“母猪今日进食量已经达到标准，停止喂食！” 现如今，国内一些猪场的工作人员就能在移动端看到这样的提醒。中国是世界生猪养殖和猪肉消费第一大国，生猪养殖量和存栏量均占全球总数一半以上。但对于中国的养殖户来说，养猪一直以来都是一个极耗心力的劳动密集型产业。猪吃了多少饲 、长了多少肉、有没有着凉、有没有抑郁和是否受孕......猪传达出的每一个信号都需要养殖户密切注意，稍有疏漏，就可能造成严重的后果。因此，养殖场里少不了人日夜巡舍，养殖户也往往住在离猪圈不远的地方，与猪同呼吸共进退。然而事实上，猪心毕竟隔肚皮，哪怕与猪朝夕相处多年，也没人敢说自己一眼就能看穿猪的状态是否一切正常。有些对养殖效率来说至关重要的指标，比如母猪是否受孕，就连母猪自己也不知道。所幸，人工智能的参与已经在悄悄改变千百年来人猪共处的模式，在中国乡村掀起一场新的技术革命。2017 年，京东数科工程师李佳隆第一次来到山东滨州调查小型养猪场，尽管做好了心理准备，但还是被猪场扑面而来的臭味熏得流出了眼泪。在此前的工作经验中，工程师们接触的大都是科技感很强的场景，无论是广泛应用了搬运机器人的仓库还是银行，都机械化程度很高。而猪场朴素的基础条件在瞬间把他们拉回了现实。“到了猪场才发现，我们真的是一个象牙塔里的团队。”李佳隆说道，“都 2017 年了，农户还在肩扛饲料、手工拌料和手动称重，所有的环节都要人来做。”劳动力投入大，也是国内生猪饲养最大的特征。大到猪的生产出栏，小到猪的吃喝拉撒，都不能离开人的监控。举个例子，母猪生产时如果无人看护，就很有可能在翻身时压死小猪仔，为了保证生产安全，养殖户常常要亲自在猪圈旁守候到深夜。此外，记录猪的日常数据也是非常麻烦又不得不做的事。比如给猪称体重时，就要把猪一头一头赶到秤上，再等猪停止挣扎后才能称重，平均称一头要花 3 分钟时间。对于动辄上千头猪的养殖场来说，这是一笔很大的人工成本。目前，国内养殖场的工人们每天平均要花 1 个半小时来记录猪场的各类数据，平均每个人养 100 头猪已经是很厉害的产能了，然而在荷兰丹麦等机械化程度高的养猪大国，一个人能养 180 头猪甚至更多。但在工程师眼里，这些困扰农户多年的“辛苦活儿”，正是 AI 的用武之地：人不可能捕捉猪发出的每一个信号，但机器人可以。据李佳隆介绍，目前京东数科开发的智能养殖巡检机器人集成了 3D 深度摄像头和温湿度感应器，可以检测猪舍气体、温度、湿度，并把信息反馈到控制中心，方便工作人员及时做出调整。同时，京东农牧的机器人还有“猪脸识别”技术，不但认得每一头猪，还能知道这头猪需要吃多少。每头猪的数据和智能饲喂机同步，可以做到不让猪少吃一口，也不让猪多吃一克，做到好不胖不瘦刚刚好。传统饲养模式下，猪只能凭力气抢食，结果劲儿小的猪出栏时体重可能只有 70 公斤，而劲儿大的肥猪体重可以达到 130 公斤。应用猪脸识别智能饲喂系统之后，同一栏猪出栏时的体重差异可以缩小到5%之内。另一边厢，阿里工程师正在与养猪科学家合作，研发能判断母猪是否怀孕的算法，以提升猪场产仔量。母猪有没有怀孕是一件大事。对于猪场而言，母猪产仔量是核心竞争力。何时配种、配种之后是否怀孕、是否要重复配种，想要确定这些事宜一般要耗费一个多月。而如果母猪错过怀孕期没怀上，就成了养猪人口里的：“无效饲养”。据介绍，目前“怀孕诊断算法”已经比较成熟。养猪场内布置的多个巡逻摄像头能够24小时监控配种后母猪的行为，通过睡姿、站姿、进食量等数据判断母猪是否怀孕。譬如，睡觉喜欢四脚朝天、站着不乱跑、饭量稳定增长的母猪就大概率出现了“孕相”。人工智能的实践在大型养殖场中开展得如火如荼，也带来了国内传统生猪养殖业生产形式的更迭。尽管猪价一路走高，但占据中国生猪养殖行业9成的顶梁柱散户却正在逐渐退出。国家统计局公布数据显示，2018年，我国生猪存栏量为 42817 万头，比上年下降 3.0%，2019年上半年猪肉产量同比下降 5.5%。然而于此同时，国家统计局7月10日发布的数据显示，2019年上半年猪肉价格同比上涨 21.1%。这种“高猪价、低存栏”的现象意味着，不少散户已经不再因为猪价高而扩大生产规模。在如今人工成本提高，强调生态环境保护的背景下，规模化、集约化、精细化是养殖业的未来发展方向，而规模化与自动化对资本和养殖管理系统提出的高要求，反过来也助推养殖业的资本化与智能化。而在吉林长白山和四川宜宾等地的 AI 试点猪场里日夜不停，用集成摄像头“眼睛”观察着栏内生猪的巡检机器人，又好像在宣誓着，一个新的时代即将到来。
遥感杀虫，少药多产更实在
中国不仅用不到世界 9% 的耕地，养活了世界近 20% 人口，但与此同时，中国农业化学产品消耗量也占据了全球总量的 47％。农药越用越多，越用越狠曾经是粮食产量增长背后的阴影。在传统农业中，大部分农户习惯凭经验施药。为了规避病虫害的风险，对于一整块田地往往眉毛胡子一把抓，药往多了给，既浪费了农药，又造成了污染。借助人工智能技术为农民提供病虫害遥感监测和精准科学施药服务，这是麦飞科技成立的初衷。在麦飞科技联合创始人兼麦飞农业 CEO 陈祺看来，要解决农药精准施用问题，发展现代农业，必须要借助科技赋能。“遥感是一种通用技术，农业是遥感应用的重要垂直领域。”陈祺说。提到遥感技术，有不少人会感到摸不着头脑。和如今广受关注的 AI、VR和计算机图像处理等技术相比，兴起于上世纪60年代的一种遥感技术，显得不那么“高精尖”。而事实上，农户想要了解农田状况，低空遥感可能是最合适的技术。▲农田遥感图像在农田里，每个地物目标的都会散发独特的电子辐射信息。应用搭载在无人机上的各种传感仪器收集农作物所辐射和反射的电磁波信息，并进行分析处理成像。通过遥感成像图，农田里难以观测的细节，就能一览无余地暴露在人眼下。“肉眼可见的光谱其实只是一部分。”陈祺说。农田中发生的病虫害会对作物叶片细胞结构、色素等产生影响，从而引起反射光谱的变化，借助遥感这一穿透性探测技术，便能探知农田各处的病虫害情况。瞄准低空农业遥感需求，2017年麦飞科技自主研发了一款无人机遥感载荷——“麦视探针”，收集作物生长情况、气象、土壤等数据，并集成 AI 算法，建立起了光谱与农作物健康状况的关系，即农作物“体检档案”。摸清相关“底细”后，开展农田作业的载体是无人机。根据陈祺的说法，每次监测后，无人机会把每片农田作物的视觉光谱数据回传麦飞 AI 云分析计算，并快速为每块生病的农田开出“处方”，再传输给植保无人机指导喷洒农药。施药后，麦飞科技的监测机可持续抽样监测，跟踪病虫害防控效果。数据显示，麦飞科技的遥感技术可以检测出数十种常见病虫害种类所引起的病虫害程度的分布，准确率达 90% 以上。由于麦飞科技对农田病虫害有了实时精准探测，农药施洒量平均减少 50% 以上。不仅仅有遥感问诊，麦飞还给服务过的每一块农田建立了体检档案。当越来越多“无迹可循”的农田变成一目了然的数据，精准农业的基石便已经被打下。麦飞科技的创始人兼 CEO 宫华泽介绍，“这个数据采集不仅仅有遥感数据，还有气象信息，更为重要的是农田的基础数据，包括农田位置、边界、土质信息、稻种品类、播种方式等等，数据会一直跟踪到最后的产量，相当于麦飞给每一块服务过的农田建立了一个定量化档案。”▲高光谱施药处方图通过直接与农户签订服务合同，麦飞正在帮组合更多农户用最低的种植成本，去达到最佳的种植效果。每次合同的服务周期是一个生长季，以水稻种植为例，大概 4 个月。麦飞称，这套解决方案能够帮助农户降低 20%~50% 的种植成本。
卫星测控，天气的阴晴看明白
佳格天地创始人兼 CEO 张弓，在“回国种地”前曾在 NASA 埃姆斯研究中心研究了八年空间数据。在这个过程中，张弓接触到了大气资料、卫星影像、地面观测数据整合成的数据组，他发现，原来美国农民都真的是“看天吃饭”的。“通过卫星，我们能看到每个地方植物长得好不好。”张弓告诉PingWest品玩，“这个精度很高，可以到米级别，每块地的状况我们都知道。”▲佳格天地制作的吉林省农作物生长状况图然而在中国，农民们“看天吃饭”，却并不能看个分明。想要提高产量、规避灾害，需要根据外界的情况做出更合理的判断。通过气象模型和卫星数据结合，可以做出整个中国的风场情况，如果精确到北京区域，还可以通过新的技术手段，把每一个地方的天气搞清楚。未来几天会不会下雨？明天几点几分有没有雨？都可以做出高精度的判断。有了这些“看天”工具，我就能给出来相应的灾害和相应的天气变化，从而指导农民的行动。比如一个暴雨天气即将过境，我们已经知道它未来要下雨，现在就不用灌溉了。同理，通过卫星预判，也可以帮助农民避免寒潮灾害。寒潮和我们的生活息息相关，今年苹果涨价飞快，就是因为去年中国的苹果主产区受到了冻害。而今年，通过和国家农业信息中心合作，配合气象模型，我们完全可以找到冻害高危区域，提前往地里灌水，防止土地温度突然下降。在不久后的将来，中国农民很可能不用再看老天爷的脸色吃饭，看看手机就够了。从面朝黄土背朝天，到如今的数字智慧农业，科技企业和农民已经探索出了一条精准农业之路，带领我们窥见了中国农业的未来。
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