AI为什么救不了“想上天”的猪？

图片来源@视觉中国

文 | 脑极体

过去数年，我们最常听到的六字箴言，叫做"科技改变生活"。从"新四大发明"到"ABCD5"，新技术令人目眩神迷地涌现，突然就被风口上的猪拍回了地面---- 失灵了。

这边，网易、阿里、腾讯、京东等一个个如雷贯耳的科技巨头都纷纷切入智慧农业，开始当起"猪倌"；那边，传统的猪业集团如温氏、牧原等，也不约而同大量引入智能测定设备，试图转型为"养猪界的谷歌"……但遗憾的是，这样的努力叠加并没有给猪肉消费市场带来一些变量。直到目前为止，我们看到猪肉价格依旧在天上飞，目测快要跟我等凡人say byebye了。

连千万人口的国际大都市都能管理的游刃有余，怎么一遇到猪，高科技们就集体撞树上了呢？这背后的玄机，值得仔细品位。

高科技养猪：从人治到智治

养猪行业成为高科技改造的焦点，并不是什么新闻了。

不过，与地产大佬"以养圈地"、钢铁巨头"曲线救国"等方式不同，科技公司高唱着"我们不一样"，找到一条替代和超越传统模式的特色科技主义养猪之路，还是别有一番作为的。

第一代技术型养猪的探索应该是以网易高调宣布养猪为起点。网易CEO丁磊曾直言不讳地说，中国的养猪业停留在100年前的水平。话虽然有点伤感情，却道出了实情。

2009年的养猪行业，以散养为主，卫生条件差，产量上不去，质量也堪忧，抗生素、注水肉等问题层出不穷。所以，彼时网易切入主要采用的是"自育自繁自养"的牧原模式，给猪盖公寓，听音乐，锻炼身体，坚持慢养300天等。这样养出来的"生态猪"质量的确高了，但身价也水涨船高，四五十元一斤的售价，依然距离普通消费者的餐桌很远。

随后，阿里、京东等推出的AI养猪，可以被看做是科技对养猪行业的第二次迭代。其核心逻辑，是通过AI+IoT+SaaS的方式，对猪场实行全方位、精细化的智能管理。

比如阿里云与四川特驱集团、德康集团合作，将人工智能系统"ET农业大脑"引入到猪场，进行针对性地训练与研发。京东也紧随其后，推出了京东农牧智能养殖解决方案，与中国农大联手打造"丰宁智能猪场示范点"……巨头们为养猪操碎了心，万变不离其宗，其实主要就集中在两件事情上：

一是提高PSY，即每头繁殖期母猪每年可以提供的仔猪数量，也就是让一头母猪尽可能地下崽。另一个则是提高料肉比，即几斤饲料能产一斤猪肉，让养猪的核心成本尽可能低。

受过九年义务教育的同学们此时想必都已经心里有数了：供应量上去了，单位成本下来了，还愁吃不到便宜猪肉吗？

而这正是AI可以大展拳脚的地方，具体体现在三个方面：

1. 靠智能决策优化繁育周期

母猪的繁育周期，能否配种成功，多久生一窝小猪，对猪场来说至关重要。而影响这一要素的核心，就在于选种、断奶等关键决策。过去，这些都只能靠饲养员依据个人经验来判断和把握。

但在机器视觉与算法的帮助下，工作人员很容易借助"猪脸识别"知道母猪的生产阶段，比如阿里云的"母猪怀孕诊断算法"，就能清晰地提示出母猪是否受孕，何时适宜配种，在假怀孕的情况下还能提醒工作人员再次配种，从而有效地提升配种成功率与产窝数。

2. 靠智能感知提升养殖环境

出生数量多，并不意味着猪肉供给量会直接上升，因为仔猪的死亡率实在太高了，而这跟其成长环境直接相关。因为很大比例的小猪都是在哺乳时被母猪给压死的……（小猪：我太难了）

所以，科技更重要的用武之地是实时防范意外情况，因为通常小猪被压一分钟就会窒息死亡，因此通过声音识别、温度感知，快速定位到哪个小猪被压并及时进行人工干预，正是AI所长。

3. 靠系统作业降低养殖成本

在一些规模化养殖场中，猪们的生活虽然不那么"贵族"，也绝对是健康向上。比如疫情防治对大型养殖有比较大的影响，就通过"猪脸识别"实时监控每头猪的作息，借助IoT设备为它们建立"个猪档案"，跟踪每天的进食、运动、免疫等情况。通过传感器收集的数据上传到AI大脑，能够实现对饲养的自动化调整，比如根据实时的增重情况，可以进行多种配方不同阶段的饲养；

又比如猪比较怕热，AI就能驱动元器件完成通风、光照等一系列操作。在精心地照料下，吃同样的饲料，猪能比传统的粗放式养殖多长不少肉。有的猪场还配备了巡逻机器人，几百头猪只需要几个人就能管理，进一步节约了人力。

听上去，为了养好猪、多养猪，科技企业们可谓是操碎了心。按理说，到了大规模、低成本的高科技养猪阶段，猪肉降价指日可待，怎么一两年过去了，反而逆势上涨呢？

答案就是，只能"望猪止馋"，根本吃不到嘴啊！

高科技救得了小猪，却救不了肉价

仔细一琢磨，却会发现这些算法也好，IoT也好，技术迭代对肉价起飞并没有什么遏制作用，至少目前为止，打上高科技标签的猪，对大众消费市场来说仍然是杯水车薪。

首先来说，智慧养猪系统只有在大规模集约型养猪厂里部署，才能达到效率最优化。

但即使经历了2015-16年中小养殖场关停清拆、"水十条"等整治措施，我国的规模化养殖程度还很低。2018年九大上市猪企一共出栏4476.3万头，才占据了6.45%的市场份额，对比美国、日本等稳定市场的规模化饲养水平，还有很长一段路要走。数据显示，美国十大猪场2016年就占到了市场份额的45%。

换句话说，中小散户才是猪肉在大众消费市场的安身立命之本，少数几个头部大型养殖企业的提质增量，释放到整体效率较低的市场，自然如同墨泼大海、了无痕迹。

除了集中度不够，高科技养猪也没有办法超越自然规律，凭空长出肉来。从时间线来看，阿里京东腾讯等切入大型养殖场，最早能追溯到2018年3月。而养猪本身又是一项耗资巨大的事业，王健林就曾对此颇为讶异："十万头猪场要几个亿，我们（万达）盖个五星级酒店才多少钱？"，从侧面说明了猪场的改造之巨、之难。加上养猪的生长周期至少需要一年半的时间，因此目前我们看到的案例大多还只是"示范"。

阿里云对外口径是合作产出的生猪2020年将达到1000万头，2019年中京东农牧的首批"AI猪"才正式出栏……靠这波猪来拯救当前的"猪周期"显然就不太现实了。

科技养猪左右不了猪肉价格的另一个原因，就是只在养殖场内做功，无法影响下游供应链，以及突发疫病等不可抗力因素。

普通消费者与餐厅在菜市场或超市买到的猪肉，经过了猪贩子、屠宰场、运输、多级批发之后，往往能比生猪的出厂价高出30%。这些次终端环节往往链条长、流程分散，无论市场行情如何，几乎都是硬成本，间接也为高肉价站了一班岗。

所以综合来看，猪肉价格"上天"是全产业链集体"发功"的结果，想要恢复平稳自然也需要多管齐下。智能技术作为生猪养殖保值增效的辅助工具自然当仁不让，指望它拉低肉价，还是睡觉见效更快一点。

他山之石：集约养猪还有哪些可能性

看来，高科技也不是万能的嘛，我们只能静待这一轮"猪周期"自动走向尾声。毕竟只要活得够久，平价猪肉总会有……但需要思考的是，在这样"价贵伤民，价贱伤农"的循环往复之中，往往是一次次地集体恐慌，一次次政策地自我调整与消耗。

这种情况下，从那些成功平稳了肉价的市场身上，或许可以得到一点不负责任的小建议。

先来聊聊一个有意思的现象，那就是美国的生猪养殖集约化，其实并不是猪场自身的觉悟高，很大程度上要源于中下游加工、零售端的整合加速。

20世纪60年代开始，美国屠宰加工厂开始了并购浪潮，同时，下游终端零售商也开始加速整合，到2009年，以Smithfield为首的前四大屠宰加工企业占据了70%的市场份额，行业前二十的零售商囊括了近82%的销售市场。

出于保障品质和降低成本的考虑，零售商向大型屠宰加工企业大批量采购，而那些幸存下来、掌握了行业命脉的屠宰龙头们，也顺其自然地通过合同生产，或是直接自己向上游扩张的方式，最终倒逼整个生猪养殖向规模化、集约化变革。

反观国内中下游的屠宰、零售等环节，集中度问题依然比较严峻。2017年国内规模化的屠宰企业很少，年产值500万以上的半机械化企业只有2076家，占全国屠宰企业的10.5%。零售环节则更加分散，仅北京一地就有数千家批发商与零售商。这就使得养殖场决策相对滞后，只能按照当期价格来安排产能，容易跟风式"追涨杀跌"，自然就让价格的周期性波动更为显著。

换句话说，尚未有巨头大举布局的中下游环节，其实和生猪养殖一样有着巨大的改造机会和社会效应，里面隐藏着的产业想象空间，或许也在等待技术玩家的入场。

另外，在美、日等猪肉价格相对平稳的市场，生猪产业并非一个任由自由消费市场调节价格供需的贸易体系，往往拥有一系列生猪产业保护机制，由许多延伸产业为其保驾护航。

比如日本，很多文章说日本养猪完全不用担心赔钱，因为政府会通过补贴来保证养殖者不赔钱。其实是只知其一不知其二，除了政府适当补贴之外，政策部门联合保险组织和协会来推行生猪保险配套服务，一方面避免了养殖户骗保等"偷财政"的行为，同时也能很好地补充"猪周期"时政府补贴调节效能过慢的隐患。

中国目前已经建立了生猪价格/收入保险机制，但主要是以政府补贴为主，如何将再保险等金融服务引入到生猪养殖过程当中，方兴未艾的智能金融服务或许值得期待一下。

总之呢，这场"猪坚强"的涨价浪潮留给我们最大的启示大概就是，高科技不是万能的。不过它与千行万业的融合，或许终能嫁接出一片"桃源"也未可知呢。

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