时间：2020-09-07 点击： 次 来源：《猪业》杂志 作者：孙胜男 - 小 + 大
| 二、人工智能入局养猪产业的五个挑战 人工智能技术的应用覆盖范围广，在工业、消费电子、金融、医药、物联网、安防等领域都取得重大突破。但在养猪产业的落地速度迟滞，生物安全领域同样如此，主要面临着以下几个挑战： 挑战一：养猪产业场景高度复杂 国内养猪产业模式多元，南北方养殖环节、养殖场配置、不同规模养殖企业的生物安全管理标准和措施以及场区环境均有所差异，AI算法及智能硬件很难出现类似工业化高度通用的解决方案。因此，企业在数字化转型过程中一方面面临着高投入低产出的风险，产品研发失败的风险也急剧增加，如果没有充足的场景调研及认知背景，很有可能数年的投入只是布局了一个场的初步成功，却难以复制和增长。 挑战二：跨界人才短缺 人工智能技术如语音识别、自然语言处理、视觉识别等在金融、医药以及智能家居等领域成功布局的原因就在于产业与技术高度理解和互通。对于养猪产业来讲，既懂人工智能技术的边界又在养猪产业有数年实操经验的复合型专家人才更是行业稀缺资源。尤其在近两年，猪场本身管理人才待遇较高的情况下，人工智能企业获取人才的成本进一步升高，导致技术与场景很难有效的契合，理论和实际结合的步伐始终快不起来。 挑战三：训练数据获取困难 由于猪场生物安全的限制，设备、人员进出猪场困难，AI 算法所需要大量的训练数据都需要基于目标猪场做数据采集，数据采集的需求与猪场生物安全控制原则相违背，即使在企业集团内部的应用创新依然无法打破此限制，这种限制进一步加大了训练数据获取的难度，算法和产品的成熟度很难提升。 挑战四：缺乏成熟方法论，对人工智能预期过高 猪场生物安全数字化转型是一个系统工程，往往涉及到场景、软件、硬件、算法以及生产供应体系的整套配合，由于人工智能算法还无法做到一个算法通吃所有场景，往往实现一个目标需要整个体系以及合作双方的整体配合理解，这样的系统工程更需要一套有效的方法论来指导。在这里，笔者主要分享几个在很多行业人工智能技术落地的主要原则，供大家参考，以便于在实际操作过程中更好的实现人工智能产品在猪场的落地应用，即三个特定原则：针对特定的场景，提供特定的服务，满足特定的需求。只有对人工智能技术和场景的深度了解，对技术本身有正确的认知，才能够让很好的应用技术为猪场所用。 挑战五：开放的心态接纳创新 新技术的引入往往可能面临失败、不断的试错、调整或者不达预期的情况，在产品落地的过程中对于合作企业双方都意味着巨大的时间成本以及资源投入，在这个早期的落地过程中，只有真正追求不断创新、接纳创新、敢于创新的养猪企业及管理者，才有意愿和资源在这个过程中与人工智能技术企业一起探索和成长，这个过程需要企业有巨大勇气和魄力以及社会责任感。这种合作带来的结果就是实现创新产品的落地应用，并对全行业的发展做出贡献，在小龙潜行生物安全数字化产品的落地过程中，也是有幸与众多这样开放的企业合作，才得以打造出成熟的产品和解决方案。 三、小龙潜行在猪场生物安全数字化管理的全场景解决方案 生物安全是牧场管理的首要任务，自非洲猪瘟肆虐中国大陆地区以来，生猪存栏大幅下降，生物安全管理既是重中之重，也需要通过数字化手段实现生物安全制度的有效监管及执行。 现阶段猪场生物安全管理普遍面临几个问题。从执行层面来说，培训成本高、培训效果差；从追责层面来说，又存在无法事前预警，只能亡羊补牢的问题；从成本层面来说，大笔资金投入监控系统，人工回溯时间成本高，监控体系形同虚设；从管理层面来说，无法对生物安全管理下的每个步骤和环节做有效的实时跟踪及纠正。 基于对生物安全管理的理解，小龙潜行·智牧云瞳事业部基于现阶段产业现状，综合考虑成本、实施情况，本着节约、高效的原则，设计了以动作行为识别的边缘计算为主的云端一体化生物防疫智能解决方案。可有效降低人员培训成本、及时发现并提示未遵守生物安全制度的行为，避免净区污染，辅助养殖企业生物安全团队进行高效的生物安全管理。以下为小龙潜行面向生物安全的全景解决方案算法构成。 |
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