醍醐灌顶！！智能化与自动化有何区别？畜牧业智能化的现状与未来如何？

2020-10-23 21:24:00 | 发布者: adminjp | 查看:

简介

京鹏环宇畜牧技术顾问、加拿大maximus首席专家毕杰博士应邀出席，并以为《牧场人工智能的实现》为题，做了一场别开生面的主旨报告。...

2020智慧畜牧业亚洲论坛于10月19日至21日在北京举行，来自全球的大咖们为行业献上了一场学术盛宴。

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论坛开幕式现场

京鹏环宇畜牧技术顾问、加拿大maximus首席专家毕杰博士应邀出席，并以为《牧场人工智能的实现》为题，做了一场别开生面的主旨报告。

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毕杰博士（左一）在主旨报告后参与研讨

和与会大多数专家的报告不同，毕博士的报告直击应用。

毕博士的报告分为四部分内容：

1，人的行为控制机制：自主行为、反射行为、智能行为

2，牧场的控制机制：从人工到电气化、自动化、智能化

3，畜牧业人工智能的层次和步骤

4，从几个案例看人工智能的实现

首先，毕博士对畜牧业人工智能需要研究的范畴做了定义，认为我们应当关注的是“行为的智能控制机制”，而不要陷入“意识”、“自我”的争议。同时，用几个示意图简单地把人的三种行为控制机制进行了阐述。

人的智能行为需要知识和思维参与，同时，反馈、学习是智能行为的重要特征。

与人的行为控制机制相对应，牧场的控制机制的模型如下：

与人的智能行为一样，牧场的智能控制需要数据和算法，反馈和自我学习也是智能控制的重要标志。

毕博士建立的这个模型与全球智慧畜牧业的两位泰斗：比利时鲁汶大学Daniel Berckmans教授以及英国皇家兽医学院Theo Demmers教授的模型不谋而合。

任何的智能行为都离不开数据，而大数据则是支撑人工智能的基础。实现牧场人工智能需要大量、多样、及时、准确的数据支持，如下图所示：

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与会的科研人员研究的着眼点多在数据采集、单项技术以及舍内管理，毕博士的报告则将人工智能的范畴扩大到牧场、集团、行业层面（如下图），并且指出，越往行业层面发展，越偏向管理范畴，越往单事件层面，越偏向技术范畴。目前绝大多数的研究成果都属于最下面两个层面。

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人工智能的实现是不可能一蹴而就的，从完全的手工抄数、报表的时代过渡到全人工智能，就像汽车自动驾驶从L0到L5一样，需要大量的研究、积累并且需要硬件的技术进步。

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好消息是我们已经有了牧场智能终端，可以完成从数据自动采集、到数据传输、数据处理的过程，解决了数据基础问题。比如加拿大的创新性产品Maximus。

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最后，毕博士向大家展示了几个实际的应用。

第一个展示了Maximus公司的小猪出生探测器。毕博士说，这个东西尽管看上去高大上，并且能够为猪场带来明显的帮助，但是，它不能算是智能化应用，而是自动化设备。因为它只是一个采集数据的“探头”。

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第二个展示的产品，则是风靡北美的应用。这个装置通过解救被母猪压到的小猪，最直接的效果就是把PSY提高0.9头！然而，它还是不断地通过观察母猪和行为，进而试图通过改变母猪的行为来进一步减少小猪压死的损失。具备了学习能力，才算得上智能。

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第三项技术是母猪体况管理。通过反馈、学习，使母猪体况控制更加精准，进而在节省饲料的同时，保证母猪的最佳生产性能。

第四项技术是精准环境控制。借助多种探头产生的数据，可以实现精确控制，既可以节约能源成本，又能够确保畜舍最优的环境条件。

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以上应用都是已经实现商业应用的，之所以这些技术非常成熟并且得以应用，是因为这些技术都是可以显著降低牧场成本的。比如PSY提高，比如饲料效率提高，比如生长速度加快，比如人工成本下降。

目前使用上述技术的1200头母猪场，只需要2名工作人员（周末不上班，晚上不值班）。

除了上面这些应用外，毕博士还对人工智能的应用前景进行了描述。

首先，毕博士讲解了在畜舍层面判断和处置疾病的可行性。

不论人医还是兽医，诊断疾病靠的都是知识（学习得来的数据）、经验（自己积累的数据）、能力（获取准确、充足的数据以及利用数据做出准确判断的“算法”），而这些，机器都是可以做到的。美国IBM公司的Dr. Watson即是这样一台诊断机器人。

与人医相比，饲养动物处于封闭、固定的环境，而且没有“隐私权”困扰，因此，我们更有能力获取与其健康状况有关的数据。比如：饮水量、采食量、日增重、体温、运动量、体表状况，以及各种环境数据、运行管理数据等等，只要建立相应的诊断模型，判断健康状况不是一件难事。再加上不断的自我学习，机器诊断的准确性会越来越高。

在对健康状况进行判断后，可以通知管理人员去处置，当然，如果我们安装了智能的处理终端，它也可以自动执行，并且记录、学习。

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