陈丝宇 李华 王瑞晓 冯政 谭元生

摘  要： 人工智能正在经历着一场堪称比工业革命的发展速度更快、覆盖面更全、错综复杂的变革，从而进一步推动网络化向智能化加速发展。人工智能可替代高度流程化、低认知度的工作，给教育行业也带来了一定程度的冲击。人工智能对教育行业带来的挑战，推进了教育方式、教育内容、教师角色和人才培养目标的改进。因此，教育者和学习者需要不断的挑战自我、激发自我学习、更新和再创造才能更好的胜任本职工作。新农科发展中，随着畜牧业结构的调整，畜牧人才知识储备必须得到交叉更新和调整。新农科下的畜牧学专业人才的培养首先要改革课程体系，优化教学内容;其次教师要善于在学科的细分领域逐步交叉创新，以科研引领教学发展，逐步培养学生的创新能力;其三，构筑自我变革的勇气，引导学生逐步走出迷茫，学会人工智能的应用，在畜牧行业快速发展中顺应历史潮流的变革，培育适应新农科4.0发展的人才。

关键词：人工智能;教育;畜牧业;人才培养

人工智能从起源到如今的全面推进已近70年，经历了曲折的发展过程。1956年，在达特茅斯会议上首次确定了人工智能的核心：用人工的方法在机器上模拟、理解和拓展人的智能，使机器能完成各种复杂任务。随后的30年人工智能经历了两次的大起大落，但却没有走出技术瓶颈的局限和降低高的应用成本，从而无法支撑起大规模应用，最终都跌入低谷。近年来，人工智能发生了颠覆性的变化，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，第三次引领了科技发展的浪潮之巅。当前，人工智能正在经历着一场堪称比工业革命的发展速度更快、覆盖面更全、错综复杂的变革，从而进一步推动网络化向智能化加速发展。2020 年 8 月 4 日，国家标准化管理委员会等五部门联合印发了《国家新一代人工智能标准体系建设指南》，从顶层设计人工智能领域的标准化，推动人工智能产业技术研发和标准制定，促进产业健康可持续发展。可见，人工智能的高光时代已经来临。

人工智能已经渗透到了社会的各行各业，且对一些行业产生了颠覆性的影响。针对不同职业的可替代性排序发现，高度流程化、低认知度的工作可替代程度为90%，其已广泛应用工业制造、金融业以及医疗行业中（机器人送餐和投快递的抗疫担当）。有些职位的可替代程度为60%，如需师徒相传但又不太核心的工作类型。教育作为最难被替代的工作，其被替代程度只有0.4%。经过多年大数据和互联网的发展，网络课程遍地开花，各种新媒体和自媒体快速发展，不得不让人深思教师职业果真无可取代吗？图像识别、语音识别和人机交互等较多的被应用于人工智能的教育领域方面。比如利用人工智能的图像识别技术，可以快速替代人工的选择题、判断题等客观题的作业批改以及阅卷等繁重且重复性极高的工作量，快速智能化总结帮助教师判断学生掌握知识要点的程度。人机交互技术可以协助教师为学生在线答疑解惑。此外，个性化学习、智能学习反馈、机器人远程支教等人工智能在教育上的应用也是大有前景，可以一定程度的解决时空限制，特别解决了偏远和贫困山区的师资资源匮乏的问题，让其享受大城市的师资和教育资源。网络智能教育在疫情期间表现尤为明显。如今，人工智能对教育行业的挑战也是全方位的。教育变革大时代下，人工智能对教育带来的系列挑战，将对对传统畜牧学科的影响深远。这迫切需要进行系列教育改革，培育适应时代变化的新农科畜牧专业的高素质的人才。

1 人工智能给教育带来的挑战

人工智能首先已前所未有的速度挑战传统的教育方式。表现尤为突出的是以死记硬背、

被动接受为主的教学方式正在遭遇一场重大危机。而人工智能作为一种技术手段，其应用领域已经拓展到在各行各业都能看到的智能导航（师）系统、教育机器人、学习分析软件、学习文献以及流程化的科研实验等。智能导师系统通过模拟教学名师，通过数据库体型的训练回复和解决复杂问题和对知识进行系统分类。只能导师系统还会利用情绪感知技术为学生提供个性化的情感体验。这就是我们现在说的有机器人辅助的新型“双师课堂”。另外，机器人还可以通过采集、分析和归纳学生学习过程的数据，为其提供最适合的个性化学习路径。相比之下，机器人掌握信息的来源广，定位精准，更能个性化的为学生打磨培养方案。信息化和智能化的时代，让人有一种历史车轮飞速向前奔跑，而我们只能感受其沦为扬弃尘土的无奈和时不待我。因此，教育理念与教育方式需要与时俱进的变革，人工智能营造的新型学习环境和氛围、不同于传统的教学方式和管理的智慧转型，或许将在不久的未来得到快速的发展和越来越多的应用。其次，人工智能挑战传统的学科设置和教育内容。多学科多领域的交叉融合是人工智能的一个重要辨识度。现今的教育体系过于强调学科本位，知识点零碎化导致学科间的联系的割裂，让学生“只见树木、不见森林”。传统模式的学科设置和教育内容如果不进行改革必然被人工智能引领下的新农科推到沙滩上。其三，人工智能挑战教师角色。随着“人机共教”成为一种趋势，教师角色将会发生翻天覆地的变化。机器人助教代替人类助教与学生在线交流已广泛的应用于知识性教学，给教育行业带来了极大的冲击。在“人机共教”教育的常态化下，教师的角色更多是对学生顶层学习的设计、督促、激励、陪伴的个性化付出以及与学生的真情实感的沟通，也就是说人工智能将会以“教书”为主，而教师则以“育人”为重。“体制内”未必就是保障，居安思危，不断学习和适应新鲜血液才能在大变革中处于不败之地。其四，人工智能的革命带來人才培养目标的挑战。教育的初级和终极目的都是人才的培养。人工智能革命下，传统教育的“重视课堂教学、教师主导作用、传授系统的科学知识”等的方式培养出来的“标准化人才”正在面临着史无前例的冲击。机器人通过深度学习，从传统教育中取其精华，去其糟粕。通过反馈和记忆学习，已经可以在各类应试考试和推理中脱颖而出。机器人早已取代高度流程、低认知度的工作，已经颠覆了传统教育培养出来的“标准化人才”，改革传统人才培养目标，注重个性化教育已经是大学创新重要一环。为此，教师更应在人品、人格上加强修养，培育学生有良好品德，进行个性化的创新。除上所述，人工智能对教育行业全方位的挑战具有巨大的冲击力，未来的教育可能没有教室、没有课本、没有教师，也就更加没有标准化和制度化，教师和被教育者完全可以自主学习，自由选择，可能达到人人为师的境界。教育的变革无疑挑战到各项各业，对我国农业发展影响深远，特别是对已经规模化和集约化的畜牧业影响巨大。

2 智能畜牧业挑战畜牧业人才培养的变革

“民以食为天”，农科是基础学科，当前，新农科发展也源于农业行业的需求和人工智能的变革需求。精准智慧农业是通过各种定位和感应系统来具体明确相关农业种植区域、特性和个性化曲线，另外，通过遥感技术就能对农业区域进行图像的采集，从而为实现农业精准化提供技术保障。比如，用数学模型可对每块土地种植的作物进行产量的预测估算，通过合理的施肥来使作物实现最低成本投入而获得最大效益;通过大数据监测可得知万头畜牧场动物的发病规律，提前精准的进行预防，精准智慧农业是根据时代发展需求来开展的，同时这也是农业发展的具体走向【1】。

如今，传统畜牧业正在接受前所未有的挑战。AI+畜牧业，赢未来——中国畜牧业协会智能畜牧分会成立大会2019年顺利在京召开，预示着人工智能以全面步入现代化畜牧业。万科、碧桂园、恒大等房产企业，电商阿里巴巴、京东以及网易云等纷纷进军畜牧业。风起云涌，人工智能正快速推动畜牧行业的变革，其对传统牧业的渗透，已经触发了一场知识储备转型人才培养的革命。毫无疑问，智慧畜牧业的时代已经来临。在日本和很多欧美国家，安全牛肉可追溯体系已成功构建从出生后就有身份证，上市后消费者还可以通过扫描二维码得知它的饲养主、饲养条件、患病情况等情况。这样一方面方便消费者选购，另一方面也是在监督养殖规范和保证食品来源的安全性。机器已经替代挤奶的人工，人工智能辅助动物疾病预防已逐步深入，如在挤奶厅的过道安装热红外成像仪，通过设定标准和热成像原理感知奶牛局部温度的变化，从而达到预警奶牛的乳房炎等疾病的发生和保证人类食品的安全【2】。近年来，人工智能也逐渐的渗透到养猪业，如楼房养猪的智能化管理、发情、疾病等的情况的掌握、猪肉安全体系的可追溯体系的建设，技术变革不断更新。仔猪到出栏的肉猪，其整个生长过程的采食量、免疫接种、健康状况、注射兽药品种及注射量等信息，均可采用耳标芯片和猪脸识别完成。此外，人工智能还可以通过行为表达的频率差异获得动物的发情、异常行为的情况，从而精准又有针对性的对动物进行管理。可见，从动物档案的建立，到完全智能的饲养方式，到疾病防控体系，人工智能极大的减少了大规模养殖的人工和资金投入，可以在提高效益，节约资源、甚至动物的舒适体验方面都会有迹可循。

产业变革带来畜牧专业人才培养教育的痛点和难点，智能化畜牧业的转型与发展倒逼高校畜牧学和养殖人才培养方案的变革和教师队伍结构的改革，新农科4.0已经来临【3】。新形势下，现代畜牧业的快速发展，首先要改革人才培养方案，注重新型具备交叉创新畜牧教师队伍的构建。高校必须构建学科交叉创新，教师队伍可以跨学科组建，畜牧学人才培养方案要逐步引进人工智能专业基础课，让学生自主选择，专门针对智能化畜牧业的应用场景，不断完善课程，以解决行业急需的具备畜牧智能化知识的人才【4】。其次，科研引领教学，依托畜牧信息化学会或行业协会来逐步实现打通科普化智能人才培养。农业类相关专业比较冷门，招生困难，招生分数线相对工科偏低，这在双一流的大学与普通高校均成共识。生源质量在某种程度上制约了部分学生心有余儿力不足，不能达到有效学习人工智能的相关专业课程。编写适合现阶段学生学习人工智能的针对性的教材，且相对科普化的已经显得尤为迫切。为此，首要任务要建立学生的自信，打破迷茫，充分认识智慧畜牧业的变革的紧迫性，时不待我的加强创新性的学习。在稳定专业思想和培养专业认同感基础上，通过知名专家、杰出校友、师兄和师姐介绍学科、行业，转变观念。然后，在通过与企业共建课程和实习，走进现代化养殖企业、生物信息产业园等，看看一个人如何管理及万头牛、肉蛋奶是如何从胚胎到餐桌上的，让学生了解将来投身的行业，师生共同谱写科普化的智能化应用课程。

时代的变革呼唤新农科与新工科的交叉创新，生态智慧养殖产业学院将会孕育诸多畜牧学科的创新班。佛山科学技术学院的生命科学与工程学院动物科学系已在2017年创建饲料创新班，通过探讨3（校）+1（企）或3.5（校）+0.5（企）教学模式改革，撬动企业资源让学生提前体验饲料、养殖等畜牧产业的智能化应用。2020级本科新生班管理中，产业学院大胆改革，实行双班主任制，在校级高校教师担当班主任的基础上，直接聘请企业中层或高层担当学生班主任，共同为产业学院培育共建生态智能化的“四有”人才。在研究生培养方案中，学科同步构建了“双导师”制，充分发挥畜牧专业的产学研紧密连接的优势。使得同学们可以得知一手的达到产教深度融合。大数据、计算机科学（软件开发）、物联网技术、智能环境监测、智能养殖设备等交叉学科已经在研究生的培养中逐步体现，以期培养人工智能+现代化畜牧业的高级人才。我院已经通过科研项目的合作，与数学与大数据学院、电子信息工程学院、物理与光电工程学院进行了初步的交叉与融合，促进了知识衔接相互的理解，共同解决超出单个学科范围的研究领域的问题。为了追求开创性、变革性和高影响力的原创科研成果，我校已经成立了广东省动物分子设计与精准育种重点实验室，瞄准“高效分子设计，精准智能育种”的终极目标，不断破解体制机制障碍，打破学科壁垒，大力发展学科交叉创新，探索新组织的科研模式（本硕创新人才小班），寻求新的学科增长点，培育适应时代的交叉学科的创新科研人才。

3 结语

人工智能快速往前发展的潮流已经势不可挡，变革中畜牧业智能化已经对高等教育的畜牧专业的人才培养提出了诸多的挑战，高等学校的教育管理者和学科带头人必须高度重视，教师要自我革命，以期培育畜牧业智能化的复合型人才。

参考文献：

[1]詹菊球. 人工智能与计算机技术 在农业现代化中的应用分析[J]. 科教文卫， 2020， 10（B）.

[2]Peng D， Chen S， Li G， Chen J， Wang J， Gu X. Infrared thermography measured body surface temperature and its relationship with rectal temperature in dairy cows under different temperature-humidity indexes [J]. International journal of biometeorology， 2019. 1-10.

[3]周海柱，婁玉杰，尚红梅. 现代化畜牧养殖业的发展方向及人才培养[J]. 农业资讯，2017，07（120）：136.

[4]周琳. 地方性应用型本科高校“双师型”师资队伍建设的对策及途径[J].常州工学院学报， 2011， 29（5）：107-109.

项目：高等教育“冲一流、补短板、强特色“提升计划重点建设学科（粤教科函[2018]181号）

作者简介：陈丝宇（1986—  ），女，汉族，广西人，博士，讲师，研究方向：家畜行为与福利。

*通讯作者：李华，畜牧学科带头人。