火箭專家轉行放牛，投資牛項圈獲利4億

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。

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。♂?

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。

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。

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。

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。」

「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。」

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。

「檢查一下自己是否戴著 AI 牛項圈。」

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。」

「非洲牧民只用一聲哨響就達到了同樣的效果。」

「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。」

為了幫粉絲放牛，何同學做了個 AI 項圈

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。