京东数科首批AI猪肉面市 实地探秘AI鲜肉铺货源地精气神养殖基地

AI猪的诞生：用数字 科技 养出第一批AI猪

在精气神的两个养殖园区、100多栋山黑猪猪舍中，均部署了基于AI、IoT和SaaS技术的京东农牧智能养殖解决方案，其中包含神农大脑、神农物联网设备、神农系统的相关系统和硬件设备。

与传统猪舍“脏乱差”的环境不同，精气神养殖场经过京东农牧的改造，猪舍内遍布智能养殖解决方案所独创的养殖巡检机器人、饲喂机器人、3D农业级摄像头、伸缩式半限位猪栏等先进设备，它们在巡检、监控、饲喂、环控四大场景中发挥了巨大的作用，致力于为猪创造一个良好的生长环境。神农大脑对收集到的猪场环境参数进行统一管理和智能分析，之后通过智能风机、智能增氧机、智能湿度调节器等智能化设备进行调节，保证养猪场温度、湿度、空气维持在适合生猪 健康 生长的最佳状态。

在日常饲养方面，以猪只统计和称重为例，人用肉眼数猪的效率很低且准确度不高，给猪称重更是费时又费力的工作。利用京东农牧独创的3D专用农业级摄像头，“扫一眼”猪栏就能知道猪的数量，以及每头猪有多重，整个过程只有几秒，点数准确率为100%，测重的误差可以控制在3%以内。

与此同时，猪舍中的24小时生活管家——养殖巡检机器人，可以代替人工管理员进行“白加黑”式的巡逻监测，精准捕捉每一头猪的相关数据，比如为猪测量体温、观察猪的进食量变化，比人工巡检更精确，同时减少很多人力成本。如果检测到某只猪出现进食异常或其他异常表现，可以利用“猪脸识别”算法快速关联它的生长信息、免疫信息、实时身体状况等，通过神农大脑分析，在第一时间找到异常原因并通知饲养员对症下药，或通过“24小时营养师”为其更改喂饲标准。

实时监测、精准饲喂、智能环控等日常功能，都在猪舍内有条不紊地运转中，保证了AI猪们在数字化、智能化的饲养环境中 健康 成长。值得一提的是，京东数科率先将“声纹识别”技术引入养殖业，通过声纹采集的设备，能够识别并分析猪的叫声和咳嗽声，结合猪的运动量、采食量、体温等数据，对猪进行疾病检测，并且在第一时间进行疫病预警，汇报给猪场的兽医或饲养员，及时采取措施，防止进一步扩散，被称之为“24小时兽医”，这项技术也即将在实际场景中应用。

AI猪背后：数字 科技 助力供给侧，创造新增长

实际上，“AI鲜肉铺”是京东数科助力农牧产业数字化的突出落地成果，这项成果的背后体现了京东数科以数字 科技 助力供给侧、推进消费侧、创造新增长所做的努力。

在供给侧，数字化升级是当前农牧产业转型和创造新增长动能的关键，今年的中央1号文件明确提出了加快突破农业关键核心技术、培育农业 科技 创新力量，推动智慧农业自主创新的要求。京东数科积极响应政策号召，与实体产业共建，在开放与共建的基础上，通过聚合数据技术、人工智能、物联网、区块链等前沿 科技 ，不断发掘数据价值，以数据技术服务农牧企业进行数字化升级，帮助农牧企业实现降本增效，并为整个产业创造新的增长曲线、重塑产业增长方式。

在消费侧，民以食为天，人们对安全、高质量、 健康 食品的日益增长的诉求，与国内稍显落后的农业存在着矛盾，以养殖产业为例，生产粗放、养殖水平相对落后，养殖产品质量参差不齐，无法满足消费者对于质优价 美食 品产品的需求。京东数科以数字 科技 助力农业的数字化升级，实现了生产流程的现代化。数字 科技 加持下的养殖业，把关AI猪的每一步成长，实现好猪出好肉，生产出让消费者更加满意的食品。

“AI鲜肉铺”上线引发的围观还在继续，AI猪肉背后的黑 科技 也显露了庐山真面目，通过数字 科技 搭载专业知识，对养殖场生产全流程进行数字化改造，而这也正是京东数科以数字 科技 推动“产业x数字 科技 ”融合的体现，最终实现行业各方的互惠共赢，共同去分享产业成本降低、效率提升和终端用户体验升级所带来的增量价值。

现在的技术完全可以通过网络进行远程查看，重点在于监测设备和系统。
在英唐众创的智慧农业物联网监控系统方案力，可以实时远程获取温室大棚内部的空气温湿度、土壤水分温度、二氧化碳浓度、光照强度及视频图像、通过模型分析，自动控制温室湿帘风机、喷淋灌溉、内外遮阳、顶窗侧窗、加温补光等设备。
同时，系统还可以通过手机、计算机等信息终端向管理者发送实时监测信息、报警信息，以实现温室大棚智能化远成管理。

筒单地回答吧:我小时侯那年七八岁，我家自留地，和我四姨叔邻畔种地，同时都种的谷孑，人家的谷苗比我家的谷苗明显区别，人家谷苗黑绿翠，我家的谷苗黄没有长势，我回家问父亲，父亲说:人家耕地比我们深，种孑一样。密度合理，精耕细作，我们工夫不如人家，人工智能机器人不适应，循序渐近的过程，有些农作物需要大量的人工才能丰收，农村改革应地区制宜。

人工智能在各行各业里面的应用很广泛，在农业中同样也有很大的作用。
1气象预报
未来农业天气预报将会更加准确，ai广泛应用于农林牧渔业的天气预测，更加准时、准确，还可以针对天气状况提供科学的解决措施。
2农产品市场需求分析
基于大数据进行未来市场行情预测，减少市场产生因产品数量、地域、时间而供求不统一的现象。比如基于往年的市场行情等预测明年需要种植的农作物。
3农业灾害预测、减灾抗灾
分析可能会出现的自然灾害，比如蝗灾，火灾，台风及病虫害等。并提出科学的建在救灾方案，减少损失。
4农作物生长检测
检测作物或养殖畜牧业的动物生长情况，智能提供养殖方案。并检测可能出现的情况。减少人工干预。
5农业育种
用ai智能分析获取最佳育种方案，缩短育种时间，减少育种成本，提高效率、
6农业辅助
智能播种，施肥，喷药，收获等

随着我们进入机器学习的新技术时代，人工智能和农业正变得密不可分。它带来了令人兴奋的无限可能性：从种子发芽，到保持作物的完整性，再到实际的收获过程。
联合国估计，到2050年，全球人口将增加到97亿人以上，那时很多饥饿的人口需要养活。相比于人口的大量增长，耕地面积只会增加4%。因此，解决办法不是扩大农田来种植庄稼和饲养牲畜，而是更有效地利用现有的土地。

目前，全球20%的人口受雇于农业综合企业，这是一个价值3万亿美元的产业。但是我们如何进行这个变换呢？答案可以在人工智能和农业的交汇处找到。
1人工智能选种

如果我们想要有最好的作物，那么这一切都取决于我们种植的种子的基因。Monsanto公司现在正在使用人工智能扫描具有最理想特性的种子的DNA序列。
农民将不再需要投入时间和精力来进行种子的交叉变异实验，因为现在有计算机程序可以为他们进行这种分析。
种子本身有发芽率，或“种子休眠”，这意味着它们只有在特定条件下才会发芽和开始生长。研究人员可以利用人工智能找出种子发芽的最佳条件，如温度和湿度水平，使作物能够比预期的更早开始生长。这减少了等待时间，并可以使作物全年种植。
机器学习支持的图像分析的新应用，加上移动成像的自动化控制，可以测试种子的表型，以确定使用哪种种子最好。
这方面的实例可以在种子发芽技术中找到，该技术已经用于测试番茄和玉米等作物。
2通过人工智能反馈进行土壤管理

在世界各地种植农作物时，土壤营养也会发挥作用。通过特殊的算法，深度学习被带到这里的最前沿，这些算法可以帮助监测种植前和生长过程中土壤的 健康 状况
土壤退化和侵蚀也是影响农作物生长的重要因素，但这两个问题都可以用人工智能解决，就像PEAT公司在德国做过的实验那样。他们开发了一种能分析土壤缺陷的Plantix。加上无人机的视觉感知能力，它们可以探测到作物的生长区域，这些作物可能生长在有缺陷的土壤中，或会遭受区域里疾病和害虫的侵袭。
它通过对叶子成像，然后通过一个软件运行，这个软件可以区分正常和不 健康 的生长模式。更重要的是，软件会向农民提出解决问题的方法。
CropDiagnosis是另一个类似的应用程序，它可以用无人机扫描整个领域，并且评估土壤中灌溉和氮含量水平。
在美国，Trace Genomics也在追随他们的脚步，采用基于人工智能的技术来研究土壤弱点和作物缺陷。
3人工智能管理灌溉和用水

植物要想正常生长，就需要持续不断的水供应。在世界上雨水和淡水稀少或不可靠的地区，种植作物尤其困难。就像你的花园洒水器可以设置定时器一样，现代的人工智能灌溉方法比这更进一步。
他们可以通过农业环境中的机器学习技术实时跟踪土壤中的水分含量，从而准确地知道何时向作物提供水，以及如何合理节约水的消耗。这意味着农民有更多时间来做其他的重要工作，而不必费心亲自灌溉作物。
据估计，地球上约70%的淡水供应用于农业生产，因此更有效地管理淡水供应将对如何利用这一宝贵资源产生连锁反应。
4基于图像的养分和肥料使用解决方案

土壤本身并不总是为作物提供最好的营养，农民必须定期轮作。在过去，肥料是植物的主要肥料，但农业现代化带来了大量新的和创新的施肥方案。
农民花大量时间在地里以氮肥的形式为作物提供必要的营养，然而人工智能现在已经成为这个领域的主要参与者。
现代人工智能解决方案不仅可以检测出需要多少肥料才能减少浪费，而且还有可用的硬件来辅助运输过程。其中一个解决方案就是Rowbot。
这是一台基于图像的机器，它在作物生长期间收集植物数据，只向最需要化肥的作物提供肥料，从而提高原本收成较低的作物的产量。
由Bosch开发的Plantect是另一个智能的人工智能套件，它可以帮助农场从确定正确的阳光和湿度水平到无缝监控一切，并与物联网协同工作。
5人工智能可以预测天气状况

从潮湿的英格兰到太阳炙烤下的加利福尼亚，再到干旱肆虐的索马里，天气状况极大地影响了农作物的生长。
一季不下雨意味着成千上万的人在几个月内都会挨饿。然而，人工智能现在可以与机器学习相关的特殊算法结合使用——再加上卫星信息——以确保无论天气如何，农作物都不会歉收。
美国一家名为aWhere的公司正在利用这种人工智能技术来预测天气模式，使农民能够提前采取正确的措施。
它能测量一切：从太阳辐射到降水、温度推测和风速，以提供有关潜在作物生长和产量的准确数据。
例如，如果你知道两天后会有大量降雨，就不需要用昂贵的灌溉用水。或者，如果你知道接下来的几天会带来高温，那么你可以确保作物在早晨早些时候浇水，为温度上升做好准备，减少土壤蒸发。
这两者都可以被编程到AI机器解决方案中，当软件和硬件结合在一起时，农业技术可以提前为农户采取行动。
6创新的机器视觉来识别作物问题

一旦作物生长，就有必要保护它们的生长不受疾病和虫害的侵蚀。在这方面，人工智能也可以提供帮助。
你不仅可以在人工智能控制机器和条件的温室里种植作物，而且户外作物也可以从技术投入中受益。
跨国农业企业John Deere现在收购了Blue River Technology，作为其人工智能武器库的一部分。他们共同开发了一种“看和喷”的方法，利用人工智能机器学习和计算机视觉相结合，找出影响作物生长的杂草，然后将它们清除。
该公司发言人John May表示：“机器学习是Deere未来的一项重要能力，并且它认识到技术对我们客户的重要性。”
“看和喷”方法意味着，他们现在可以针对特定的杂草，提高作物产量，而不是以高昂的成本喷洒整株作物，而且还会伴随着对的 健康 影响。
7用人工智能技术监测杂草和害虫问题

人工智能传感器也正在开发中，利用图像传感技术来检测植物叶片的病害特征。这与通过人工智能机器进行的彩色成像有关。人工智能机器能够区分 健康 和患病的叶子，然后通过与机器人集成来去除它们。
微软开发人员也在使用同样的技术，他们合作开发了一个害虫预测界面，可以识别破坏农作物的昆虫。在很短的时间内，这将包括诊断和消灭害虫的实际远程机器视觉。
这项技术最多可以减少80%的化学物质的使用，而花在除草剂上的钱会减少90%。
杂草控制对农民来说非常重要，因为目前约有250个品种对现代除草剂具有抗药性，仅大豆和玉米作物上的杂草生长每年就造成400多亿美元的损失。
8预测正确的收获时间

几个世纪以来，农民们一直在考虑天气状况和作物的总体状况等因素，决定最佳收割时间
由于成像技术反馈给远程学习软件，人工智能现在带来了一个决定作物是否可以采摘的新元素。
该技术可以用白色和UVA型灯分析水果的成熟度，这意味着农民可以选择只采摘最成熟的水果或蔬菜，而把其他未成熟的水果留一段时间。
这可以在温室里小规模地进行，也可以在更大的规模上进行，使用直升机和无人机可以构建一个整体的田间管理地图。
9机械收割方法

现在让我们看看食物是如何挑选的。越来越多的农场工人不愿意日复一日地做重复性的、季节性的采摘水果和蔬菜的工作，预计在2014年至2024年间，这一比例将降至6%。
我们面临着这样的事实上：由于工人短缺，熟透的水果往往无法采摘，这意味着利润的损失。
根据农业综合企业的性质，一个农场大约40%的利润用于体力劳动和工资。
人工智能可以大幅减少这一数字，因为一旦购买了机器，它们就会随着时间的推移为自己买单。
有两个机器收割的例子来自Harvest CROO Robotics，它创造了采摘成熟草莓的硬件，以及拥有可以收割苹果园的机器的丰富技术。这种类型的人工智能将感知和动作结合在一起，因此自主机器可以看到需要收获什么，然后继续执行收获的动作。
10农场机器接受人工智能升级

现代农业往往使用各种各样的机器来保持生产效率。
从拖拉机和收割机到四轴脚踏车和运货卡车，机器是农业的重要组成部分，但是机器故障和持续的维护是一个严重但经常被忽视的影响利润的问题。像 汽车 这样的普通道路交通工具，现在正在用一组非同寻常的电子产品进行制造，从轮胎压力到油位，这些电子产品可以提供各种反馈。
未来的农业机械也将采用同样先进的监测系统。与其等着拖拉机在田里抛锚，还不如提前警告农民任何故障。与物联网相结合，这些物品甚至可以在问题出现之前就预先提醒和维修。
11人工智能无人机的崛起

展望未来，无人机已经在许多方面得到了应用，要使现有的无人机适应农业生产，所需要的只是硬件和软件的集成，这为这些飞行器提供了额外的用途。
到2027年，农业无人机的市场份额预计将接近5亿。无人驾驶拖拉机也将成为现实，在没有真人指导的情况下，通过编程使其以一定的速度行驶，同时以有效的方式执行特定任务。
12来自数据库的云共享信息可以帮助农民

由于“Alexa”类型的系统为农民的所有问题提供了解决方案，人工智能可以成为农民最好的朋友。
建立农业的知识数据库，并能向其询问从动物疾病到土壤质量的一切问题。这样的基础可以学习正确的解决方案和回答问题，然后可以有效地与业务中的其他人共享。
当农业在很大程度上实现自动化时，数据共享无疑将具有重要性。训练系统需要数据，特别是人工智能算法的数据非常有价值。
近年来，农业数据联盟(Agricultural Data Coalition)已成立，旨在帮助农民掌握信息和数据处理技术，以便从研究人员到农场主、农作物买家和保险公司等所有人都能共同努力，提高产量，从而提高所有人的利润。

得益于人工智能技术，总体产量得以提高，将人工智能应用于农业的最终目标是提高每平方英尺的作物产量。
产量的提高主要是通过模仿人类认知的算法实现的，在分析大数据时，将农业中的机器学习技术带到最前沿，并利用它做出有效的决策。这些数学人工智能公式可以通过决定作物从播种到收获的最佳 *** 作过程来帮助提高作物产量。
人工智能解决方案在农业领域的技术有很多，而且具有几乎无限的潜力。农业传感器可以看到外形，识别语音命令和 *** 作视觉感知能力来收集所需的数据。
信息管理系统控制收集的数据，并允许人工智能软件基于深度学习技术和机器学习通过预测分析做出决策。这些数据可以用于专门为农业综合企业制造的硬件，比如自动无人机和自动驾驶 汽车 。
充分利用收集到的数据，能为农民提供最好的服务。农业领域的人工智能解决方案要想在这一领域起飞，就需要在农业实践中集成人工智能的多方优势。

人工智能在各行各业里面的应用很广泛，在农业中同样也有很大的作用。

1气象预报

未来农业天气预报将会更加准确，ai广泛应用于农林牧渔业的天气预测，更加准时、准确，还可以针对天气状况提供科学的解决措施。

2农产品市场需求分析

基于大数据进行未来市场行情预测，减少市场产生因产品数量、地域、时间而供求不统一的现象。比如基于往年的市场行情等预测明年需要种植的农作物。
3农业灾害预测、减灾抗灾

分析可能会出现的自然灾害，比如蝗灾，火灾，台风及病虫害等。并提出科学的建在救灾方案，减少损失。
4农作物生长检测

检测作物或养殖畜牧业的动物生长情况，智能提供养殖方案。并检测可能出现的情况。减少人工干预。
5农业育种

用ai智能分析获取最佳育种方案，缩短育种时间，减少育种成本，提高效率、
6农业辅助

智能播种，施肥，喷药，收获等
农业智能势不可挡！

人工智能应用于农业是大势所趋，是方向，当然全面应用也许比较有个比较漫长的过程。养猪行业是农业大产业中最具标准化最具规模的行业，我认为人工智能应用于农业最先应该从养猪行业获得突破，事实现在京东、 科技 影子、猪场管家等都在这方面已经 探索 并有着应用

人工智能已经实现，比如无人机喷洒农药，自动售米机等。未来人工智能会广泛应用！从生产到销售。

人工智能在农业该如何发展，我来讲几点我的想法。

1种植户用人工智能可以通过网络、感应器掌握田地土壤信息，配合无人机播种、喷水、喷农药和撒肥料等。

2养殖户用人工智能可以通过监控、其他设备，监控鱼塘、养猪场等。

3人工智能在农村还可以陪伴老人和小孩，照顾他们，有意外可以随时报警，在外打工的年轻人可以通过人工智能掌控家里一切。

希望以上的回答可以帮上你。

核心提示

热点： 前不久，华为首次公开提及此前传言已久的“南泥湾”计划，即生产自救，包括在煤炭、钢铁、音乐等领域，并表示华为不靠手机业务也可以存活。同时宣布要在智慧养猪上发力。

分析： 养猪的吸金能力究竟有多大？互联网大厂为什么扎堆儿养猪场？养猪的风口真的是“躺赢”吗？

文：中外管理 任慧媛

养猪，这个世人眼中的“土鳖”行业，却能总能一次又一次地迎来高光。从北大才子陆步轩到互联网新贵网易、京东、阿里，再到房地产大亨恒大、万科、碧桂园，都在前赴后继地建起猪圈，响起“猪哼哼”。

如今，又轮到了 科技 巨头，一场“芯变”让一贯强势领先的华为转而展开“南泥湾”计划，开始生产自救，其中就包括智慧养猪，因此也再度将养猪业推向风口。网友调侃：手机销量不够，要用养猪自救？

那么，养猪的吸金能力究竟有多大？互联网大厂为什么扎堆儿养猪场？养猪的风口真的是“躺赢”吗？华为所涉足的养猪业与之前在猪圈内外徘徊的大佬们，会有什么不一样？

1、“跨行”养猪的背后：利润率高达50%

从互联网圈到房地产圈再到 科技 巨头，为什么大家都喜欢“跨行”养猪？

答案首先不外乎逐利掘金。中国人每年要消耗掉5000多万吨的猪肉，餐桌上的“硬菜”，猪肉的占比超过6成，人均年消费量约 59 公斤，平均每人每天要吃掉600克的猪肉，世界上一半的猪肉都上了中国人的餐桌。

几大传统养猪企业用亮眼的数据，证明了这一市场的丰厚广阔：2019年，新希望净利润5042亿元，同比增长19578%。其中，生猪养殖业增幅为公司5大业务板块之首。根据牧原股份发布的2020年度业绩预告，归属上市公司股东的净利润约为270亿元，比去年同期增长34158%，平均一头猪的利润为1500元——这相当于两瓶贵州茅台酒的利润，利润率高达50%。

生猪养殖所带来的高额利润，让他们跑赢了90%的上市公司。牧原股份董事长秦英林以11738亿元的身价，位列福布斯中国富豪榜第9名，让万达集团王健林、网易丁磊、拼多多黄峥都只能望其项背。而温氏股份、正邦 科技 、唐人神等猪企业的业绩也从2019年起迎来了井喷。

当然，猪肉市场开启了近3年的涨价潮，与2018年出现的非洲猪瘟直接导致国内的生猪存栏量减少40%以上，有着直接关系。但即便没有非洲猪瘟时，牧原股份的利润率也达到了20%。

要利润有利润，要体量有体量，所以越来越多的“外行”们开始垂青于养猪市场。首先是互联网企业的争相入局，阿里、京东已经宣布推出猪脸识别，通过智能识别系统了解每头猪的养殖情况及 健康 数据。再早之前的网易丁磊，也是在实践 科技 养猪这条路上坚持了多年。

同时，前来分羹的还有房地产公司，早在2014年，恒大集团就高调宣布斥资3亿元在贵州援建110个养猪农牧基地；到了2018年，万科和碧桂园也按捺不住内心的冲动，纷纷开始部署养猪大业。至此，四大房企已经有三家涉足养猪业。

2、养猪，正成为 科技 大厂的新战场

值得注意的是，同样是打起猪圈的主意，但互联网大厂和房地产公司掘金的方式并不相同：房地产纯粹是要通过养猪来分一杯羹，而互联网和 科技 厂商的目的在于用新技术对传统的养殖模式进行改造，赚猪圈的钱。

国际认证金融理财师、私人银行家庄锦兴向中外管理分析：房地产政策趋向收紧，各大房地产公司面临房地产周期末端转型的压力，所以凭着自身的资金优势和规模优势介入空间广阔的养猪业，是房地产企业产业转型的一种选择。

互联网企业走进猪圈，则意在技术赋能、追求效率。美国的生猪价格在国际市场上一直有很强的竞争力，就是因为超过80%以上的猪肉来源于大型养殖场，规模化养殖让饲料、机器、水电动力等成本大幅下降。而中国的规模化水平远不如美国等发达国家，这便导致了中国生猪市场的极不稳定。

市场需求与行业发展之间的差距就是互联网公司的机会。所以，无论是阿里的“ET 大脑”还是京东的“神农大脑 ”，核心都是通过数字化、智能化的AI技术应用，提高养殖端的效率、降低成本。未来的商业路径也绝不是猪肉销售，而是通过输出技术，为行业提供养殖端解决方案，从而获取利润。

后来者居上的还有华为，众所周知，2020年第四季度因为芯片供应不足，导致华为手机出货量下降，市场占有率已经下降至第6名。而手机的盈利一度占到华为总收入的50%以上。芯片问题如果短时间内解决不了，华为就必须展开自救，寻找新的利润来源。

“华为有如此大的规模，如此多的员工，想要自救就必须找到一个足够大的市场，使得华为本身的技术沉淀能够进行价值变现。”庄锦兴谈道：养猪市场既然可以孵化出牧原、温氏、新希望等大型企业，说明市场是足够大的，自然可以接纳华为这样的巨型公司。

3、万亿养猪市场：“门外汉”掘金不容易

虽然高 科技 赋能下的养猪场充满了金属色调的高级感和未来感，但这不代表这些“门外汉”们能够轻易撬开养猪场的大门。除了深耕多年的几大传统猪企的业绩迎来大涨之外，后来的“跨行”者却多是雷声大雨点小，不差钱的房地产企业也只是在猪场内外反复试探，脚步并不是那么坚定。

比如，万科一年25万的出栏量还不足新希望集团一年355万出栏量的零头，规模有限，只是牛刀小试。

万达集团则是知难而退，王健林曾在投资10亿元之后主动放弃了自己的养猪计划，给出的解释是：“盖个十万头猪的猪场要几个亿，我们盖个五星级酒店才多少钱？”

按照华为相关人士在2020农牧数智生态发展论坛上的演讲，所谓的“智慧养猪”无外乎向猪场输出ICT技术，包括传感器、物联网技术以及背后的人工智能算法，重心在于猪场设施的升级。也就是说，华为想要去做的是智能化养猪的集成系统，而非把猪从小养到大，推向市场。

值得注意的是，阿里和京东已经推出了类似的互联网技术，且各有优势。网易作为最先介入养猪业的互联网企业，在理论与实践结合方面也走在了华为前面。所以可以判断，华为想在养猪行业推广其应用技术并不容易。

另一方面，在国内生猪行业开启集中化进程的背景下，智能化养猪固然是“牧原们”跳不过的必选题，但目前智能化养猪其实也还在路上，尚未成为生猪行业的主流模式。据了解，即使是牧原、温氏、新希望等养殖规模最大的头部企业，资金的主要用途仍在于产能扩张和上下游产业链的延伸，在“智能猪场”方面的投入并不明显。

其背后原因，还在于智能化养猪的可行性不强，没有能落地实践且成本合理的应用场景。比如，“猪脸识别”技术一度炙手可热，宣称可以为个体猪只身份识别提供一种无接触、全自动的解决方案。但由于生猪生长周期短，脸部变化大，识别模型训练难度大，使得识别准确性并不能满足“个体精准识别”的基本需要。

微猪 科技 产品经理、合伙人王瑞年曾撰文写道：人工智能养猪有其应用场景，但从实际 *** 作来看，应用场景仍是养殖环节的某个或某几个点，而非成体系的技术方案。因而，对于人工智能养猪的畅想，都是对未来养猪的美好愿景，都需要在养猪业的现实状况基础上从点到面到体系，一步步来。

互联网大厂们如果没有做好打10年攻坚战的准备，那么掘金万亿养猪市场的机会恐怕也只存在想象中。

农业物联网监控系统有什么优势？它的优势体现在：通过摄像头与传感器，1实时监测空气温湿度、光照、降雨量、风速、风向、大气压力、气体浓度等数据，并通过设定相关报警阈值，实现即时报警，2精准控制种植环境指标。实时监测土壤水张力、土壤温湿度、水位、溶氧量、pH值等通过设定报警阈值，当土壤数据异常时，如湿度过高，系统自动发出预警消息提醒工作人员在手机上即可远程手动控制多个大棚的设施设备，包括风机、外遮阳、内遮阳、喷滴灌、侧窗、水帘、阀门、加温灯等。6系统可制定科学灌溉方案，

其实只是让科技更加便捷的运用到实际管理中去，所谓的网络养猪，只是实现云端到实物的控制，依然属于物联网范围内，实物是有的；实际就是遥控飞机喷农药（飞机要有，农药要有，水要有，还要有人把水和农药放在飞机上，还要有人充电，不然实现不了）

华为的“智慧养猪”项目方兴未艾，对应的连锁反应已经开始发酵。

金新农趁机释放了生猪养殖向智能化迈进的信号，低迷多日的股价随即开始上涨；唐人神公开表态称智慧猪场管理平台正在有序推进，公司将全面推动智能化养猪；正邦 科技 和新希望也陆续对外表态，智能化、自动化养猪将是大势所趋……

不出意外的话，继网易、阿里、京东等互联网企业跨界养猪，碧桂园、万科等房地产企业进军养猪业后，华为的“南泥湾”项目将再度把“养猪”推向风口。
人类对猪的驯化，据说已经有9000多年的 历史 ，西汉第一位布衣丞相公孙弘在发迹前就有“海边牧猪”的故事。但生猪的规模化养殖到了19世纪末才出现，所谓的现代化规模养殖仅有40多年的时间。

而中国的生猪养殖又有一些特殊：中国人每年要消耗掉5000多万吨的猪肉，几乎占全世界总消耗量的50%，但中国养猪行业仍然以散养户为主，市场前20企业的占有率都不到10%，典型的“大行业、小公司”的格局。

为何看起来有些“畸形”的市场，偏偏在过去几年中屡屡成为资本市场的宠儿，以至于出现了上千家房企转行养猪的一幕？

答案离不开“养猪”的高利润。根据牧原股份发布的2020年度业绩预告，归属上市公司股东的净利润约为270亿元，比去年同期增长34158%，平均一头猪的利润为1500元，相当于两瓶贵州茅台酒的利润。

仅仅将原因归于养猪的“暴利”，恐怕还不足以吸引华为们的眼球，毕竟生猪行业每隔三四年的时间就会出现一轮猪周期：猪肉价格上涨——养猪行业扩产——生猪产能过剩——猪肉价格下跌——养猪大户转行——生猪供应下降——猪价再次上涨。倘若错判了猪周期，哪怕是行业的头部玩家也可能被迫出局。

真正诱导局外人鱼贯而入的变量其实是“非洲猪瘟”。2018年出现的非洲猪瘟直接导致国内的生猪存栏量减少40%以上，猪肉市场随后开启了近3年的涨价潮，并深深改变了国内生猪养殖的市场格局：无情的“非洲猪瘟”迅速淘汰了散养户，一直悬而未决的模式之争也渐渐有了清晰的答案。

国内养殖行业主要有两个流派，一是牧原代表的“自建自繁自养”的重资产模式，二是温氏代表的“公司+农户“的轻资产模式。

2020年以前，牧原的市值被温氏牢牢压制，但在2020年后却出现了两极化的现象，牧原的市值一路暴涨，温氏的市值却在持续下跌，最终拉开了2000亿元的差距。个中原因并不难解释，牧原对产业链的严格把控验证了集约化、标准化在对抗不确定因素方面的优势，而温氏赖以生存的轻资产模式遗憾错过了生猪价格持续上涨的红利。

生猪养殖的重资产模式被深层次验证，或许就是 科技 大厂们看到的机会。
可能在很多人的印象中，“养猪”几乎是没有技术门槛的生意，以至于“北大才子卖猪肉”的行为成了十几年前的现象级新闻。这样的偏见显然成了一种常识，房地产企业的闻风而动就是最好的例子。

恰恰是房地产企业的“诚实”，让外界看到了生猪行业复杂的一面。

2014年末的时候，喜欢定小目标的王健林宣布在贵州投资10亿元，目标是建设30万头规模的土猪扩繁厂、屠宰加工厂和饲料加工厂。然而刚过了一年多的时间，万达就放弃了自己的养猪计划，彼时给出的解释是：“盖个十万头猪的猪场要几个亿，我们盖个五星级酒店才多少钱？”

“不信邪”的许家印在万达终止养猪计划同年，高调宣布斥资3亿元在贵州援建110个养猪农牧基地；到了2018年，万科和碧桂园也按耐不住内心的冲动，纷纷开始部署养猪大业……结果告诉我们，看似不差钱的房地产企业只是在猪场内外反复试探，并未在“养猪”的征途上坚定的走下去。

并非是房地产企业不贪恋养猪的暴利，而是踏出了半只脚便感知到了养猪的水有多深。

以2020年赚的盆满钵满的牧原为例，沉甸甸的成绩单可谓在资本市场出尽了风头，关于牧原的58份研报都给出了“买入”或“增持”的评级。可稍微细究下牧原的经营状况，诸如大股东频繁的股权质押、短期借款比例较高、业绩增长的不确定性等内部问题，远没有奠定与市值匹配的市场地位。

确切地说，牧原的暴涨有一定的运气成分。对于一家市场份额仅有3%的龙头企业，想要在市场中上演强者恒强的马太效应，还需要给出足够的硬实力。比如当猪肉的价格下行后，养殖企业的利润空间注定将被压缩，而在非洲猪瘟常态化的局面下，围绕安全防控的刚性投入将不断增加，牧原们如何继续保持领先态势？

经济学给出的答案是降低成本，以低成本作为穿越“猪周期”的筹码。

牧原们寻找的路径是提升生产效率，对应的例证也有很多。牧原曾经以不低于2万的月薪在部分高校中招揽人才，目的正是吸引高素质人才进入养殖业，补充生猪行业所欠缺的智力资源；同样的道理，金新农、正邦 科技 、唐人神等在华为曝出进军“智慧养猪”消息后的动作，也在某种程度上证实了养殖业的诉求。
网易、阿里、京东、华为等 科技 大厂先后推出的“养猪计划”，出发点或许是为了解决牧原们的切肤之痛。

网易的“养猪”充满了小资情怀。据说是烫火锅时吃到了一份可疑的猪血，丁磊萌生了自己去养猪的想法。不管这些故事是否属实，单就网易味央最近的战略方向来看，选择的终归是一条对外赋能的路。

阿里、京东等与“养猪”的渊源，甚至可以归结为To B的产物。在互联网向To B转型的大背景下，无论是阿里云的AI养猪，还是京东数科的“猪脸识别”，本质上都是以新技术对传统的养殖模式进行改造。

华为似乎也没有例外。按照华为在2020农牧数智生态发展论坛上的演讲，所谓的“智慧养猪”无外乎向猪场输出ICT技术，包括传感器、物联网技术以及背后的人工智能算法，重心在于猪场设施的升级。

简单来说，房地产企业进军养猪行业的考量可能是从中分一杯羹，而 科技 厂商的目的在于赚猪场的钱。如果说房地产企业是牧原们眼中的“野蛮人”， 科技 厂商则善意地抛出了合作的橄榄枝。

作为养殖“门外汉”的 科技 厂商，能否撬开猪场的大门呢？至少可以找到两个有利的积极信号。

一是网易味央和浙江基投的合作，后者将承担味央猪场的投资和建设。经历了“自建自繁自养自销”的重模式后，网易味央有意将模式进一步变轻，即向合作伙伴输出养殖模式，自身专注于营销和运营。诸如浙江基投等玩家的加入，某种程度上预示着网易 探索 出的养殖模式和商业模式已经被外界所接受。

二是牧原、温氏等头部企业的表态。比如牧原曾多次向媒体开放“智能化养猪场”，特别是在非洲猪瘟爆发时采用巡检机器人进行消毒、监控等工作。虽然牧原等头部企业尚未透露和 科技 厂商合作的消息，单就彼此对“智慧养猪”模式的理解来看，猪场的智慧化转型中终究绕不过华为、阿里、百度等 科技 企业。

只是需要厘清的是，目前“智慧养猪”只是一种共识性的存在，尚未成为生猪行业的主流模式。即使是温氏、牧原、新希望等养殖规模最大的头部企业，资金的主要用途仍在于产能扩张和上下游产业链的延伸，在“智能猪场”方面的投入并不明显。华为、阿里等“养猪新势力”，还有很长一段路要走。
站在 科技 厂商的立场上，“智慧养猪”可能不是一条容易走通的路，却是不可错失的蓝海市场。简单算一笔经济账的话：2020年末国内的生猪存栏为407亿头，猪舍的成本在1000元/头左右，可以说是名符其实的千亿级市场。

何况从潜在的市场趋势来看，并不缺少短期内破局的可能。

一方面，生猪期货已经于2021年初在大商所上市，参考美国生猪养殖规模的集中化进程，生猪期货扮演了不可或缺的角色。大型养殖企业可以通过生猪期货规避市场价格波动的风险，进而不断倒逼中小散户退出市场。至少在美国推出生猪期货的20多年里，5000头以上特大型生猪养殖场的存栏量占比从20%提升至74%，国内不无存在依靠生猪期货加速集中化进程的可能。

另一方面，规模化生产将在很大程度上保障平稳的市场供应，继而平抑“猪周期”，迫使生猪行业的竞争重心转向生产成本和生产效率。而“智慧养猪”的想象空间在于：通过物联网、大数据、人工智能等技术将人解放出来，不仅减小了疫情等不确定风险，也将加速猪场向标准化、无人化过渡。在国内生猪行业开启集中化进程的背景下，“智慧养猪”注定是牧原们跳不过的必选题。

也就不难理解华为在这个时间节点进军“智慧养猪”的动机，中国养殖业持续千年的“小农模式”正在出现瓦解的裂痕，生猪养殖的现代化、规模化、标准化已经是 社会 上下的主流意志，此时进场无疑是拿到先手棋的绝佳时机。

可以预见的是，华为绝非是最后一个宣布“养猪”的 科技 大厂，当国内生猪养殖的市场格局进一步明晰，还将有越来越多的 科技 玩家涌入。

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