導讀： 今年3月中山大學教授陳瑤生發布了“豬臉識別”技術，旨在攻破這一生物活體識別技術。之前智能相對論曾定義“獸工智能”，即和動物相關而衍生的人工智能。而“豬臉識別”這一技術的發展，無疑是“獸工智能”相關領域的大突破。

上圖是小豬佩奇，我知道大家都知道。

這是豬豬俠，可能有一部分人也知道。

那這一窩小豬呢，分散后大家還能區別出誰是誰嗎？

由于豬是多胎生動物，因此長相十分相似。而上圖還是干凈的小豬，眼尖的勉強尚還能區分出他們。在實際生活場景中，豬受生活環境、彼此打斗等影響，會把臉弄臟，極難識別。要實現個體化管理，首先得把它們辨認出來。

因此今年3月，中山大學教授陳瑤生發布了“豬臉識別”技術，旨在攻破這一生物活體識別技術。之前智能相對論曾定義“獸工智能”，即和動物相關而衍生的人工智能。而“豬臉識別”這一技術的發展，無疑是“獸工智能”相關領域的大突破，會給畜牧業帶來巨大的利好。

愿景很美好，成長的煩惱也不少

“豬臉識別”這一技術乍聽上去很喜感，事實上早就不是新鮮事了，去年京東金融全球數據探索者大賽中就有這么一道題。陳教授表示，有了豬臉識別技術，操作者只需要舉起手機，對著某頭豬掃一掃，就能得到豬的編號、豬的父母、品系等信息，甚至可以通過對豬體態和動作的識別來判斷豬的健康情況。

但和所有的技術一樣，“豬臉識別”這一“獸工智能”技術的發展過程中，也有一些成長的煩惱。

缺少不同品種的豬在生長中體型面部變化的數據

豬的生長周期在110天到120天左右，與牛270天左右的生長周期相比，豬生長過程中的外貌變化可以用翻天覆地來形容，這就是“豬臉識別”比“牛臉”、“羊臉”識別難度更高的原因。

下圖是豬小花“毀容”式的一生。出生就是巔峰，從此一直走下坡路，面部及體型的變化相當之大。如果我們要追蹤豬小花的豬生，需要在每個階段都進行面部信息采集，工作量可想而知。

更可怕的是這是一個翻開顯示“答案：略”的問題。即沒有現成的數據比對，我們幾乎不能確定豬生長到哪一階段面部特征或形體會有顯著的變化。如此一來何時進行數據采集就變得更加沒有依據。

而即便豬又聽話臉還干凈也常常正臉面對攝像頭（這幾乎是不可能的），智能自動采集后龐大的數據如何存儲，如何分析和調用，依然是需要探究的問題。