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刘强德：ChatGPT畜牧版，“对牛弹琴”又如何？
现代畜牧网 http://www.cvonet.com 2024/4/15 8:59:18 关注：121 评论： 我要投稿
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今天我想在辅音云讲堂跟大家来聊一聊，大家耳熟能详但又陌生的一个新的人工智能的平台或者人工智能的工具叫ChatGPT。我估计很多人在2023年年初，会突然在很多新闻或者应用场景中或多或少接触了解过。很多人认为它会改变我们很多的业态，同时也会让我们很多行业出现失业的状态。那么ChatGPT究竟是一个什么样的东西？对我们畜牧行业又会发生怎样的变化，或者说又会给我们带来怎样的机遇？今天我们从理论具体到畜牧场景层面跟大家交流。
其实在ChatGPT之前，我们已经绕不开一个基础的话题，就是人工智能，我想大家都不陌生了，这几年在我们畜牧行业很多智能化的模块都有应用。我个人认为人工智能应该是我们这一代人遇到的最大机遇，我们以前说人类历史上的革命是对我们整个人类的进步，包括生产效率的提高就是工业革命，工业革命的价值大大提高了我们的生产效率，我觉得工业革命的另外一个价值就是它让所有行业重新洗牌。AI也是一场革命，这场革命不光光是一场工业革命，而且我觉得它是迭代非常快的革命。AI也就不到20年的历史，这20年的发展速度超过之前的100年，所有领域都快速迭代和精准应用，所以，我觉得智能不是说从局外看，是在局内，已经无权干涉我们生产垂直领域的业态。人工智能有很快的迭代性，我们之前讲大数据，人工智能，互联网，其中包括云计算、边缘计算等这些技术。
最近这几年，我们有看到一些新的，包括2021年出现的元宇宙在产业中的应用。到了2022年，又快速引入了数字人的概念，2023年又开始进入到ChatGPT这个新的概念。我们今天讲ChatGPT之前，有一些基础的概念性名词想先跟大家交流一下，我们循序渐进的来理解一下ChatGPT是有怎样的技术支撑，怎样随着AI技术的迭代到今天之后，能够在我们垂直领域之内形成有效应用，尤其是在整个畜牧行业中ChatGPT又会发生怎样的价值，这里我想到一个词叫大模型，如果说在IT行业或者IT应用熟练的这些小伙伴们可能会比较熟悉。谈谈我个人的理解，我觉得我们理解大模型不单单是一种技术，也不是简单的操作系统。我们认为在现在手机终端上，目前世界上公认的就是苹果的IOS操作系统、安卓的系统、华为的鸿蒙操作系统。而我认为大模型更应该类比像 PC一样，我们今天是离不开PC去生活工作的。
再来看一个基本概念“AIGC”，中文叫“利用AI技术自动生成内容的生产方式”。它的发展可以分为四个阶段：第一，PGC (professional generated content) “专业生产内容”，主要指具备专业背景的内容生产者所创造的内容；第二，UGC (user generated content) “用户生产内容”，其内容的源头更偏大众化，人人都可作为用户进行内容生产；第三，AIUGC(artificially intelligent UGC)，为人工智能与UGC的结合，人工智能参与到了用户创作内容的过程中；第四，AIGC，“无生命的”人工智能成了完全的内容源头，“无生命主体”成了为人类创作内容的生产者。另外一个核心名词叫做GPT(generative pre-training transformer)生成式预训练模型。是一种用来分析和预测语言的人工智能模型，它可以帮助我们进行自然语言处理，例如机器翻译、自动文摘和快速问答。GPT的发展目前经历了GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5和GPT-4几个阶段。对于GPT-1模型，我们可以这么理解：先使用海量没有进行标注的语料，预训练出一个语言模型，而后对语言模型进行微调，使之应用于特定的语言任务中。GPT-2则在GPT-1的基础上进行了多任务的训练，使用了更大的数据集，提升了语言处理能力。GPT-3则在训练的参数量、训练数据和训练费用上都高于前两者，能完成更加复杂的任务。OpenAI推出的ChatGPT是GPT-3.5的延伸，这是一款聊天机器人程序，能通过学习和理解人类的语言与人类对话，还能实现视频脚本撰写、营销文案写作、文本翻译、代码编写等功能。2023年3月，OpenAI推出了史上最强大的模型——GPT-4。它在文学、医学、法律、数学、物理和程序设计等不同领域表现出很高的熟练程度，各方面能力已全面超越ChatGPT。不仅如此，它还能够将多个领域的概念和技能统一起来，并能够理解一些复杂概念。GPT-4俨然拥有一个普通人的正常思维。
一、智能畜牧技术
1、智能畜牧业“星星之火”
在畜牧业，人工智能经历了怎么样的迭代升级？2018年是智能畜牧元年，很多数字化公司推出的数字化模块应用到畜牧养殖行业当中，实现了精准饲喂、数字环控等应用，并且取得了很好的效益。2019年给智能畜牧加了把火，即非洲猪瘟的肆虐让养殖场加大了对安全防控的力度，其中包括人力、生物安全水平、智能诊疗模块、猪疾病的预防等，这些要求都为智能畜牧提供了很好的场景和需求。2020年“大数据”普及，双疫情的爆发，不光是非洲猪瘟，还有全球的新冠肺炎。新冠肺炎这三年给我们带来很大的经济冲击，但是这三年也对国民进行了一个很好的大数据普及，让个人和企业都明白了大数据的价值和意义。2021年“元宇宙”加持。2022年推出了“数字人”概念，这一年不管是在电商领域，还是在工业领域，甚至包括在农业的一些工业化场景中，也都开始推出了数字人的加持和应用。2023年“ChatGPT(AIGC) ”火爆全球，高速快效的数据内容生成。最底层的智能畜牧技术，我把它用简单的6个单词进行归纳，叫做A：AIot（人工智能物联网）、B:Blockchain(区块链)、C:Cloud(云计算)、D：Data（大数据）、E:Edge(边缘计算)、R：AR\VR（增强现实和虚拟现实）,AR和VR实际上是元宇宙的核心技术支撑，甚至可以讲元宇宙实际上是基于前面5个智能技术的基础上，在AR眼镜下的一个人工智能平台。我认为用这几个单词能让大家更容易去理解。
2、智能畜牧应用模块
智能畜牧应用模块都有哪些？包括养殖环境监测控制、畜禽生理行为监测识别、养殖流程数据采集、精准饲喂、疫病防控决策、发情揭发与繁育管理、智能称重分群、畜禽智能机器人、牧场预警事件管理、种畜禽监督管理与遗传评估、质量安全智能追溯等。
3、养殖流程数据的采集
在猪、家禽、肉牛和肉羊方面，精准饲喂系统越来越成熟，还有专业的相应设备和料肉比特定的算法和管理。另外，疾病的防控、诊断治疗，包括在现场所有抗体信息的演绎流程的决策等。以及发情揭发与繁育管理、智能称重分群、畜禽智能机器人，还有牧场预警事件管理、种畜禽监督管理与遗传评估、质量安全智能追溯等，这些都是整个智能畜牧业的应用模块和应用场景。
今天提到整个畜牧业发展的变化，原来是粗放式的管理，到今天的规模化、标准化、集约化、机械化，到现在来讲，我们更应该把畜牧业发展的智能化、数据化作为我们当下虚拟化的一个转型的特点。智能化实现了畜牧业怎样的转变价值呢，我认为一个非常重要的转变价值是由原来面向群体的粗放式管理，转为面向个体的精细化、及时化、数字化的管理。比如讲养猪行业，以前不管是集约化也好，还是家庭牧场也好，要把这群猪很好的管理，出栏之后卖出去，我们来核算它在养殖环节中所有的这些数据信息来判断我们的饲养水平和利润水平，这叫面向群体事后的粗放式管理。当我们发现某个问题之后，实际上猪已经出栏了，我们只能在下一群进行有效的提升改良。而今天我们讲智能化是在牧场的整个流转环节中，对每一个个体畜禽进行及时化、精准化、数字化的数据采集和管理。比如说我们通过精准饲喂环节，可以有效的了解每一头猪，每天的采食量，每天的日增重，可以算出每一头猪每天的料肉比。一旦发现数据不良或者数据管理水平比较低，就会进行及时的精准干预，进行调整，这样就保证了养殖是一个最佳的养殖状态。
二、数智畜牧的版本
我们从宏观层面，通过技术层面来看一下整个数智畜牧业发展的几个版本，1.0版本实际上就是叫信息上云，前提是智能畜牧进行整个牧场数据的服务采集，通过传感器自动采集，实现了上云，再去进行后台人为的干预和人为的判断，这是一个最基本的基于前端数据自动采集的数据上云之后，通过人工来进行干预和判断。到2.0版本，这个版本一个非常重要的特点就是打破信息孤岛，实现了数据互联。比如我们看到猪的料肉比不良的数据是采食量和日增重的数据，然后算出料肉比，是不是认为是饲料水平营养水平不够，还是每天一日三餐的饲养流程不科学，猪本身是不是有问题等等。2.0版本来兼顾动物生长中的管理需求，去实现很多数据的互联，打破了单一的数据采集和单一链条的数据判断，所以这是2.0版本的一个核心特点。3.0版本，我们基于数据的自动上传，基于对管理目标的各种决策分析，各种数据互联之后，就开始形成了一个孤岛模型到相对融合模型的融合，这时候我们就可以通过相对融合的模型来做数据的决策，比如我们看到很多数据，不合理之后要来分析原因。这个数据非常重要，数据已经开始起到了驱动决策的功能。但是我认为3.0版本还有一个很重要的问题，我们在最后进行数据分析、决策和数据进行线下应用实施的干预之后，很多还是要靠自己来去做最后的决策，以防止决策出现偏颇和失误，这是当下很多企业所存在的智能化的业态。智能3.0版本就是要建立畜牧产业链中的各个智能模型，来提升我们的生产管理效率，提高人员的福利、动物的健康，来增强科学的决策等等。
4.0版本就要求实现各个物联网及各个机器人的这种自主决策调度，它区别于3.0版本一个最大的特点，除了实现万物互联、数数互联，更多的不是依赖于人来去做最后的干预和决策，而是靠数据的物物互联、万物互联来实现数据的自主决策。这个就有点类似于像无人驾驶领域的车路协同，它不是简单的智慧交通，也不是简单的无人驾驶，而是不用人操心的真正的无人驾驶。实现这一点后，我觉得就是大家在期待的无人智慧牧场。今天我把所有的原料信息都匹配好之后，我们完全就可以用各种模块去相互关联，各种数据进行万物互联，用最后的数据包进行科学精准的决策和调度，我觉得这是4.0版本的一个非常重要的提升之处，它实现了数字互联和万物互联，通过数据来进行最终的决策和应用实施。未来我们可以想象到5.0版本，它是一个完全基于KPI考核的无人化自动运营牧场。基于我们未来设定的畜牧生产的方向和需求目标来设定各种考核目标，实现数据决策无人干预的自动运营的智慧牧场。尤其在我们的生物育种方面，更应该做到基于育种目标的5.0版本的运行模态。
未来无人智慧牧场要有这么几个特点，首先，要有三方面的逻辑，就是产业互联网、人工智能、产业大数据，我们要建立在整个自动化、信息化、精准化、智能化的情况下，来形成养殖环境舒适，个体生长健康、管理精细高效，产品安全放心，各个环节可以追溯的生态体系，这个就是我们未来牧场最希望达到的愿景。那怎么去实现4.0版本、5.0版本的无人牧场有三个层面的架构，一方面是通过底层产业互联网技术，实现万物互联，另一方面要基于人工智能技术来实现机器还原。最后，通过产业的大数据技术来实现4.0版本智慧牧场的建设。今天来看，我们还是处于3.0版本的普遍状态。
接下来讲AIGC，叫人工生产内容，它是ChatGTP的一个非常重要的技术基础。4.0版本和5.0版本要实现整个数数决策，要实现基于数据来完成我们对无人牧场所有决策和运行的管理，一定离不开生成式AI，AIGC有很多的技术或者业态去支撑它。我也是前段时间认真学习了一些技术层面的文章和能够运用到我们畜牧行业中的一些模块介绍，我刚才讲的更多的是基于理论模型，先跟大家讲清楚，再去讲ChatGTP的技术特点，嫁接到畜牧行业中会产生怎样的蝶变。这里面有四个非常重要的模块支撑，第一个是大语言模型，第二个是多模态模型，第三个是具身智能，第四个是通用人工智能。
1、多模态模型
多模态模型，它相对于我们单模态的人工智能模型，单模态人工智能模型实际上就是原来二维的处理方式，简单的对文本、声音、图片进行处理的人工模型。而这种多模态的模型是在单模态模型基础上向着各种信息融合去快速迭代发展，它能够处理不同类型的数据，包括单模态模型的文本、语言和图片之外，它还可以做视觉、文本、听觉、视频等等的处理，把它们融合起来进行综合理解的人工智能模型。这种模型能够更全面的来理解和处理真实世界中的复杂的多样性。刚才讲到ChatGTP，尤其到3.5和4.0版本的时候，是一个类似人的思维模式的语言工具，这种语言的工具首先要像人一样，不光看懂纸面上的东西，还有立体上的东西，是一个综合的多元化因素，然后把这些数据都能够去理解，都能够去进行有效的迁移学习，把这些融合形成多模态模型。这种多模态模型也在不断的发展，这个模型也面临着更多更加复杂和多样化的交互场景，比如我最近看到在整个智能畜牧方面已经开始进行有效的应用，尤其是在自动驾驶领域打开了非常有价值应用的垂直领域的空间，也进一步推动了整个ChatGTP模型的快速发展。
2、具身智能
第二个模块底层的技术支撑就是具身智能，它作为整个企业GTP的非常重要的技术逻辑，指的是可以感知和物理世界进行交互，具有自主决策行动能力的人工智能系统。也就是把我们沉浸式的献身于某个角色中去，把人工智能系统献身于人的理解方式去看待垂直领域的场景，它能够以主人公的视觉来感受你的世界，并通过跟环境的交互学习，结合自我学习来去理解和改变世界，也就是说它可以像人一样去感受外部世界，包括把它赋予到整个机器人中去，但机器人它不是虚的，就像今天的大学学专业一样，它已经跟我们的专业性结合，还要跟垂直领域的知识进行结合，同时还具有很强的自我学习能力。也就是说具身智能能够推动我们的智能体，比如说机器人也好，或者其他的一些负载体，具备更多自主规划、决策行动和执行的能力，这是人工智能非常好的前进的一个阶段。
3、通用人工智能
通用人工智能相对于狭义的人工智能来看，我觉得它是一个脑机接口的创造新的交互方式，所谓狭义的人工智能指已取得显著进展但局限于特定领域的人工智能，例如语音识别、机器视觉等等。通用人工智能叫AGI，它是指具备类似人类的思考能力，能够广泛的理解并且解决多种问题的机器智能，是人工智能研究的重要目标之一。这里头它就是要有人的思考能力，而且能够广泛的去适应特定的场景环境，能够解决相应问题的一个战略。GPT-4等大型自然语言模型被认为是通向通用人工智能的重要潜在路径。
4、大型语言模型
大型语言模型，简称为大模型，它是通过目标任务自动拆分、制定计划和实施计划等方式，能够自主完成用户的需求，成为人的智能助理。GPT-4也正在逐渐的开放插件功能，通过底层模型来连接第三方应用的，构建丰富的生态系统。
为什么说我们现在很多行业处在2.0版本和3.0版本，就是现在很多企业是智能化的，实际上实现了AIot，就是人财物一体化，实现了各种应用场景的智能化模块的应用。围绕这些智能模块应用，我们梳理了若干个具体的智能模块，包括对动物疾病的预警、智能称重、畜禽粪污处理、畜产品加工、信息化管理、智能育种、动物各种生理行为的识别、生长模型管控、精准饲喂等等，更细化了一些子模型也非常的精准。
我们再看在当下3.0版本，很多企业目前是一个什么样的状态？除了一些集团版的大客户方面，国内很多企业3.0版本用得也并不是特别的理想，3.0版本还是靠人来干预，只有人来作为数据的最后决策者。而这种激励是受影响的很重要原因，我觉得各个部门的人在干扰，也就是说很多企业是有部门墙的，部门之间有利益的影响，当赢得了利益之后，所有人的数据在干预的结果和导向就会出现差异。而我认为推倒部门墙的非常重要方式就是4.0版本和5.0版本，也就是我刚才提到的，不以人来作为背后数据的决策者，而是以数据作为整个智能决策者。我们应该有这样一个认知，就是我们的行业知识技能一定是高于公司，公司高于个人，而不是反过来的。当下我们很多畜牧企业，畜牧厂的厂长或者兽医离职简直像天塌了一样，太依赖于人了，尽管他们在牧场中也实现了很多精准化的模块，但还是过度依赖厂长，这就是我觉得部门墙或者是人干预对企业带来一些弊端，这些阶段我觉得是不可以跨越的，如果没有1.0-3.0版本的递进和大数据的支撑，就谈不上4.0版本和5.0版本之间的万物互联和数据的自主决策互动。我们一定要扎实做好1.0版本数据采集，2.0版本各种模块基本应用和3.0版本数据通道的打通，进行融合性的智能化模块应用的基础上，做好海量数据的收集，再去做4.0和5.0版本的延伸。很多大型工厂，包括集团公司，尤其是在做生物育种方面的，我们建议的是5.0版本的终极目标，也就是由我们的KPI考核去倒推基于数数互联的无人智慧牧场。
三、藕合智能畜牧
养殖畜牧业的初心是什么？我们通过智能畜牧来实现原来面向群体的粗放式管理，转向面向个体的精细化、及时化、数字化甚至可干预的这种管理，希望当下动物养殖的业态是最佳的一个状态。但是我想就畜牧业来讲，我们养殖最终的目标是获取最佳的经济效益。为了实现这一目标，我们就围绕“商业最佳经济效益”目标，将各个模型、因子统一到一个综合AI模型中，即藕合智能畜牧。也就是说为了实现最佳的经济效益，我们要考虑动物的生长情况、投入产出比等。在销售的时候，我们对价格判断仍然是处于赌博或者一个盲目跟进的状态。我们并不清楚全国的存栏、海内外进出口以及原料价格期货等信息的影响会对当下和未来的生猪畜禽价格是一个怎样的预判，那么这个价格预判也是需要一个智能模型来去生成，然后再叠加到前面具体的一些专业模型之后，就形成了一个耦合模型，这也是未来我希望去打造的一种业态。当然，这其中需要很多精准化的数据采集以及在算法模块上要很精准。
1、耦合数智化畜牧业发展需求
耦合智能模型从技术层面和模型构建层面上也有一些特殊的需求，首先要求各生产环节、设备、系统间的数据实时汇聚、信息共享。其次，多项信息高度融合分析并作出决策指导和预测。在相应的硬件方面，要求就更加高一些。
2、畜禽饲养精准管理技术（饲养精准管理）
未来耦合模型下，“精准饲喂”以“精准”、“高效”、“个性化定制”为主要特征，根据动物营养、生长状态、生长环境、效益目标等多种因素，形成针对不同养殖对象的饲喂配方和饲喂方案。同时我们要有相应的一些关键点要去攻破，第一，设计更加符合畜禽体结构且易于穿戴的传感器节点;研发在黑暗中和正常光照下均能拍摄清楚的图像信息采集设备，优化图像处理算法;优化声音降噪方法，降低环境中各种噪声对畜禽声音信息获取的影响。第二，饲料配方需更加环保化、无抗化和个体定制化，饲料软件也需向专用型、智能决策型的方向转变，饲料配方设计方法也需要在达成饲喂目标的前提下，综合考虑畜禽生理状况、饲料营养均衡、饲料原料价格、畜产品质量安全要求、环境保护等更多要素来设计多参数饲料配方模型:饲料配方需不断动态优化。第三，加快部分智能饲喂技术的推广应用，推进其他畜禽种类智能饲喂技术的研究与应用，尽快推动人工智能、机器人、5G等技术在智能饲喂方面的应用。
3、畜禽养殖环境监测控制技术
环境监控技术，即建立不同养殖阶段、养殖目标、品种的指标体系和生长环境表达模型与报警机制，实现养殖环境快速获取、环境异常自动预警，设备自动控制，保证适宜养殖环境，保障动物的正常发育和最佳生产。其中包括信息感知、数据分析、决策反馈、设备调控。这里重点介绍一下温热环境监控技术。在线监测对象及评价方式从“单因素效应”转向“综合热效应”。我们要逐步建立动物反应与多环境参数间的耦合关系，向综合热环境感知方向过渡，难点在于建立综合热环境估计参数与动物之间的生物响应机制，进而得到准确判断对应状态的阈值。这里面我们要建立环境参数、动物的生理参数以及产热产湿的多元环境控制模型。利用大数据分析建立环境参数与饲料转化率、生产性能等相互关系(耦合模型）。
四、智能畜牧遇见元宇宙
1、元宇宙实质及畜牧育种
简单理解一下元宇宙，“元宇宙” 的实质是虚实共生、数字孪生，是数字世界与物理世界的融合。与现有网络空间相比，元宇宙空间因有更加逼真的模拟物理空间运行规律，而使其具有更好的沉浸体验感和模拟仿真支撑能力。具体到农业领域，元宇宙会产生怎样的应用结合？实际上农业是土地和时间的艺术，农业领域的很多创新都需要一年以上的周期去验证和调整。畜牧业的各项科研和创新在自然生长周期来开展。对于畜牧育种来讲，即把以前的真实信息，VR在一个模拟环境中，实现对动物从器官、组织、系统到整体的精确模拟，通过操作者的调控，“虚拟动物”将能模仿真实动物做出各种反应，这对模拟动物生存环境、动物营养需要、遗传资源固化和品种选育等具有重大意义。
2、耦合智能畜牧升级版
通过监控畜禽生长状态，制定精细化的养殖策略。通过现实世界中各类传感器获取畜禽发育过程的实时数据，利用畜禽个体的数字档案在元宇宙中实现数字孪生。养殖从业者可以在元宇宙中实时查看畜禽个体的生长状态，如进食量、排泄量、运动量等，农业元宇宙中畜禽养殖系统将对畜禽个体健康情况进行评估，辅助畜禽养殖从业者进行决策。根据畜禽群体的生长状态及健康状况，在农业元宇宙中进行单因素或多因素的多时空场景模拟，包括增加喂养频次、增加光照时间、增加运动量等养殖措施。根据模拟结果确定最佳养殖对策反馈给畜禽养殖从业者，畜禽养殖从业者根据农业元宇宙中专家会商功能确定最终需要采取的养殖措施。以在现实中获取最佳的商业效益。这就是“耦合智能畜牧”。
3、疾病模型
利用农业元宇宙中畜禽养殖功能实时监控畜禽个体的生长状态，对食欲下降、排便频次增加或减少、精神状态下降等异常状况及时向畜禽养殖从业者发出预警，通过农业元宇宙中专家会商系统让专家能够跨地域实时观察和了解畜禽个体状况并做出合理的研判，专家建议及元宇宙智能预测结果及时向畜禽养殖从业者反馈。基于农业元宇宙的巨型网络覆盖，及时对当前畜禽疫病流行情况、感染可能性及致损情况进行评估，及时向畜禽养殖从业者发出警告及提出防治对策。
4、食品加工
在虚拟环境中设定好加工机器人运动规划方案，模拟现实世界进行食品加工，再将虚拟数据信息映射到现实中的机器人中，完成自动化的食品加工生产，将大大降低食品加工厂的生产成本，并让食品口味、品质实现标准化成为可能，完成大规模量产。总之，元宇宙技术应用将会为畜牧领域技术研发攻关研究提供虚实结合的仿真平台，包括生物育种、生物医药、畜牧装备制造、养殖流程监控、疾病诊疗、精准饲喂、智能环控、发情繁育、动态饲料营养配制、大数据行情预测、生产效能监测、生命科学、信息科学、材料科学（适应农牧业特殊环境需求）等；提供人机全面融合、沉浸式设计仿真环境。这其中，各领域研发设计和仿真模拟软件技术与元宇宙深度融合应用是关键。畜牧生产链条、行情监测平台、农牧产品加工平台、流通销售平台等经济社会各类数字化平台系统与元宇宙平台的互联互通和信息共享是关键，为元宇宙模拟和探索未知世界提供丰富的数据支撑。
5、元宇宙在智能养猪交互界面的应用
我也看到某公司推出养猪元宇宙，通过倾斜摄影、数字孪生、BIM、3D建模等技术，利用U3D三维引擎实现养殖场信息三维沉浸式展示。通过连接养殖系统及物联网系统实时获取并展现养殖场内环境、饲喂、设备及生产相关信息。生产管理者可以及时了解场内全方位信息并控制场内生产。场外人员可以通过沉浸式场景身临其境了解场内的各种信息，包括猪场栋舍建设信息、猪群生产信息、舍内环境信息、猪只饲喂信息、猪只健康状态以及猪场的能源消耗情况。如此，打破传统猪场管理和工作模式，专家远程沉浸式管控猪场，智能巡检，实时报警、远程调节环境，让每个猪场的管理水平提升到专家级别。具体来看，通过养猪元宇宙，集成猪场养殖环境数据，达到了以下效益：（1）实时对猪只的舒适度进行评估和报警，同时对于报警信息通过虚拟世界的干预反馈到现实世界，通过虚实互动实现最优的养殖环境，最大化猪只生长效率，减少不利环境给猪只带来的潜在疾病风险；（2）以模型结合数字的形式展示猪场信息，除了猪场显式建筑和设备外，场内地下埋管、隐蔽工程也可以数字化呈现，减少了人员离职造成的信息缺失；（3）沉浸式的场景让场外技术人员和管理人员如同亲临现场，获取现场第一手信息，从而减少了人员进场造成的成本和生物安全风险; （4）AR远程选猪，提高了选猪效率，同时也避免客户进场选猪造成的生物安全风险;（5）VR教学加速了员工掌握技能的速度，减少了教学成本，增强了教学效果。以上都是我对元宇宙概念性的理解和实际上的一些应用场景和价值。
五、智能畜牧遇见ChatGPT
2023年，以AIGC（人工智能生成内容）为代表的一系列技术创新让每个人都为之一振，再次燃起技术革命产业赋能和科技创新创业的热情。AIGC相关应用以惊人的速度在几个月内快速渗透到各个国家，各个行业，各种场景和领域，新技术的有效性已经在多个领域被验证和确认，人们有机会以全新的生产方式和生产关系完成现有的工作和任务。更加让人兴奋的是，新技术一定还会催生新的商业模式和新物种，重塑现在的生产生活方式，创造新的价值。
1、大模型是AIGC爆发的基石
因为大模型引发了AIGC技术能力的质变。虽然过去各类生成模型层出不穷，但是使用门槛高、训练成本高、内容生成简单和质量偏低，远远不能满足真实内容消费场景中的灵活多变、高精度、高质量等需求。比如，ChatGPT可以同时为不同国家、不同文化背景、不同专业领域和年龄阶层的人群提供优质的文字内容生成服务，在此之前是难以想像的。ChatGPT也展示了大模型带来的超越文本生成本身的神奇能力。ChatGPT、GPT-4、Bard、PaLM、LLaMA等带来了当下的大模型盛世，也带来了AGI的曙光。
2、产业生态是AIGC 发展的保障
此前AI模型缺乏通用性是核心问题，而目前基于大模型，AIGC产业生态体系已经初步形成，呈现为上中下三层架构。第一层，为上游基础层，也就是由大模型为基础搭建的AIGC技术基础设施层。由于大模型的高成本和技术投入，因此具有较高的进入门槛。以2020年推出的GPT-3模型为例，Alchemy API 创始人 Elliot Turner推测训练GPT-3的成本可能接近1200万美元。第二层，为中间层，即垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具。预训练的大模型是基础设施，在此基础上可以快速抽取生成场景化、定制化、个性化的小模型，实现在不用行业、垂直领域、功能场景的工业流水线式部署，同时兼具按需使用、高效经济的优势。第三层，为应用层，即面向C端用户的文字、图片、音视频等内容生成服务。在应用层，侧重满足用户的需求，将AIGC模型和用户的需求无缝衔接起来实现产业落地。基于GPT-3大模型的 Notion Al便是这样的产品，可以满足用户的专业文本内容生成需求。如果我们理解了其中的底层逻辑，相互关联的一些技术模块之后，对ChatGPT的3.5和4.0版本就会有更多的认识、更多的应用场景，这也是我鼓励大家去关注ChatGPT在畜牧行业中的应用所在。
3、场景应用创新、具身智能是 AIGC 的未来面向2022年科技部先后发布《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》、《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，首批支持建设智慧农场、智能港口、智能矿山等十个示范应用场景。通过应用牵引推动人工智能技术落地已经成为行业共识。目前，OpenAI的战略也是尝试建立应用生态，将大模型落地到各行各业之中。场景应用创新也代表着未来AIGC会更加垂直化和轻量化。第一，大模型虽然是通才，但它缺乏行业深度。其未来的发展趋势可能是六个方面的“垂直化”，包括行业深度化、企业个性化、能力专业化、规模小型化、部署分布化以及所有权私有化。第二，未来AI 要嵌入到社会生产生活的各个领域，尤其是移动端设备和嵌入式设备上，即要进行本地化部署。而目前，大模型对硬件的算力和内存有很高要求，而移动端设备或者嵌入式设备往往算力有限，因此，模型轻量化会是未来AIGC发展的一个重要方向。
六、ChatGPT在畜牧中应用
我想和大家讲一下目前已经正在应用的，并且我觉得还有价值的ChatGPT的应用场景。其中包括“企业私有数据库”、“行业分析数据库”、“行业专家模型知识库”，形成人机交互的“生产数据分析及解读”、“行业数据预测分析”、“牧场预警信息提示与处理”等几个方面。例如猪小慧（农信互联），即通过大数据挖掘和大模型技术为管理赋能，助力企业获取实时运营情况并快速形成决策，所见即所得，从全域视角到微观领域，对猪场运行态势进行数据分析与感知，实现生产过程、流程管理和智慧化运营，为企业提供全新的数字化管理方式。从数据分析上，通过自然语言交互，获得生产数据，结合行业专家模型，给出分析结果或管理建议；行情预测上，依托猪联网大数据，结合大模型分析与农信价格引擎，获取行情信息，预测未来价格走势，为经营决策提供参考依据；从猪场预警上，通过机器学习，实时监测猪场各项指标、设备运行及人员作业行为，对脱离正常值的数据、事件或行为主动预警；从疫病防治上，通过数据了解猪场的生物安全环境，对存在的风险或漏洞提出改进建议；利用疫病数据库及专家模型分析、诊断猪场疫病。今天我们了解了ChatGPT的一个基本原理，以及它的庞大功能之后，再回归到我们畜牧业进行了有效的对标。未来也希望能够引起业内同行共鸣，为整个畜牧业产业在数字化的赛道上的高质量发展能够做出更有价值的贡献。
七、Meta、ChatGPT小结
我从元宇宙、数字人以及ChatGPT三者在逻辑和技术层面的一种关联来结束今天的小结。首先，AIGC将为区块链、NFT、Web3.0和元宇宙带来深层改变。AIGC不可枯竭的创造资源和能力，将从根本上改变目前的NFT概念生态。Web3.0结合区块链、智能合约、加密货币等技术，实现去中心化理念，而AIGC是满足这个目标的最佳工具和模式。在Web3.0的环境下，AIGC内容将出现指数级增长。元宇宙的本质是社会系统、信息系统、物理环境形态通过数字构成了一个动态耦合的大系统，需要大量的数字内容来支撑，人工来设计和开发根本无法满足需求，AIGC可以最终完善元宇宙生态的底层基础设施。随着AIGC技术的逐渐成熟，传统人类形态不可能进入元宇宙这样的虚拟世界。未来的元宇宙主体将是数字人，即经过AIGC技术，特别融合ChatGPT技术，以代码形式呈现的模型化的数字人。简言之，区块链、NFT、Web3.0，将赋予AIGC进化的契机。AIGC的进化，将加速广义数字孪生形态与物理形态的平行世界形成。
未来的时代是属于数字化的，我们农牧企业要顺应大势，加大数字化和信息化的投入，用数字化倒逼技术管理的提升，因为它是未来企业的必然选择，数字资产是企业的核心资产，数字化转型是企业的核心战略，海量数据、算力、算法将成为企业的新核心能力。我今天的分享到此结束，谢谢大家！
本文摘录自辅音云讲堂
演讲嘉宾：中国畜牧业协会副秘书长刘强德
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| 文章来源：辅音云讲堂 文章编辑：一米优讯 |
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