的頻率區(qū)分異同點(diǎn)。導(dǎo)致仔豬死亡的主要原因有壓死、腹瀉等，因此，減少仔豬被壓死的數(shù)量可以顯著提高仔豬成活率。通過在產(chǎn)房安裝聲音采集裝置，采集產(chǎn)房的聲音，并識(shí)別出被壓仔豬的叫聲，進(jìn)而發(fā)出預(yù)警，提醒飼養(yǎng)人員前往解救被壓仔豬，就是聲音識(shí)別技術(shù)在豬生產(chǎn)領(lǐng)域的一種應(yīng)用。另外，通過監(jiān)測豬只的咳嗽聲來判斷豬只是否存在呼吸道疾病也是聲音識(shí)別技術(shù)在豬生產(chǎn)領(lǐng)域中的一種應(yīng)用。

1.2.3 基于數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景 豬只的體溫、采食量、運(yùn)動(dòng)量等參數(shù)是其重要的生命體征，是反映其健康和生理狀況的重要指標(biāo)。利用智能化設(shè)備自動(dòng)采集豬只的體征數(shù)據(jù)，利用人工智能技術(shù)的特定算法訓(xùn)練生成預(yù)測模型，即可對豬只的生理狀況進(jìn)行預(yù)測。智能母豬發(fā)情檢測系統(tǒng)即是一種基于數(shù)據(jù)分析的人工智能技術(shù)，母豬發(fā)情檢測工作對人的依賴性強(qiáng)，工作量大，因此可在此工作中引入人工智能技術(shù)，利用多種智能設(shè)備多角度采集數(shù)據(jù)，之后通過訓(xùn)練生成的預(yù)測模型對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征區(qū)分、聚類和識(shí)別，來預(yù)測母豬是否發(fā)情。通過此方法可降低工人的工作量，提高發(fā)情檢測的準(zhǔn)確性，對提高豬場母豬受胎率、產(chǎn)仔數(shù)等繁殖成績具有重要意義。

2 人工智能技術(shù)在豬生產(chǎn)領(lǐng)域中的應(yīng)用局限性

目前，人工智能技術(shù)在豬生產(chǎn)領(lǐng)域中的應(yīng)用整體上處于初級(jí)階段，多數(shù)應(yīng)用還停留在理論研究、數(shù)據(jù)采集、模型開發(fā)與測試階段，從應(yīng)用情況來看，落地的成熟案例還不多，究其原因大致有以下幾種。

2.1 豬場智能設(shè)備普及率不高

養(yǎng)豬業(yè)本身就是投入大、資本周轉(zhuǎn)周期長的行業(yè)，而人工智能硬件設(shè)備價(jià)格較高且其穩(wěn)定性、適用性尚未得到很好的整合和驗(yàn)證，在設(shè)備運(yùn)行與維護(hù)過程中對專業(yè)技術(shù)人員的技能要求很高；另外相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)體系尚未統(tǒng)一，使得設(shè)備在兼容性和擴(kuò)展性方面尚有缺陷，應(yīng)用發(fā)展受到很大制約。因此，養(yǎng)豬企業(yè)購買智能設(shè)備提升豬場智能化、自動(dòng)化技術(shù)水平的動(dòng)力不足。

2.2 應(yīng)用模型實(shí)用性有待加強(qiáng)

人工智能技術(shù)是數(shù)學(xué)模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、部署應(yīng)用過程。在訓(xùn)練和應(yīng)用模型過程中需要迭代來獲得最佳效果。目前個(gè)體識(shí)別、精準(zhǔn)飼喂、環(huán)境控制等方面的人工智能技術(shù)應(yīng)用在豬場已取得一些進(jìn)展，但大部分模型、算法還達(dá)不到指導(dǎo)豬場實(shí)際生產(chǎn)的需求，無法應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)中。導(dǎo)致模型實(shí)用性不強(qiáng)的原因很多，如訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)不足、開發(fā)人員不具備同時(shí)掌握人工智能技術(shù)與豬生產(chǎn)技術(shù)的能力、樣本數(shù)據(jù)特征提取不準(zhǔn)確或者配套系統(tǒng)不完善等。

在京東舉辦的豬臉識(shí)別比賽討論的官方號(hào)回復(fù)中，就列出了“豬臉識(shí)別”技術(shù)應(yīng)用的困難點(diǎn)：豬從出生到出欄的飼養(yǎng)周期短，體型外貌變化快，識(shí)別準(zhǔn)確率不高；豬只頻繁運(yùn)動(dòng)變換方位，增加了數(shù)據(jù)采集的難度；面臨射頻識(shí)別等成熟技術(shù)的競爭；數(shù)據(jù)采集成本高，采集樣本數(shù)據(jù)不足，導(dǎo)致模型訓(xùn)練不充分等。以上因素都會(huì)對人工智能模型的使用和推廣產(chǎn)生影響，使其不能達(dá)到實(shí)際生產(chǎn)需求。另外，在使用聲音識(shí)別技術(shù)分辨被壓仔豬的叫聲，從而防止母豬壓死仔豬的人工智能系統(tǒng)中，根據(jù)現(xiàn)有的聲音識(shí)別技術(shù)，能夠很好地識(shí)別被壓仔豬的叫聲。然而，仔豬被壓短時(shí)間內(nèi)就可能窒息死亡。因此，從系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警信號(hào)到干預(yù)，必須在短時(shí)間內(nèi)完成才能避免仔豬死亡。目前在此過程中主要采用人工干預(yù)的方式，市場上還未見成熟的智能化干預(yù)設(shè)備。

3 應(yīng)對策略

3.1 規(guī)范化相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)

逐漸建立并完善人工智能領(lǐng)域及豬生產(chǎn)領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)體系，規(guī)范應(yīng)用層面的接口標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)、場景標(biāo)準(zhǔn)，確保人工智能技術(shù)在豬生產(chǎn)領(lǐng)域中應(yīng)用的準(zhǔn)確性、一致性、高效性和可用性，推動(dòng)人工智能技術(shù)在豬生產(chǎn)領(lǐng)域中的技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展，最終實(shí)現(xiàn)智能養(yǎng)豬的規(guī)范化。

3.2 普及智能養(yǎng)豬設(shè)備

推動(dòng)智能養(yǎng)豬設(shè)備的不斷創(chuàng)新，提升設(shè)備性能，降低設(shè)備價(jià)格，使得養(yǎng)豬企業(yè)有動(dòng)力采用智能設(shè)備，提升豬場的智能化管理水平，如此不僅可以降低養(yǎng)豬企業(yè)的生產(chǎn)成本，更能夠解決豬生產(chǎn)中的海量數(shù)據(jù)采集問題，為人工智能預(yù)測模型提供海量樣本數(shù)據(jù)，從而增加模型的訓(xùn)練精準(zhǔn)度，提高模型的實(shí)用性，最終實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目的落地應(yīng)用。

3.3 提高豬生產(chǎn)領(lǐng)域人工智能技術(shù)應(yīng)用的研發(fā)水平

在豬生產(chǎn)領(lǐng)域中，大部分飼養(yǎng)人員不具備人工智能系統(tǒng)的研發(fā)能力，而人工智能系統(tǒng)開發(fā)人員對于豬生產(chǎn)領(lǐng)域相關(guān)知識(shí)的了解也存在局限性，由此導(dǎo)致許多人工智能養(yǎng)豬軟件只提供了基本的模板和模型，飼養(yǎng)人員在使用軟件的過程中不能根據(jù)實(shí)際情況對模型進(jìn)行優(yōu)化，導(dǎo)致模型精度不高，達(dá)不到實(shí)際生產(chǎn)要求。對此，需要培養(yǎng)一批不僅掌握豬生產(chǎn)技術(shù)，而且掌握人工智能技術(shù)的人才隊(duì)伍，使之成為促進(jìn)人工智能養(yǎng)豬技術(shù)發(fā)展的主力軍。此外，需要大量開展人工智能技術(shù)和豬生產(chǎn)技術(shù)的交叉研究，挖掘現(xiàn)有易采集數(shù)據(jù)與豬只典型生理特征的潛在關(guān)系，從原始數(shù)據(jù)中提取更好的數(shù)據(jù)特征，提升模型的訓(xùn)練精度，從而推進(jìn)人工智能養(yǎng)豬軟件的應(yīng)用進(jìn)程。

4 結(jié)語

從人工智能和我國豬生產(chǎn)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展來看，人工智能技術(shù)應(yīng)用于豬生產(chǎn)領(lǐng)域是大勢所趨。但無論是養(yǎng)豬從業(yè)者，還是人工智能相關(guān)企業(yè)，都需要在我國豬生產(chǎn)領(lǐng)域現(xiàn)實(shí)狀況的基礎(chǔ)上從點(diǎn)到面到體系，循序漸進(jìn)，逐步提高人工智能技術(shù)在豬生產(chǎn)領(lǐng)域中的應(yīng)用水平，助力我國養(yǎng)豬行業(yè)，讓養(yǎng)豬的工作變得更輕松更高效。