彼得·蒂尔20亿美元押注AI牛项圈:虚拟围栏颠覆传统养殖,60万头牛已戴上智能项圈

彼得·蒂尔20亿美元押注AI牛项圈:虚拟围栏颠覆传统养殖,60万头牛已戴上智能项圈

最近,硅谷著名投资人彼得·蒂尔计划领投一轮高达20亿美元的融资,其投资对象竟是一款为奶牛设计的智能项圈。

彼得·蒂尔20亿美元押注AI牛项圈:虚拟围栏颠覆传统养殖,60万头牛已戴上智能项圈

彼得·蒂尔:为何是他?

彼得·蒂尔是硅谷风险投资界的标志性人物,PayPal的联合创始人,也是最早发现并投资Facebook的远见者之一。他参与创立了大数据公司Palantir,并早期押注了SpaceX。其“竞争是失败者的游戏”等投资理念在创投领域影响深远。

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这样一位专注于前沿科技的投资人,如今将目光投向了一家为奶牛开发智能项圈的公司。

从火箭到牧场:Halter的智能项圈

这家名为Halter的公司来自新西兰。其核心产品是一款为奶牛佩戴的太阳能AI项圈。

该设备通过内置的AI算法,能够持续追踪每头牛的位置、健康状况、体温、咀嚼行为和繁殖周期,每分钟可采集高达6000个数据点。

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其最具颠覆性的功能是“虚拟围栏”。农场主无需再费力建造实体围栏,只需在手机App的地图上画出一条线,即可设定虚拟边界。

当牛靠近边界时,项圈会发出声音和震动提示,引导牛只退回安全区域。经过约七到十天的训练,牛群便能习惯在虚拟围栏内活动。农场主还可以通过App一键引导整群牛前往新牧场或挤奶棚。

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目前,已有超过60万头牛佩戴了这款项圈,业务覆盖新西兰、澳大利亚和美国。

据统计,美国农场主使用该系统划定的虚拟围栏总长度已超过1.1万英里,大约相当于绕美国本土一周,节省的实体围栏成本估计高达2.2亿美元。同时,该系统每周能为农场主节省20至40小时的工作时间,使用费用约为每头牛每月5至8美元。

公司创始人Craig Piggott成长于新西兰一个奶农家庭,目睹了父母每周工作超过100小时的辛劳。他从工程学院毕业后,曾加入火箭公司Rocket Lab,但在公司首枚火箭发射前选择辞职,于22岁时开始研发这项牧场科技。

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资本青睐与市场前景

近期,Halter完成了由彼得·蒂尔旗下Founders Fund领投的新一轮融资,公司估值在9个月内从10亿美元翻倍至20亿美元。

Founders Fund早在2018年Halter的A轮融资时便已入场。早期投资机构Icehouse Ventures的种子轮投资,如今账面价值已飙升至约4.09亿美元。有机构预测,按照Halter目前的增长速度,其市值可能在11个季度内超越新西兰最大的乳业合作社Fonterra。

网络热议与趣味评论

这项技术也引发了网友的广泛讨论和趣味调侃:

  • “这就像是给牛用的智能手机。”
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  • “记得几年前也有人研究过给牛用VR头显,不知道他们能不能也给鸡和其他牲畜做类似的项圈。”
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  • 有人调侃,AI时代连牛都被高科技管理,人类更难以逃脱。“可以把这些东西戴在前沿AI实验室的开发者身上。”
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    “检查一下自己是否戴着AI牛项圈。”
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  • 当然,也有质疑的声音:“这算哪门子人工智能?不过是带遥测功能的太阳能GPS追踪器而已。”
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  • “非洲牧民只用一声哨响就达到了同样的效果。”
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  • “奶牛无需任何人催促,自然就会到牛棚挤奶……牛奶积聚的压力就足够了,不需要人工智能项圈。”
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本土实践:何同学的“找牛”系统

去年,知名视频创作者“何同学”收到一位广西粉丝的求助,称其父亲在山中散养牛群,每日寻牛耗时费力,且曾因此受伤。市面所售的定位器在山中信号盲区经常失灵,位置误差巨大。

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何同学团队实地考察后,开发了一套完整的找牛系统,包含项圈定位器、网关、LoRa中继基站、手持对讲机和手机App。系统基于开源框架和AI开发平台构建。

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针对山区信号弱的问题,系统采用LoRa(远距离无线电)通信协议。定位器将位置信息通过LoRa网络逐级传输至基站和网关,再上传至服务器,有效绕开手机信号盲区。

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为解决寻牛人自身也无手机信号的问题,团队开发了手持“牛牛对讲机”。它通过LoRa实时接收牛的位置,内置AI语音功能并适配了当地方言。用户可询问“7号牛在哪”,设备会用地标(如“在牛棚附近”)回答。地标可通过语音直接在地图上标注。

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定位器采用尼龙加金属卡扣的耐用设计,内置加速度计以监测牛只运动状态。当某头牛长时间离群或运动异常时,手机App会发出提醒。

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对讲机还集成了天气查询功能,帮助养殖者提前决策。考虑到山路安全,设备还配备了SOS按钮,长按可向家人手机发送警报及实时定位。

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延伸阅读:AI解读禽类情绪

既然牛有了智能项圈,那么鸡呢?日本东京大学教授Adrian David Cheok的团队开发了一套名为“深度情感分析学习(DEAL)”的AI系统,旨在通过叫声判断鸡的情绪。

研究团队录制鸡叫,对音频进行降噪和标准化处理,然后输入DEAL模型进行分析。模型通过卷积层提取特征,池化层压缩数据,全连接层学习高级特征关系,最终判断鸡的情绪状态。

为验证系统,团队以80只鸡为样本,并聘请了8位动物心理学家和兽医提供专业判断作为参照。结果显示,系统能识别饥饿、恐惧、愤怒、满足、兴奋和痛苦六种情绪,准确率接近80%。不过研究人员指出,由于鸡的品种繁多,叫声存在差异,该系统可能无法通用于所有情况。

技术的应用,有时着眼于宏大的产业变革,有时则聚焦于具体而微的生产生活细节。

相关链接

  • 彭博社报道:Peter Thiel’s Founders Fund Backs AI Cow Collar Startup at $2 Billion Valuation
  • 社交媒体讨论:关于此轮融资及AI牛项圈技术应用的讨论可见于多个社交媒体平台。

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