数字技术搭载产业知识 智能化养殖待爆发
发布时间:2019-06-17 | 发布者： 东东工作室 | 浏览次数： 次数字化被认为是当前产业升级最关键的解决方案之一。不同于科技对制造业、零售业等领域的密集改造，在我国，作为第一产业的农业，其数字化程度还处于较低水平。今年中央1号文件即明确提出加快突破农业关键核心技术、培育农业科技创新力量，推动智慧农业自主创新的要求。
记者日前在调研中获悉，一些互联网巨头公司已经将数字改造的触角伸向农牧领域，加大在田间地头的布局，分食农村数字经济红利。以养猪这个最古老、传统、不稳定因素高的产业为例，京东、阿里、网易就均已入局，将AI、IoT(物联网)和SaaS等运用在养殖、精细化运营以及食品安全等环节。与此前农业自动化阶段相比，智能技术对养殖业育种研发和发展模式的价值尤为值得关注。
数字技术搭载产业知识
我国是世界养殖业大国，饲养着全世界1/2的猪、1/3的家禽、1/5的羊、1/11的牛，水产养殖业产量占世界总产量的60%，肉类和禽蛋产量连续多年稳居世界第一位。与此同时，生产粗放、养殖水平相对落后、养殖成本过高，生产率、繁育率、转化率均与国外发达国家相比水平较低，成为困扰行业的巨大挑战。比如在养猪领域，PSY是一项衡量养猪水平的国际通用指标，简单理解就是每头母猪每年可以生产多少健康的小猪。丹麦的这个数字是30，美国是24，而中国只有18，且平均养猪成本却是美国的2倍。
在吉林精气神有机农业股份有限公司CEO孙延纯看来，这背后有设备落后的问题，也有来自农业养殖知识技术水平的整体欠缺。如何提高参与者的素质与技术，如何获得更高的生产率、更高的资源利用率、更透明的行业监管信息、更开放的交易平台是目前整个养殖领域的共同挑战。“例如美国，平均每个农场种植面积在170公顷以上，规模大、机械化程度高，我国每个农户种植面积通常不足1公顷，机械化程度低，没有规模效益；包括饲料装卸、喂食、清理、猪只转运、粪污处理等养殖环节大量依赖人工，自动化极其欠缺。更重要的是育种水平和疫病控制水平较低，导致PSY低于国际水平。”他表示。
不过，随着这一波数字科技对传统产业的改造浪潮爆发，孙延纯的养猪方式正在迎来重大变革。去年8月，精气神开始与京东数字科技探索利用数字技术进行养猪模式的智能升级。对包括精准饲喂、环境控制、生物安全、生产繁育、品种培育、产品溯源、生产管理等多环节进行数字化改造。
据记者了解，该解决方案的出发点在于“数字科技搭载专业知识”，采用了AI大脑系统、物联网设备和Saas系统等对养殖场生产全流程进行数字化改造。特别是“猪脸识别”技术的运用，依靠生物识别技术实现对每一头猪的快速锁定和数据采集，提供“千猪千面”的精准投喂方案。
京东数字科技京东农牧副总经理李佳隆举了个例子来解释AI核心系统如何充当大脑的角色。“比如猪舍里突然一头猪叫声无力，还会时不时地咳嗽两下。核心系统首先会侦测到异常，并指令摄像头观测猪的体温，同时调用数据库里猪的过往体温、进食记录、运动量进行比对。如果出现异常则会发出警报，告诉饲养员下一步该怎么做，比如联系兽医等。这在疫情防范的工作中意义重大。”
智能化养殖待爆发
《中国智慧农业行业市场深度调研及2017~2021年投资商机研究报告》数据显示，早在2013年，我国智慧农业的产业规模已达到4000亿元，仅以应用(硬件和网络平台以及服务)为基础的智慧农业市场就有望在2022年达到184.5亿美元的规模，年均复合增长率13.8%。
在此前景下，近年来，互联网巨头公司扎堆养殖业渐成趋势。除了京东，其他实力参与者即包括早年间即涉足养猪业的网易，以及去年同样以智能化解决方案为切口杀入智慧养猪大军的阿里，还有利用AI技术种起黄瓜的腾讯。
不过，AI在养殖种植领域的渗透目前处于起步阶段，更多是模式和方向上的探索，在长期数据和规模化效果上仍需要发展时间。以京东、阿里为例，其合作的对象更多是种植理念和技术水平较高的行业佼佼者。但现实问题在于，中国最大的养殖企业也只占了中国养殖体量的3%，中国50%以上的猪是由中小散户养出来的，养殖模式如何由分散走向集约，也限制着数字化改造推进的速度。
“这也正是这些互联网公司争抢布局的原因所在，农业这个领域足够落后，改造的机会才多。”孙延纯告诉记者，在上线智能系统后，平均每头猪增加了92.5元成本，但是在饲料方面每头能节省30~60元；人工成本投入可节省每头8元；提高成活率方面平均每头可节省约15元；在精准控制出栏体重方面能节省5~8元。“目前从直接的投入产出来看基本上打个平手。”“但除了这些投入产出最直接的比较外，系统带来的环保价值、育种价值和管理价值目前很难马上量化，但这部分才是核心所在。”他表示。
值得注意的是，AI、Lot、移动互联网等数字技术出现以前，农业的机械化、自动化早已有之。此轮智能化相较此前自动化、信息化的最大区别在于，数据爆发和算力升级不仅可以解决生产效率问题，更一定程度解决了底层发展模式、生物安全、基因优化以及管理方式等更复杂难题。
以最欠缺的农业硬实力育种为例，据孙延纯透露，过去猪只育种是在1200头的核心群后代中选育，要对猪群分出若干家系，然后按照一定的育种逻辑进行选配和选留，但这种方式很大程度上与育种进展方向相违背，失去杂交价值就无从谈及高水平的性状进展。“过去无法进行如此大体量数据的收集、加工、处理，但目前这些大数据和人工智能技术则可以解决这一难题。”
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