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        人工智能AI為什么救不了“想上天”的豬?

        過去數年,我們最常聽到的六字箴言,叫做“科技改變生活”。從“新四大發明”到“ABCD5”,新技術令人目眩神迷地涌現,突然就被風口上的豬拍回了地面——失靈了。

        這邊,網易、阿里、騰訊、京東等一個個如雷貫耳的科技巨頭都紛紛切入智慧農業,開始當起“豬倌”;那邊,傳統的豬業集團如溫氏、牧原等,也不約而同大量引入智能測定設備,試圖轉型為“養豬界的谷歌”……但遺憾的是,這樣的努力疊加并沒有給豬肉消費市場帶來一些變量。

        連千萬人口的國際大都市都能管理的游刃有余,怎么一遇到豬,高科技們就集體撞樹上了呢?這背后的玄機,值得仔細品位。

        AI為什么救不了“想上天”的豬?

        高科技養豬:從人治到智治

        養豬行業成為高科技改造的焦點,并不是什么新聞了。

        不過,與地產大佬“以養圈地”、鋼鐵巨頭“曲線救國”等方式不同,科技公司高唱著“我們不一樣”,找到一條替代和超越傳統模式的特色科技主義養豬之路,還是別有一番作為的。

        第一代技術型養豬的探索應該是以網易高調宣布養豬為起點。網易CEO丁磊曾直言不諱地說,中國的養豬業停留在100年前的水平。話雖然有點傷感情,卻道出了實情。

        2009年的養豬行業,以散養為主,衛生條件差,產量上不去,質量也堪憂,抗生素、注水肉等問題層出不窮。所以,彼時網易切入主要采用的是“自育自繁自養”的牧原模式,給豬蓋公寓,聽音樂,鍛煉身體,堅持慢養300天等。這樣養出來的“生態豬”質量的確高了,但身價也水漲船高,四五十元一斤的售價,依然距離普通消費者的餐桌很遠。

        AI為什么救不了“想上天”的豬?

        隨后,阿里、京東等推出的AI養豬,可以被看做是科技對養豬行業的第二次迭代。其核心邏輯,是通過AI+IoT+SaaS的方式,對豬場實行全方位、精細化的智能管理。

        比如阿里云與四川特驅集團、德康集團合作,將人工智能系統“ET農業大腦”引入到豬場,進行針對性地訓練與研發。京東也緊隨其后,推出了京東農牧智能養殖解決方案,與中國農大聯手打造“豐寧智能豬場示范點”……巨頭們為養豬操碎了心,萬變不離其宗,其實主要就集中在兩件事情上:

        一是提高PSY,即每頭繁殖期母豬每年可以提供的仔豬數量,也就是讓一頭母豬盡可能地下崽。另一個則是提高料肉比,即幾斤飼料能產一斤豬肉,讓養豬的核心成本盡可能低。

        受過九年義務教育的同學們此時想必都已經心里有數了:供應量上去了,單位成本下來了,還愁吃不到便宜豬肉嗎?

        而這正是AI可以大展拳腳的地方,具體體現在三個方面:

        1.靠智能決策優化繁育周期

        母豬的繁育周期,能否配種成功,多久生一窩小豬,對豬場來說至關重要。而影響這一要素的核心,就在于選種、斷奶等關鍵決策。過去,這些都只能靠飼養員依據個人經驗來判斷和把握。

        但在機器視覺與算法的幫助下,工作人員很容易借助“豬臉識別”知道母豬的生產階段,比如阿里云的“母豬懷孕診斷算法”,就能清晰地提示出母豬是否受孕,何時適宜配種,在假懷孕的情況下還能提醒工作人員再次配種,從而有效地提升配種成功率與產窩數。

        AI為什么救不了“想上天”的豬?

        2.靠智能感知提升養殖環境

        出生數量多,并不意味著豬肉供給量會直接上升,因為仔豬的死亡率實在太高了,而這跟其成長環境直接相關。因為很大比例的小豬都是在哺乳時被母豬給壓死的……(小豬:我太難了)

        所以,科技更重要的用武之地是實時防范意外情況,因為通常小豬被壓一分鐘就會窒息死亡,因此通過聲音識別、溫度感知,快速定位到哪個小豬被壓并及時進行人工干預,正是AI所長。

        AI為什么救不了“想上天”的豬?

        3.靠系統作業降低養殖成本

        在一些規?;B殖場中,豬們的生活雖然不那么“貴族”,也絕對是健康向上。比如疫情防治對大型養殖有比較大的影響,就通過“豬臉識別”實時監控每頭豬的作息,借助IoT設備為它們建立“個豬檔案”,跟蹤每天的進食、運動、免疫等情況。

        通過傳感器收集的數據上傳到AI大腦,能夠實現對飼養的自動化調整,比如根據實時的增重情況,可以進行多種配方不同階段的飼養;又比如豬比較怕熱,AI就能驅動元器件完成通風、光照等一系列操作。在精心地照料下,吃同樣的飼料,豬能比傳統的粗放式養殖多長不少肉。有的豬場還配備了巡邏機器人,幾百頭豬只需要幾個人就能管理,進一步節約了人力。

        聽上去,為了養好豬、多養豬,科技企業們可謂是操碎了心。按理說,到了大規模、低成本的高科技養豬階段,豬肉降價指日可待,怎么一兩年過去了,反而逆勢上漲呢?

        答案就是,只能“望豬止饞”,根本吃不到嘴??!

        高科技救得了小豬,卻救不了肉價

        仔細一琢磨,卻會發現這些算法也好,IoT也好,技術迭代對肉價起飛并沒有什么遏制作用,至少目前為止,打上高科技標簽的豬,對大眾消費市場來說仍然是杯水車薪。

        首先來說,智慧養豬系統只有在大規模集約型養豬廠里部署,才能達到效率最優化。

        但即使經歷了2015-16年中小養殖場關停清拆、“水十條”等整治措施,我國的規?;B殖程度還很低。2018年九大上市豬企一共出欄4476.3萬頭,才占據了6.45%的市場份額,對比美國、日本等穩定市場的規?;曫B水平,還有很長一段路要走。數據顯示,美國十大豬場2016年就占到了市場份額的45%。

        換句話說,中小散戶才是豬肉在大眾消費市場的安身立命之本,少數幾個頭部大型養殖企業的提質增量,釋放到整體效率較低的市場,自然如同墨潑大海、了無痕跡。

        AI為什么救不了“想上天”的豬?

        除了集中度不夠,高科技養豬也沒有辦法超越自然規律,憑空長出肉來。從時間線來看,阿里京東騰訊等切入大型養殖場,最早能追溯到2018年3月。

        而養豬本身又是一項耗資巨大的事業,王健林就曾對此頗為訝異:“十萬頭豬場要幾個億,我們(萬達)蓋個五星級酒店才多少錢?”,從側面說明了豬場的改造之巨、之難。加上養豬的生長周期至少需要一年半的時間,因此目前我們看到的案例大多還只是“示范”。

        阿里云對外口徑是合作產出的生豬2020年將達到1000萬頭,2019年中京東農牧的首批“AI豬”才正式出欄……靠這波豬來拯救當前的“豬周期”顯然就不太現實了。

        科技養豬左右不了豬肉價格的另一個原因,就是只在養殖場內做功,無法影響下游供應鏈,以及突發疫病等不可抗力因素。

        普通消費者與餐廳在菜市場或超市買到的豬肉,經過了豬販子、屠宰場、運輸、多級批發之后,往往能比生豬的出廠價高出30%。這些次終端環節往往鏈條長、流程分散,無論市場行情如何,幾乎都是硬成本,間接也為高肉價站了一班崗。

        所以綜合來看,豬肉價格“上天”是全產業鏈集體“發功”的結果,想要恢復平穩自然也需要多管齊下。智能技術作為生豬養殖保值增效的輔助工具自然當仁不讓,指望它拉低肉價,還是睡覺見效更快一點。

        他山之石:集約養豬還有哪些可能性

        看來,高科技也不是萬能的嘛,我們只能靜待這一輪“豬周期”自動走向尾聲。畢竟只要活得夠久,平價豬肉總會有……但需要思考的是,在這樣“價貴傷民,價賤傷農”的循環往復之中,往往是一次次地集體恐慌,一次次政策地自我調整與消耗。

        這種情況下,從那些成功平穩了肉價的市場身上,或許可以得到一點不負責任的小建議。

        先來聊聊一個有意思的現象,那就是美國的生豬養殖集約化,其實并不是豬場自身的覺悟高,很大程度上要源于中下游加工、零售端的整合加速。

        20世紀60年代開始,美國屠宰加工廠開始了并購浪潮,同時,下游終端零售商也開始加速整合,到2009年,以Smithfield為首的前四大屠宰加工企業占據了70%的市場份額,行業前二十的零售商囊括了近82%的銷售市場。

        出于保障品質和降低成本的考慮,零售商向大型屠宰加工企業大批量采購,而那些幸存下來、掌握了行業命脈的屠宰龍頭們,也順其自然地通過合同生產,或是直接自己向上游擴張的方式,最終倒逼整個生豬養殖向規?;?、集約化變革。

        AI為什么救不了“想上天”的豬?

        反觀國內中下游的屠宰、零售等環節,集中度問題依然比較嚴峻。2017年國內規?;耐涝灼髽I很少,年產值500萬以上的半機械化企業只有2076家,占全國屠宰企業的10.5%。零售環節則更加分散,僅北京一地就有數千家批發商與零售商。這就使得養殖場決策相對滯后,只能按照當期價格來安排產能,容易跟風式“追漲殺跌”,自然就讓價格的周期性波動更為顯著。

        換句話說,尚未有巨頭大舉布局的中下游環節,其實和生豬養殖一樣有著巨大的改造機會和社會效應,里面隱藏著的產業想象空間,或許也在等待技術玩家的入場。

        AI為什么救不了“想上天”的豬?

        另外,在美、日等豬肉價格相對平穩的市場,生豬產業并非一個任由自由消費市場調節價格供需的貿易體系,往往擁有一系列生豬產業保護機制,由許多延伸產業為其保駕護航。

        比如日本,很多文章說日本養豬完全不用擔心賠錢,因為政府會通過補貼來保證養殖者不賠錢。其實是只知其一不知其二,除了政府適當補貼之外,政策部門聯合保險組織和協會來推行生豬保險配套服務,一方面避免了養殖戶騙保等“偷財政”的行為,同時也能很好地補充“豬周期”時政府補貼調節效能過慢的隱患。

        中國目前已經建立了生豬價格/收入保險機制,但主要是以政府補貼為主,如何將再保險等金融服務引入到生豬養殖過程當中,方興未艾的智能金融服務或許值得期待一下。

        總之呢,這場“豬堅強”的漲價浪潮留給我們最大的啟示大概就是,高科技不是萬能的。不過它與千行萬業的融合,或許終能嫁接出一片“桃源”也未可知呢。

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