观潮者 | “数智化”养猪：大国农业的先锋实验
我们更希望的是能改变行业对科技的认知，提高行业对科技的接受程度，让传统行业成为一个富有创变性的高效能行业。
来源 | 观潮新消费（ID：TideSight）
站在战略高度上的猪
观潮新消费：生猪产业在我国的地位如何？
兰嵩：生猪产业是中国非常重要的产业。
中国是全球最大的生猪生产国和生猪消费国，一年可以生产生猪7亿头左右，存栏母猪约有4500万头；数据显示，我国生猪产业的整体市场规模高达3万亿人民币。
一定程度上，高产值是由高需求推动的。
首先，中国人喜欢吃猪肉，这跟我们多年形成的饮食习惯关联很大。此外，猪肉的肌间脂肪较多，丰润美味，各地名菜都有猪肉的身影。
进一步讲，在拥有14亿人口的中国，由生猪提供的动物蛋白是国民营养中的重要组成部分，且短期内很难被其他物种替代，这与生猪的整体生产效率有关。
比如料肉比（饲料和出肉的比例），我国生猪的料肉比大约在2.8左右；在牛羊身上，这个数字高达5。再如PSY，也就是一头母猪一年生产的仔猪数量，我国的PSY大概在18-20，但牛羊只有1-2。
所以在大型畜种里，猪的整体效率要优于牛羊，从这个角度来看，猪肉可以说是国家的战略物资。
观潮新消费：生猪产业的市场格局和生产流程是怎样的？
兰嵩：从市场格局来看，我国有30%的生猪集中在头部的养殖集团，比如牧原、温氏、新希望、天邦等；剩下的60%-70%分散在中小规模的养殖户当中，这其中的大部分都来自于家庭农产，他们是我国生猪养殖的主力军。
从生猪产链的运作流程来看，养殖户把猪卖给收猪人，收猪人再把猪卖给屠宰场，屠宰完成后运到各地菜场，其中还有一部分会运往大城市，分流到商超等零售终端，最后被消费者买回家。
观潮新消费：生猪企业如何释放品牌溢价？
兰嵩：生猪养殖过程中，品牌猪肉很难做。
首先，生猪产业的链条很长，每个环节都是不一样的角色在做，整合难度大，不利于品牌化；
其二，生猪深加工的技术门槛很高。在一些国外超市里，猪肉被根据不同等级、部位的划分卖到不同的价格；而在国内，大部分猪肉都是以白条形态出现在菜市场里，想要五花，店员就给你切一刀下来，没有人在食品深加工上下功夫,大部分消费者还未养成在超市买高品质分割肉的习惯。
相比之下，前者更容易卖出溢价。
但我们依然有机会通过提升产品品质形成品牌溢价。比如黑猪肉这个品类现在已经有了溢价空间，也有一些公司养殖白猪，但在选种、育种以及饲料的配方选择上做了很多优化，因此即便是白猪也能做到高品质，往后也会有更多溢价的可能。
观潮新消费：生猪产业链各环节有哪些痛点？
兰嵩：首先是难以穿越猪周期，由此给很多农户带来严重损失，即便是上市公司，利润也会伴随猪肉价格波动。鉴于终端的零售价格波动没有生猪大，让企业形成品牌溢价，售价相对来说可以保持稳定。
其次，中国的养猪流程中会存在类似数据不清晰、道德风险、防疫风险等不确定性。
比如非洲猪瘟传染性较强，因此需要对整个猪场进行改造，而我国不少大型集团在过去采用的都是“企业+农户”的养殖模式，企业提供种苗、饲料之后由农户代养，但农户往往达不到防疫要求，导致这个过程损耗过大也难以优化。
再比如资金问题。大集团可以上市融资，但中小农户的家庭农场没有任何背书，整体的数据不清晰导致它们很难获得授信。贷款越难，越得不到关注，越难以用升级生产工具的方式提升效率。
加之老一辈养猪人年纪较大，教育水平不高，难以自己升级迭代，长此以往便形成了恶性循环。
“智慧养猪”何以落地？
观潮新消费：如何理解“数智化+养殖”？
以睿畜科技为例，我们通过深度学习中的卷积神经网络技术，可以追踪、检测到目标的运动量、运动轨迹等信号，计算每头猪的大小、重量、生产情况等结构化信息，分析它们的健康状况和猪场环境的变化。
观潮新消费：目前国内生猪养殖技术的发展水平如何？和发达国家的差距在哪？
兰嵩：和欧洲部分发达国家相比，我国的生猪产业在成熟度上还存在一些差距，其中也体现出发展的差异性。
第一个差异体现在人的思维认知上。
欧洲的一线养殖员对自己的工作非常有自信，认为养猪是一件专业且体面的工作。他们的薪资水平也非常高，每个月在3000-4000欧元左右。
而且欧洲猪场的生物防控意识程度也很高，人性化管理程度较好。进猪场之前每个人需要在干净舒适浴室洗澡，穿着干净衣服，从猪场出来以后可以直接将工作服扔到洗衣机里，大大降低了疫病传播的风险。
欧洲猪场场外兽医不断巡场，为养殖人员提供专业建议，养殖员会基于数字化生产报表与兽医进行讨论，最终找到合适解决方案。
相比而言，国内生猪养殖户普遍缺乏职业自豪感，不重视科学化养殖方法，也缺乏数字化管理流程，在这样的心态下国内养殖户多以自身经验为主，很难做到专业化管理。
第二个差异体现在动物福利观念上。
比如欧洲普遍比较讲究动物福利。在育肥阶段，它们会给小猪提供玩具，提高猪的愉悦度；在母猪饲养阶段，他们还撤掉了限位栏，让母猪有更好的活动空间。他们认为，对动物好，动物才会有好的生产效率。
第三个差异体现在数字化程度上。
欧洲猪场普遍追求专业性，它们会建立规范的数字化流程，在分析讨论时拿出软件里的信息，打印报表数据进行讨论和决策，而中国企业，特别是中小企业在这方面目前还很少能建立数据的概念。
这些差距也最终作用在产出效率方面。以PSY数值为例，在欧洲的发达国家，有些PSY已经达到了32-35，甚至有一些可以达到39；而在中国农场，平均值也只在18-20。
观潮新消费：国内生猪养殖如何实现弯道超车？
兰嵩：虽然中国生猪养殖目前和发达国家相比仍有差距，但也不需要太悲观。就像国内在电动车领域可以迎头赶上一样，传统农业也可以借助更加领先的数智化实现弯道超车。
一方面，中国更庞大的产业和消费市场为人工智能提供了更丰富的数据样本，从而帮助提升机器学习的能力。另一方面，欧洲的养殖基础设施建设已经相对完备，以至于它们对发展程度更高的智能化手段的需求较低。
就今天国内数智化的发展程度而言，基本就相当于当年手机刚进入智能化的时代。可能刚开始的时候手机只是用来拍照听歌的非必需品，但现在智能手机已经变成了必需品，养猪的数据智能化也是一样，它在未来会变成一个行业标配。
为了缩短发展周期，让数智化快速成为一个标准品，需要全行业一起参与。所以行业最大的挑战不是来自竞对，相反我希望他们能做好，让行业得到更多的关注。
观潮新消费：目前“智能养猪”的市场认可度怎么样？
兰嵩：教育客户几乎是所有ToB企业都要面临的问题。就市场反馈而言，大集团和中小农户在面对数智化时有不同的顾虑。
对大集团来说，数智技术手段不可避免地会取代部分人力工作，如何处理人事变动对集团来说挑战巨大；同时与大集团合作的客单价相对较高，一年的交易额达到千万级别，决策会更谨慎。
中小农户的问题在于对数智化的认知程度较低，更需要做从0到1的市场教育。
但一旦经过了初始教育阶段，中小农户对数智化的态度就很快会变得明确。
实践证明，相较于大集团，中小农户更需要资源和技术的帮助，数智化落地相对便利，赋能范围也更加广泛。
第一，通过数智化解决方案，中小农户更容易获得金融机构的支持，解决资金困难问题。
第二，中小农户在养殖水平上跟大集团存在差距，从而可以通过科学的养殖技术和精确化的管理手段有效提升养殖水平。
合作的本质终究是能否为客户创造价值，我们也会明晰自己的服务边界和技术能力，不会给客户营造我们实现不了的预期，务实是我们目前获得市场认可度的基础和前提。
观潮新消费：睿畜科技的前景是什么？
兰嵩：今天我们身处一个急剧变化的时代，能够真正给客户带来价值是我们前进的目标。
在更长期，我们希望让更多人了解、重视数智化在资金维度、养殖效率、管理效率等方面的价值。
我们的目标不是未来要服务多少猪场，赚多少钱。我们更希望的是能改变行业对科技的认知，提高行业对科技的接受程度，让传统行业成为一个富有创变性的高效能行业，让最朴实的农民伯伯用上人工智能产品。
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