全人工-自动化-智能化
这也意味着，智能化养殖对劳动力的数量和经验的依赖会越来越小，而通过从L0到L5的转变，有两个关键指标会发生改变：一个是人均饲养头数将持续增加，其次是单头猪的人力成本将持续降低。
人工效率的持续提升
基于AloT的技术，我们向畜牧行业的上下游提供服务，实现“AI养殖”。技术架构分为三个层级，第一层级为数据采集层，通过睿畜耳标与耳标钳、睿畜医生和睿畜天蓬三大智能模块进行了自动化的数据收集，避免了人工录入数据的繁琐与错漏。第二层级为数据分析层，通过边缘计算和云计算的深度学习能力，对数据进行分析并会建立相应的养殖模型，进而完成数据应用层面的生产决策。
商业模式
为什么AI养殖需要5G？
在5G尚未走进养殖行业的时候，AI养殖主要依靠边缘计算和云计算两种方式。
当依靠边缘计算时，我们需要把边缘服务器放置在农场，实现语义识别、前后景分割，并将处理好的结构化数据传输至云端。但设备本身的价格不低，不定期维护服务器的成本较高，况且服务器并不是时刻都在处理数据，算力总有空闲的时候，这其实是一种算力浪费。
另外一种方式——云计算，通过猪场的传输端，将原始数据直接传输到云上，通过部署在云端的算法进行云计算。但把原始数据上传到云端必定会面临的一个问题——数据延时久。为了降低延时，可能会降低采样频率，因此数据采集其实是不完善的，导致AI算法的准确性有所降低。
为什么AI养殖需要5G
因此，我们需要通过5G优化以上缺点。根据科学家的数据计算和总结得出，当采样频率或采样数持续增加的时候，准确性会越来越高，误差会越来越小。总而言之，当5G应用后，将降低设备部署的成本，并且提高算法的准确性。
