孫希強
(黑龍江職業(yè)學(xué)院,哈爾濱 150111)
人工智能技術(shù)是目前信息社會技術(shù)創(chuàng)新的前沿,各個領(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,助推豬生產(chǎn)領(lǐng)域完成產(chǎn)業(yè)革命。然而,在具體實踐過程中,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。
豬肉是我國主要肉類消費品,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,智能化和自動化程度不高。但隨著我國社會的發(fā)展,人力成本提高,同時疊加疫情、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。
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)濟社會穩(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 基于計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用場景 計算機視覺技術(shù)是指利用計算機實現(xiàn)人的視覺功能,對靜止圖像或視頻數(shù)據(jù)的感知、識別和理解。在智能養(yǎng)豬產(chǎn)業(yè)中主要實現(xiàn)對豬只的行為與圖片進(jìn)行識別,即利用人工智能的機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù),提取豬只的個體特征,建立預(yù)測模型,然后利用預(yù)測模型對豬只個體的身份、行為、疾病等進(jìn)行區(qū)分及預(yù)測。
計算機視覺技術(shù)在豬生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用場景之一是“豬臉識別”技術(shù)?!柏i臉識別”技術(shù)是為豬只身份識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“豬臉識別”技術(shù)。該技術(shù)只需用豬臉識別系統(tǒng)掃描一下豬臉,就可以給每頭豬建立標(biāo)簽,生成唯一的識別碼。阿里的“ET大腦”也應(yīng)用了“豬臉識別”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,實現(xiàn)了豬肉產(chǎn)品的全流程溯源,增強了豬肉產(chǎn)品的安全性。
計算機視覺技術(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、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,還可以利用計算機視覺技術(shù)自動對豬只頭數(shù)進(jìn)行清點,在養(yǎng)豬場安裝監(jiān)控攝像頭,采用視頻識別技術(shù),提取每頭豬的體型、臉部等特征,對豬只個體進(jìn)行精準(zhǔn)識別和定位,從而實現(xiàn)豬只數(shù)量的統(tǒng)計,以此幫助養(yǎng)豬場清點資產(chǎn)或統(tǒng)計出欄數(shù)量。
1.2.2 基于聲音識別技術(shù)的應(yīng)用場景 聲音識別的理論基礎(chǔ)是每種聲音都具有某些獨特的特征,使用其中某一特征或多個特征組合來區(qū)分不同種類的聲音,例如使用聲音的頻率區(qū)分異同點。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、運動量等參數(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,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。
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。
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)備價格較高且其穩(wěn)定性、適用性尚未得到很好的整合和驗證,在設(shè)備運行與維護(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、自動化技術(shù)水平的動力不足。
人工智能技術(shù)是數(shù)學(xué)模型設(shè)計、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。目前個體識別、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)豬場實際生產(chǎn)的需求,無法應(yīng)用到實際生產(chǎn)中。導(dǎo)致模型實用性不強的原因很多,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別比賽討論的官方號回復(fù)中,就列出了“豬臉識別”技術(shù)應(yīng)用的困難點:豬從出生到出欄的飼養(yǎng)周期短,體型外貌變化快,識別準(zhǔn)確率不高;豬只頻繁運動變換方位,增加了數(shù)據(jù)采集的難度;面臨射頻識別等成熟技術(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)到實際生產(chǎn)需求。另外,在使用聲音識別技術(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)有的聲音識別技術(shù),能夠很好地識別被壓仔豬的叫聲。然而,仔豬被壓短時間內(nèi)就可能窒息死亡。因此,從系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警信號到干預(yù),必須在短時間內(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。
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,最終實現(xiàn)智能養(yǎng)豬的規(guī)范化。
推動智能養(yǎng)豬設(shè)備的不斷創(chuàng)新,提升設(shè)備性能,降低設(shè)備價格,使得養(yǎng)豬企業(yè)有動力采用智能設(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,提高模型的實用性,最終實現(xiàn)項目的落地應(yīng)用。
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。
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)實狀況的基礎(chǔ)上從點到面到體系,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。