不止豬臉辨識！AI助台灣豬農再升級
歷時23年，台灣終於從口蹄疫疫區除名，這也意味著台灣豬肉取得出口到世界各地的資格，即將重回國際市場。然而，相較於中國、歐美等畜牧大國，台灣養豬規模較小，利基何在？面對來勢洶洶的非洲豬瘟，如何有效抗疫？作為科技強國，台灣已經有不少新創企業躍躍欲試，嘗試將AI導入畜牧的場域，期待以更智慧的方法，提升台灣畜牧業競爭力。
加入豬尾巴、特殊胎記辨識 小規模豬農也能精準搜集資料
根據行政院農委會2020年5月最新豬隻頭數調查顯示，台灣目前一千頭以上飼養場佔總場數25.1%，全國平均每場飼養規模為851頭，對比高度成熟且規模化的美國，養殖場動輒上百萬頭豬隻，確實小巫見大巫。再者，中國近年積極推動AI養豬，憑藉的就是發展工業化與大規模的養豬場，從中搜集大量數據建模。台灣在豬隻規模小，資料相對少的情況下，該如何讓AI成為養豬「利器」？
不讓大企業專美於前，許多新創企業看準機會，紛紛投入智慧養豬的探索。台灣人工智慧學校校友、同時也是傑西樓口智能科技公司執行長陳師平，自2019年帶領團隊展開智慧養豬研究，他們認為，若是能對豬隻進行生物特徵辨識，將會有效帶動養豬產業升級。為了幫助相對小型的豬農，他們參考國外的學術論文，體認到在豬隻數量不多的條件之下，必須將更多維度的數據結合在一起，交叉比對綜合評估，才能更精準地預測。「就像感冒的時候，醫生不會只有看你的扁桃腺，同時也會測量心跳、體溫等其他症狀。」他舉例。
因此他們除了對豬隻進行豬臉辨識，還對豬尾巴、固定體態的截面積、體溫或是特殊胎記進行識別，陳師平提到，可以從豬尾巴的狀態，蜷曲、伸直或掉色，來判斷豬隻的身體情況，取得這些資料後可以進一步了解豬隻的進食偏好、食量大小、是否處於發情階段或心情好壞等健康數據，進而得以分籠飼養，得到最好的生長條件。同時也讓現場管理豬隻的專家知道這些數據，就不需要靠他們的肉眼以及經驗法則管理，做最有效率的管控。
用AI做「屠體評級」制定豬肉等級標準
除了飼養環境可以用AI，也可將其應用在豬肉等級的判斷。以往台灣養豬業多數是採「豬隻活體拍賣」的形式進行交易，而活體拍賣是以豬隻的「外形體態」決定價格高低，而非以「肉質」判斷優劣，導致有較好飼養管理、品質佳的豬肉無法獲得好價格。而多數先進國家採用的「屠體評級」交易方式，則是在豬肉被宰殺後，由專業人員評定等級，決定價錢。
屠體評級是指，屠體重（豬肉片）與背脂（五花肉的油脂處）厚度對屠體瘦肉率計算的公式，另外還有其他因素 (如屠體長度、後腿飽滿度、背脊肉飽滿度、腹脂厚度等外觀因素) 的輔助，以提高屠體評級的準確度。屠體評級標準的訂定，除了考慮計算出來的瘦肉率之外，還要根據評級後，進行分切試驗之有經驗的「評級員」以「外觀評估」給予外觀評分，讓評級結果更趨於客觀合理。但是問題在於，用肉眼判別難免被認為主觀，不同的評級員會有不同看法，因此陳師平的團隊使用影像辨識的方法，讓電腦來識別豬肉的瘦肉率，讓豬肉等級標準化。
另外一個案例，同樣是在屠宰場，豬隻在宰殺的時候，會計算「骨肉分離率」，對屠宰場來說，每一片豬肉都是錢，不同削肉人員把肉從骨頭上削下來的時候，若沒有削乾淨，都會造成成本的損失。因此他們也將骨頭回收再利用，以視覺分析的方式來判定骨頭上的肉是否有削乾淨。
如何普及與推廣智慧養豬 仍需努力
之所以會投入智慧養豬的行列，陳師平表示，看到中國大陸還是有很多小型的養豬戶，豬隻頭數沒有很多，因為機電整合、軟體授權費用相當昂貴，因此沒有辦法導入科技巨頭提供的解決方案，因此希望透過小規模的試驗，可以形成一個相對便宜的科技養豬解決方案給豬農。
然而在這期間並非一帆風順，研究團隊發現要取得這些豬隻的資料還是有一定的難度，例如豬隻會打架，身體或臉部都是髒污，導致鏡頭無法辨識，因此初期在豬舍架了許多攝影機，花了很多時間抓出豬隻的行為規律，大約要三個月才能取得滿意的資料。
陳師平也不諱言，雖然智慧養豬聽起來很絢麗，但目前大多還是老一輩的豬農在經營，思想趨於保守，多半不想花額外的經費改變他們的生財工具與環境。他也提到，智慧養豬的環境需要微調，因為現階段不少豬圈是豬農自己搭建，如果要做影像辨識，現場的光線、角度、是否潮濕淋到雨，都是基礎建設需要搭配施做的。「因此下一步要做的是，要拿出確定可行的方案，直接幫助他們升級，並且讓他們知道，他們不需要用傳統的方式養豬，我們幫你架設好環境，以後就是在三合院客廳泡茶看電腦。」他說。
台灣雖然養豬場域小，但是卻有著其他國家沒有的彈性與優勢，軟硬體整合能力強，加上台灣的人文與科技相互接軌，未來的發展還是值得期待。徒有科技還是不夠，中國大陸雖然積極發展AI養豬，但是似乎也無法倖免於這波非洲豬瘟帶來的衝擊，據觀察，他們似乎只強調AI養豬可以帶來多大的經濟效益，卻沒有看到具體對抗非洲豬瘟的制策。
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