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通过AI作业者实现畜牧业无人化的路线图

Our Mission

支撑未来100年畜牧业持续发展的数字化转型

Background

人工智能已经深入我们的生活, 并推动着各种变化。 儿童教育, 医疗影像分析, 金融服务自动化等众多行业都在与AI一同进化。 然而, 负责提供人类生活最基本要素食物的畜牧业, 仍然停留在过去的方式中。
全球人口持续增长, 但作为主要蛋白质来源的猪肉产量却呈下降趋势。 为了实现可持续的蛋白质供应, 畜牧业的创新是必不可少的。
Intflow正是在这样的思考背景下成立的公司，其创始人为计算机工程博士。 在深入思考AI技术能够在真实产业现场带来怎样的积极变化之后，公司由此诞生。 我们将目光投向了尚未被技术充分应用的行业之一——养猪业。
我们亲自走访了养殖现场, 在那里看到的现实十分清晰。 许多农场正面临严重的人力短缺和低效的管理系统, 由此带来的生产效率下降和较高的死亡率, 正在威胁着整个行业的可持续发展。

为了解决这些问题，Intflow 开发了非接触式家畜健康管理 AI 解决方案——edgeFarm。
edgeFarm 履行以下核心职能。



  • 1. 通过24小时AI视频分析进行养殖监测


  • 2. 早期检测疾病迹象并降低死亡率


  • 3. 替代现场作业人员的工作并解决劳动力短缺问题


  • 4. 支持基于数据的最优决策



这些技术不仅仅是提升农场的生产效率。 通过缩短饲养周期减少碳排放，并减少饲料浪费，从而对环境产生积极影响。 Intflow正在从畜牧业创新中寻找技术为社会做出贡献的最现实方式， 同时推动解决粮食危机并实现农业生态系统的可持续发展。

Potential

'edgefarm'对增重, 投喂量, 进食量和活动量数据进行24小时监测与记录。

基于分析的数据, 系统提供如瘦弱猪只预警, 分选计划提示以及投喂模式建议等, 有助于提升生产效率的信息。

通过这些功能, 即使在有限的人力条件下, 也能实现高效的农场管理。

根据农场的结构和经营目标导入edgefarm解决方案后, 可以减少以往被回避的个体体重测量和信息记录所需时间, 使工作人员能够专注于更重要的工作。 实际上, 导入edgefarm的客户在育成率上提升了5%, 劳动时间减少了10%, 并实现了动物福利的提升。
人工智能的发展为畜牧业, 尤其是养猪产业带来了革命性的可能性。 养猪产业在亚洲许多国家以及北美和欧洲都具有相似的结构和环境。 edgefarm是一项融合人工智能与IoT的技术, 但并不需要昂贵或特殊的设备。 只需要能够观察农场环境的CCTV以及少量设备即可。 因此没有高昂的成本负担, 也不存在导入困难的问题。
以下是人工智能能够为畜牧业带来的几个重要可能性。
盈利能力提升
在养猪场中, 猪的体重是一个非常重要的生产指标。 因为可以通过体重来决定出栏时间, 并判断其健康状况。 过去为了将猪只移动到称重设备上, 需要工作人员的直接参与并耗费大量时间。 但如果利用人工智能技术即可测量体重, 就能够在减少人力浪费的同时, 提高出栏成绩, 并提升农场的盈利能力。
疾病管理与预防
非洲猪瘟（ASF）仍然在破坏亚洲各地的养猪产业。 一旦发生感染, 病毒会在运往屠宰场的运输过程中持续传播。 根据近期关于ASF传播造成损失的研究, 如果美国在2年内无法控制ASF的传入, 猪肉生产损失预计将超过500亿美元。 通过利用AI技术学习疾病的早期症状, 可以在情况恶化之前向工作人员提供预警。 同时, 我们还将结合AIoT技术提供最优的饲养环境信息, 使现场的管理与控制更加简单和高效。
可持续畜牧业实践
利用AI分析牲畜的进食模式并进行高效的资源管理, 可以减少饲料浪费, 并最大程度降低对环境的负面影响。 同时, 通过疾病预防、缩短出栏周期以及改善饲养环境等措施, 可以将FCR(饲料转化率)降低10%以上。 例如, 当FCR为3.3时, 每头猪的饲料消耗量约为380kg, 降低10%就意味着每头猪可节省38kg饲料。 如果将这一效果应用到全球的养殖数量上, 将能够有效减少因饲料生产而造成的大量环境污染。
通过无人化实现联合国可持续发展目标（UN SDGs）

消除饥饿、保障粮食安全并改善营养, 同时促进可持续农业发展。

通过提升生产效率强化粮食安全:edgefarm通过基于AI的数据分析技术, 帮助养猪场提升生产效率并优化猪只的生长状态。 这种高效的食品生产方式有助于应对全球人口快速增长, 并支持稳定的粮食供应。

支持农场的可持续发展:AI技术能够基于数据帮助农场做出最优决策, 从而解决劳动力短缺这一结构性问题, 并提升农场的竞争力。 同时, 它还能防止地方农业基础的衰退, 为构建可持续的农业生态系统作出贡献。

保障动物的健康生活并促进其福祉

牲畜健康管理解决方案edgefarm能够监测猪只的健康状况, 并及早发现异常行为。 通过这一方式, 不仅可以预防疾病, 还能够实现更高水平的动物福利。 动物健康与人类健康密切相关, 这在保障安全、可靠的食品供应方面发挥着关键作用。

通过预防牲畜疾病保护陆地生态系统

通过疾病早期发现预防大规模环境损害: 通过基于数据对牲畜生长状态进行监测, 可以及早发现疾病并防止其扩散。 这不仅能够避免大规模扑杀事件的发生, 还可以减少因牲畜废弃物造成的环境污染问题。 这种预防性的方法在减少畜牧业对当地生态系统负面影响的同时, 也对生物多样性的保护产生积极作用。

通过减少环境污染保护生态系统:基于AI的牲畜饲养可以最大限度减少不必要的抗生素和药物使用。 这些努力有助于减少由牲畜粪便造成的水体和土壤污染。 通过最大程度降低农场运营对自然生态系统的负面影响, 从而保护土壤健康并促进陆地生态系统的保护。

Current Status

我们的团队成立于2019年。 目前已有10个国家在使用我们的解决方案。 在2023年正式推出服务后, 客户数量较上一年增长了714%。 我们从全球安装的570个监测通道中接收各种农场数据。

Future

不仅在韩国建立了强有力的合作伙伴关系, 我们也正在与全球养猪企业开展合作。 我们最近成功完成了数据生成相关研究, 现在已经能够学习家禽, 牛等多种畜种的数据。 我们正朝着成为全球No.1 AgTech企业的目标前进。

To summarize our roadmap

  • 培养能够满足农场需求的AI作业者。
  • 通过AI作业者替代畜牧业现场的劳动力短缺和招聘困难, 从而提升生产效率。
  • 维持人类主要的蛋白质来源