物联网+AI，让猪一直飞在风口
动物的精准饲养是一个系统的体系，基础是持续收集和监控从饲料到动物健康状况的全方位数据。
文｜钱丽娜 石丹
拿到南洋理工大学集成电路设计博士学位之际，兰嵩把目光对准了生猪养殖业。
风起云涌的物联网与人工智能技术涌入各种炫目的行业，但人们在关注自动驾驶万亿量级的市场时，却忽视了另一个万亿级别的市场——生猪养殖。
兰嵩出生于四川，家庭曾从事畜牧业、饲料原料等相关工作，但是他并没有学畜牧业，直到博士毕业，考虑将物联网与人工智能技术应用在哪些领域时，他才认真地思考起畜牧这个领域。
中国是全球最大的猪肉生产与消费国，每年出栏7亿头猪。在中国人的肉类消费结构中，猪肉占比65%。从养猪投入品到生猪流通，整个产业链规模每年就达3万亿人民币。
而伴随规模化养殖比例的快速提升，生猪养殖业对技术革新有强烈的刚需，但是物联网以及人工智能技术在这一领域的应用几乎是空白。
如果猪也能数字化
生猪养殖业的数字化究竟该从哪里切入？睿畜科技产品总监聂志东说，“养殖系统非常庞大，企业关键财务指标有几百个，而我们作为创业公司必须先抓住关键点。”
兰嵩开始做各种调研，从养殖场听到最多的反馈是，母猪发情和配种是个大问题。一旦错过时间就会影响PSY（每头母猪每年提供的断奶仔猪数），直接影响收益。通常鉴定母猪发情要依赖老师傅的经验，普遍采用多次人工查情，增加配种次数，以便于尽可能提高配种成功率，但是这一传统方法耗时耗力。
兰嵩和团队决定从监测母猪发情的产品开始。他们研究猪的生理状态，了解发情期的特点，在四川农业大学做了大量实验——跟踪体温、激素水平和运动状态的变化。通过多种方案的比较，最终发现通过体温监测来了解发情是最简便易行的方式。于是，他们在10万多组数据的基础上建立了母猪发情模型，给猪佩戴测温可穿戴设备，设备实时传回母猪的体温数据。至此，才算正式启动了创业项目，成立了睿畜科技。
此后睿畜科技团队进一步完善技术，将产品应用于多个养殖关键场景，比如肉猪资产管理、畜牧保险风控、养殖全程溯源等。聂志东说，“养猪有四个关键指标——生得多、死得少、长得快、病得少。”
监测母猪发情解决了“生得多”的难题，接下来还要解决“死得少”。不过，一家养殖场有多少头猪，每天生生死死多少，或者被偷换多少，通常都是一笔糊涂账。一家300万头出栏量的养殖集团，如果每头猪一出生就打耳标，并在各个养殖关键点做好数据采集，确保“进=销+存”，那么一年下来整个集团的出栏率（防偷换、丢失）可提高约2%。按当前37元/公斤的生猪价格计算，一头猪价值四千多元，这是一笔可观的收益。
尽管给猪打耳标听起来是一件常规且合情合理的事，然而一旦进入养殖场景就会发现，员工没有强烈的执行意愿——因为无法立刻看到价值，而管理层也很难监督一线工人。为此睿畜科技考虑光有硬件还不够，一定要在使用场景中把价值逻辑想明白。因此，团队将产品做成软硬件结合的系统，并设置了多个关键检查环节——如果假打耳标，系统能够发现数据造假；如果偷换猪，系统也能发现数据异常。这样就把实际场景中的漏洞全给堵住，这才赢得了客户的信任。
数字化重构生态圈
2007年中国发生了高致病性猪蓝耳病，当时生猪养殖的规模化比例仅为27%。在这之后，优秀养殖企业抓住契机扩张，养殖的规模化比例不断提高，2017年达到52%。
兰嵩说，“规模化养殖是行业的必然趋势，但是却受复杂性的制约。中国养猪往往基于人的经验，而人的经验是非标准、不可复制的。做不到标准化就做不到规模化扩张。”
标准化的基础依然是数据。养好一头猪需要记录多少次事件信息？一头母猪的数据项中包括建档、诱情、发情、配种等，一生需要采集500次以上的数据，而肉猪一生需要采集40次以上的数据。以年出栏2000万头肉猪的大型养殖集团为例，其所需采集的肉猪数据高达8亿多次。所以想要把猪养好，数字化已经从可选项变为必选项。
面对海量数据，如何从中筛选出有效信息？哪些数据对效率提升是有价值的？毕竟数据只是基础，数据背后的价值才是灵魂。因此，睿畜科技致力于建设畜牧业的数据基础设施，服务产业上下游，重构畜牧生态圈。
这是一个以物联网、人工智能和计算机视觉技术为底层的数据基础设施，上面承载着一个庞大的生态圈，包括供应链金融方案、生猪健康管理方案、生猪生长管理方案、养殖全程溯源方案、母猪生产管理方案、生猪资产管理方案、保险确权管理方案等等。
睿畜科技在畜牧业着手推进的“新基建”吸引了众多投资者，这其中就包括了两家德国化工巨头，巴斯夫和赢创。
巴斯夫风险投资公司董事总经理Markus Solibieda说，“睿畜科技的技术可以为动物健康和优化猪肉价值链的经济结构做出重大贡献。这项投资是对巴斯夫推进可持续发展和健康营养战略的补充。”
巴斯夫的业务中包括创新牲畜饲料和动物营养添加剂，用于提升饲料消化率，保持饲料的卫生和健康，确保生猪均衡成长与高品质肉质。巴斯夫畜牧业整体解决方案包括有热反射涂膜系统、有害生物防控、聚氨酯地坪、聚氨酯建筑材料等产品。这些方案有助于养殖厂生得多，死得少、长得快，病得少。
数字化除了能够掌握全国当年生猪的出栏量，以免猪贱伤农，还能梳理整个价值链。生猪生产经济效益的好坏有赖于以下五个要素：猪群的饲养管理（遗传育种）、动物营养、生物健康、生产管理和猪舍建设。
以生长管理为例，肉猪生长速度会受栋舍温度影响。比如某栏位的肉猪在栋舍温度低于18度时日增重0.61KG，18度－29度时日增重0.72KG。睿畜科技可以用计算机视觉计算出猪只每天的体重，准确率达到96%。
巴斯夫全球高级副总裁郑大庆博士说，“不是每家养殖场都能建得起恒温设施，养殖场猪舍的温度控制需要大数据反馈。巴斯夫的热反射涂膜系统可以低成本地解决室温的问题，但我们需要进一步通过数据来详细了解在不同的地质和气候条件下，反射涂料对温控的影响以及对猪生长的影响。”
由于猪瘟的影响，目前养殖场在尽量减少人畜接触，阻断传播疾病的途径。但无人或是少人化养殖需要数字化和物联网技术的支持，以减少巡场员在猪舍的巡逻。而猪舍建设水平的高低对于数字化、智能化和无人化有着很大的影响。
郑大庆提到，养殖场中猪的粪便会腐蚀地面，猪一旦崴脚很容易死亡。因此猪舍需要铺设抗化学腐蚀、抗重冲击的高性能地坪，猪少死少伤也会减少人员进出猪圈的频次。
巴斯夫近来看到的又一个趋势是，在算过生猪死亡率和体重的账后，一些养殖场不仅采用聚氨酯保温材料做猪舍，还引入先进的净水系统、新风系统，“养殖场现在认识到，少死1%，净利润就完全可以覆盖猪舍的建设成本。”
精细化饲养赛道
“长得快”是各养殖场比拼真功夫的赛道。
畜牧业有一个专业术语叫“料肉比”，平均而言，一头猪吃2.8公斤饲料可以产出1公斤肉，一头牛吃6公斤饲料产出1公斤肉。但是有些猪、牛产出1公斤肉可能吃得更多或更少，如何将单只动物的养殖效率最大化，这就涉及到了精准饲养。
赢创动物营养业务线北亚区市场总监王旭博士说，动物的精准饲养是一个系统的体系，基础是持续收集和监控从饲料到动物健康状况的全方位数据。基于这些数据，养殖户可以提前做出和实施预警性方案。这将改善养殖过程的关键绩效指标，比如：动物的产出、动物健康、养殖废弃物排放以及财务指标。
赢创开发的软件解决方案基于大数据、生物统计学和智能算法，可以检测到异常参数并准确预测鸡群的生产指标，比如体重和产蛋量，控制养殖成绩。软件也可以预测在特定时间动物的体重或者增重。从经济、可持续性、食品安全和动物福利角度来讲，这都是养殖户所需要的。
聂志东说，行业当下的数字化还在第一阶段，即提升管理效率。当这个阶段完成了，才有第二阶段对生产效率的提升和改进。“在短期内让猪多生是不现实的，但是系统数据能够帮助人员管理猪只，减少猪的发病和死亡。饲料配比则是更进一层的事了，有了底层的数据，就可以提供饲料喂养的成果，追溯营养是否精准。”
虽然物联网与人工智能技术在人类领域日渐完善，然而在一头扎进猪圈后，睿畜科技还是踩了很多坑。“就像人脸识别技术，应用于猪脸识别时难度完全不同。因为猪不可能像人一样对镜头，即使做了，涉及的算力成本太高，不经济。事实上，在这条路上每迈一步都很难，需要大量原创性的技术在养殖场景落地，但好在我们已经把坑都踩了一遍。”
