眾多初創公司正在通過AI推動牧牛業的發展。這些被稱為“牛聯網” （Internet of Cows）的先驅公司正利用圖像識別算法檢測牛的健康問題并為農場管理提供改善建議，以促進價值數十億美元的乳品和牛肉市場。

近幾年來，隨著AI在農業領域嶄露頭角，全球各地（包括以色列、加拿大、愛爾蘭、印度和美國）的公司無一不在致力于提升牛乳品和肉牛的生產能力。

“我們采用了物聯網的方式，”Advanced Animal Diagnostics公司首席執行官Joy Parr Drach說道，“對于我們來說，牛所在的地點即是牛的醫療點。”

總部位于美國北卡羅來納州莫里斯維爾（Morrisville）的AAD公司擁有一套商用便攜式乳品檢測設備，以及一套正處于試用階段的針對肉牛產業的測試設備。AAD從一滴牛奶或血液中獲得發出熒光的白細胞圖像，并利用AI來進行分析。

借助深度學習算法，該設備能夠確定出每種白細胞的數量，從而了解動物的健康狀態。AAD在基于NVIDIA GPU的服務器上處理動物測試結果，并利用機器學習來區分抗感染細胞。

AAD的Qscout農場測試設備旨在預測動物的健康狀況，并提前檢測出肉牛潛在的感染情況。聯網的便攜式實驗室可以將結果傳送到云端，并為奶牛的健康狀況發出紅色警報。

他們的測試設備還可以對奶牛的健康狀況進行監控。該測試裝置可以監測奶牛中某些白細胞的數量。一些白細胞數量的上升是乳腺炎的患病征兆，而乳腺炎會對產奶造成不利影響。使用這些新技術可以實現早期檢測，讓農場能夠一定程度上遏制住病情的發展，并避免抗生素的使用。

Parr Drach表示，該初創公司的技術能減少在奶牛身上使用抗生素，同時保證了需要接受治療的動物能夠少受患病之苦。

Parr Drach深諳畜牧之道。“我周末的工作就是牧養牲畜，這是一項家族事業。”他說道。

深度學習驅動“牛聯網”的發展

同AAD一樣，SomaDetect公司也在試圖利用AI來提高牛奶產量。這家初創公司有位于加拿大和美國的兩個辦公地點，他們使用光學傳感器從牛奶中的光散射模式中生成圖像。SomaDetect利用其深度學習模型分析這些圖像。

SomaDetect主要運用了實驗室數據訓練其卷積神經網絡，他們向模型中輸入了所有之前得到的奶牛健康數據。公司開發出了數據庫，保留了從傳感器中獲取的一組圖像以及實驗室結果，并且不斷地為其模型傳輸數據，以進一步開發其算法。

這家初創公司可檢測脂肪和蛋白質狀況、乳腺炎發病情況（白細胞數量升高）、生殖狀態和抗生素殘留量。

“深度學習是實現這一切的關鍵，” SomaDetect聯合創始人兼首席執行官Bethany Deshpande說道，“我們正在利用深度學習為農場主提供關鍵數據，以便他們改進和優化運營。”

目前，康奈爾大學（Cornell University）正在使用SomaDetect的技術。此外，截至2018年年底，將會有20家農場成為該公司的第一批客戶。客戶將采購他們的傳感器和算法使用許可證，從而為這家初創公司帶來收益。

為奶牛設計的Fitbit智能追蹤器

位于阿姆斯特丹的Connecterra公司在對待奶牛的方法上獨辟蹊徑：該初創公司發明了奶牛可穿戴的智能追蹤器。他們的奶牛專用傳感器可以捕獲數據，用于檢測奶牛的飲食失調癥、熱應激反應和生育能力。這些信息可以上傳到云端，以分析和預測奶牛的行為模式。

無獨有偶，總部位于以色列的Afimilk公司也開發出了一款用于奶牛追蹤的智能項圈。這款設備名為Silent Herdsman，可監測奶牛的體溫和其他健康信號。Afimilk開發了一款健康追蹤軟件，并可以就潛在的問題指標發出警報。

總部位于印度的Stellapps公司開發出了基于云的農場和牧群管理系統，利用其設備追蹤包括生育能力和活動方式在內的奶牛指標，并通過互聯網發出健康警報，提高農場的生產力。

“牛聯網”行業的興起為農場主帶來了更多的選擇，有助于他們管理牛群的健康。例如，大多數奶牛每天需要擠兩次奶，而如果你知道一頭奶牛患有乳腺炎，就可以一天為這頭奶牛擠四次奶，從而有利于炎癥痊愈并避免使用抗生素。

“深度學習讓我們能夠把這項技術發揮到幾年前根本無法達到的水平。” Deshpande說道。