這屆大學生已經卷到鵝場了！00後開發AI養鵝小程序提升鵝羣30%存活率

養鵝的歷史，在廣東汕頭後溪村的金書濤家已經有30年，在整個汕頭澄海區，有300多年。一代代鵝農習慣了依靠雙手雙眼識別、對抗鵝病。今年夏天，16名00後大學生用了100多天，幫鵝農邁出瞭解放雙手的一小步。

2022年5月，深圳大學2020級騰訊雲人工智能特色班（簡稱“騰班”）的學生來到汕頭鵝場，在深圳大學視覺研究所所長沈琳琳、深圳大學計算機與軟件學院人工智能系副主任馮禹洪等老師和騰訊工程師的指導下，用100余天開發出了首款AI養鵝小程序，將鵝中“勞斯萊斯”獅頭鵝的存活率提升了30%。

使用AI養鵝小程序之後，鵝農不再需要蹲守鵝舍，即可隨時觀看鵝羣動態，也能及時收到呆滯、體温異常等鵝場內出現的可疑鵝病預警。

在馮禹洪看來，騰班學生做的AI養鵝項目充分證明了一件事，“校企合作協同育人這條路是一條正確的道路。”

一段段“粘”着鵝糞的代碼

300多年來，“世界鵝王之鄉汕頭”的鵝農們都學會了一個技能：通過肉眼觀察鵝是否長時間不動、雙手觸摸感知體温是否發燒，來判斷鵝的健康。但很多時候，眼和手再快，也快不過病毒。

疾病摧毀一個千餘隻的鵝場，最快只需要十天。2018年冬天，一場突如其來的禽流感席捲了後溪村，有鵝場1000只獅頭鵝最後只存活了5只。

作為一名返鄉創業的大學生，金書濤相信科技的力量。他和正為“騰班”學生遴選社會實踐項目的騰訊雲高等教育行業副總經理錢栩磊、深圳大學計算機與軟件學院人工智能系副主任馮禹洪一拍即合，決定邀請2020級的“騰班”學生來到他的獅頭鵝養殖合作社，破解這道盤桓300年的難題。

解題從踩上鵝糞開始。王翊灃是AI養鵝項目組中的一員，他從未想過一間4000只規模的養鵝場離信息化竟然如此遙遠——除了木屋和一些照明設備，鵝場只有黑狗、橘貓以及隨處可見3釐米厚的鵝糞，信號也時斷時弱。

更大的挑戰在於，時至今日，AI在鵝類養殖領域仍是一片荒漠，相關資料少之又少。大二還是“騰班”課業壓力最緊張的階段，訓練算法模型要用的機器學習、視覺識別等多是研究生階段的知識。可儘管如此，馮禹洪和深圳大學視覺研究所所長沈琳琳還是認為智慧養鵝項目是必要的。

“騰班”也被同學們戲稱為“疼班”——2018級學生大二課程上《機器學習》時，曾被要求一個學期要看完50篇英文論文並做總結報告。AI養鵝項目正是深圳大學聯合騰訊教育為新一屆“騰班”學生準備的“禮物”。

“做AI，不是坐在空調房裏寫代碼，而是要學會在鵝糞中寫代碼。”沈琳琳認為，學生們如果跨不過這3釐米厚的鵝糞，就無法真正走進AI這個行業。

100天爆改鄉村養鵝場

500平方米的空間裏，4000多隻鵝密密麻麻地聚在一起吼叫，聲音直逼80分貝。鵝一旦生病，叫聲會變得嘶啞，但眼前的景象讓學生們發現，單獨識別某一隻鵝的叫聲似乎不可能。

他們踩着鵝糞、纏着鵝農反覆交流，瞭解到獅頭鵝常見疾病有鵝瘟、禽霍亂、大腸桿菌、中暑等，除了聲音嘶啞、發燒之外，閉目呆立也是重要的特徵。騰班AI養鵝項目組因此決定，通過識別鵝的原地呆滯時長判斷其是否生病，並分為硬件、前端、後端、算法四個組推動項目落地。

在震耳欲聾的“嘎嘎”聲中，他們邁出了“AI救鵝”的關鍵一步——鋪裝攝像頭。鋪設期間，當地氣温高達40度，踩着梯子的他們，T恤濕了又幹、幹了又濕。比視頻畫面更早傳回深圳大學的卻是颱風襲來的消息，攝像頭還沒等來給鵝拍照，就先迎來了極端天氣的“小測”。

這些困難只是“前菜”，真正的攔路虎是“鵝臉採集”和算法模型。鵝是水禽生物，像給豬一樣掛二維碼識別的方式行不通。為了獲取足夠多的樣本“投餵”AI，同學們選擇用養殖場的攝像頭抓拍，人工逐一抽幀，再對拍攝的每張照片進行分類、打標籤。

6000張圖片、30萬隻鵝的標註，讓很多同學睡覺夢見的都是鵝。“做AI真的是有多人工，才能有多智能。”王翊灃説，標註過程中需要集中百分百的注意力，“紅框如果稍微大一點，圈了一點雜物都會影響AI的訓練效果”。

不僅如此，同樣的算法在不同的場景裏，準確率可能會差幾十個點，因為鵝的場景太過密集，更需要不斷的迭代優化算法。在騰訊工程師指導下，同學們首先優化識別算法，提高密集場景下獅頭鵝的識別率，之後又優化追蹤算法，記錄每一隻鵝的停留時長，進而判斷是否有異常。改了“差不多幾十次”模型後，算法組同學才真正明白老師沈琳琳常説的那句話——沒有100%的算法模型，只有因地制宜的算法模型。

鞋底裏無法清洗乾淨的鵝糞最清楚這過程有多難。王翊灃還記得，項目期正值酷暑，遍地的鵝糞因為高温變得黏糊糊的，他們靠在鵝棚裏的三輪車，打開電腦調試代碼，身邊繞着一圈圈的蒼蠅，散發着硫化氫和氨氣的臭味。

鞋縫一點點塞滿凝固的鵝糞，學生們對鵝的瞭解也在不斷加深。他們發現，由於成年獅頭鵝的羽毛厚重，導致難以測量鵝温。而小鵝苗的羽毛更輕薄，有測温條件，正常鵝苗的體温是40-41度，如果生病體温一般會略高，所以，又在小鵝生活的鵝棚安裝了紅外測温儀，並複用一部分“呆頭鵝”識別跟蹤的算法，幫助鵝農識別體温異常的“發燒鵝”。

後來，有同學又從十年前的論文裏發現，獅頭鵝的發病和颱風、霧霾等天氣也有着密切關係，於是這羣00後又在小程序上新增了數據觀測及分析功能。

從短袖到夾克，跨越100多個日日夜夜和上百場的線上會議，小程序一直在進行迭代升級。到今天，小程序界面上每天都可以即時收到幾次的呆頭鵝、發燒鵝的預警，顯示鵝場的温度、濕度、PM2.5指數及數據變化的趨勢圖，幫助農户將獅頭鵝的存活率環比提升了30%。

把真實行業搬進課堂

高考報志願時，王翊灃根本沒注意專業後面還有個括號，裏面寫着“騰”字。他不知道這意味着什麼，直到開學第一天，才從班主任的介紹中感覺“天降幸運”。

剛上大三，王翊灃已經上過騰訊工程師的課、聽過許多專家講座，以及報名了這次AI養鵝的項目。事實上，這也正是騰班的初心。據瞭解，“騰班”是由騰訊教育和深圳大學聯合打造的人工智能特色班，其創辦初衷是為大數據、人工智能等前沿產業提供技術人才儲備。

自成立以來，“騰班”連續兩年錄取分數線高居深圳大學理工科類第一，學生多次在國內外競賽中拔得頭籌。今年7月，“騰班”迎來了首屆畢業生，在“史上最難畢業季”的壓力下，90%以上的學生提前半年就明確了畢業去向。

這份成績源自“騰班”特色的校企協同育人模式。在教學過程中，“騰班”注重將人工智能理論和實操深度結合，讓課本知識走出校園，融入真實行業場景。騰訊會提供課堂案例、實驗平台、課後實踐、企業導師定期交流等支持。錢栩磊介紹説，騰訊目前已將教育、醫療、工業等100多個行業案例整合到“騰班”課堂，並提供課外講座、冬令營等實踐機會，開闊學生的技術視野和職業前景。AI養鵝實踐項目正是一個典型案例。

沈琳琳則將AI養鵝實踐項目比喻成一座橋。這座橋一方面連接了高校與企業，拉平了教育人才培養和產業需求落差；另一方面連接了前沿技術和養鵝等細分產業，滿足了產業升級的訴求。“小程序切切實實地解放了農户的雙手。”金書濤説。

數據顯示，目前教育部已支持1100多所本科院校與企業合作立項7.6萬項，校企協同育人已成為教育改革與產業升級的重要方向。錢栩磊對此表示，校企協同育人中，一個重要的課題是如何讓學生在日常學習中具備社會思維和應用思維， “騰班”AI養鵝實踐項目希望為此提供新的解題思路。

馮禹洪則計劃將AI養鵝項目和更多的課程教學融合。例如人工智能實訓加入項目流程、系統編程等，甚至開設UI設計課程。她説，同學們會將AI養鵝項目的代碼開源，助力更多鵝場實現數字化養殖。

11月，為了推進AI養鵝2.0的落地，王翊灃和新一屆的“騰班”師弟又來到了後溪村。在他們的規劃中，下一步的重點是通過鵝的翅膀和嘴巴是否合攏來判斷是否生病，落地後，獅頭鵝的存活率預計會得到進一步提升。

這次，王翊灃已經聞不到鵝糞中的臭味了。“有點像烤餅乾的味道”，他説。