综合报道 | 构建智能养殖场,AI激发生猪养殖新动力

猪业资讯 2020-09-18 16:54:34

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一、智能养猪市场规模及现状

猪肉是我国主要的动物蛋白来源,市场规模庞大,从2010年到2018年,我国生猪年出栏均在7亿头左右,占肉类比重超60%。近几年,由于非洲猪瘟的影响,国内猪肉价格居高不下,因此,发展养猪产业对与保障市场供应、增加农民收入、促进经济社会稳定发展具有重要意义。而传统的养猪方式面临着养殖成本大,生产效率低,养殖环境差的问题,将人工智能技术应用到养殖领域的智能养猪为养猪产业提供了新的发展方向。

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二、智能养猪中的人工智能技术

计算机视觉:计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息,在智能养猪产业中主要实现对猪的行为识别与监测。物联网技术:物联网是指通过信息传感设备,按约定的协议,将任何物体与网络相连接,物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、监管等。智能养猪中,物联网技术应用广泛,主要是通过该技术将搜集的猪场实时数据进行上传。机器人技术:机器人是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。机器人具有感知、决策、执行等基本特征,可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作,提高工作效率。在智能养猪产业中,主要包括养殖巡检机器人。

RFID技术:无线射频识别即射频识别技术,是自动识别技术的一种,通过无线射频方式进行非接触双向数据通信,利用无线射频方式对记录媒体(电子标签或射频卡)进行读写,从而达到识别目标和数据交换的目的。在智能养猪产业中该技术被大量使用,主要是用于进行个体识别。

三、人工智能在生猪养殖领域的应用分布

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四、人工智能在生猪养殖领域的应用案例

阿里云:阿里云提出AI养猪解决方案,该方案架构以大数据、云计算和人工智能技术为支撑,以自研的关键技术为核心,在养猪行业打造场景化实用性AI产品体系,满足不同养殖场景的多元需求。该解决方案基于生猪养殖全生命周期进行管理,可使养殖企业数据更加完整、精准、减少人工投入,提升管理效率的同时可实现生产上的降本增效,提升收益。

网易:网易公司打造味央农场用于农业养殖,其中猪舍应用了现代化农业技术,智能化运作6个人管理2万头猪。网易味央自主创新的全球唯一猪用厕所,解决了猪舍拥挤、脏臭等问题,实现猪群进食、排泄、休息分开,有利于更好地保持猪舍清洁卫生,减少疾病发生。配合猪用厕所的环保处理系统占地小、处理高效,处理终水水质超过自来水标准,且部分回用于冲洗猪舍和猪马桶,真正实现“零污染”。

京东:京东农牧自主研发并推出集成“AI神农大脑”+“IoT 神农物联网设备”+“SaaS 神农系统”三大模块的智能养殖解决方案,为养殖场提供全方位的服务和管理; 可以帮助养殖企业降低饲料、人力、资源等成本,提升生产效率,并有效控制疫病的蔓延,降低养殖风险,为企业的生产经营保驾护航。智能养猪解决方案利用人工智能图像识别技术对猪只进行面部识别和建立档案,实现养猪生产环节“无线、无监督、无干扰、无接触”的智能化管理模式,有效降低成本,提高生产效益。

睿畜科技:睿畜科技通过传感器、物联网和计算机视觉技术,建立了一整套生猪个体数据采集系统。睿畜科技全天候自动收集生猪的核心体温、身份档案、行走步数、采食行为、体型体重等数据。睿畜科技建立的生猪大数据平台,填补了畜牧发展的空白。睿畜科技旗下产品主要有用于体温及行为监控的电子医生;用于生猪个体追溯的智能耳标以及对猪场进行统一监控管理的天蓬系统。

五、人工智能在生猪养殖领域的局限性

农业物联网标准化程度低:物联网标准是实现物联网技术应用的关键。目前我国还没建立完整的农业物联网技术标准体系, 感知层、传输层、应用层均没有统一的技术规范,使得物联网技术在农业领域产业化应用发展受到很大制约。

猪场智能设备普及率不高:我国的智能农业设备发展比较滞后,投放市场前缺乏严格质量检测,设备稳定性差、故障率高、维护成本高,后续技术服务不到位,同时价格偏高,性价比低,因此猪场采购智能设备的动力不够强劲

应用模型实用性有待加强:目前在猪场的个体识别、精准饲喂、智能环控等方面的机器学习方面已取得一系列进展, 但部分的模型、算法还达不到指导猪场精准生产的需求,无法应用到实际生产中。

六、人工智能在生猪养殖领域的发展趋势

应用模型精准化:随着人工智能技术的不断发展,目标识别及检测相关算法日趋成熟,识别精度将进一步提高,应用模型将更加精确,猪场管理水平将进一步提高。

智能养猪设备更加普及:智能设备的不断发展将推动设备性能的提升以及价格的下降,养殖场将更多采用智能设备代替人工,养猪场智能化成为大趋势。

智能养猪产业规范化:随着国家对人工智能重视度的逐渐提高,人工智能在农业上的发展将得到更多政策保证,包括农业物联网技术标准在内的相关标准体系会逐渐建立并完善,最终实现智能养殖的规范化。

(文章来源:机器之心产业研究)


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