es.wedoany.com Noticia: 01.AI y el Grupo Charoen Pokphand han anunciado una alianza estratégica para crear conjuntamente la empresa conjunta "Wanfeng Intelligence", integrando profundamente la tecnología de modelos de lenguaje de gran escala (LLM) con la cría de gallinas ponedoras, explorando la aplicación de la IA industrial en el mundo físico.
El 2 de junio, 01.AI y el Grupo Charoen Pokphand firmaron oficialmente un acuerdo de cooperación estratégica. La empresa conjunta "Wanfeng Intelligence" tomará el mercado chino como piloto, centrándose en el campo de la cría de gallinas ponedoras para impulsar la inteligencia agrícola. Esta colaboración no es una adquisición tradicional de IA o un piloto tecnológico, sino una exploración sistemática conjunta de la inteligencia agrícola. En el futuro, la experiencia exitosa podría extenderse a otros mercados del Grupo Charoen Pokphand en el Sudeste Asiático.
El Dr. Ning Ning, vicepresidente de Negocios Internacionales y Consultoría de IA de 01.AI, declaró en la conferencia de prensa que los agentes inteligentes empresariales impulsados por grandes modelos están pasando de la "toma de decisiones asistida" a un "cierre autónomo", convirtiendo la agricultura en un campo de batalla clave para que la IA industrial entre en el mundo físico. Para 01.AI, esto significa que la IA empresarial, los grandes modelos industriales y las capacidades de múltiples agentes inteligentes a nivel empresarial están ingresando a entornos de producción agrícola de alta complejidad; para el Grupo Charoen Pokphand, representa la combinación de la experiencia y la capacidad organizativa de una empresa agrícola centenaria con el centro inteligente de la era IA 2.0.
Durante las investigaciones de campo, el equipo de 01.AI descubrió que el campo de la cría de gallinas ponedoras presenta numerosos escenarios de aplicación que merecen una intervención profunda de la IA. Las granjas avícolas son una mina de datos: Charoen Pokphand Eggs genera diariamente enormes cantidades de datos de liquidación, datos de salud de las aves y datos operativos, con un gran volumen, completitud y rápida velocidad de iteración. Al mismo tiempo, la cría de gallinas es una industria intensiva en conocimiento, donde gran parte de la experiencia se acumula en la mente de los gerentes de granja y trabajadores veteranos, distribuida de manera desigual. Un buen gerente puede manejar un gallinero, pero le resulta difícil replicar el mismo nivel de gestión en cien gallineros. El indicador central para medir la rentabilidad, la "relación pienso-huevo" (proporción entre el consumo de alimento y la producción de huevos), muestra diferencias significativas entre distintas zonas. El Dr. Ning Ning señaló que el mayor valor de la IA 2.0 reside en la "personalización escalable", es decir, permitir que un gerente gestione 100 granjas mediante la IA.
Para lograr la unidad de conocimiento y acción de la IA, 01.AI propuso una arquitectura de sistema agrícola inteligente de cinco capas integradas. La primera capa es la percepción in situ y los dispositivos de IA, desplegando sensores, cámaras y sistemas de control ambiental en los gallineros; la segunda capa es la base de datos, que conecta todas las fuentes de datos; la tercera capa es la coordinación de agentes de IA, basada en grandes modelos para comprender los datos y realizar inferencias; la cuarta capa es la ejecución de dispositivos físicos, impulsando automáticamente acciones como inspecciones, localización y aislamiento; la quinta capa es el autoaprendizaje y la iteración, donde el sistema se optimiza a sí mismo durante su funcionamiento continuo. Wanfeng Intelligence, tomando como referencia el sistema de clasificación de conducción autónoma, propone un marco de madurez para la IA agrícola: el nivel L3 logra un funcionamiento en circuito cerrado en escenarios limitados, siendo el punto de entrada actual; el nivel L4 se expande a múltiples gallineros y bases; el nivel L5 cubre un sistema inteligente de cadena industrial completa, desde el suministro de pienso hasta la distribución minorista.
Todos los diseños de soluciones giran en torno a la mejora de los indicadores operativos centrales. Las aplicaciones específicas incluyen un agente inteligente de seguridad en la cría: en el modo tradicional, la inspección de un gallinero requiere que los empleados dediquen 3 horas al día para revisar cada ave individualmente, mientras que el agente inteligente de inspección de seguridad con IA, mediante dispositivos mecánicos de localización precisa y análisis rápido, puede identificar aves enfermas y de baja producción en menos tiempo, reduciendo la tasa de descarte y el riesgo de infección cruzada; un "gerente de granja IA", que incorpora la experiencia de los gerentes veteranos en el agente inteligente para mejorar el nivel de gestión de la granja; y la coordinación de agentes inteligentes de producción y ventas, que ajusta el equilibrio de la oferta según los cambios del mercado, reduciendo el inventario y las pérdidas. El Dr. Ning Ning enfatizó que, al diseñar las soluciones, primero se definen los indicadores de referencia, luego se introduce la IA para formar un circuito cerrado, se evalúa la mejora real de los indicadores y, finalmente, esto debe reflejarse en los estados financieros de la empresa.
El Dr. Ning Ning señaló que, después de que la IA ingresa al entorno industrial, la difuminación de los límites de responsabilidad entre humanos y la IA es uno de los desafíos durante el proceso de implementación. Además, el ciclo de vida de las gallinas ponedoras, que supera los 500 días, implica un período de verificación más largo, y la integración de datos heterogéneos y la capacidad de generalización de los algoritmos no se pueden resolver a corto plazo. Para abordar estos desafíos, ambas partes han consolidado la relación de cocreación mediante la formación de una empresa conjunta, reemplazando el modelo tradicional de contratación entre cliente y proveedor. El Dr. Ning Ning afirmó que la finalización del despliegue del sistema marca el comienzo de la cocreación. La IA es un sistema de aprendizaje continuo, y el modelo de entrega tradicional no puede soportar esta evolución. El modelo de empresa conjunta logra compartir beneficios y riesgos, y resuelve el problema de los límites de responsabilidad difusos.
En cuanto a si este modelo se replicará en el futuro, el Dr. Ning Ning propuso tres criterios de evaluación: los líderes de ambas partes deben alcanzar un alto nivel de consenso y alineación de visión; el escenario debe tener suficiente profundidad y puntos de valor; y los procesos y datos deben ser lo suficientemente complejos, requiriendo una vinculación profunda en lugar de una simple entrega de aplicaciones. Yang Xiaoping, vicepresidente senior del Grupo Charoen Pokphand y CEO para China, expresó su expectativa de tomar el mercado chino como piloto para ser pioneros en un modelo de agricultura inteligente verificable y replicable, expandiéndose desde la IA para gallinas ponedoras a otras categorías como pollos de engorde, cerdos y productos acuáticos, y promoviéndolo gradualmente al mercado del Sudeste Asiático. El Dr. Kai-Fu Lee, CEO de 01.AI, considera que la implementación de Wanfeng Intelligence representa una nueva curva de crecimiento para la economía real global. La base industrial china, la fortaleza en hardware y la integración de la IA industrial impulsarán el desarrollo de la economía inteligente global.
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