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10月27日，得到大学在北京举行了2019秋季开学典礼暨夏季毕业典礼。5位老师和9位优秀毕业学员依次登台，通过14场聚焦“怎么办”的“how-talk”演讲，分享各行业知识和思考方法。
得到大学上海4期2班学员侯云忆，是一名人工智能产品专家，她正在做的工作，是利用ai人工智能技术养猪。在18分钟的演讲中，她分享了“ai养猪”的心得，以及用ai+改造一个行业的方法论。
以下为侯云忆演讲全文实录：
我叫侯云忆，是一名人工智能产品专家，正在用ai改变一个古老而肥美的行业，畜牧业，更确切的说，我是个养猪的。在不久的未来，你有大概率会遇到像我这样的养猪人，我们深入一线，走进农村、走进猪圈，用ai提升养殖户的生产效率——我们是敲代码务农的“码农”。
过去几年，我们听到了太多人工智能威胁论，说它会不会抢走我们的工作，甚至反过来奴役我们呢?那ai真的是饿狼吗?
其实，这些“狼来了”的忧虑，都是把科幻电影里的情节，跟现实的技术进步混淆了。我可以负责任的告诉你，现在的人工智能，想要颠覆世界是不可能的，但改造传统行业，进而让我们的生活变得更好是有可能的，而且已经在发生了。
不过呢，不是所有的行业都能被ai改变的。能够被人工智能改造的行业，必须符合以下三个条件:超大规模、非标准化以及不确定性。
第一，超大规模，ai的落地 依赖的就是数据量，越大越好；所以，你看像考古这样听起来高大上的行业，因为数据量太小了，并不能发挥ai的价值;
第二，非标准化，很多人会误以为，ai擅长的，是解决标准化和重复性的工作，错啦。这两个问题，在工业革命时代就被流水线解决了，而ai真正擅长的，是解决个性化问题;
第三，是具备不确定性，因为确定性的事件可以通过规则来解决，而对未知风险的预测能力，才是ai能发挥优势的地方。
那符合这条三条标准的行业有哪些呢?养猪就是。今天我就来带你看看，人工智能这头“饿狼”，是如何成为了我们人 类的好帮手，帮我们养好猪的呢?
我们首先来说，超大规模性的问题。中国是世界第一的猪肉消费大国，但到底有多大呢？你可能没有概念。我为你准备了一支小视频直观的感受一下。视频中的柱状图表示了每年世界各国的猪肉消费量，尾声这跟冲出天际的柱子代表的就是我国的年消耗量，7亿头猪。你知道你有多能吃么？这相当于人均每年半只猪，40kg左右。而我国的猪肉进口比例不到3%，基本属于自给自足，我国存栏的猪在4亿左右的规模。今天我们又见证了一个中国的世界第一，你看需求这么大，但坏消息是啥?养猪这事儿，很难，而且干的人越来越少。
我们经常说，“没吃过猪肉，还没见过猪跑啊?”在座的和在线的亲同学们扪心自问，大多数人都吃过猪肉吧？有几个真的见过猪呢？养猪是个特别有技术含量的活儿，母猪该何时配种?疫病怎么防治？猪成长的每个阶段怎 么喂养?......这些都需要生物学、兽医学、营养学、管理学的多学科交叉融合，需要复合型人才。
然而现在的90后，大都去了城市工作，不愿意留在农村从事畜牧业。养猪成了个“无人留守”却非常重要的行业。
那怎么办呢？也很简单，既然没人了，就不用人呗，我们让 ai“无人值守”顶上。
更加反直觉的是，养猪这件事虽然感觉很缺人，但阻碍养好猪的，恰恰就是人，别看猪能吃，长得快，但猪其实很娇贵，怕被传染生病， 而猪生病 主要的传染源是什么?答案就是我们人，人怕猪生病，猪怕人接触。猪有多嫌弃人呢？进养猪场的人员，必须提前48小时无菌环境隔离、体检、全身消毒，穿上两层防护服，再戴上帽子口罩全副武装后才能进入。
现在终于见到猪跑了，不好意思，人的感官毕竟灵敏度有限，很难及时发现猪疾病和异常。以疫病排查来说，以前的做法，是人工巡场发现猪有临床症状的时候，才去测体温做排查，这样一来，很容易错过 佳的治疗，和隔离传染源的时机，然后只好要么整栏喂药，导致药物滥用的问题、要么整栏处死，导致养殖户亏损的问题。
那ai是怎么做的呢? 要解决病死率下降的问题，其实就是要在一群猪里快速、准确找到发热的那头，换句话说，要把肇事的那头猪揪出来。这其实很像用电子警察在十字路口抓违章，要知道，电子警察背后可是要比对14亿的公 安数据库，一栏猪一般也就四五十头，应该挺简单的吧。
确实，收集了2千多个样本，不足两周，我们就能把世界第一的人脸识别算法迁移到猪脸识别，训练出了准确率还不错的第一个版本，然而上线1个月不到问题逐渐出现了。原因你估计也想不到，竟是因为，猪长得太快了！猪的生长周期只要半年，也就是说，6个月左右，就从佩奇，长成了八戒。
面对这个“成长的烦恼”，一方面，我们转换视角，把“猪脸识别” 升级为“猪只识别”，通过结合面部、体型、纹理、外貌的细节特征抽取，用更多维度的信息提升辨识率; 另一方面，我们给每只猪，打上了一个辨别身份的电子标签。现在我们已经可以做到栏内身份辨识了。
接下来再结合红外监控和环境传感器，就可以精准识别发热的猪， 及时做早期的疫病诊断和防治。
除了生病，猪还有没有其它的死亡风险？你可能想不到，有很多奇葩死法：有母猪把亲生的小猪仔压死的、有猪同学间的霸凌打架撕咬的、有不安分想要去外面的世界看看跳栏崴脚的......我们咋办呢？我们通过猪的运动轨迹、行为分析和步态识别，来及时发现这些异常的行为。通过ai，可以有效再降低2~3%的死亡率。
不知道你有没有想过一个细思极恐的问题：那些死猪病猪去哪儿了? 每死一头猪，都是农户的损失，谁不心疼钱呢，有的农户，就会把死猪想办法混入市场流通，来减少损失。但是现在呢，通过「猪只识别」追踪了每只猪，从生到死的全过程。病猪死猪会被持续追踪到它被无害化处理的 后一秒，火化前，还会对遗像进行比照，这就杜绝了死猪流入市场的风险。ai让我们吃到嘴里的猪肉变得更安全了。
所以你看，要精准识别大规模群体中的个体，还要能发现异常，这事我们人并不擅长，但ai很擅长，这是它在养猪这件事上发挥的第 一个优势。
第二个优势是，ai擅长在非标准化场景下，还能做出精准的决策，不仅提高生产的效率，还保证 终产品的稳定品质。
养猪是一个非标准化的事儿，猪肉也是非标准化的产品。其实直到2019年的今天，中国绝大多数的养殖户，都还停留在“靠经验”， “凭感觉”，“纯人工”的养殖方式。
那人工智能是如何做决策的呢？就拿喂养来说。我们先来看看，现在所谓“自动化”的机器是怎么做的，在规模稍大的养殖厂，会有自动投喂系统，饲料通过管道运输，到饭点，就会同时放料，可以想象一 下万猪抢食的画面，非常壮观。但你注意啊，“自动”并不等于高效啊！同样设备、环境和流程下养的猪，依然有燕瘦环肥的区别，有多少饲料是被浪费的，又有多少猪没有吃饱呢？其实养殖户心里是不知道的。
并不是养殖户不想知道，而是其中的关键变量，一直非常难获取，这个变量，就是体重。养猪的信息获取难点，就是怎么给猪称体重。
要给猪称体重，可不容易了，传统的方式，是把猪赶上秤，再把猪赶 下来，整个过程既混乱、又耗时不说、还容易出错。但我们发现，个别有经验的老养殖户，看一眼猪，确认下眼神，就知道这头猪的大概重量了，这给了我们灵感，我们能不能把这种能力，教给ai呢。其实是可以的。
我们是怎么做的呢?要让机器能通过摄像头，就能推算出猪的尺寸大小和重量。
是不是听起来觉得很厉害，但其实这背后的技术，我们日常使用的手 机上已经运用了，比如 近热卖的苹果浴霸三摄和华为滚筒洗衣机四摄手机，都可以通过摄像头，测量物体面积、体积，也可以运用人脸识别，来推测身高，爱美的女生还可以用“立体美颜”得到更好的美妆体验，我们不过是把服务可爱妹妹的技术，运用到了可爱猪猪身上。
别笑，我们一视同仁，男人我们也没放过，我们还移植了健身房里撸铁后测体脂的技术，让机器能“看出”猪的瘦肉率和体脂率。有了这些数据，再结合猪的生长模型和营养学的知识图谱，就可以决定：什么时候喂、喂多少是 高效的，甚至可以稳定控制出栏时的肥瘦标准。你看，这才叫真正的智能喂养管理：个性化、可迭代，而这，就是ai养猪的第二个优势。
那ai养猪还有什么绝活呢?
有了前面说的两条保驾护航，养猪这件事，是不是就可以像流水线一样稳定输出了呢?
答案是，no—不行!
猪毕竟是一种生物，它们也有心理疾病！你可能不知道，，猪特别容易得抑郁症。你说什么？猪还能得抑郁症？把你圈180天，除了吃啥也不让干，还有可能被亲妈压死、被同僚欺负，你试试，换你，你不抑郁?
猪得抑郁症的典型症状就是绝食、厌食。而得了抑郁症的猪，必须被挑出来“分栏”，也就是分开单独照料。结果呢，这些猪就会长的特别慢，很消耗养殖的时间和资源。
目前行业里有些做法是给猪听音乐，让它们high起来，改善他们的情绪。而我们正在尝试的，是使用表情识别技术，来监测猪的情绪状态。那现在，对于人的表情识别，ai已经驾轻就熟，微表情的抓取已经用于金融场景的风控审核中。相信在不久的的未来，这套表情识别技术，也能用到猪的情绪分析上。
这就是ai的第三个优势，对于不确定性的预测推理能力。当ai能看懂猪的喜怒哀乐，预测情绪变化的时候，我们才能做到及早干预，防患心理疾病于未然，让猪吃着火锅唱着歌，不找麻烦光长肉。
好，咱们总结一下，我刚刚说的，就是ai在传统行业里养猪的故事。
而这也是ai在传统行业可以发挥的优势的缩影：如果，你所在的行 业，你所面对的对象、组织或场景，也符合超大规模、非标准化以及不确定性，这三条的话，不妨试试让人工智能来帮帮忙。
但我今天更想说的是，人工智能技术的突飞猛进，正发生在中国，发生在这片土地上，因为人工智能 需要的，就是数据，不止是养殖 业，教育、医疗、交通等等大量的领域，中国的人工智能技术都在急速前进着，世界上没有任何一个其他国家，具备中国这样的超大规模性，能提供无法企及的天量数据。这也提醒着我们，看待同一样事物的视角不同，得出的结论也会完全不同，原先以为的问题可以变为新的机会。
不知道你是否还记得，上个世纪，全世界还在为人口越来越多，怕粮食不够吃而担忧，中国的人口多似乎是个大问题，但在今天新的技术条件下，规模反而成为巨大的资源池和领先优势，在可见的未来，这种优势还会越来越大。
如果我是诗人， 自豪的一定是生在了李白、杜甫的盛唐；如果我是艺术家， 幸福的一定是生在文艺复兴时期的佛罗伦萨；我是侯云忆，人工智能产品专家。干我们这行的， 幸运的，就是生活在这个时代的中国。
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