去年 4 月 1 日，騰訊煞有介事地發(fā)布了一個 AI 鵝廠項目，聲稱要利用「鵝臉識別」等人工智能技術來構建 AI 農(nóng)業(yè)生態(tài)，這顯然是鵝廠的一個愚人節(jié)玩笑。

不過在 2019 年回望過去這一年，才發(fā)現(xiàn)這似乎不只是個簡單的玩笑。

繼阿里云去年 2 月份宣布將 ET 大腦來實現(xiàn) AI 養(yǎng)豬之后，京東數(shù)科(原京東金融)也在不久前推出了基于「豬臉識別」等 AI 技術的智能養(yǎng)殖方案，網(wǎng)易或許不能再獨享「豬廠」的稱號了。

騰訊的 AI 養(yǎng)鵝雖然沒實現(xiàn)，但是卻用 AI 種起了黃瓜。而剛剛才加入養(yǎng)豬大軍的京東，又落成了 一萬多平米的植物工廠，據(jù)稱將產(chǎn)量提高到每年 300 萬噸，是傳統(tǒng)菜農(nóng)效率的幾十倍。

互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛殺入農(nóng)業(yè)，背后必定潛藏著巨大的商業(yè)價值，這些巨頭的入局會對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)帶來什么新變化呢?

互聯(lián)網(wǎng)公司在田間地頭做了什么？

在眾多互聯(lián)網(wǎng)公司中，網(wǎng)易算是最早涉足養(yǎng)殖業(yè)的一家了。而且網(wǎng)易味央采用的自營農(nóng)場養(yǎng)殖的模式，滲透到從養(yǎng)殖到銷售的整個鏈條。

與網(wǎng)易味央豬網(wǎng)易味央提倡的是人性化養(yǎng)殖，這里的黑豬睡公寓、聽音樂、蹲馬桶、喝深層地下水，所吃的液態(tài)豬糧據(jù)說人也能直接食用，讓不少人感嘆「人不如豬」。

不過阿里和京東這兩家去年進軍養(yǎng)豬業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)公司，和網(wǎng)易味央?yún)s有很大的不同，阿里和京東自己并不經(jīng)營養(yǎng)豬場，而是通過技術輸出來幫助傳統(tǒng)養(yǎng)殖企業(yè)改造養(yǎng)殖模式。

雖然網(wǎng)易在養(yǎng)豬場也采用了全自動液態(tài)糧飼喂系統(tǒng)，但這兩家對于用技術改造養(yǎng)豬業(yè)這件事上想做的更多。

阿里用 AI 為豬驗孕去年 2 月份阿里云正式宣布四川特驅(qū)集團、德康集團合作，通過 ET 大腦實現(xiàn)人工智能養(yǎng)豬，提高豬的存活率和產(chǎn)崽率，項目投入高達數(shù)億。

那么所謂的 AI 養(yǎng)豬到底是怎么實現(xiàn)的?

這里不得不先了解對于養(yǎng)豬場來說最重要的兩個指標——PSY 和 MSY，簡單來說就是每頭母豬每年能產(chǎn)多少崽，以及有多少豬崽最終能長大成肥豬，目前我國養(yǎng)豬場的平均 PSY 約為 15 ，而美國則有 25 ，也就說中國每頭豬比美國每年少生 10 頭。

中國目前每年出欄的生豬數(shù)量大約有 7 億頭，而且養(yǎng)一頭豬的成本是美國的兩倍，這里面少賺的錢就很可觀了，因此 AI 養(yǎng)豬做的就是提高母豬產(chǎn)仔量，以及讓更多豬仔健康成長。

阿里用的一套叫做 ET 農(nóng)業(yè)大腦的系統(tǒng)，當中涉及視頻圖像分析視頻圖像分析、人臉識別、語音識別、物流算法等人工智能技術。

阿里云研發(fā)出一套「懷孕診斷算法」來判斷母豬是否懷孕。養(yǎng)豬場內(nèi)的多個會自動巡邏攝像頭會搜集母豬的睡姿、站姿、進食等數(shù)據(jù)，再由 AI 分析母豬是否配種成功，如果發(fā)現(xiàn)有母豬沒懷上，系統(tǒng)將提醒工作人員進行人工授精，從而提高母豬產(chǎn)仔量。

豬崽出生之后，為了讓它們健康成長，ET 農(nóng)業(yè)大腦通過語音識別技術和紅外線測溫技術來監(jiān)測每只豬的健康狀況，由于豬在吃奶、睡覺和生病等不同狀態(tài)下發(fā)出的聲音都不一樣，通過分析豬的咳嗽、叫聲、體溫等數(shù)據(jù)，一旦出現(xiàn)異常能夠第一時間發(fā)出預警。

比如當豬崽被母豬壓到時，這套系統(tǒng)能通過小豬的叫聲及時判斷出來，并呼叫飼養(yǎng)員及時處理，提高豬崽的存活率。

此外每頭豬都有一個專用的身份標識耳環(huán)，記錄他們的體重、進食和運動強度、頻率和軌跡，如果有哪頭豬沒達到標準，但是沒有生病和懷孕的話，飼養(yǎng)員將這些豬趕到戶外進行運動，ET 農(nóng)業(yè)大腦會像微信運動一樣記錄下每頭豬一生走了多少步。

阿里甚至把公里數(shù)作為判斷豬肉品質(zhì)的新標準，原阿里云總裁胡曉明在 6 月的云棲大會上表示：未來，我們想要的是一頭跑了 200 公里的好豬，而不再是一頭 200 斤的豬。

去年 ET 農(nóng)業(yè)大腦已經(jīng)在四川的一家擁有 3000 豬的養(yǎng)殖場進行試驗，成功讓母豬產(chǎn)仔量平均多產(chǎn)了 3 頭，豬仔的死淘率降低 3%，明年在四川特驅(qū)集團和德康集團旗下 50 頭母豬規(guī)模以上的豬場，都將安裝上這套 AI 系統(tǒng)。

京東的「豬臉識別」阿里有 ET 農(nóng)業(yè)大腦，京東則在年末推出了「神農(nóng)大腦」，這是京東農(nóng)牧與中國農(nóng)大、中國農(nóng)科院等機構合作研發(fā)的智能養(yǎng)殖技術。

據(jù)京東介紹，整套智能養(yǎng)殖計劃包括神農(nóng)大腦(AI)、神農(nóng)物聯(lián)網(wǎng)設備(IoT)、神農(nóng)系統(tǒng)(SaaS)三大模塊，可實現(xiàn)「養(yǎng)豬智能化」。其中「豬臉識別」最受關注，養(yǎng)殖場可以通過這項技術來觀測與記錄每只豬的體重、生長、健康情況。

雖然人臉識別已經(jīng)在智能手機中普及，但用在動物上難度則要大得多。美國密歇根州立大學的研究人員曾開發(fā)出一套用于靈長類動物的面部識別系統(tǒng) PrimNet，但因為動物的毛發(fā)和眼睛顏色等特征都有較大的差異，研究團隊不得不手動標記動物的眼睛和嘴巴協(xié)助系統(tǒng)識別。

相比起猴子和牛羊等動物，要準確實現(xiàn)識別豬臉則更加困難。京東數(shù)科官方賬號在知乎回答中，就提到的 3 個技術難點：

豬的生長周期短，外貌變化快，識別難度高；

在豬舍中的豬經(jīng)常處于運動的狀態(tài)，也很少正對鏡頭，數(shù)據(jù)采集難度高；

而且，目前還缺少不同品種的豬在生長中體型變化的數(shù)據(jù)進行參考。

不過「豬臉識別」也并非京東的專利，去年 3 月國家生豬產(chǎn)業(yè)技術體系首席科學家陳瑤生也正式發(fā)布了「豬臉識別」技術，在實驗場中母豬識別率為 98%，肉豬識別率則為 85%。

養(yǎng)殖場可通過「刷臉」識別在養(yǎng)殖過程中根據(jù)每頭豬的狀態(tài)調(diào)配不同的飼料，截止 3 月底，全國已經(jīng)有 1692 個養(yǎng)豬場的 168821 頭大豬參與豬臉識別試驗。

而京東的智能養(yǎng)殖技術除了利用「豬臉識別」實現(xiàn)豬飼料的精準配置，豬舍內(nèi)的溫度、濕度等也都完全由系統(tǒng)自動調(diào)節(jié)，在京東數(shù)字科技全球探索者大會上，中國工程院院士李德發(fā)表示：未來我們將以豬為開始，實現(xiàn)養(yǎng)殖過程無人、無線、無干擾、無接觸，實現(xiàn)真正的萬物互聯(lián)。

按照京東的測算，這套系統(tǒng)養(yǎng)殖人工成本減少 30%~50% 左右，降低飼料使用量 8%~10%，并且出欄時間平均縮短 5~8 天。如果全中國所有豬場都用上這套系統(tǒng)，每年可降低 500 億元的成本。

騰訊和阿里種的瓜哪家甜上個月騰訊的人工智能實驗室 AI Lab 團隊的 AI 兩次戰(zhàn)勝人類，一個是 AI「絕悟」在《王者榮耀》里擊敗了又前職業(yè) KPL 選手組成的人類戰(zhàn)隊，另外一場勝利在則是 AI 種黃瓜大賽中。在荷蘭瓦赫寧根大學發(fā)起的 AI 農(nóng)作物養(yǎng)成與模擬經(jīng)營類挑戰(zhàn)賽中，騰訊和中國農(nóng)業(yè)科學院等機構組成的 iGrow 團隊取得了第二名的成績。

這是一個面向人工智能團隊的種黃瓜比賽，各支 AI 團隊利用機器算法來遠程控制黃瓜的種植，除了最后摘黃瓜整個過程人類都不能參與。據(jù)騰訊介紹，澆水，通風、光照、施肥和打頂決策這些工作，都是由人工智能 AI 自動收集環(huán)境數(shù)據(jù)，通過深度學習和計算，進行判斷和決策，再驅(qū)動溫室里的設備元件完成。

的考核標準除了黃瓜產(chǎn)量，還有 AI 策略和可持續(xù)性等指標， iGrow 團隊在 4 個月里收獲 3496 公斤黃瓜，總分排名第二。力壓騰訊奪魁的則是來自微軟的 Sonoma 團隊，是唯一一支每平方米種植超過 50 公斤黃瓜的團隊，而且整體凈利潤方面也超過了人類團隊。

但 AI 種植目前還沒法完全取代人類，并不是所有溫室都合適這種模式，也不是所有作物都像黃瓜能有大量可以用于訓練 AI 的數(shù)據(jù)。

不過阿里的 ET 農(nóng)業(yè)大腦已經(jīng)嘗試把 AI 用到水果種植上，在農(nóng)業(yè)巨頭海升集團位于陜西的一萬畝蘋果園就用上了這套系統(tǒng)進行管理，只要掃一掃果樹上的二維碼，就能知道澆水、施肥、施藥情況。

除了蘋果，目前 ET 農(nóng)業(yè)大腦的應用已經(jīng)拓展到柑橘、莓類、胡蘿卜、梨、櫻桃、獼猴桃等品類中，能幫助果農(nóng)每畝地節(jié)省 200 元以上成本。未來 AI 種植或許真的會像玩開心農(nóng)場一樣便捷，進一步解放人力。

要做互聯(lián)網(wǎng)時代的袁隆平，還有很長的路要走其實在現(xiàn)在的農(nóng)業(yè)市場，并不缺乏高科技的身影，從自動噴灑的農(nóng)業(yè)無人機，到無人駕駛的拖拉機，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自動化程度在不斷提高，而 AI 則是背后重要的驅(qū)動力和橋梁。

中國的互聯(lián)網(wǎng)巨頭開始對農(nóng)業(yè)領域躍躍欲試，在外國也涌現(xiàn)出大批 AI 農(nóng)業(yè)初創(chuàng)公司。2017 年以 3.05 億美元被收購的 AI 初創(chuàng)公司藍河科技(Blue River)，主要利用機器視覺來識別農(nóng)作物和雜草，實現(xiàn)智能噴霧。柏林的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)業(yè)公司 PEAT 開發(fā)出一個叫 Plantix 的深度學習應用程序，通過算法識別土壤中缺乏的營養(yǎng)元素和作物蟲害等情況。

目前在全球范圍內(nèi)，農(nóng)業(yè)是一個價值達 3 萬億美元的產(chǎn)業(yè)，對于阿里和京東這些具有電商基因的互聯(lián)網(wǎng)公司來說，利用科技改造農(nóng)業(yè)除了能幫助傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)提高生產(chǎn)效率，也有利于通過自己的電商平臺和物流體系切入農(nóng)產(chǎn)品市場，比如阿里的「農(nóng)村淘寶」。

既利國利民，又極具商業(yè)價值，這樣的事何樂而不為。

馬云在一次演講就談到了對農(nóng)業(yè)創(chuàng)新的愿景：袁隆平先生把畝產(chǎn)做到一千斤，我們互聯(lián)網(wǎng)技術，要爭取把畝產(chǎn)做到一千美金。

但是要想成為「互聯(lián)網(wǎng)時代的袁隆平」并不容易，就以養(yǎng)豬業(yè)來說，即便 AI 能顯著提高養(yǎng)殖效率，但是位于四五線農(nóng)村的養(yǎng)殖場往往沒有很高的網(wǎng)速，基礎設施不完善就是很大的阻礙。

此外目前跟阿里京東合作的基本是大型養(yǎng)殖場，但整個市場里其實還是散戶更多，要一家一家說服這些散戶接入 AI 系統(tǒng)也非常困難。

同樣做 AI 養(yǎng)豬系統(tǒng)的睿畜科技的 CTO 張騰飛就在一次演講中提到：中國最大的養(yǎng)殖企業(yè)是廣東的溫氏，但也只占了中國養(yǎng)殖體量的 3%。養(yǎng)豬行業(yè)的前八名，一半以上是我們的客戶，但他們的養(yǎng)殖體量也只占到了這個行業(yè)的 7%。中國還有 50% 以上的豬肉是由那些中小散戶養(yǎng)出來的。不過農(nóng)業(yè)其實也是驗證人工智能是否引領第四次工業(yè)革命的重要標準，1995 年學術界曾提出了一個叫做 「通用目的技術」(General Purpose Technology)的概念，用以定義對人類經(jīng)濟社會產(chǎn)生巨大、深遠而廣泛影響的革命性技術，其中有幾個主要的標準：

能夠被廣泛地應用各個領域；

持續(xù)促進生產(chǎn)率提高、降低使用者的成本；

促進新技術創(chuàng)新和新產(chǎn)品生產(chǎn)；

技術應用會不斷促進生產(chǎn)、流通和組織管理方式的調(diào)整和優(yōu)化。

目前業(yè)內(nèi)對于 AI 是否屬于「通用目的技術」還存在爭議，《第二次機器革命》的作者 Erik Brynjolfsson 認為 AI 屬于「通用目的技術」，但要等到相應的基礎設施和配套組成完善，成本足夠低后才會迎來爆發(fā)。如果這些互聯(lián)網(wǎng)公司的 AI 技術未來能夠廣泛應用在農(nóng)業(yè)領域中，這個觀點基本也能得到驗證了。