如果 AI 可以比您更好地管理您的农场,那会怎样?
快速阅读: 《家禽新闻》消息,五月份,普鲁杜博与英国国家家禽协会合作举办研讨会,探讨AI在家禽业的应用。AI可提前发现问题、提升效率,但成本和消费者接受度是挑战。行业需建立信任并善用数据,逐步引入AI以优化养殖和供应链。
五月份,普鲁杜博(PB)与英国国家家禽协会合作举办了系列网络研讨会的第三期,由埃尔康动物保健公司(Elanco Animal Health)提供赞助,由PB主编克洛伊·瑞安(Chloe Ryan)主持。在研讨会上,OptiFarm首席执行官大卫·斯佩勒先生、国家农民联盟家禽委员会副主席威尔·罗(Will Row),同时也是肉鸡养殖户,以及近期负责将人工智能引入埃尔康系统的凯勒姆·贝尔(Calum Bell)探讨了将人工智能融入家禽业务的机遇与挑战。他们的见解展示了这一领域的复杂机遇。随着全球对蛋白质需求不断增长,农业领域中,几乎没有哪个行业比家禽养殖更有转型潜力。生产者正面临越来越大的压力,需要提高效率、改善动物福利,并向日益注重健康的消费者保持透明。人工智能正成为应对这些挑战的重要工具。
**辅助而非替代**
关于人工智能的讨论常让人联想到自动化取代人工的情景。然而,在家禽养殖领域,与会者认为应将人工智能看作是对人类知识的补充,而非替代。“人工智能让我们能够将顶尖农户的知识推广至每个棚舍、每座农场、每一天,”大卫·斯佩勒表示,“这正是我们最兴奋的地方。”“它让我能花更多时间照顾家禽,而不用久坐办公室,”斯佩勒补充道,“现在我进入棚舍时,带着明确的目的。我知道问题出在哪里。”
传统上,家禽养殖是一种事后补救型工作。问题往往在发生之后才被察觉。借助人工智能,农民可提前发现潜在问题并及时应对。“我们正努力把每一组鸡都变成学习的机会,”国家农民联盟家禽委员会副主席威尔·罗过去18个月在其农场使用Pondus技术时解释道。Pondus称其系统为“基于人工智能的家禽管理提供实时供应链情报”。该系统在每10,000只鸟的棚舍中配备一台摄像头。这是一台固定摄像头,每隔10分钟拍摄一次鸟儿的照片,通过算法估算鸟儿的重量。它还能监测鸟儿的行为,例如聚集或热应激现象。“我们已经开始观察喂食器和饮水器的使用情况,”罗解释道,“可以说这就是天空之眼。”
人工智能还通过提供基于汇总数据和历史趋势的决策支持,助力经验不足的农民实现更高绩效。“我们发现年轻农民很快掌握了这项技术,”斯佩勒补充道,“他们用它来挑战传统做法,并取得了更好成效。”
**挑战与争议**
虽然人工智能带来显著的运营优势,但也引发了一些难题。消费者到底想了解多少家禽生产的内部运作?“我内心有个很有趣的矛盾,”克洛伊·瑞安说,“有些消费者不愿了解鸡舍详情,更别说机器人和电脑的介入了。”这暴露了整个行业的困境:是增加透明度还是聚焦于提供价廉物美的食品?关键或许在于如何展示这项技术。“在各行业,我们发现若将人工智能描绘成辅助农民而非取代他们,则有助于赢得公众支持,”凯勒姆·贝尔说,“这完全取决于如何定位技术和政策。”
小组讨论了行业如何自保。斯佩勒给出的回答是,家禽行业需要具备如此强大的品牌和声誉,以至于消费者不相信那些虚假内容。“很难,甚至不可能证明这些内容是假的,”斯佩勒指出,“因此,你的行业品牌、农民身份及其所代表的价值观比以往任何时候都重要。”
贝尔解释了他在引入人工智能方面的作用,以及这对一家国际动物保健公司的好处。“我们的使命实际上是消除一些基于规则的任务,让员工有更多时间专注于基于判断的任务,”贝尔说。实时翻译就是个好例子。“这是新生成模型擅长的事。当你在超过60个国家运营时,这对影响巨大。”
埃尔康在另一个领域也利用了人工智能,即报告撰写。“我们需要生成大量合规和内部报告。这些报告格式相似,布局类似,最终都是数据驱动的。这些都是利用新生成式人工智能能力的好应用,因为它们可以生成初稿,最终由人类进行审查和改进。”
“我们对基于人工智能的技术感到兴奋的部分原因在于加速个人发展,这反过来有望让他们更好地服务于动物、客户和行业。”
**人工智能的潜力**
人工智能的潜力不仅限于农场大门内。专家们越来越关注如何利用数据驱动的工具优化整个家禽供应链,从预测需求到调整生产计划。“想象一下,如果长期天气预报显示八周后有一个很棒的烧烤周末,”瑞安说,“这可能会触发从孵化场开始的一系列变化。”然而,预测消费者行为仍是难题。情绪、趋势和不可预见的事件都会以难以建模的方式影响需求。“你必须小心不要去除系统中的所有变异性,”斯佩勒说,“如果你的预测模型错了,并且你全押在这个模型上,那你就麻烦了。”
尽管如此,目标依然存在。通过更好的预测,生产商可以更精确地匹配供需,减少浪费并提高利润率。
**成本与未来**
成本仍然是家禽养殖中广泛采用人工智能工具的关键障碍。虽然好处日益明显,但许多农民对初始投资犹豫不决。“我现在离不开人工智能,”罗说,“投资回报非常快。我已经看到了死亡率和拒收率的下降。”“我不想回到那种事后补救的思维方式,在作物结束时思考哪里出了问题。我随时都有数据可用。我可以直接指出问题所在,并采取正确程序来解决问题。”
斯佩勒认为是时候重新思考商业模式了。“我们必须认真讨论谁来支付费用。我今天使用谷歌地图,一分钱都不付。有人替我支付。”他指出,人工智能模型正在变得更便宜,许多工具更多依赖数据而非昂贵的硬件。但数据安全和信任仍然至关重要。“归根结底,这取决于信任,”他说,“我的条款和条件中可以写任何内容,但除非你信任我遵守它们,否则这没什么意义。”
对于考虑使用人工智能的农场,与会者提供了三个关键步骤来开始这段旅程:
1. **整合数据**:这通常是最高成本也是最关键的一步。没有良好的数据,人工智能工具无法提供有意义的见解。
2. **从小处着手**:不要试图一次性改变一切。从一个具体问题开始,比如自动化每周报告。
3. **投资于人工智能素养**:技术正在快速发展。理解如何与人工智能互动——如何引导它、质疑它并应用它将成为真正的竞争优势。
“基础的人工智能模型正在成为商品,”贝尔说,“秘诀在于如何聚合数据并培训员工有效使用这些工具。”他指出,仅在过去一年就有超过4,000家人工智能初创公司成立。“工具会来来去去。但那些学会如何使用人工智能的人无论使用什么平台都会成功。”
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这是一次充满洞见的讨论,展现了人工智能在家禽养殖领域的无限潜力与挑战。未来,这个行业将如何拥抱技术,值得拭目以待。
(以上内容均由Ai生成)