2020-2021智能养猪专题研究报告.pptx

2020-2021智能养猪专题研究报告,前言,2018年2月阿里等互联网和新技术公司研发AI养猪，引发剧烈反响。,互联网巨头入局养猪为哪般？ 消费互联网增速放缓，产业互联网方兴未艾过去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 养猪是个大产业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，养猪业共有约3.5万亿的市场体量 养猪业大而不强，痛点多多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,用AI技术养猪，该怎么看？ 养猪是个高科技产业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 养猪业为新技术的应用提供了机遇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 智能养猪前景可期，路途漫漫我们对智能养猪的前景总体还是充满希望的，但就目前 的发展情况来看，互联网公司和行业以及技术公司所期 待的完美应用场景和实现效果，仍有很长的路要走,前言,报告主要观点：工厂化养猪的发展历程大致分为几个阶段，即机械化、信息化、智能化。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。智能养猪，即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。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。最近话题度较高的视觉识别、语音识别、区块链等新技术在养猪业的应用基本还处于萌芽、研究阶段，尚未有成熟的市场化产品问世。以猪脸识别为例，目前的识别只能在已录完的视频中进行，基本还不具备对实时视频进行采集和输出的算法应用；同时从算法到实际产业应用，还需要很长一段时间进行开发。智能养猪的两大发展趋势：数据是核心驱动力，随着数据的积累和挖掘，技术研发实现突破，在产业化应用中技术 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；机器自我学习是突破点，机器通过深度学习，积累养殖经验，构建专家式养猪模型，修正人的经验，从而实现精细化管理。,目录,二、智能养猪 的涵义09,四、智能养猪 的发展趋势32,三、智能养猪 产业图谱17,一、工厂化养 猪的发展历程04,一、工厂化养猪的发展历程,工厂化养猪的发展历程,机械化,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。,不感知外部信息 信息孤岛的系统,感知外界各类信息信息收集和反馈的系统,各类数据信息互联互通 复杂协同自动化系统,信息化,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。,智能化,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。,机械化,机械的使用可以代替人工，节约人力成本，提高养殖规模化、集约化、标准化生产水平。养殖机械化存在问题：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。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。,图片来源：网络,信息化,运用各种硬件和软件持续采集各种生产、经营数据，利用信息管理软件完成基本信息统计和分析。面临的问题：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；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、动态的精准操作和控制；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。,图片来源：猪联网、兴业证券,智能化,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，逐步尝试替代人的操控来自主智能化决策。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。未来，或将出现少数人甚至无人管理的大型猪场。,图片来源：网络,二、智能养猪的涵义,智能化的概念,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,根据实时收到的指 令，设备、系统根 据命令，自动进行 操作,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,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,状态感知,实时分析,自我决策,精准执行,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。,智能养猪的涵义,智能养猪，即是把工业上智能制造的理念迁移到养猪业，围绕养猪管理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。,围绕养猪管理构建更广泛 的信息网络,数据采集网络数据联通网络决策控制网络,一系列技术和设备在养猪 管理上的集成,软件系统硬件设备基础技术算法模型,集成基于养猪管理各种场 景的实践应用,个体识别饲喂管理疾病防控生长曲线环境控制,智能养猪是围绕养猪管理构建更广泛的信息网络,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，有如人体的眼、鼻、耳等感觉器官。数据联通网络：完成各种数据信息的互联互通, 有如遍布人体的神经传 导和连接。决策智能网络：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，有如人体的大脑汇聚所有信息进行处理和计算。,由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。,智能养猪是一系列技术和设备在养猪管理的集成,智能是一个相对泛化的概念，需要实现多种技术的集成，主要包含生产设备与嵌入式设备数据互通、嵌入式设备边 缘计算及通信设备数据传输、服务端大数据存储、计算与分析等，是通讯与信息技术、物联网技术、AI技术、区块 链技术、嵌入式技术、通信技术、数学、统计学、行业技术等各种技术与软硬件的大集成。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。,智能养猪是技术基于养猪管理各种场景的实践应用,技术必须发掘生产上的需求，找到具体的应用场景，才能有“用武之地”，否则即是“无本之木”。实现智能养猪，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。,配种、妊娠、分娩,哺乳,保育,育肥,发情监测及时配种膘情控制母猪转舍环境控制,仔猪建档饲喂管理按时断奶按时转群环境控制,饲喂管理生长曲线疾病防控按时转群环境控制,饲喂管理生长曲线疾病防控按时出栏环境控制,猪场生产流程各阶段的管理要点,智能养猪是技术基于养猪管理各种场景的实践应用,基于对养殖流程各阶段管理要点的梳理，我们认为主要包含个体识别、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。,智能养猪架构,饲养母猪管理、智能管理转群、精准饲喂,自动化设备、RFID、管理 软件,数据互联互通,监督学习,精准饲喂模型,环境控制模型,疾病预警模型,猪只三维模型,迁移学习,嵌入式设备,感知,控制,体征体重、运动量、可穿戴设备、数据体温、健康状况RFID、AI,个体识别智能耳标、视觉识别、二维码、可穿戴设备等,分析 决策,关联规则学习,决策树,发情监测模型,生长曲线模型,无监督学习,总线控制系统,集散控制系统,按照上述智能制造的闭环，梳理智能猪的架构如下图：,编程控制系统,控制站,控制器,环境温湿度、有害气体物联网技术、数据通风、采光设备,三、智能养猪产业图谱,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，主要的产品和典型企业见下表。,注：广义的物联网概念包含RFID耳标、自动化设备、可穿戴设备等，这里将猪只体征数据采集和猪舍日常管理相关设备单列出来，归为猪场智能设备。,产业图谱,注：广义的物联网概念包含RFID耳标、自动化设备、可穿戴设备等，这里将猪只体征数据采集和猪舍日常管理相关设备单列出来，归为猪场智能设备。,猪场大数据平台产业互联网综合服务,典型企业：农信互联（猪联网）“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。脱胎于传统的农牧企业，有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。上线三年，扩张速度很快，用户已经覆盖了全国的33个省（自治区、直辖市）；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，上线猪联网“智慧养猪”3.0版本，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,典型企业：傲农集团（猪OK）、安佑集团（安佑云）、南宁久翔软件（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，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。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、农资企业等制定生产决策，进一步推动行业升级。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。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。问题：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。,）,资料来源：公司官网、公司年报,我们选取了猪场管家、微猪科技、猪OK作为代表，将这三种软件的主要情况做了梳理。,猪场大数据平台猪场管理软件,猪场智能设备自动饲喂设备,典型企业：华科智农核心产品：“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，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。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。,智能饲喂系统由主控系统、投料系统、感应系统构成,PigWish软件能够实时采集 、分析猪只采食数据,图片来源：公司官方资料,猪场物联网整体解决方案,典型企业：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。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、更加容易的管理养殖场。,物联网环控系统,数码笔表单录入系统图片来源：公司公开资料,农业物联网系统,定义：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。,应用场景：场景1：猪脸识别，基于深度神经网络等人工智能技术，通 过猪只体型、外貌、纹理、面部特征等细节的识别， 抽 象每一头猪只的特征，精准定位每一头猪只。同时， 可 以对猪只个体的身份进行核验，为猪只标识唯一的ID，从 而实现每头猪只的实时跟踪。,研究进展：,在中国知网检索“猪脸识别”，未搜到学术论文，说 明国内学术界在这一领域暂时没有显著的研究成果。 国内多家公司如京东金融、佳格天地等纷纷开展了猪 脸识别技术的研究，从目前来看，大多数仍处于探索 阶段。目前仍然有许多问题需要攻克，如猪的外形从 小到大变化较快、猪只实时运动以及猪只的清洁程度 都会加大图像采集的难度等；目前的识别只能在已录 完的视频中进行，基本还不具备对实时视频进行采集 和输出的算法应用；同时从算法到实际产业应用，还 需要很长一段时间的探索。,AI视觉识别技术,AI视觉识别技术,应用场景：场景2：利用传感器采集猪的视频、图像，绘制成猪 体3D模型，然后根据模型进行估重，同时获取猪只 的体尺、臀部肥厚程度等指标，绘制仔猪（苗猪） 生长图谱，从而对仔猪进行分类，筛选优良种猪。场景3：猪只状态监控，视频图像监测不同环境条件 下猪只的行为，分析猪群的攻击行为（如身体推挤、 头撞、头压、身体吸气）检测攻击事件特征，发现 异常及时报警。场景4：红外成像获取猪只的体温，结合猪群的行为，监测猪只健康状况。,研究进展：目前国内部分大学和科研院所已经立项开展构建猪 只3D模型的课题研究， 尚未见到公开报道及相关学 术论文。 利用视频图像监测猪舍早已有之，但与动物行为学 的结合程度还很低；此外对于猪的行为学特征研究 仍有不足，如对于猪只个体行为特征研究较多、群 体行为研究较少。 红外成像技术较为成熟，也有专业的红外成像仪， 但仪器的性能差异很大，价格相差也很悬殊，从几 十元到几万元不等。,AI视觉识别技术,典型企业：佳格天地佳格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，目前服务已覆盖约2亿亩耕地。在智慧养殖领域，佳格正在积极开展视觉识别技术在猪只个体识别的应用研究。以猪只数量识别研究为例，以下两张图片是佳格天地通过算法服务进行的同一视频对比，最终可以通过可视化维度 进行视频框选，通过数据维度可以对外输出相应的猪只数量，目前识别的准确率在90%以上。,左图为未采用视觉识别算法的 视频图截图，右图为加入佳格 算法服务的视频截图图片来源：农信互联物联网事业部,AI声音识别技术,定义：结合声学特征、语言识别技术和猪的行为学特征，对猪只的生长状态和健康状况做出判断。,应用场景：场景1：对猪只的情绪、饥饿、发情、咳嗽生病等状 况做出判断，为生产决策和疾病防控提供指导。场景2： 在小猪被母猪压住后，语言识别技术通过小 猪的尖叫声，去判断小猪的位置，并通知管理员去 把小猪救下来。,研究进展：一些科研院所、企业在开展这方面的研究。在实验室环境下，对养猪场现场采集的声音进行分析，对多种状 态的声音进行声音去噪、端点检测、加窗分帧后，提取 声音的特征参数，并利用提取的声音特征训练分类模型， 建立猪声音识别系统，可以有效地识别猪不同状态的声 音且精度较高。 虽然尽量模拟现实场景，但与真实的养 殖情况还有一定差距。,图片来源：招商证券,语音识别诊断疾病原理,AI声音识别技术,典型企业：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，已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，也在更深入地开展声音、图像方面其它技术研发合作。,声音采集和分析器,猪场智能化监控系统部署,猪应激声监控平台,图片来源：洛阳语音云创新研究院提供,区块链技术,定义：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。,应用场景：场景1：基于区块链不可篡改等特点，将区块链、物 联网和防伪技术相互结合，保证每只猪从猪仔到成猪 的所有产生的数据都被真实记录，实现生猪养殖、屠 宰、加工、检疫、物流等环节打通信息壁垒，所有 信息通过区块链进行流转，消费者买到猪肉后可 以 通过产品溯源App或二维码进行防伪溯源信息查询。场景2：养殖资产链上将可实现对养殖场或农户的资 产风险评估，为保险、信贷等金融服务提供风险控 制和征信的依据，降低养猪业金融服务的门槛。,发展现状：,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。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。,传统养殖企业在智能养猪的探索,温氏股份2017年9月，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，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，总共投资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，打造成国际现代农 牧装备业的集聚平台及生产研究基地。,牧原集团,2017年12月，为了加强公司信息化和智能化建设， 成立深圳牧原数字技术有限公司。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。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。,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，目前 也纷纷开始了智能化的探索和布局。,四、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，早期的发展主要由算法驱动，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，同时全球科技巨头们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。技术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：（1）并不精准，可能与实际情 况有出入；（2）受限于具体的环境，不同的环境下经验不能通用。 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16.518.5 ，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。,THANKS,