人工智能从数羊到相牛的低门槛化应用探索

最近，"AI数羊"上了热搜，大家对甘肃牧民靠AI技术数羊这事儿都觉得稀罕。其实往前翻翻，还有养殖户企业用AI"相牛"的新闻——通过算法估算活牛的品相和重量。AI的应用居然能这么接地气，大家讨论的焦点自然也就落到了AI普及这件事上。

经过这些年突飞猛进的发展，AI早已走过了纯粹的技术探索期和应用推广期。它不再仅仅是智慧城市、自动驾驶、黑灯工厂这些高大上领域的专属，而是从高精尖的"神坛"上走了下来，深入牧区、扎根产业最底层，在一些你意想不到的角落里开始落地生根。

这么多年的市场教育，让各行各业对AI的应用和价值有了基本认知，也建立了"降本增效"的共识。但放眼国内，真正有财力、有人才能调用AI的企业和大厂毕竟是少数。而中国经济肌体中，遍布着无数像毛细血管一样的小微企业。受限于成本、技术和人才，AI技术还远远没有深入到这些毛细血管里去。那么，对于产业深处这些细微的单元，AI该如何高效、低门槛、规模化地实现惠普？

AI数羊与"相牛"：倍增的效率提升

要回答这个问题，不妨从畜牧业里AI数羊和"相牛"的案例中见微知著。看看那些长期困扰行业的痛点，是怎么被低门槛AI解决的。

传统畜牧业里，由于适度放牧的要求，很多散养户或小型养殖场因为环保、检疫、验收等环节不过关被强制淘汰，整个产业越来越集约化。对于大型养殖户来说，牛羊群数量一多，管理难度自然水涨船高。

就拿最基础的盘点任务来说，传统方式是靠人力。羊群蜂拥入圈那十几秒，单靠人眼去数，漏数、数错是常事，耗时又费力。

而部署一个简单的AI封装工具，在草场羊群进出的通道上方架一台AI相机，就能自动统计出栏量和存栏量。就是这么简单的低门槛部署，不仅提高了效率，也降低了成本。

AI相牛呢，听着更"边缘"。传统牛交易集中在线下的牛市。逢开集日，牛市里聚集着牛贩、买家和"牛经纪人"。这里面最吃香的就是牛经纪人，他们凭经验判断牛的重量和品质，直接决定了议价的关键环节。经验最老到的牛经纪人，甚至能把重量误差控制在5斤以内，还能挑出品相最好、病死率最低的牛。

但这种靠人眼积累的经验很难结构化，牛交易的市场定价不明不白，信息严重不对称。如何让AI习得人眼的能力，把传统相牛人的经验转化为算法模型，让机器也能一眼识别牛的体重、体尺，成了养殖户们共同的渴望。

最终，养殖企业的解决方案是在一个零门槛的AI开发平台上完成的。只需要采集牛场几百头牛的数据，导入平台。这种平台提供一站式的智能数据标注、模型训练、服务部署等全流程功能，即使没有算法基础，养殖企业的员工也能轻松上手。经过模型精度的训练，牛从过道经过时，两侧的摄像头能快速采集到体尺数据和点云数据，关键数据一目了然。

从靠人眼目测到机器标准化测量，哪怕没有AI技术背景，也能解决产业最落地的问题。数羊、相牛这类简单但耗人力的场景，低门槛AI就能搞定。在整个产业里，这类分散、非标准、独特的需求非常多。对低门槛AI的需求，在这些行业细微颗粒里，有着广阔的天地。

低门槛AI发展的"奇点"

低门槛的AI应用工具，国内以百度飞桨为代表。在这些平台上，开发者可以自由选择。对于简单的任务，甚至不需要代码，只需要理解场景、收集数据和"投喂"数据，然后通过拖拽平台封装好的工具就能使用。开发者可以根据自己的需求，进行AI模型的开发、高效训练和多端部署。

"零门槛"是这类AI开源平台的主打特色。没有代码基础的用户，也能在电脑本地进行安装和高效建模。在百度飞桨平台上，就有不少没有代码基础的个人开发者，凭借一己之力，用低门槛AI解决了工作中的难题。

其中一个案例特别有意思。一位武汉铁路局的年轻工人，没有代码基础。他的工作内容里有一项重复、枯燥、还极易出错的任务：在货运列车检修中重新喷涂和核对车号。火车身上的那串号码，相当于它的身份证，一旦出错就会影响调度、运行，甚至引发事故。每年需要人工维修并重新喷涂车号的铁路货车数量巨大，任务简单，但光靠人力，巨大的工作量下每年都会出现喷错车号的情况。

这位年轻工人在了解到AI在车辆车牌识别中的应用后，开始尝试使用AI工具开发套件。最终，他仅凭自己一人在开源AI平台上构建了铁路车身检测项目，实现了货运车号的高准确率自动识别。

在这些传统且AI难覆盖的领域，这些细微需求不会被庞大的企业机器看到。身处一线的基层员工虽然知道难题，却因技术能力局限毫无办法。而AI开源平台的低门槛化，让这些需求仅凭对业务的理解就能解决。

从这些案例中，我们也能找到低门槛AI应用"奇点"起势的缘由。企业在数字化转型浪潮中，基础场景里存在大量简单问题需要AI能力解决。这些问题散落在产业角落，非标准、散碎，却又与专业领域挂钩，需要定制化AI能力。对于产业来说，拥有AI技术能力与人才的企业是少数。运用封装的低门槛AI平台去定制化解决，是这类小微企业的最佳选择。而从技术发展角度看，AI能力的开源与工具的模块化、封装化，让零基础、低门槛解决这类问题成为可能。

从数羊、相牛到各类低门槛AI应用，行业内的尝试越来越多，覆盖了科学计算、农业、工业、畜牧业、交通等领域。在高校里，一些没有代码基础的学生和老师，也开始尝试用开源AI平台解决科研问题并发表论文。低门槛AI平台也为对AI感兴趣的人群提供教学，线下的讨论会和线上的直播内容都很丰富。

长期以来，AI是大公司和高级别技术人才的"专利"，参与应用的门槛极高，这极大影响了AI的产能。而随着AI在千行百业的普及与规模化应用，头部企业和开发人员开始普惠AI能力，将工具和框架开源出来，打包成模块，集中到开放平台中，让越来越多行业和人员参与进来。

在AI技术应用门槛不断降低的背景下，这些开源平台上，活跃开发者规模在增长，平台工具应用到实际场景的案例不断丰富，应用AI的企业也呈现出多行业繁荣的景象。

向外"辐射"的边界

对于大部分简单、边缘的AI场景需求，都可以用开源平台解决。当然，这些平台也不是万金油，不能解决所有低频次的AI场景需求。

对数量众多的中小企业来说，零散的AI需求与自身IT能力的限制之间，如何将外部服务能力与业务场景恰当融合，为企业数字化赋能，是接下来重点思考的方向。但在引入和使用低门槛AI应用的过程中，也存在一定的边界。

1. 市场教育的普及

虽然AI的普惠教育已经传遍大江南北，但对于传统行业来说，对AI技术信息的关注有限，或者对AI能力的边界有错误认知。对于低门槛化AI平台和工具，仍然存在教育空白，需要进一步市场普及与教育。

2. 改革阻力

对一些企业来说，引入新平台工具可能会改变&现有工作流程，甚至冲击一部分靠信息差获利的团体。虽然工具可以降本增效，但对求稳的小微团体来说，改变的阻力比较大。

3. 需求难匹配

对于较复杂的AI需求，低门槛平台不一定能解决。一方面，使用AI平台的开发人员对技术能力有要求；另一方面，平台本身无法处理太复杂的需求。低门槛AI只适用于简单场景，高难度需求需要更复杂的算力和算法模型架构。

数据缺乏、界面效果要求高、算法复杂、高性能系统架构、底层开发要求高等情况，都不适合用低门槛AI平台。但对于简单场景，在AI技术普惠发展下，门槛会越来越低。我们在开源AI框架平台里看到了不少案例。许多开发者借助这些平台解决了边缘场景问题，改变了曾经重复、危险、繁重的一线工作。哪怕没有代码基础，也能靠自驱力用上最前沿的AI工具，解决最贴近生活的难题。有了这些平台，小微企业实现AI升级转型也不再是奢望。

人工智能引领的第四波工业革命浪潮已经滚滚而来。大企业随时可以入局，但中小微企业资金薄弱、AI人才匮乏，很难迈过智能化的高门槛。可AI的产业价值又让无数人渴望跻身其中，不被时代抛弃。低门槛AI的应用，给了小微企业和个人开发者破浪前行的工具。让蚂蚁雄兵般的中小微企业，以及数量广大的个人开发者，有机会登上"AI号"战舰，参与智能未来的建设，惠及未来的智能生活。

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