观潮者 | “数智化”养猪：大国农业的先锋实验

作者|松子

编辑|杜仲

来源 | 观潮新消费（ID：TideSight）

国家统计局数据显示，我国是全球猪肉消费第一大国，猪肉是我国居民最主要的副食品，猪肉消费长期占肉类消费比重的60%以上。

随着人们高品质猪肉需求的逐渐增加，以及国家建设农业强国步伐的加快，生猪养殖业也面临着科学创新管理的挑战。鉴于此，数智化手段逐渐成为我国生猪养殖业“弯道超车”的赋能策略之一，也是科技兴国背景下国内高新技术公司创新创业的潜力赛道之一。

作为数智农业新锐领军企业，睿畜科技以智能硬件为基础，数据分析为核心，创新生猪养殖过程中的数据采集与分析方式，帮助养殖企业降本增效，释放农业产业综合效益。

3月10日，睿畜科技董事长兰嵩做客观潮新消费（ID：TideSight）直播间，以睿畜科技为案例，聚焦数智化生猪养殖技术，讲述数智化产链增效新思路。

01 站在战略高度上的猪

观潮新消费：生猪产业在我国的地位如何？

兰嵩：生猪产业是中国非常重要的产业。

中国是全球最大的生猪生产国和生猪消费国，一年可以生产生猪7亿头左右，存栏母猪约有4500万头；数据显示，我国生猪产业的整体市场规模高达3万亿人民币。

一定程度上，高产值是由高需求推动的。

首先，中国人喜欢吃猪肉，这跟我们多年形成的饮食习惯关联很大。此外，猪肉的肌间脂肪较多，丰润美味，各地名菜都有猪肉的身影。

进一步讲，在拥有14亿人口的中国，由生猪提供的动物蛋白是国民营养中的重要组成部分，且短期内很难被其他物种替代，这与生猪的整体生产效率有关。

比如料肉比（饲料和出肉的比例），我国生猪的料肉比大约在2.8左右；在牛羊身上，这个数字高达5。再如PSY，也就是一头母猪一年生产的仔猪数量，我国的PSY大概在18-20，但牛羊只有1-2。

所以在大型畜种里，猪的整体效率要优于牛羊，从这个角度来看，猪肉可以说是国家的战略物资。

观潮新消费：生猪产业的市场格局和生产流程是怎样的？

兰嵩：从市场格局来看，我国有30%的生猪集中在头部的养殖集团，比如牧原、温氏、新希望、天邦等；剩下的60%-70%分散在中小规模的养殖户当中，这其中的大部分都来自于家庭农产，他们是我国生猪养殖的主力军。

从生猪产链的运作流程来看，养殖户把猪卖给收猪人，收猪人再把猪卖给屠宰场，屠宰完成后运到各地菜场，其中还有一部分会运往大城市，分流到商超等零售终端，最后被消费者买回家。

观潮新消费：生猪企业如何释放品牌溢价？

兰嵩：生猪养殖过程中，品牌猪肉很难做。

首先，生猪产业的链条很长，每个环节都是不一样的角色在做，整合难度大，不利于品牌化；

其二，生猪深加工的技术门槛很高。在一些国外超市里，猪肉被根据不同等级、部位的划分卖到不同的价格；而在国内，大部分猪肉都是以白条形态出现在菜市场里，想要五花，店员就给你切一刀下来，没有人在食品深加工上下功夫,大部分消费者还未养成在超市买高品质分割肉的习惯。

相比之下，前者更容易卖出溢价。

但我们依然有机会通过提升产品品质形成品牌溢价。比如黑猪肉这个品类现在已经有了溢价空间，也有一些公司养殖白猪，但在选种、育种以及饲料的配方选择上做了很多优化，因此即便是白猪也能做到高品质，往后也会有更多溢价的可能。

观潮新消费：生猪产业链各环节有哪些痛点？

兰嵩：首先是难以穿越猪周期，由此给很多农户带来严重损失，即便是上市公司，利润也会伴随猪肉价格波动。鉴于终端的零售价格波动没有生猪大，让企业形成品牌溢价，售价相对来说可以保持稳定。

其次，中国的养猪流程中会存在类似数据不清晰、道德风险、防疫风险等不确定性。

比如非洲猪瘟传染性较强，因此需要对整个猪场进行改造，而我国不少大型集团在过去采用的都是“企业+农户”的养殖模式，企业提供种苗、饲料之后由农户代养，但农户往往达不到防疫要求，导致这个过程损耗过大也难以优化。

再比如资金问题。大集团可以上市融资，但中小农户的家庭农场没有任何背书，整体的数据不清晰导致它们很难获得授信。贷款越难，越得不到关注，越难以用升级生产工具的方式提升效率。

加之老一辈养猪人年纪较大，教育水平不高，难以自己升级迭代，长此以往便形成了恶性循环。

02 “智慧养猪”何以落地？

观潮新消费：如何理解“数智化+养殖”？

兰嵩：今天我们探讨生猪养殖的数智化，大多都离不开智联网。

智联网中很重要的一个部分是传感器等硬件设备用于数据采集，需要通过机器学习来训练模型，达到非结构化数据到结构化数据的转换。比如用摄像头采集数据，将数据传输到云端平台，再运用人工智能算法进行更深层次的分析。

（图注：睿畜小蓬摄像头使用场景。）

以睿畜科技为例，我们通过深度学习中的卷积神经网络技术，可以追踪、检测到目标的运动量、运动轨迹等信号，计算每头猪的大小、重量、生产情况等结构化信息，分析它们的健康状况和猪场环境的变化。

根据这些信息加上人工智能算法的配合，我们可以更好地在饲料选择、环境控制等方面进行精确调整，从而形成符合猪最佳生长曲线的养殖方案。

同时，获取到的数据还可以帮助我们监测料肉比的转化率并做出自动化决策，也就是在经济效益最佳的阶段进行出售，这就是数智化的价值体现。

睿畜科技通过搭建畜牧行业的数据基础设施，服务于产业链上下游，整体提升生猪养殖产业的效率。

观潮新消费：如何评价数据基础设施公司的服务实力？

兰嵩：对于不同体量和类型的养殖者来说，它们需要的数据基础服务方向有所区别。

大集团普遍拥有养殖经验丰富的专家学者资源，但是在执行方面相对薄弱。因为企业没有办法要求每位养殖者按照其SOP执行，最后导致生猪生产指标参差不齐。

故而对大集团来说，数智化养殖的核心价值是将生产水平标准化，并通过系统建设帮助在管理方面进行提升。

而中小农户普遍同时缺乏科学的养殖经验和能力，所以数智化的核心价值是提供标准化生产的解决方案。

此外，针对中小农户的资金短缺问题，数智化也能帮助他们将养殖过程中的客观数据对接给银行，银行可以借助我们的智能化硬件和智联网系统对猪场资产进行评估，从而给予相应贷款。

观潮新消费：初创科技公司的核心技术优势如何体现？

兰嵩：睿畜科技作为一家以前沿科技为核心的企业，专注于生猪数据智能化多年，目前也获得了行业的认可，主要有两方面原因：

一是数据积累。将非结构化数据结构化，首先需要积累大量数据、标注和训练，后面才能逐渐打磨模型、提高准确率，这个过程本身就蕴含着大量的工作。

比如怎样通过摄像头计算出一头猪的体重，这就需要反复的数据训练，将猪抱过去称，这是一个无法逾越的阶段和一个需要长期积累的过程。我们大概做了上百万头猪的体重计量，很多大的互联网公司，也无法到达我们的数据积累量。

目前我们服务的这些大集团里，有各种各样不同品种的猪，针对不同品种的猪，我们都在系统里面做了相关的训练模型，甚至我们自己在江苏南通也建立了猪场，目的之一就是让我们的系统工程师、算法工程师更了解实际场景，从而研发相应的产品技术。

（图注：睿畜自建的猪场。）

现在我们通过摄像头对猪的体重进行预测，准确率可以达到98%左右，这个在国内外都是比较领先的。

（图注：睿畜小蓬摄像头使用场景。）

二是我们能够提供丰富的产业上下游资源。比如在金融领域，我们运用数据系统帮助农户高效获得银行贷款资金；在供应链端，目前我们跟国内200多家饲料厂都有合作，帮助养殖户对接全国各地优质的饲料厂。

综合来看，睿畜科技能融合科技与产业，为客户提供系统性的解决方案。

观潮新消费：如何看待“猪脸识别”技术？

兰嵩：猪脸识别的目的是身份识别，然而育肥猪从出生到出栏只需要七八个月的时间，这期间它们的体重会迅速增长，同一张脸会产生巨大改变。

同时，通过这种方式完成有效识别需要经过多次的跟踪训练调整，加上猪不会像人一样配合镜头，因此“猪脸识别”未必是最优身份识别方案，也未能大规模商业化应用。

实际上，对于猪的身份识别还存在一些更可行的解决方案。比如目前采用的电子耳牌、电子耳标，就可以用性价比更高的方式便捷解决猪的身份识别问题。

而睿畜科技的智能标签增加了激活，记时，定位，不可篡改等核心功能，全程不需要人为录入数据，一方面解决数据录入效率，另一方面确保了数据真实性与及时性。

（图注：睿畜智能耳标钳、智能耳标使用场景。）

观潮新消费：智能养殖的过程中需要重点考虑哪些问题？

兰嵩：虽然养猪的许多流程已经可以做到自动化，但猪场的条件还是与人类生活的环境无法相比，研发时需要着重考虑因地制宜的问题，学会针对复杂场景中的恶劣因素进行功能设计。

比如猪场需要定时用高压水枪冲洗，但设备未必能经得起熏蒸喷淋的考验。此外，过于高端的设备对中小农户而言，无论是复杂程度还是维护成本都太高。

基于此，设备耐用，安装和使用简单便捷才是产品研发的关键。

我们的边缘服务器就通过了IP67的防水等级，可以放到水下一米，正是因为考虑到了猪场下雨、被猪淋尿等场景；而针对猪场可能断网断电等情况，我们还会在服务器里运用相应的技术手段解决无网无电工作的问题。

03 用数智化“弯道超车”

观潮新消费：目前国内生猪养殖技术的发展水平如何？和发达国家的差距在哪？

兰嵩：和欧洲部分发达国家相比，我国的生猪产业在成熟度上还存在一些差距，其中也体现出发展的差异性。

第一个差异体现在人的思维认知上。

欧洲的一线养殖员对自己的工作非常有自信，认为养猪是一件专业且体面的工作。他们的薪资水平也非常高，每个月在3000-4000欧元左右。

而且欧洲猪场的生物防控意识程度也很高，人性化管理程度较好。进猪场之前每个人需要在干净舒适浴室洗澡，穿着干净衣服，从猪场出来以后可以直接将工作服扔到洗衣机里，大大降低了疫病传播的风险。

欧洲猪场场外兽医不断巡场，为养殖人员提供专业建议，养殖员会基于数字化生产报表与兽医进行讨论，最终找到合适解决方案。

相比而言，国内生猪养殖户普遍缺乏职业自豪感，不重视科学化养殖方法，也缺乏数字化管理流程，在这样的心态下国内养殖户多以自身经验为主，很难做到专业化管理。

第二个差异体现在动物福利观念上。

比如欧洲普遍比较讲究动物福利。在育肥阶段，它们会给小猪提供玩具，提高猪的愉悦度；在母猪饲养阶段，他们还撤掉了限位栏，让母猪有更好的活动空间。他们认为，对动物好，动物才会有好的生产效率。

第三个差异体现在数字化程度上。

欧洲猪场普遍追求专业性，它们会建立规范的数字化流程，在分析讨论时拿出软件里的信息，打印报表数据进行讨论和决策，而中国企业，特别是中小企业在这方面目前还很少能建立数据的概念。

这些差距也最终作用在产出效率方面。以PSY数值为例，在欧洲的发达国家，有些PSY已经达到了32-35，甚至有一些可以达到39；而在中国农场，平均值也只在18-20。

观潮新消费：国内生猪养殖如何实现弯道超车？

兰嵩：虽然中国生猪养殖目前和发达国家相比仍有差距，但也不需要太悲观。就像国内在电动车领域可以迎头赶上一样，传统农业也可以借助更加领先的数智化实现弯道超车。

一方面，中国更庞大的产业和消费市场为人工智能提供了更丰富的数据样本，从而帮助提升机器学习的能力。另一方面，欧洲的养殖基础设施建设已经相对完备，以至于它们对发展程度更高的智能化手段的需求较低。

就今天国内数智化的发展程度而言，基本就相当于当年手机刚进入智能化的时代。可能刚开始的时候手机只是用来拍照听歌的非必需品，但现在智能手机已经变成了必需品，养猪的数据智能化也是一样，它在未来会变成一个行业标配。

为了缩短发展周期，让数智化快速成为一个标准品，需要全行业一起参与。所以行业最大的挑战不是来自竞对，相反我希望他们能做好，让行业得到更多的关注。

观潮新消费：目前“智能养猪”的市场认可度怎么样？

兰嵩：教育客户几乎是所有ToB企业都要面临的问题。就市场反馈而言，大集团和中小农户在面对数智化时有不同的顾虑。

对大集团来说，数智技术手段不可避免地会取代部分人力工作，如何处理人事变动对集团来说挑战巨大；同时与大集团合作的客单价相对较高，一年的交易额达到千万级别，决策会更谨慎。

中小农户的问题在于对数智化的认知程度较低，更需要做从0到1的市场教育。

但一旦经过了初始教育阶段，中小农户对数智化的态度就很快会变得明确。

实践证明，相较于大集团，中小农户更需要资源和技术的帮助，数智化落地相对便利，赋能范围也更加广泛。

第一，通过数智化解决方案，中小农户更容易获得金融机构的支持，解决资金困难问题。

第二，中小农户在养殖水平上跟大集团存在差距，从而可以通过科学的养殖技术和精确化的管理手段有效提升养殖水平。

合作的本质终究是能否为客户创造价值，我们也会明晰自己的服务边界和技术能力，不会给客户营造我们实现不了的预期，务实是我们目前获得市场认可度的基础和前提。

观潮新消费：睿畜科技的前景是什么？

兰嵩：今天我们身处一个急剧变化的时代，能够真正给客户带来价值是我们前进的目标。

在更长期，我们希望让更多人了解、重视数智化在资金维度、养殖效率、管理效率等方面的价值。

我们的目标不是未来要服务多少猪场，赚多少钱。我们更希望的是能改变行业对科技的认知，提高行业对科技的接受程度，让传统行业成为一个富有创变性的高效能行业，让最朴实的农民伯伯用上人工智能产品。