8月22日，第五期百度大脑开放日EasyDL专场在北京中关村创业大街百度大脑创新体验中心举办。在此次百度大脑开放日上，来自农信互联的相关技术负责人在现场分享了有关EasyDL助力生猪养殖的经典案例，让在场开发者、业内人士深深地体会到了百度大脑的强大AI能力，以及领先的AI产业化加速落地成果。
“我国是世界上最大的猪肉生产国和消费国，这张图是中国生产猪肉产量的占比，占世界的56%，欧盟是22%，美国是11%，当年中国的猪肉产量是5487万吨，之后旁边这个2013年中国肉类消费占比猪肉占了60%+，当年的消费量是5562万，当时猪肉还是进口。”农信互联高级工程师孙凌俊向在场观众讲解我国老百姓对于猪肉的依赖程度。
在如此大的需求量之下，猪肉的品质是否能够得到保证？猪肉的产出是否可以满足需求？生猪的养殖上又有什么难点？这是我们值得思考的问题。其实，从一头猪的养殖、宰杀、交易……这一系列的猪肉生产和消费过程中，都存在着许多急需解决的难题。
尽管我国猪肉生产量占比在各国中已经达到56%，但是我国生猪养猪效率PSY（每头母猪每年所能提供的断奶仔猪头数）依旧远低于发达国家，其原因在于我国生猪管理规范差、信息化基础差，数据管理能力不强以及智能化水平不高……而在猪肉交易方面，生猪流通环节多、链条长、成本高、质量无法保证等问题也无法解决。
所以，如何解决生猪养殖过程中存在的问题？这成为了以猪为核心业务的农信互联公司的思考方向。在机缘巧合下，农信互联认识到了百度大脑，在百度大脑EasyDL提供的一套解决方案下，农信互联用人工智能为自己的养猪大业助力，将多年的专业养猪经验转化为更便捷、更强大、更有效的AI能力。
很多人以为，猪在猪圈里，除了吃就是睡，本分老实，其实不然。对于养殖户来说，猪的不听话程度不低于叛逆期的“熊孩子”，猪冲出围栏跑到厂外或者发生异常事件也不是不可能，所以这就要求养殖人员定时巡查，这不仅加大了养殖户的人工成本，还不能做到实时监控，全面检测。
所以，农信互联使用了百度大脑给出的“电子围栏，实时监测栋舍”方案来降低养殖户的人工成本，提高管理效率。其实，电子围栏的基本能力是基于百度大脑EasyDL的物体检测能力，它可以实时检测区域内是否有人、猪的出现，并且可以通过猪棚监控摄像头视频抽帧后的图片，做到高精度的物体识别：不管周围环境如何，都可以实时捕到捉饲养员和生猪的活动。
从此以后，每一头猪都有了专门的“监测人员”，能够在它们的成长过程中做到全程保护，提高了生猪养殖效率，减轻了养殖户的烦恼。
AI电子盘点 让每头猪都能拥有姓名
生猪的饲养不光难以把控，生猪的数量统计也是养殖户较为头疼的问题。在很多大型猪场里，“猪口普查”往往难以进行，因为猪群随意移动，而且外观看起来没有太大差别，所以想要盘点精准，就需要对同一个群体盘点多次，来验证数量的准确性，甚至需要多人协作。
好在通过百度大脑EasyDL的物体检测功能，农信互联使用AI电子盘点功能，就可以准确统计猪的数量。首先，需要在猪舍天花板装滑轨和高清摄像头，根据墙标判断猪圈位置，然后，基于电子围栏，可以连续抓拍多次，自动检测猪的位置并盘点数量，最后通过H5集成到小程序里：拍照盘点。
在“Remote-eye”猪只检测的帮助下，养殖户们可以实现远程监控猪场情况，实时盘点猪只数目、猪只异常活动监控，大大降低人工排查、检测的成本。原来每周需要到合作猪场进行猪只检查和监控，现在无需到场也能实时了解猪场猪只情况。模型准确率较高，有效减少人工巡逻次数。
猪病识别 让每一头猪都是健康猪
在百度大脑解决了猪的管理和统计这两类大问题后，又一个新的问题产生了，那就是猪的健康把控，病猪的及时甄别同样是养殖户所面临的大问题。没关系，这同样可以通过百度大脑EasyDL物体检测来解决。
猪病识别依旧只需要三步：一、找到生猪病症数据图片素材，并对病变部位进行标注；二、饲养员捕捉生猪出现病理特征的身体图像，三、将病变照片通过手机上传。通过这三步，“猪病通”猪病识别就能协助养殖人员判断猪只是否有口蹄疫、皮肤病等典型猪病，非典型特征还可以转线上专家，进行远程诊断，大大降低了单只病猪引起集体主群生病的概率，提高了健康猪肉的产出。
在EasyDL的帮助下，猪的管理问题目前已经得到了解决。未来，在百度大脑的AI赋能下，生猪养殖将会迎来更大的改变，猪场检测的事件多样化、声音特征识别、个体识别……等AI能力正在逐步落地，有望帮助我国更多猪场降低养殖成本，提高养殖效率。
当然，百度大脑的未来肯定不止于此。目前，百度大脑EasyDL平台已支持图像分类、物体检测、文本分类、声音分类、视频分类等模型的定制训练，因其零算法基础即可上手使用的超低门槛特性，目前EasyDL产品服务已经广泛应用到工业、安防、互联网、零售、物流、智能硬件、教育、医疗、电商等各个行业，而当AI技术更加普及易用、易落地，其所赋能的企业与行业肯定也将为人们带来更多的惊喜成绩。
