人工智能机器视觉技术进入动物识别领域

近年来，人工智能机器视觉这一细分领域发展迅猛，计算机视觉与AI技术已悄然融入我们生活和工作的方方面面。人脸识别早已屡见不鲜，如今，越来越多企业将目光投向动物识别——这正成为行业全新的战略增长点。

早在2018年，阿里云便与四川特驱集团、德康集团展开合作，借助其ET大脑——集成视频图像分析、面部识别、语音识别、物流算法等多种AI能力——实时监测环境数据，并追踪每头牲畜从怀孕、出生到生长的完整生命周期。每一头猪都建立了专属数字化档案，支持随时记录、查询与深度分析。

近期，各大厂商明显加快了布局节奏。7月20日，支付宝保险平台正式开放宠物鼻纹识别技术，并联合大地保险、众安保险，首次将该技术应用于宠物保险业务，猫狗两类宠物均可在线投保。仅四天后，企查查数据显示，北京旷视科技有限公司新增的多项专利中，赫然出现一项名为“狗鼻纹特征点的检测方法、装置、系统及存储介质”的专利。

机器视觉为何选择此时切入动物识别领域？这需要从技术本身寻找答案。

动物识别与人脸识别的技术差异

动物识别之所以能成为现实，核心在于动物同样拥有独一无二的生物特征。典型例证就是狗鼻子上的鼻纹——与人类指纹一样，与生俱来、不可复制。即便是同一胎出生的幼犬，鼻纹差异也极为显著，几乎不存在重复可能。

事实上，前面提到的AI养猪也遵循相同逻辑。每头猪的面部特征——两眼间距、嘴巴位置、头骨宽度——均存在个体差异。机器视觉将这类特征结构化，再结合人工智能强大的数据处理能力，才使得“以猪识猪”的解决方案具备了实际落地的可行性。

这也解释了为何计算机视觉与AI近年来持续深耕养殖业。究其根本，养殖业的影响因素比种植业更加可控——同样的地块，气候波动、病虫害等变量往往难以预测。

回归到CV+AI这一主题，此前比特网与一位业内资深人士交流时，对方提出了一个观点：动物脸识别与人脸识别的底层原理相通，技术架构近似，差别主要在于训练样本的不同。现阶段CV+AI竞争火热，最终比拼的并非算法的高深程度，而是谁拥有更优质的数据。谁能设计出低成本、可持续的数据生产模式，并以此持续反哺算法优化，谁才能真正抢占这一市场。

从另一角度来看，传统的动物个体识别方式——比如养猪常用的射频识别（RFID）——需要在猪耳朵上打孔并添加标签。这种方式的局限性很明显：识别距离受限，无法同时读取多个标签，准确率也不尽如人意。更重要的是，打孔过程会给牲畜带来极大痛苦，这种不人道的方式近年来已受到越来越多批评。

CV+AI动物识别背后的深度思考

CV+AI之所以能持续渗透各个细分市场，一方面得益于数字化转型的大趋势，整个行业正向技术驱动的规模化、精细化、智能化方向迈进。

放眼全球农业，美国是典型的以科技创新驱动的国家。例如，利用机器学习降低产量损失和劳动力成本，或通过物联网基础设施收集数据，再结合算法转化为可视化指导信息，提供最优的种植与市场方案。

除了农业市场，宠物市场同样为CV+AI提供了巨大的渗透空间。国家统计局数据显示，2010年至2016年间，中国宠物行业年增长率接近50%。中国宠物产业白皮书指出，2018年国内已有近3400万狗主和2260万猫主，宠物产业规模达到1710亿元。

智研咨询发布的数字更为直观：2019年中国城镇宠物（犬猫）消费市场规模首次突破2000亿元大关，达到2024亿元，较2018年增长18.5%，近10年复合年增长率高达34.55%。

市场持续扩容，问题也接踵而至。一方面，宠物走失后找回的概率极低，张贴寻狗启事不仅覆盖范围有限，还容易破坏环境，且除主人外很少有人能准确辨别那些微小的特征细节。

另一方面，宠物数量日益增长给城市治理带来了全新挑战。如何通过可行方案管控不文明养犬行为，已成为城市治理中无法回避的重要课题。

可以说，当前CV+AI面临的最大难题已不再是技术本身，而是如何低成本地应用这些技术。在技术大规模普及的当下，打通数据链条、让商业模式真正运转起来，才是行业AI转型路上最关键的拦路虎。

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