黄州好猪肉，价贱如泥土。贵者不肯吃，贫者不解煮，早晨起来打两碗，饱得自家君莫管。

北宋时期，苏轼在被贬黄州时，写下了这首打油诗《猪肉颂》。不仅维持吃货人设表达出了对猪肉的喜爱，另一方面体现当时猪肉价格便宜，供应充足。

今时不同往日，如今猪肉价格高企，整个社会对猪肉的讨论空前高涨。前一阵万科招聘养猪技术人员的新闻登上热搜，一根藤上七个瓜，连带挖出了包括万达、恒大、碧桂园、阿里、京东、网易等巨头跨界养猪的事情。

那么，除了这些响当当的房地产、互联网公司，成为风口的“猪养殖”真就与其他企业无关了么？猪场宣传的听音乐、蹲马桶、睡公寓等猪猪的精致生活，将给产业链企业带来多大业务扩展的想象呢？

来源：网络

01、养猪不应盲目跟风

企业跨界养猪，根本驱动可以从3点来说：

首先当然是需求庞大，猪养殖市场呈现非常可观的利润。

根据数据，当前每出栏一头猪的体重至少100公斤，成本约是1000-1500元，当生猪价格达30元/公斤以上，算下来市场上单头猪的利润可达到2000多元，毛利率是一众房地产企业难以达到的水平。

再借用网友的评论：论吃猪肉，中国不是看不起哪个国家，而是看不起所有国家~这片土地上的人民自农耕时代以来就把吃猪肉的习惯刻在骨子里，无论发生什么都难以改变。

所以，国内一年生猪出栏7亿头，每年消费5000多万吨猪肉，占到全球猪肉生产和消费量的一半以上。庞大的需求量支撑了猪养殖的市场空间，这才使得不少企业趋之若鹜。

另外，像万科这类的，围绕主业地产，猪肉只是一项延伸业务，最终是为了完善产品和服务生态圈。

其次，企业获取“猪养殖”市场利润的方式，一定是直接养殖销售生猪吗？答案当然是否定的。当行业开始号召工业化养殖，技术公司希望赋能传统养殖企业完成智能化转型，这点其实是最具有变革意义的。

考虑养猪的专业性极强，投资风险又高，没有决心与恒心很难在产业里激出水花。网易能够坚持七年磨一猪，取得的成果是可以肯定的，但我们不能看不到万达曾在一年内迅速放弃在贵州养30万头猪的计划，原因只是办猪场实在太烧钱了。

所以在阿里、京东这类公司的计划里，与其和市面上经验丰富的养殖企业硬刚，不如成为他们的合作伙伴，利用在大数据、人工智能、物联网等科技方面的优势，帮助缺少智能技术研发能力的传统养殖企业转型，轻资产且回报快，何乐而不为？

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02、智能养殖才是新的风口

一个完整的生猪生产周期，包括后备母猪备栏、母猪发情配种、妊娠、哺乳、仔猪育肥等环节，大概需要2~3年，一体化养殖的风险非所有散户或养殖企业能够承受。

所以按照不同阶段，生猪养殖分成了自繁自养、专业育肥、专业养种猪三种类型。

这决定了猪场的养殖要求、养殖周期是不一样的，对应到将采用的智能化技术、需要的智能设备也可能不一样。

另外，2019年全国前20强猪企规模共占整个市场的11%，其中“企业+农户相结合”的温氏股份占3%，一体化养猪的牧原股份占1.9%。侧面说明散户和一般规模化养殖的市场占比仍然较大，他们对智能化养殖系统的需求是尤其迫切的。

有两方面的数据可以佐证这一论点：

1、养殖成本

在养殖成本上，2017年中国每公斤猪肉的成本大约是7块8毛2，此时美国每公斤猪肉所需成本只有3块9毛7。其中人工成本为1块6毛3，是美国人工成本2毛9的5倍多；另外饲料转化率不足，饲料成本也是美国的2倍。

2、PSY指标

在PSY指标上（每头母猪每年生产健康小猪的数量），中国的PSY指标平均值为18，发达国家可以达到24或30。经对比，尤其是中小规模养殖场PSY值还有较大增长空间。

可见解放劳动力和提高生产力的空间十分巨大。

基于此，图像识别、智能饲喂、智能环控、智能清扫、智能监控、智能称重等智能养殖应用蜂拥出现，成为受追捧的热点。

03、物联网技术改变“猪养殖”

智能饲喂系统

针对减少劳动量、精准饲喂、降低饲料成本这一诉求，智能饲喂系统可以起到立竿见影的作用。传感器、摄像头、智能饲喂终端、数据分析平台都是系统的重要组成，而且因为环境特殊，尤其对传感器的耐受能力提出特殊要求。

以荷兰Idento公司推出的猪饲料群养系统为例，在智能喂养槽两边安装有称重传感器，在给料前、中、后进行称重，精度保持在10-100克。通过结合系统中猪只的生长状况数据分析制定群体采食计划，一旦哪只猪吃了足够的饲料或者停止进食，喂养栏就会自动关闭，甚至可以分析出异常数据提醒管理人员干预，比如当猪只进食料减少时查看其是否生病。

有业界人士分析，智能精准饲喂系统的使用可以降低30%的劳动强度，减少15%的饲料浪费，提高母猪PSY 2~4头，育肥猪可以提前7~10天出栏。

智能环控系统

随着环保政策的收紧，如何做好环保评定成为养猪场的重要课题。再加上为了改变人们对传统猪场环境恶劣的印象，智能化猪场更为强调在环境上的改善，甚至积极开放猪场，向外界展示以增强品牌竞争力和议价能力。

在市面上可见的案例中，比如系统监测到猪场的氨气浓度高于阈值，就会自发给猪场的风机下发开机指令，加快猪场空气流通，降低氨气浓度直至到达设定值再自动关闭风机。这是典型的一类应用，结合物联网产业链技术完成工作。

智能监控系统

传统猪场最大的痛点，在于很多环节依然由人工来执行操作，效率慢、准确性低、数据不及时、管理滞后，使用摄像头图像识别技术解决人工采集数据的问题正在成为趋势。

2018年阿里云与四川特驱集团、德康集团宣布合作，在猪场内遍布了AI加持的监控摄像头，不仅可以自动采集猪的体形数据，还会记录每头猪的运动距离、时间和频率，运动量不达标的猪，会被饲养员赶出室外“加练”，由此提出200公里猪的概念，强调猪肉的口感更好。

2019年京东战略投资一家名为“精气神”的山黑猪养殖商，双方合作为猪场环境研发出适合使用的3D农业级AI摄像头、养殖巡检机器人等设备，实现猪场管理数据的智能采集与上传，体现猪场的过程化管理。

猪脸识别

猪脸识别是不是噱头呢？业界对此的看法不一，但放在此处也值得讨论。

在猪脸识别之前，RFID智能耳标已经是一种较为成熟的动物个体化管理方式，可以满足动物日常信息管理，也可以实现动物产品的全程追溯。而且还未谈及和智能耳标的竞争，猪脸识别就有面前的3大技术难题等待解决，包括猪处于运动状态，数据采集难度高；猪生长过程外貌变化快，识别难度高；不同品种的猪特征不同，缺乏数据参考建模。

而且就算完成了技术攻关，猪脸识别还有降低成本、应用普及很长的一段路要走，所以很长一段时间内会是宣传价值大于应用价值。

但若要是说研究这项技术没有用，那就有失偏颇了。

笔者认为，在生物识别上的积累一定会在未来产生质变，现在不如让它飞一会吧。

另外，猪养殖市场同样需要长期耐心的培育，需要做好宣传普及、成本降低、建立标准、落地标杆等工作，才能促使企业为技术和产品买单。但这些如果能够做好，以猪养殖为代表的畜牧禽类养殖产业，很多问题是相通的，这为将来铺开产业打下良好的基础。