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)
