一头“猪”的江湖也许AI比人更懂猪
2019-09-23 11:56:02来源:搜狐编辑:鹿鸣君
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原标题:一头“猪”的江湖也许AI比人更懂猪
" 母猪杜洛克 C7259 号,没有怀孕,请在 12 小时内再次安排配种!" 如今,国内一些猪场工作人员已经能在自己的电脑上看到这样的提醒。
与此同时,长白山精气神养殖基地里,一只母猪在猪栏中的六个食槽一一凑过去,但都没有通过面部识别。饲喂机纹丝不动,就是不给投料,它只能落寞地走到墙角趴下。
工程师在 App 上查了一下状态,原来智能饲喂机识别出这头猪的当日进食量已经达到配额,不能再吃了。
工程师在 App 上查看猪舍的状态 摄影:樟脑玩
这幅魔幻的景象正在曾经蚊蝇漫天、臭气逼人的养猪场每天上演。不知不觉中,一场人工智能参与的技术革命正在中国乡村养猪场徐徐拉开帷幕。
" 我跟你讲,猪场处处都是坑 "
2017 年,京东数科工程师李佳隆第一次来到山东滨州实地调查养猪场时,尽管已经做好了心理准备,但他还是被猪场扑面而来的氨氮气体熏得流出了眼泪。
当时,同行的同事们甚至还买了口罩、防毒面具、鞋套," 你能想到的一切都带了 "。然而几天过后,大家都默默地把这些行头留在了宿舍里。防毒面具下岗是因为猪臭味渗透力太强防不胜防,鞋套则会在行走时被猪粪吸住,稍不留神就会中招," 戴了还不如不戴 "。
养猪场内夏季多生蚊蝇,冬天为了不让猪着凉则需要关紧门窗,臭气无法及时排出,室内空气甚至比夏天还要差。每间猪舍都是封闭的大屋,平均一个猪舍里有三百到四百头猪,而另一边种猪舍宽度只有半米的限位栏里,是没法转身的母猪。
而这已经是当地颇具规模的养殖场的条件。
别说是初来乍到的工程师,就算是已经在猪场工作多年的养殖户,在进入猪场的一瞬间也还是会脑袋里 " 嗡 " 的一下。在山东养猪的散户葛洪完全能理解李佳隆们的感受:" 猪场里空气不好,年轻人不一定受得了。"
工程师们尚有喘息的机会,养殖户却被大猪小猪牢牢拴住,不得不一天到晚 " 泡 " 在猪场里。
" 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、手动称重,所有的环节都要人来做。"
中国是世界生猪养殖和猪肉消费第一大国,生猪养殖产值占国内畜牧业总产值的四分之三。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行业。在大型养殖场里,平均每 100 头猪就要至少配备一个工作人员,对于没有形成规模养殖的散户来说,养猪更是全家上阵的苦差事。
大到猪的生产出栏,小到猪的吃喝拉撒,猪的每一个成长环节都不能离开人的监控。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。
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,猪场需要大量的人力来记录猪的日常数据。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。
人少猪多数据量大,传统的养殖模式往往难免粗放。
养殖场里,10 头到 15 头猪一起投料,每头猪只能凭力气抢着吃。结果同一栏猪在出栏时往往体重差异巨大,力气小的猪只有 70 公斤,战斗力强的猪则可以长到 130 公斤,饲养效率低下。
当有猪生病时," 眉毛胡子一把抓 " 的毛病就更明显了。" 昨天看到有猪打喷嚏,拿来药找不到到底是哪一头了,只好把抗生素拌进料里,一栏猪都喂了。" 葛洪说。
但在工程师眼里,这些困扰养殖户多年的苦活累活,正是人工智能(AI)的用武之地:人不可能 24 小时监控猪场,捕捉分析猪发出的每一个信号,但机器人可以。
眼前这只猪,到底是不是昨天那只?
李佳隆一行人来到猪场的初衷,其实是为了解决一个金融部门同事提出的委托。
为了抵御瘟疫等灾害,有不少农户会给自家的猪投保,但问题在于,在理赔过程中,查勘员难以确定死于非命的猪是不是投保的那只猪。甚至有些人用同一头猪的左脸右脸伪装两头死猪来骗保,也没法识破。于是,京东数科决定开发 " 猪脸识别 " 系统,以确定猪只的身份。
" 其实,理论上来讲猪脸识别比人脸识别更好做。猪的脸比人立体,特征点更多。人脸的特征点能达到一百八,猪脸的话能达到二百三四。" 李佳隆说," 但问题在于,猪没有主观能动性,不会乖乖把脸凑过来让你刷。"
在猪场,理论和现实总是有巨大的差距,几乎没有任何一个常规方法能行得通。
一开始,李佳隆和同事们打算套用人脸识别的建模方法,用单反相机为猪采集各个角度的高清照片,然而工程师们 " 真的很难摁住猪,让它乖乖被拍 "。而且猪的成长速度很快,如果隔几天不采集,面部特征就会产生差异。
常规方法录入效率太低,大家只好研究 " 非常之法 "。
详细观察了很久之后,李佳隆们终于抓住了一个捕捉猪正脸的机会——在开饭时,猪从休息区走到采食区的几米距离,头是一直冲着食槽的。在这短短的几秒钟内,装在食槽上的 3D 摄像头可以从正面清晰地录入猪脸。
京东数科的摄像头已经认出了猪脸 图源:京东数科
很快,工程师们发现,自己在研究保险理赔问题的解决方法时,竟然也一举解决了困扰养殖户多年的问题:确认每头猪的身份。
确定猪只身份,也是猪场精细化管理最关键的一步。把给料数据和体重数据对准到每一头猪,能帮助农户针对不同的猪进行差异化饲养,大大减少饲料的浪费,提高料肉比。
应用了猪脸识别系统后,配合食槽上的重量传感器,系统就能 标识判定哪头猪吃掉了多少克饲料。对于饭量还没达标的猪,智能食槽会适当加餐,如果喂食量已经达到标准,食槽就会停止给食——就如本文开头那只母猪遭遇的情况。
据李佳隆透露,目前京东数科猪脸识别的准确率已经达到了 100%, 不会认错猪。
谈到猪只识别的难度,阿里云工程师念钧也深有体会。
念钧第一次来到距离成都四百多公里四川宜宾市麻衣村养猪场时,农户们觉得他们无所不能,给予了他们最大的期待和支持,然而面对 5000 头嗷嗷待哺的种猪,工程师们自己都没底气。
麻衣村里的宣传标语 图源:阿里云
" 猪脸很脏,上面全是灰尘和草料,很难做到一一识别。要网络没有网络,要设备没有设备,一切都要从零开始架设," 念钧说," 一些理想化的解决方法只能止步于实验室。"
为了解决猪只识别问题,阿里云因地制宜,选择了不同的思路:对于一猪一栏限位养殖的猪只,采用猪栏对应的方法,建立唯一 ID 进行管理,对于群养模式下的猪,则进行刺青编码,再通过摄像机把对应信息导入系统,在后台统一管理。
原标题:一头“猪”的江湖也许AI比人更懂猪
" 母猪杜洛克 C7259 号,没有怀孕,请在 12 小时内再次安排配种!" 如今,国内一些猪场工作人员已经能在自己的电脑上看到这样的提醒。
与此同时,长白山精气神养殖基地里,一只母猪在猪栏中的六个食槽一一凑过去,但都没有通过面部识别。饲喂机纹丝不动,就是不给投料,它只能落寞地走到墙角趴下。
工程师在 App 上查了一下状态,原来智能饲喂机识别出这头猪的当日进食量已经达到配额,不能再吃了。
工程师在 App 上查看猪舍的状态 摄影:樟脑玩
这幅魔幻的景象正在曾经蚊蝇漫天、臭气逼人的养猪场每天上演。不知不觉中,一场人工智能参与的技术革命正在中国乡村养猪场徐徐拉开帷幕。
" 我跟你讲,猪场处处都是坑 "
2017 年,京东数科工程师李佳隆第一次来到山东滨州实地调查养猪场时,尽管已经做好了心理准备,但他还是被猪场扑面而来的氨氮气体熏得流出了眼泪。
当时,同行的同事们甚至还买了口罩、防毒面具、鞋套," 你能想到的一切都带了 "。然而几天过后,大家都默默地把这些行头留在了宿舍里。防毒面具下岗是因为猪臭味渗透力太强防不胜防,鞋套则会在行走时被猪粪吸住,稍不留神就会中招," 戴了还不如不戴 "。
养猪场内夏季多生蚊蝇,冬天为了不让猪着凉则需要关紧门窗,臭气无法及时排出,室内空气甚至比夏天还要差。每间猪舍都是封闭的大屋,平均一个猪舍里有三百到四百头猪,而另一边种猪舍宽度只有半米的限位栏里,是没法转身的母猪。
而这已经是当地颇具规模的养殖场的条件。
别说是初来乍到的工程师,就算是已经在猪场工作多年的养殖户,在进入猪场的一瞬间也还是会脑袋里 " 嗡 " 的一下。在山东养猪的散户葛洪完全能理解李佳隆们的感受:" 猪场里空气不好,年轻人不一定受得了。"
工程师们尚有喘息的机会,养殖户却被大猪小猪牢牢拴住,不得不一天到晚 " 泡 " 在猪场里。
" 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、手动称重,所有的环节都要人来做。"
中国是世界生猪养殖和猪肉消费第一大国,生猪养殖产值占国内畜牧业总产值的四分之三。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行业。在大型养殖场里,平均每 100 头猪就要至少配备一个工作人员,对于没有形成规模养殖的散户来说,养猪更是全家上阵的苦差事。
大到猪的生产出栏,小到猪的吃喝拉撒,猪的每一个成长环节都不能离开人的监控。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。
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,猪场需要大量的人力来记录猪的日常数据。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。
人少猪多数据量大,传统的养殖模式往往难免粗放。
养殖场里,10 头到 15 头猪一起投料,每头猪只能凭力气抢着吃。结果同一栏猪在出栏时往往体重差异巨大,力气小的猪只有 70 公斤,战斗力强的猪则可以长到 130 公斤,饲养效率低下。
当有猪生病时," 眉毛胡子一把抓 " 的毛病就更明显了。" 昨天看到有猪打喷嚏,拿来药找不到到底是哪一头了,只好把抗生素拌进料里,一栏猪都喂了。" 葛洪说。
但在工程师眼里,这些困扰养殖户多年的苦活累活,正是人工智能(AI)的用武之地:人不可能 24 小时监控猪场,捕捉分析猪发出的每一个信号,但机器人可以。
眼前这只猪,到底是不是昨天那只?
李佳隆一行人来到猪场的初衷,其实是为了解决一个金融部门同事提出的委托。
为了抵御瘟疫等灾害,有不少农户会给自家的猪投保,但问题在于,在理赔过程中,查勘员难以确定死于非命的猪是不是投保的那只猪。甚至有些人用同一头猪的左脸右脸伪装两头死猪来骗保,也没法识破。于是,京东数科决定开发 " 猪脸识别 " 系统,以确定猪只的身份。
" 其实,理论上来讲猪脸识别比人脸识别更好做。猪的脸比人立体,特征点更多。人脸的特征点能达到一百八,猪脸的话能达到二百三四。" 李佳隆说," 但问题在于,猪没有主观能动性,不会乖乖把脸凑过来让你刷。"
在猪场,理论和现实总是有巨大的差距,几乎没有任何一个常规方法能行得通。
一开始,李佳隆和同事们打算套用人脸识别的建模方法,用单反相机为猪采集各个角度的高清照片,然而工程师们 " 真的很难摁住猪,让它乖乖被拍 "。而且猪的成长速度很快,如果隔几天不采集,面部特征就会产生差异。
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详细观察了很久之后,李佳隆们终于抓住了一个捕捉猪正脸的机会——在开饭时,猪从休息区走到采食区的几米距离,头是一直冲着食槽的。在这短短的几秒钟内,装在食槽上的 3D 摄像头可以从正面清晰地录入猪脸。
京东数科的摄像头已经认出了猪脸 图源:京东数科
很快,工程师们发现,自己在研究保险理赔问题的解决方法时,竟然也一举解决了困扰养殖户多年的问题:确认每头猪的身份。
确定猪只身份,也是猪场精细化管理最关键的一步。把给料数据和体重数据对准到每一头猪,能帮助农户针对不同的猪进行差异化饲养,大大减少饲料的浪费,提高料肉比。
应用了猪脸识别系统后,配合食槽上的重量传感器,系统就能 标识判定哪头猪吃掉了多少克饲料。对于饭量还没达标的猪,智能食槽会适当加餐,如果喂食量已经达到标准,食槽就会停止给食——就如本文开头那只母猪遭遇的情况。
据李佳隆透露,目前京东数科猪脸识别的准确率已经达到了 100%, 不会认错猪。
谈到猪只识别的难度,阿里云工程师念钧也深有体会。
念钧第一次来到距离成都四百多公里四川宜宾市麻衣村养猪场时,农户们觉得他们无所不能,给予了他们最大的期待和支持,然而面对 5000 头嗷嗷待哺的种猪,工程师们自己都没底气。
麻衣村里的宣传标语 图源:阿里云
" 猪脸很脏,上面全是灰尘和草料,很难做到一一识别。要网络没有网络,要设备没有设备,一切都要从零开始架设," 念钧说," 一些理想化的解决方法只能止步于实验室。"
为了解决猪只识别问题,阿里云因地制宜,选择了不同的思路:对于一猪一栏限位养殖的猪只,采用猪栏对应的方法,建立唯一 ID 进行管理,对于群养模式下的猪,则进行刺青编码,再通过摄像机把对应信息导入系统,在后台统一管理。
原标题:一头“猪”的江湖也许AI比人更懂猪
" 母猪杜洛克 C7259 号,没有怀孕,请在 12 小时内再次安排配种!" 如今,国内一些猪场工作人员已经能在自己的电脑上看到这样的提醒。
与此同时,长白山精气神养殖基地里,一只母猪在猪栏中的六个食槽一一凑过去,但都没有通过面部识别。饲喂机纹丝不动,就是不给投料,它只能落寞地走到墙角趴下。
工程师在 App 上查了一下状态,原来智能饲喂机识别出这头猪的当日进食量已经达到配额,不能再吃了。
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2017 年,京东数科工程师李佳隆第一次来到山东滨州实地调查养猪场时,尽管已经做好了心理准备,但他还是被猪场扑面而来的氨氮气体熏得流出了眼泪。
当时,同行的同事们甚至还买了口罩、防毒面具、鞋套," 你能想到的一切都带了 "。然而几天过后,大家都默默地把这些行头留在了宿舍里。防毒面具下岗是因为猪臭味渗透力太强防不胜防,鞋套则会在行走时被猪粪吸住,稍不留神就会中招," 戴了还不如不戴 "。
养猪场内夏季多生蚊蝇,冬天为了不让猪着凉则需要关紧门窗,臭气无法及时排出,室内空气甚至比夏天还要差。每间猪舍都是封闭的大屋,平均一个猪舍里有三百到四百头猪,而另一边种猪舍宽度只有半米的限位栏里,是没法转身的母猪。
而这已经是当地颇具规模的养殖场的条件。
别说是初来乍到的工程师,就算是已经在猪场工作多年的养殖户,在进入猪场的一瞬间也还是会脑袋里 " 嗡 " 的一下。在山东养猪的散户葛洪完全能理解李佳隆们的感受:" 猪场里空气不好,年轻人不一定受得了。"
工程师们尚有喘息的机会,养殖户却被大猪小猪牢牢拴住,不得不一天到晚 " 泡 " 在猪场里。
" 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、手动称重,所有的环节都要人来做。"
中国是世界生猪养殖和猪肉消费第一大国,生猪养殖产值占国内畜牧业总产值的四分之三。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行业。在大型养殖场里,平均每 100 头猪就要至少配备一个工作人员,对于没有形成规模养殖的散户来说,养猪更是全家上阵的苦差事。
大到猪的生产出栏,小到猪的吃喝拉撒,猪的每一个成长环节都不能离开人的监控。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。
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,猪场需要大量的人力来记录猪的日常数据。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。
人少猪多数据量大,传统的养殖模式往往难免粗放。
养殖场里,10 头到 15 头猪一起投料,每头猪只能凭力气抢着吃。结果同一栏猪在出栏时往往体重差异巨大,力气小的猪只有 70 公斤,战斗力强的猪则可以长到 130 公斤,饲养效率低下。
当有猪生病时," 眉毛胡子一把抓 " 的毛病就更明显了。" 昨天看到有猪打喷嚏,拿来药找不到到底是哪一头了,只好把抗生素拌进料里,一栏猪都喂了。" 葛洪说。
但在工程师眼里,这些困扰养殖户多年的苦活累活,正是人工智能(AI)的用武之地:人不可能 24 小时监控猪场,捕捉分析猪发出的每一个信号,但机器人可以。
眼前这只猪,到底是不是昨天那只?
李佳隆一行人来到猪场的初衷,其实是为了解决一个金融部门同事提出的委托。
为了抵御瘟疫等灾害,有不少农户会给自家的猪投保,但问题在于,在理赔过程中,查勘员难以确定死于非命的猪是不是投保的那只猪。甚至有些人用同一头猪的左脸右脸伪装两头死猪来骗保,也没法识破。于是,京东数科决定开发 " 猪脸识别 " 系统,以确定猪只的身份。
" 其实,理论上来讲猪脸识别比人脸识别更好做。猪的脸比人立体,特征点更多。人脸的特征点能达到一百八,猪脸的话能达到二百三四。" 李佳隆说," 但问题在于,猪没有主观能动性,不会乖乖把脸凑过来让你刷。"
在猪场,理论和现实总是有巨大的差距,几乎没有任何一个常规方法能行得通。
一开始,李佳隆和同事们打算套用人脸识别的建模方法,用单反相机为猪采集各个角度的高清照片,然而工程师们 " 真的很难摁住猪,让它乖乖被拍 "。而且猪的成长速度很快,如果隔几天不采集,面部特征就会产生差异。
常规方法录入效率太低,大家只好研究 " 非常之法 "。
详细观察了很久之后,李佳隆们终于抓住了一个捕捉猪正脸的机会——在开饭时,猪从休息区走到采食区的几米距离,头是一直冲着食槽的。在这短短的几秒钟内,装在食槽上的 3D 摄像头可以从正面清晰地录入猪脸。
京东数科的摄像头已经认出了猪脸 图源:京东数科
很快,工程师们发现,自己在研究保险理赔问题的解决方法时,竟然也一举解决了困扰养殖户多年的问题:确认每头猪的身份。
确定猪只身份,也是猪场精细化管理最关键的一步。把给料数据和体重数据对准到每一头猪,能帮助农户针对不同的猪进行差异化饲养,大大减少饲料的浪费,提高料肉比。
应用了猪脸识别系统后,配合食槽上的重量传感器,系统就能 标识判定哪头猪吃掉了多少克饲料。对于饭量还没达标的猪,智能食槽会适当加餐,如果喂食量已经达到标准,食槽就会停止给食——就如本文开头那只母猪遭遇的情况。
据李佳隆透露,目前京东数科猪脸识别的准确率已经达到了 100%, 不会认错猪。
谈到猪只识别的难度,阿里云工程师念钧也深有体会。
念钧第一次来到距离成都四百多公里四川宜宾市麻衣村养猪场时,农户们觉得他们无所不能,给予了他们最大的期待和支持,然而面对 5000 头嗷嗷待哺的种猪,工程师们自己都没底气。
" 猪脸很脏,上面全是灰尘和草料,很难做到一一识别。要网络没有网络,要设备没有设备,一切都要从零开始架设," 念钧说," 一些理想化的解决方法只能止步于实验室。"
为了解决猪只识别问题,阿里云因地制宜,选择了不同的思路:对于一猪一栏限位养殖的猪只,采用猪栏对应的方法,建立唯一 ID 进行管理,对于群养模式下的猪,则进行刺青编码,再通过摄像机把对应信息导入系统,在后台统一管理。
只要查阅数字 ID,就能获得这头猪的品种、天龄、体重、进食情况、运动频次、轨迹等信息,而饲养员再也不用再花费大量的时间在猪场里巡逻,手动更新纸质档案了。
除了料肉比,另一个评估养殖效率的关键数据是 PSY,即每头母猪每年提供的断奶仔猪头数。养猪发达国家的规模猪场平均 PSY 能超过 25,丹麦的 PSY 甚至高达 30,而在中国,PSY 的平均数只有 16。
"PSY 提不上来的原因之一,就是让猪怀孕实在太费劲了,空怀期太长。" 葛洪说。
想要让母猪怀孕,就要先判断母猪是否已经发情做好配种准备,在传统养殖业里,这是一件既要靠眼力也要靠运气的大工程。
进猪场的第一周,李佳隆就有幸参与了母猪发情鉴定小分队。
当时,李佳隆和几个猪场的小伙子七手八脚地赶着一头大公猪走进种猪舍,慢慢经过两侧限位栏里 " 夹道欢迎 " 的母猪们。"500 斤的大公猪,獠牙那么老长,看了直害怕。" 回想起这个过程,李佳隆还是心有余悸。一边赶着公猪慢慢走,李佳隆一边挨个观察着母猪的反应:" 如果母猪眼神很迷离,耳朵竖起,站着不动,那大概率是发情了。"
一般来说,从确定母猪的发情期,到判断配种之后是否怀孕、是否要重复配种,需要耗费 1 个多月。而如果母猪错过受孕窗口期没怀上,就会耽误产仔,成为 " 无效饲养 "。
" 无效饲养 " 无法完全避免,但通过悬挂在屋顶的巡检机器人一天 24 小时对母猪图像的采集和分析,阿里云 AI 已经可以捕捉母猪的每一个细小动作,自动检测发情信号。
只要查阅数字 ID,就能获得这头猪的品种、天龄、体重、进食情况、运动频次、轨迹等信息,而饲养员再也不用再花费大量的时间在猪场里巡逻,手动更新纸质档案了。
除了料肉比,另一个评估养殖效率的关键数据是 PSY,即每头母猪每年提供的断奶仔猪头数。养猪发达国家的规模猪场平均 PSY 能超过 25,丹麦的 PSY 甚至高达 30,而在中国,PSY 的平均数只有 16。
"PSY 提不上来的原因之一,就是让猪怀孕实在太费劲了,空怀期太长。" 葛洪说。
想要让母猪怀孕,就要先判断母猪是否已经发情做好配种准备,在传统养殖业里,这是一件既要靠眼力也要靠运气的大工程。
进猪场的第一周,李佳隆就有幸参与了母猪发情鉴定小分队。
当时,李佳隆和几个猪场的小伙子七手八脚地赶着一头大公猪走进种猪舍,慢慢经过两侧限位栏里 " 夹道欢迎 " 的母猪们。"500 斤的大公猪,獠牙那么老长,看了直害怕。" 回想起这个过程,李佳隆还是心有余悸。一边赶着公猪慢慢走,李佳隆一边挨个观察着母猪的反应:" 如果母猪眼神很迷离,耳朵竖起,站着不动,那大概率是发情了。"
一般来说,从确定母猪的发情期,到判断配种之后是否怀孕、是否要重复配种,需要耗费 1 个多月。而如果母猪错过受孕窗口期没怀上,就会耽误产仔,成为 " 无效饲养 "。
" 无效饲养 " 无法完全避免,但通过悬挂在屋顶的巡检机器人一天 24 小时对母猪图像的采集和分析,阿里云 AI 已经可以捕捉母猪的每一个细小动作,自动检测发情信号。
只要查阅数字 ID,就能获得这头猪的品种、天龄、体重、进食情况、运动频次、轨迹等信息,而饲养员再也不用再花费大量的时间在猪场里巡逻,手动更新纸质档案了。
除了料肉比,另一个评估养殖效率的关键数据是 PSY,即每头母猪每年提供的断奶仔猪头数。养猪发达国家的规模猪场平均 PSY 能超过 25,丹麦的 PSY 甚至高达 30,而在中国,PSY 的平均数只有 16。
"PSY 提不上来的原因之一,就是让猪怀孕实在太费劲了,空怀期太长。" 葛洪说。
想要让母猪怀孕,就要先判断母猪是否已经发情做好配种准备,在传统养殖业里,这是一件既要靠眼力也要靠运气的大工程。
进猪场的第一周,李佳隆就有幸参与了母猪发情鉴定小分队。
当时,李佳隆和几个猪场的小伙子七手八脚地赶着一头大公猪走进种猪舍,慢慢经过两侧限位栏里 " 夹道欢迎 " 的母猪们。"500 斤的大公猪,獠牙那么老长,看了直害怕。" 回想起这个过程,李佳隆还是心有余悸。一边赶着公猪慢慢走,李佳隆一边挨个观察着母猪的反应:" 如果母猪眼神很迷离,耳朵竖起,站着不动,那大概率是发情了。"
一般来说,从确定母猪的发情期,到判断配种之后是否怀孕、是否要重复配种,需要耗费 1 个多月。而如果母猪错过受孕窗口期没怀上,就会耽误产仔,成为 " 无效饲养 "。
" 无效饲养 " 无法完全避免,但通过悬挂在屋顶的巡检机器人一天 24 小时对母猪图像的采集和分析,阿里云 AI 已经可以捕捉母猪的每一个细小动作,自动检测发情信号。
投稿邮箱:lukejiwang@163.com 详情访问鹿财经:http://www.lucaijing.com.cn
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