数据是智能养猪发展的核心驱动力

过去20年是消费互联网的大繁荣时期，互联网的下半场将步入产业互联网时代，而农业产业蕴藏着巨大的商机，这是互联网巨头进入养猪业的动力之一。与此同时，养猪产业的巨大市场体量和业大而不强，让互联网巨头们看到潜在的发展机遇。

据数据显示，我国居民每年消费约7亿头生猪，活体生猪流通市场体量即有1万亿人民币，加上产业链上下游的各个环节，养猪业每年约有3.5万亿的市场体量。虽然市场体量巨大，但我国的养猪业与欧美发达国家相比还有很大的差距，养殖方式落后，行业集中度低，生产效率低，行情波动大，交易链条长，食品安全问题频发。互联网巨头的高调进军，让许多人重新认识了养猪这个古老的行业：它并不低端，而是一个高科技产业，未来将实现生物科技、信息科技、金融科技的深度融合。

所有的技术最终都是要为生产和生活服务的，我国的养猪业正处在由劳动力密集的传统养殖方式向现代化转型的路上，为AI等新技术提供了绝佳的发展机遇和应用场景。近年来，方兴未艾的智能养猪就说明了这一点。

工廠化养猪的发展历程

工厂化养猪的发展历程大致分机械化、信息化、智能化三个阶段。目前我国的大部分规模化养猪场处于信息化阶段或由机械化向信息化转型的阶段。

机械化养猪是在生猪养殖全程各个生产环节（饲料加工、饲喂、畜产品采集加工、消毒防疫、废弃物处理等）使用机械化作业代替人工操作。这种养殖模式的缺点是不感知外部信息，是一种信息孤岛的系统。在这一发展阶段，机械的使用代替了人工，节约了人力成本，提高了养殖规模化、集约化、标准化生产水平。但存在的问题也很明显：一是个别环节水平很高，多数主要环节水平却很低，各个环节机械化水平参差不齐，养殖全程机械化整体水平被拉低；二是养殖机械在不感知外部环境的情况下、人为凭借养殖经验来执行标准划一的操作，不能采集外部数据，更不能针对具体环境变化做出调整。目前我国大部分中小规模猪场处于这一阶段，或在向信息化转型阶段。

信息化养猪是利用传感器技术、物联网技术、信息技术等采集各类生产、经营、管理信息，由初步的数据分析指导生产。信息化养猪感知外界各类信息，是一种信息收集和反馈的系统。在这一发展阶段，养殖方运用各种硬件和软件持采集各种生产、经营数据，利用信息管理软件完成基本信息统计和分析。存在的问题主要有三个：一是数据不打通，早期数据采集由人工完成，后期借助物联网的技术手段自动采集，但各种信息没有高效的融合；二是无法实时控制，数据信息缺乏有效算法模型形成闭环控制，难以实时、动态地精准操作和控制；三是无法智能决策，没有建立精细养殖模型，决策和处理主要基于人的经验，与实际的需求仍有差距。目前我国集团化养殖企业大多处于这一阶段。

智能化养猪是集成移动互联网、物联网、AI、大数据等多种技术，围绕数据采集、分析和决策控制赋予机器学习能力，部分替代人的思维进行精细化管理。这种模式让各类数据信息互联互通，是一种复杂协同的自动化系统。在这一阶段，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等技术不断成熟，同时新技术与猪场生产更广泛、更深入地结合，养殖方开始逐步尝试替代人的操控来自主智能化决策。而一系列技术研发的突破和云端基础设施的低成本普及布设，才会使得智能化养猪成为可能，从而将智能养猪真实落地应用于场景中，如基于环境动态的自动适应操作、养殖生产管理智能化操作、养猪周期的长短期智能规划决策、疾病诊断及防控决策、物流分销状态分析以及专家系统管控等。预计未来，或将出现少数人甚至无人管理的大型猪场。

智能养猪的涵义

智能养猪是把工业上智能制造的理念迁移到养猪业，围绕养猪产业链构建更广泛的网络化平台，在此平台基础上可以更广泛的协同集成并充分连接软硬件设备设施和一系列最新的技术，从而基于养猪产业生产等多场景开发相应的产品和服务，带动整个行业的转型升级。工业领域认为智能制造特征是16个字，即状态感知、实时分析、自我决策、精准执行。

状态感知是指通过图像及视频识别、声音识别、步态识别、RFID、智能设备等技术及设备进行数据采集；实时分析是指利用大数据为基础，构建不同的应用场景下的算法模型，通过云计算实时分析出最佳的方案；自我决策是通过专家系统及网络传输，无需人工进行确定即可自动向设备、系统或人发出决策指令；精准执行是根据实时收到的指令，设备、系统根据命令自动进行操作。

在智能养猪阶段，围绕着养猪产业，数据采集网络、数据联通网络和智能决策网络不断组网，构建更广泛的养猪信息网络。数据采集网络通过各种传感器、摄像头、可穿戴设备等多种设备，实时采集多种状态信息；数据联通网络完成各种数据信息的互联互通；决策智能网络则在万物互联的数据信息融合基础上，实现智能决策和驱动控制。此三个网络组合形成的是一个围绕养猪业的感知智能、数据融合智能和决策控制智能的合体。

智能养猪的核心技术和设备主要包括：软件系统，包括企业云、猪场生产管理软件、ERP系统、OA系统等；硬件设备，包括各类智能传感器、摄像头、红外深度相机、可穿戴设备、智能控制系统、嵌入式设备、智能芯片、GPU、NPU等；基础技术，包括移动互联网、物联网、人工智能、大数据、云计算、区块链等；算法模型，包括监督学习、无监督学习、迁移学习、决策树、关联规则学习等。目前，我国底层控制网络不同厂商设备的组网、业务模型的标准交互通道、海量行业数据存储、用户访问通道等，内部没有详细、精确的标准规范，数据共享协议、数据接口、业务模型访问协议以及用户外部访问协议的不标准是亟待解决的难题。要实现智能养猪，需要将最新的设备和技术应用到养猪业的生产场景中，不断加强对养猪业各种场景、各种事物的多层次特征提取、描述、还原及控制能力（见图）。

基于对养殖流程各阶段管理要点的梳理，研究者认为其主要包含个体识别、母猪管理、饲喂管理、生长曲线、疾病防控、环境控制、转群管理等方面（表1）。

智能养猪产业图谱

目前国内的智能养猪市场主要包括猪场大数据平台、猪场智能设备、猪场物联网设备及解决方案、AI技术及解决方案等领域。温氏、牧原等传统的养殖龙头企业也在向智能化探索（主要的产品和典型企业见表2）。

农信互联（猪联网）是猪场大数据平台产业互联网综合服务的典型企业，以“管理+交易+金融”模式打造生猪产业互联网平台，即通过SaaS软件帮助猪场做生产、经营管理，解决数据的在线化；同时提供行业信息、电子商务、物流、供应链金融等互联网服务，提供平台共享化、智能化服务。脱胎于传统农牧企业（大北农集团）的农信互联有着深厚的养猪产业基础，重视线下服务，构建了由地方事业部（省）、运营中心（县）+小站（乡）、生猪交易区域市场（生猪交易集散区域）所构成的三级线下服务体系。猪联网上线三年来实现了快速扩张，用户已经覆盖了全国的33个省、市，自治区；每年通过平台管理和交易覆盖的生猪超过5000万头，是目前国内覆盖生猪头数最多的产业互联网平台。2018年5月，猪联网“智慧養猪”3.0版本上线，即借助农信猪联网平台，将更多与猪相关的资源联接起来，并借助最先进的物联网、人工智能、区块链等领先技术形成一个猪的网络，充分发挥网络协同的优势，构建养猪业的生态圈，利用积累的养猪大数据提升产业效率。

猪场大数据平台猪场管理软件的典型企业有傲农集团（猪OK）、安佑集团（安佑云）、久翔软件（猪场管家）、微猪科技（微猪科技）、银合科技（银合ERP）等。这类平台的开发公司有传统农资企业、生猪养殖企业和猪场托管公司，也有专业的软件开发公司。前者如傲农集团，有多年的生猪行业从业经验，产品主要服务于集团自身的猪场和客户的猪场，同时也向集团外部猪场推广，但由于有同业竞争的可能，猪场（特别是大型猪场）用户会有所顾虑；后者如类似于专注软件开发的久翔软件，软件开发能力较强，也在作为独立的第三方软件平台进行推广。其管理模块主要包括育种分析、猪舍环境监控、疫病诊断、精准饲喂、财务管理、销售管理等内容，通过对智能管理系统的使用，帮助猪场节本增效，同时根据积累的行业大数据帮助猪场、农资企业等制订生产决策，进一步推动行业升级。这些企业的大多数软件有独立的手机端和PC端版本，也有部分软件搭建在微信平台上，所有的软件均根据猪场用户的饲养规模和养殖方式设计了不同的版本。在盈利模式上，部分软件以付费使用为主，部分软件还通过信息推送、出售设备、大数据增值服务等收取服务费。存在的问题是所有软件的数据均需要饲养员手动录入，影响数据的准确性和可信度。

猪场智能设备 自动饲喂设备的典型企业是华科智农。其核心产品是“为乐食”产房母猪智能饲养管理系统、“易乐食”育成育肥猪智能饲养管理系统和软件系统PigWish。其中“为乐食”系统包括断奶母猪、妊娠母猪、哺乳母猪三个系列，“易乐食”系统包括保育仔猪和育成育肥猪两个系列。自动饲喂时饲料从车间到料槽，实现干饲料输送，液态料饲喂；猪只饲喂采食信息及时收集，猪群动态数据管理；通过控制设备来实现猪只饲养和管理。

猪场物联网 整体解决方案的典型企业是普立兹。普立兹集物联网软硬件研发、生产、系统设计、自动化、销售及服务为一体，为农牧行业客户提供综合性物联网解决方案。其SGC农场微管家系统是专为养殖行业量身定制的智慧养殖物联网整体解决方案，基于移动互联网、物联网、云计算技术，对畜禽舍环境进行实时监测，对环境异常和断电情况立即报警，对异常环境进行自动调控，对历史环境进行查询分析。其手机软件搭建在微信平台上，无需下载，让用户通过随身手机随时随地、更加容易地管理养殖场。

AI视觉识别技术是利用传感器、摄像头等采集猪的视频、图像，利用计算机视觉识别技术和猪的行为学特征，对猪只的身份、生长状态和健康状况做出判断。这一领域的典型企业是佳格天地，其是全球第一家将目标智能识别技术和机器学习技术应用于高分辨率遥感影像领域并率先实现商业化的科技公司，拥有多个技术创新和领先优势。在农业领域，佳格天地利用中、美、欧等数十颗卫星和无人机实时采集地面和气象数据，整合土壤、地块、作物、农资等全方位信息，提供全产业链数据支持和管理级服务，目前服务己覆盖约2亿亩耕地。在智慧养殖领域，佳格天地正在积极开展视觉识别技术在猪只个体识别的应用研究。

AI声音识别技术领域的典型企业是科大讯飞。科大讯飞洛阳语音云创新研究院正在与生猪养殖龙头企业合作进行猪群咳嗽自动监测和预警的核心技术研究，通过分布式声场网络和声纹识别技术进行猪应激声自动识别，结合大数据分析，实现动物疾病的早期发现和诊断。目前，科大讯区己完成核心算法和配套软硬件产品开发，产品还在中试阶段。同时，科大讯飞也在更深入地开展声音、图像方面等其他技术的研发合作。

区块链技术是去中心化、分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。目前国内的区块链市场整体上还处于研发投入阶段，除了数字货币，其他领域尚没有现象级的应用出现。不过部分技术型公司已经开展了将区块链技术应用到农产品溯源的项目，如阿里、京东纷纷宣布利用区块链建立食品追溯体系，中南建设携手北大荒集团开发了一整套区块链大农场平台基础架构。但目前这些项目仍处于搭建平台和基础技术研发的阶段，尚未给行业带来实质性改变。

目前，以温氏股份、牧原集团为代表的传统规模化养猪企业已经基本实现了养猪的集约化、标准化、自动化、信息化，其也纷纷开始了智能化的探索和布局。2017年9月，温氏股份牵头启动国家重点研发计划“智能农机装备”重点专项“设施畜禽养殖智能化精细生产管理技术装备研发”项目，该项目的研发团队还包括15家高校、科研院所及企业。2018年3月，温氏股份与广东南牧机械设备有限公司合作，共同建设广东现代农牧装备产业园，总投资50亿元，规划用地3000亩，将通过整合高端农牧设备资源和引进全球先进的农牧设备技术，打造国际现代农牧装备业的集聚平台及生产研究基地。

2017年12月，牧原集团為了加强公司信息化和智能化建设，成立了深圳牧原数字技术有限公司。牧原将公司设在深圳，可能是考虑到有利于公司收集和利用全方位的信息。同时，牧原积极探索物联网、大数据、AI等技术在养猪生产中的应用，打造了全新的智能养殖管理平台，可全天实时监控猪舍的温度、湿度、氨气等指标，确保猪只健康生长。目前，牧原集团部分饲料厂实现了无人生产，又提出无人化养殖的构想。

智能养猪的发展趋势

数据是核心驱动力

从人工智能技术发展的历程来看，早期主要由算法驱动，但缺少海量的数据积累的支撑与高水平的运算力保证，无法对算法模型进行持续的优化、迭代。随着科技的发展，算法模型日益优化，现代计算机的性能逐年提升。当算法和计算力不能支撑实际产业需求或者未来技术壁垒很低的时候，数据将成为核心驱动力。以深度学习为例，深度学习是海量数据+人工神经网络，其效果取决于两个因素，即计算能力和数据量的大小。计算能力需要资金投入，同时全球科技巨头如Google、Facebook、IBM、阿里、百度都有开源平台支持。所以随着时间推移，计算能力只是较小的壁垒，而真正的痛点在数据量，深度学习的识别准确度是建立在样本数据的数量级上，数据量越大模型越稳定，识别度越高。

随着信息技术的发展，壁垒最终会大幅降低，生存法则仍然是数据为王。谁掌握更多的数据，谁更有话语权。虽然已经进入数字经济和智能商业时代，养猪产业的数据获取方式仍旧主要靠人工，而简单有效、价格厚道的互联网养猪工具在这一时期仍然是养猪产业数据积累的主要抓手。机器自我学习是突破点

智能是要实现软件系统与硬件设备能够按照不同的场景进行自主计算、并能够实现自主精准的决策和互动，最终达到智能化、无人化操作。现阶段的自动化控制或局部的智能化还是基于人的经验，人的经验有两个局限性：一是并不精准，可能与实际情况有出入；二是受限于具体的环境，不同的环境下经验不能通用。

预计下一个阶段的发展方向是机器自我学习，即在人的经验的基础上，机器通过深度学习积累养殖经验，构建精细化养猪模型，如精准饲喂模型、母猪发情监测模型、疾病预警模型、环境控制模型等，修正人的经验，从而实现精细化管理。例如，按照人的经验，哺乳母猪的最适温度范围为16—18℃，机器通过不断的自我学习，能够将母猪的适宜温度数值区间锁定在更准确、更科学的范围，如16.5-18.5℃，并以此指导系统调节猪舍的环境状况，带动养殖效率的提升。