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編輯|楊文
最近,彼得?蒂爾計劃領投一輪 20 億美元的融資,竟是為了一個牛項圈。
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彼得?蒂爾何許人也?
硅谷風險投資界的頂級掠食者、PayPal 黑幫開山堂主、全球最早看懂 Facebook 并重倉入局的異類、Palantir 幕后締造者、押注 SpaceX 給馬斯克續命、把「競爭是失敗者的游戲」刻進 VC 圣經的男人。♂?
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就是這么一個神人,看上了一頭牛脖子上的東西。
一個造火箭的人,去做了牛項圈
這家公司叫 Halter,來自新西蘭。他們干的事就是給奶牛戴上太陽能 AI 項圈
這個項圈可以通過 AI 算法追蹤每頭牛的位置、健康狀況、體溫、咀嚼行為和繁殖周期,每分鐘采集 6000 個數據點,全天候不間斷。
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最具顛覆性的功能,是「虛擬圍欄」。農場主不需要打樁拉網,打開手機 App,在地圖上隨手畫一條線,那條線就成了「圍欄」。
每次牛靠近邊界,項圈便會發出聲音和震動提示,牛自然轉頭走開。如此訓練七到十天,它們就乖乖待在劃定區域。
如果想把整群牛趕去新牧場或擠奶棚,輕點一下按鈕即可。
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他們還給這套系統起了個正式的商業名字,叫「cowgorithm」(牛算法)
目前已有 60 萬頭牛戴上了這款項圈,遍布新西蘭、澳大利亞和美國。
美國農場主用它劃出的虛擬圍欄總長超過 1.1 萬英里,大約相當于繞美國本土一圈,節省的實體圍欄成本估計高達 2.2 億美元。農場主每周還能因此少干 20 到 40 小時的活兒,使用費呢,每頭牛每月只需 5 到 8 美元
公司創始人 Craig Piggott,成長于新西蘭一個奶農家庭,從小看著父母每周工作 100 小時。
后來這小哥勉強考進工程學院,畢業后加入 Rocket Lab,又在第一枚火箭發射前辭職,22 歲開始搗鼓牛項圈。
一個造火箭的人,最后選擇回去放牛,并把高科技帶回了田間地頭,人生際遇可太奇妙了。
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目前,Halter 完成了由彼得?蒂爾旗下 Founders Fund 領投的新一輪融資,估值從 9 個月前的 10 億美元翻倍至 20 億美元
Founders Fund 并非半路跟風,早在 2018 年 Halter 的 700 萬美元 A 輪融資時就已入場。種子輪投了 10 萬美元的早期機構 Icehouse Ventures,賬面持倉如今價值 4.09 億美元。按照 Halter 目前的增長速度,有機構預測它將在 11 個季度內市值超越新西蘭最大乳業合作社 Fonterra。
網友們的神評論更搞笑。
有人說,「它就像是給牛用的智能手機。」
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「記得幾年前也有人研究過給牛用 VR 頭顯,不知道他們能不能也給雞和其他牲畜做類似的項圈。」
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有人調侃,AI 時代連牛都被高科技管了,人類更跑不掉,可以把這些東西戴在前沿 AI 實驗室的開發者身上。
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「檢查一下自己是否戴著 AI 牛項圈。」
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有人質疑,「這算哪門子人工智能?不過是帶遙測功能的太陽能 GPS 追蹤器而已。」
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「非洲牧民只用一聲哨響就達到了同樣的效果。」
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「奶牛無需任何人催促,自然就會到牛棚擠奶…… 牛奶積聚的壓力就足夠了,不需要人工智能項圈。」
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為了幫粉絲放牛,何同學做了個 AI 項圈
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去年,大 up 主「何同學」收到一封來自廣西粉絲的郵件,說他父親在山里散養十幾頭牛,每天上山找牛耗時耗力,幾年前還因此摔傷了腿。家里買過牛羊定位器,但顯示位置和牛的實際位置能差出整整一座山。
何同學團隊親自進山放一天牛,終于找到問題所在。山里信號極弱,市面上的定位器普遍依賴 4G 網絡上傳位置。牛在信號好的地方時位置正常發送,一旦走進山坳或林子,信號斷了,位置就再也更新不了,用戶手機上顯示的還是上一次有信號時的坐標,差出一座山就不奇怪了。
摸清問題后,團隊做了一套完整的找牛系統,由項圈定位器、網關、LoRa 中繼基站、牛牛對講機和手機 APP五部分組成,基于 TuyaOpen 開源框架和涂鴉 AI agent 開發平臺開發。
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信號差的問題用 LoRa 解決,這是一種遠距離、低功耗的通信協議,定位器將位置逐級傳給基站和網關,再上傳服務器推送到手機,繞開信號盲區。
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上山找牛時,人同樣沒有手機信號,牛牛對講機負責這一環。它通過 LoRa 實時接收牛的位置,內置 AI 語音功能,還專門適配了廣西方言。
問一句「7 號牛在哪」,它會用本地地標回答,地標可以在地圖上標注,也可以到了某個地點直接開口說「把這里標記為牛棚」,系統隨即記錄。
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定位器外殼用尼龍加金屬卡扣,耐得住牛打架蹭癢,外殼上印有序號方便辨認。內置加速度計可監測運動狀態,某頭牛長時間離群或運動異常,手機 APP 會及時提醒。
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對講機還配有天氣查詢功能,幫老人提前決定要不要把牛趕回牛棚。
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考慮到山路難走,團隊給對講機加了 SOS 按鈕,長按觸發后家人手機立刻收到警報并能看到實時定位。
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日本團隊搞了個雞叫 GPT
既然牛有了 AI 項圈,雞呢?
日本東京大學教授 Adrian David Cheok 帶領團隊,開發了一套名為「深度情感分析學習(DEAL)」的 AI 系統,專門用來聽懂雞叫,并判斷雞的心情。
團隊先將雞叫聲錄制下來,切割成獨立的小片段,每段對應一個具體的聲音事件,比如咯咯聲或嘎嘎聲。為了提高信號質量,還專門做了降噪處理,再對音頻進行標準化,確保不同錄制條件下的數據能被模型穩定處理。
處理好的音頻隨后進入 DEAL 模型。模型通過多個層次依次運作:卷積層負責提取聲音的空間特征,池化層壓縮數據規模、防止過擬合,全連接層則進一步學習高級特征之間的非線性關系。最后,softmax 函數將結果轉化為各類情緒狀態的概率分布,概率最高的那個,就是模型給出的判斷。
為了驗證這套系統是否靠譜,團隊以 80 只雞為樣本,在不同條件下記錄和分析它們的叫聲,同時專程聘請了 8 名動物心理學家和獸醫,提供專業的情緒判斷作為參照標準。
最終結果顯示,系統能準確識別雞的饑餓、恐懼、憤怒、滿足、興奮和痛苦六種情緒狀態,準確率接近 80%
不過研究人員也坦承,全球雞的品種繁多,叫聲差異客觀存在,這套系統未必能通吃所有情況,部分品種的雞叫聲可能仍然無法準確翻譯。
果然,技術這東西,有時候很宏大,有時候又很具體。技術從不嫌事小。
https://x.com/AnishA_Moonka/status/2035548541771526226?s=20
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https://x.com/cryptopunk7213/status/2035485927829610957?s=20
https://x.com/shiri_shh/status/2035644582940348534?s=20
https://x.com/TukiFromKL/status/2035591733602406896?s=20
https://x.com/AoverK/status/2035769192973005055?s=20
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-03-20/peter-thiel-s-founders-fund-backs-ai-cow-collar-startup-at-2-billion-valuation
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