畜禽精准饲喂管理技术发展现状与展望

孟 蕊,崔晓东,余礼根,3,丁露雨,3,高荣华,3，祝 军,杜天天,李奇峰,3*

(1.北京农业信息技术研究中心/农业农村部农业信息技术重点实验室,北京 100097；2.北京市畜牧总站,北京 100029；3.农芯(南京)智慧农业研究院,南京 211899)

畜禽是人们肉蛋白食品的主要来源，合理饲喂是畜禽成长的重要环节[1]。传统的畜禽饲喂方式易造成畜禽营养不均、饲料浪费等问题，且人工劳动强度较大、生产率有待提高[2]，随着现代畜禽业规模化和集约化的快速发展，畜禽饲喂方式正不断从粗放向精细化转变[3-4]。研究畜禽精准饲喂管理技术，即根据畜禽的品种、体重、生理阶段等实现个性化饲喂，不仅能够有效提高饲料利用率、降低饲料浪费、提高生产率进而节约生产成本、提高经济效益，在保障畜禽产品安全、降低环境污染等方面也发挥了重要作用[5-6]。

畜禽精准饲喂管理技术大致可分为饲养信息获取、饲料精准配方、智能饲喂3个阶段，主要是由畜禽精准饲喂管理软件和智能饲喂设备组成。当畜禽主动到智能饲喂设备寻饲时，畜禽所佩戴的识别卡在距离饲喂设备感应器一定范围内即可自动识别畜禽个体，计算机通过饲喂管理软件自动查询数据库内的饲喂计划及饲料配方，决定是否投料及投料量[7]。在饲养信息获取方面，随着微型计算机、电子识别系统、电子自动称量系统等高新技术的应用，精准饲养的自动化水平大大提高[8]，通过准确获取动物饮食行为，合理分析畜禽生理状况，进而制定饲喂计划，有助于最大限度的发挥动物生长和繁殖潜力[9]。在饲料精准配方方面，充分挖掘饲料中潜在的营养成分，科学配备饲料，能够促进畜禽营养吸收[10]，通过降低少量昂贵营养物质的供给，还可降低10%～15%的饲养成本，减少2%～3%饲料制备、储存、管理和运输成本，减少40%以上氮、磷和其他污染物的排放[11]。家畜智能饲喂设备的开发对象主要针对猪和奶牛，主要研发的系统包括妊娠母猪电子饲喂站、哺乳母猪精准饲喂系统、奶牛精准饲喂系统等[12-13]，智能饲喂提升了工作效率，降低了畜禽发病率，促进了喂养环节的专业化和自动化。

目前国内外部分学者在畜禽精准饲喂技术方面开展了较为深入的研究，并在生产中得到了应用。本文重点分析国内外包括饲养信息获取、饲料精准配方及智能饲喂3个阶段在畜禽精准饲喂管理中的应用现状及问题，并展望其发展方向，为国内畜禽精准饲喂管理技术研究提供参考。

1 饲养信息获取

饲养信息获取是畜禽精准饲喂管理技术的重要前提，是通过传感器、图像、声音等监测技术获取畜禽体重、体尺、行为等个体信息，建立畜禽饲养信息数据库，建模计算准确分析畜禽生长状况和饲养过程，也是测算饲料配方及评价饲喂情况的依据。

使用传感设备监测能够将一些难以直接测量的数据转换为易测量的信息，类似用于人的智能手环，一般将其佩戴在畜禽的耳朵、脖子、四肢或者尾巴上，可随时感知畜禽的体温、心率等生理信息和位置信息，并实时上传到服务器，经过系统数据的分析处理，可得到畜禽发情、疾病、采食量、活动量等信息[14]。如Lovendahl等[15]利用电子活动标签采集奶牛运动的数据，通过数据分析将奶牛运动分为强运动和弱运动，在通过1 d内两种运动的比例来判断奶牛发情状况；陆明洲等[16]利用红外线感应器、水流量传感器、RFID阅读器等设计了群养母猪饮水监测点，可计算出母猪使用饮水器的频率和消耗水量；田富洋等[17]通过传感器实时检测奶牛的吞咽次数和食团质量的大小测算出奶牛采食量。

图像监测通过采用视频及录像技术对畜禽进行图像采集，并对图像片段进行分析来估算畜禽体质量、体尺等。如Yang等[18]通过采集分析长白猪进出猪栏的图像，利用投影区域和参考系的比例关系即可估算出长白猪的体质量和体高。Schofield等[19]通过试验认为利用投影面积估算生猪体质量的算法需要增加拟合直线的截距。李卓等[20]设计了一种不易受到脏污和光照干扰的猪体尺检测系统，该系统基于双视觉原理，可在2 m物距范围内测算出猪的体长、体高、体宽、臀高、臀宽等5个体尺，且误差较小。

声音监测通过数字信号处理技术、模式识别等技术对畜禽声音采集处理、分析识别[21]，其在反刍动物采食监测方面有良好的应用效果[22]。如Clapham等[23]研发的一种采集分析自由放牧下牛进食声音的系统，主要是在牛嘴边配置专用麦克风收集牛咬断和咀嚼草料的声音，并将声音转化成数字信号以量化分析牛的进食行为，该系统可检测到95%的咬断行为，且周围牧区环境的声音对记录声音的完整性影响较小。Galli等[24]通过研究山羊进食不同植物时的声音，发现山羊下巴咬合速度和每次咬合的能量是影响山羊进食效率的主要因素，而进食植物的种类对进食效率并没有太大影响。

传感器监测、图像监测、声音监测这3种监测技术各有利弊。目前传感器监测技术应用最为广泛，主要监测畜禽的饮食、行为姿态等，但动物互相打闹、躺卧时常使传感器设备遭到破坏，适合畜禽穿戴且可长期高效工作的传感器技术有待突破；图像监测技术主要用于监测动物行为以及畜禽质量估算，其算法还不成熟，受光照、环境的影响较大；声音监测技术起步较晚，有良好的应用前景，但易受环境噪音的干扰，信息获取精确度和正确率有待提升。

2 饲料精准配方

饲料精准配方是畜禽精准饲喂管理技术的关键核心，是指在畜禽生理信息获取的基础上，围绕饲喂目标综合考虑畜禽生理状况、饲料营养成分、饲料原料价格等要素来测算畜禽的饲料配方[25]。本文主要从饲料配方测算、饲料动态优化两个方面来阐述饲料精准配方技术发展现状。

2.1 饲料配方测算

畜禽养殖饲料成本能够占到总饲养成本的60%～70%，但饲料中营养物质转化效率却较低[26]。因此，在明确饲养目标的基础上，根据饲料原材料市场信息、采购价格数据、畜禽个体数据和生长过程参数，利用投喂决策模型和算法，优化设计营养素平衡的饲料配方极为重要[27]。

在测算技术方面，需要测算动物的营养需要和饲料的营养成分来建立能量体系。NRC研究了奶牛在典型条件下的营养需求量，包括奶牛体况、预期泌乳数量等[28]。熊本海等[29]设计出了一种泌乳奶牛全混合日粮精准计算系统，是基于净碳水化合物和蛋白质体系，采用FPXPRO数据库技术和参数线性规划优化技术，集成NRC推荐的奶牛主要养分需要动态预测模型及奶牛常用饲料CNCPS参数数据的全混合日粮(Total Mixture Ration，TMR)配方优化系统。利用大数据设计饲料配方时，将动物营养最适需求量、饲料营养成分及饲料原料价格作为已知条件，畜禽营养需求量设为约束条件，饲料最低成本设为目标函数，并通过计算机技术、运筹学和线性规划方法进行运算，是当前最常用的饲料配方设计方法[30]。

在测算软件方面，软件的广泛应用推动了饲料配方从粗糙化向精细化的转变，提升了饲料转化率。欧美等发达国家在20世纪90年代已经广泛使用了计算机饲料配方软件，国外较著名的饲料配方软件包括美国的Brill、PC-dairy、CPM-dairy、Feedsoft、Mixit、NRC软件，英国的Format、软件，以色列的Gavish软件等。随着饲料工业的迅猛发展，我国在21世纪初开始较为迅速的发展饲料配方软件，目前饲料配方软件已逐渐成熟，国内常用的饲料配方软件包括CMIX配方软件、三新配方软件、胜丰饲料配方软件、金牧饲料配方软件等[31]。

饲料配方测算能够以最小的生产成本使畜禽获得最佳的生长能量，帮助养殖户节省生产成本，增加养殖效益。但从整体来看，饲料配方仍需要向环保化、无抗化、个体定制化的趋势发展，测算软件需向专用型、智能决策型的方向转变，饲料配方设计方法也需要在达成饲喂目标前提上，综合考虑畜禽生理状况、饲料营养均衡、饲料原料价格、畜产品质量安全要求、环境保护等更多要素来设计多参数饲料配方模型。

2.2 饲料动态优化

根据饲喂效果检测评估饲料配方是否达到饲喂目标，对饲料配方进行动态优化，以更好的满足畜禽饲喂需求[32]。

在饲喂效果检测方面，马明新等[33]认为奶牛摄入日粮后并没有结束饲喂这项工作，通过观察奶牛挑食、剩料、反刍及粪便的情况，能够得出奶牛对日粮的吸收消化效果，从而更好地指导饲料配方。奶牛的采食量在一定程度上代表其是否健康[34]，如果反刍异常，很有可能是出现了消化问题或患病，也有可能是日粮中精料比例过高或粗饲料处理的过短。卢德勋[35]提出的营养检测技术是衡量猪营养工程技术体系中各种技术措施系统集成化程度的根本手段，依靠此项技术可以衡量营养工程技术体系中各项技术内部和相互之间的系统集成化程度，全面监控和评估形成的技术方案，且还可依据检测结果不断进行动态优化。在饲料配方调整方面，杨海天等[36]认为通过多次修正饲料配方能够使饲料营养水平更加贴近猪的生理需求，以期达到精准饲喂。张吉鹍等[37]认为可以采用实测妊娠母猪P2点背膘来评定母猪体况，测定背膘的时间点应分别选在配种当日、7 d、38 d、100 d、110 d这样5个时间点，根据测定结果及时调整饲养方案。于爱梅和李华伟[38]认为精准营养是个动态过程，需要根据季节变化、分布区域以及猪场的群体变化进行综合考虑，通过饲料配方优化系统制定详实的营养方案，才能够保证猪场获取高效稳定的生产成绩。

饲料配方测算和饲料动态优化两个环节均存在不足。饲料配方需要向环保化、无抗化、个体定制化的趋势发展，饲料软件也需向专用型、智能决策型的方向转变，配方设计方法考虑的参数有待增加，计算模型也有待完善；饲料配方的动态优化还需在饲料原料种类复杂化、饲料营养精准化、原料饲料添加剂有机化、减量化等方面不断优化。通过两个环节的不断改进，饲料配方将更加精准。

3 智能饲喂

智能饲喂是畜禽精准饲喂管理技术的实现方式，是指在获取饲养信息、精准配备饲料的基础上，根据畜禽养殖的数量、生长阶段、平均体重等基本信息，设定饲喂决策模型和算法，得到固定畜舍的饮水量、次投喂量、投喂次数和投喂时间，为养殖户提供科学合理的饲喂决策，并按照饲喂决策将饲料通过养殖智能化、自动化设备饲喂畜禽。目前畜禽智能饲喂技术的开发对象主要是针对猪和奶牛[9]，分别是非反刍和反刍动物智能饲喂研究的集中代表，少部分学者对鸡智能饲喂技术进行了研究，其他畜禽智能饲喂技术研究及应用较少，且多参考猪和奶牛的饲喂方法，故本文主要从猪智能饲喂、奶牛智能饲喂、鸡智能饲喂3个方面来阐述智能饲喂技术的发展现状。

表1 饲料精准配方分析Table 1 Analysis of feed precise formula

3.1 生猪智能饲喂

按照饲喂饲料的状态，可将生猪智能饲喂技术分为干饲料饲喂技术和液态饲料饲喂技术两种。

干饲料饲喂技术涉及的智能养殖设备主要包括妊娠母猪电子饲喂站、母猪精准饲喂系统、仔猪饲喂系统等[39]。杨亮等[40]认为电子饲喂站系统包括耳标识别及嵌入式控制系统，可以按每头母猪的采食曲线或妊娠日龄控制每天甚至每次的采食量，并自动记录采食量数据，反过来也可依据已完成的采食量，调控后续的采食量，因此具有智能化控制的特点。史利军等[41]设计了一种群养母猪智能化精准饲喂装置，该装置能够准确识别进食母猪身份，还能实现隔离饲喂和精准下料，有助于降低养殖成本，提高管理效率。干饲料饲喂技术一定程度节约了劳动成本，但也存在着畜禽饲料消化率较低、畜禽易产生肠胃疾病等问题。

液态饲料饲喂并不是一个新鲜的概念，传统家庭养猪采用的就是液态或半液态饲料饲喂，受集约化养殖中劳动强度和技术的制约，干饲料饲喂技术迅速发展并得到了较为广泛的使用。由于液态饲料在提高生猪采食量、提高饲料转化率、显著提高生长性能等方面具有干饲料不可比拟的优势，20世纪80年代以来液态饲喂技术又开始在欧洲广泛使用，目前已有30%～60%的规模场采用这种技术[42]。郭吉利等[43]通过试验比较研究了液态饲料和干饲料对断奶仔猪的影响，发现液态料组日增重比干料组高0.1 kg，末重比干料组高4.52 kg，显著提高了仔猪的生长性能。雷胡龙等[44]在高温高压条件下研究了液态饲料的加工参数，认为液态饲粮的适宜加工条件为料水比1∶2，经121～126 ℃处理3 min。黄利军等[45]认为液态料智能饲喂系统包括电脑控制程序、配料搅拌及输送3个部分，操作系统会根据猪群数量、饲喂配方、日饲喂次数等参数计算出水量和饲料量，搅拌后送至食槽。但液态饲料饲喂技术也有一定的不足，冬天时液态饲料会导致猪舍湿度较大，生猪容易感冒患病，夏天液态饲料常易残留在管道中，造成腐败变质[46]。液态料智能饲喂系统将是未来全球养猪业主流的饲喂方式。

3.2 奶牛智能饲喂

中国奶牛饲喂方式已逐渐从传统饲喂发展至TMR饲喂，未来还将向自动化饲喂方式不断转型升级。传统奶牛饲喂技术主要依靠人工饲喂，采用的机械设备包括手动推车式饲料搅拌车、拖拉机式饲料搅拌车、精料自动补充设备等，这种饲喂方式常常伴随着饲养工作人员劳动强度大、准备时间长、劳动效率较低等问题[47]，且由于精、粗饲料饮食不均还易造成奶牛肠胃不畅，进而影响到奶牛的产奶量。

TMR是一种营养相对均衡的日粮，是按照一定的配方比例，将青贮、精饲料、干草及饲料添加剂等充分搅拌、混合所制成[48]。目前，国内规模化牛场在饲喂环节已经普遍采用了TMR饲喂技术以提高饲喂的精准化水平、保障奶牛营养[49]。其搅拌饲喂环节主要采用TMR设备，包括固定式搅拌机、牵引式搅拌车和自走式搅拌车[50]。但在实际饲喂过程中，TMR饲喂技术常常需要操作员驾驶车辆在牛舍进行粗放式布料，造成饲喂效率低、饲料浪费严重、投料过程易产生人为误差等问题[51]。

为弥补TMR设备存在的不足，国内外研究人员已展开了相关研究，开发设计了自动化奶牛饲喂设备，但国内尚未大规模推广。已研发的自动化奶牛设备主要包括悬挂轨道饲喂系统、自走式饲喂系统、在位饲喂系统和传送带饲喂系统[52]。悬挂式饲喂系统是一种通过悬臂梁滑动行走的饲喂系统，以TMR Robot 和Triomatic T10为代表，可以避免搅拌车驶入牛舍带来的废气和噪声问题[53]。自走式饲喂机器人是一种在地面沿设定路线自动行走的饲喂系统，以Vector、Triomatic T15为代表[54]。在位饲喂系统是一种在牛栏口单独安装饲喂装置的饲喂系统，具有维护方便、可靠性高等优点。该系统不仅可以用于牛舍，也可以用在挤奶厅挤奶位补饲系统，以Dairymaster奶厅定位补饲系统为代表[55]。传送带式饲喂系统主要由横纵向饲料输送带和饲料分拨器构成，其工作原理相对机器人简单，以芬兰Belt feeder为代表[56]。

3.3 鸡智能饲喂

传统鸡的饲喂方式也主要依靠人工饲喂，通过饲养员将饲料撒在地上或者加入料槽，这种饲喂方式常常造成饲料的浪费。为节约饲料成本，提高劳动生产率，喂料设备逐渐在规模化养鸡场得到青睐，常用的喂料设备主要包括链式、索盘式、跨笼式、行车式等种类。其中，行车式饲喂设备在行车的过程中使得喂料更加均匀，是笼养鸡最理想的饲喂方式[57]。

鸡智能饲喂系统目前还不成熟，还处于起步阶段[58]。李国发等[59]设计了一种蛋鸡智能化养殖系统，该系统可智能定时定量向蛋鸡供水供料，同时可根据环境条件及时调节供水和饲料的温度，还能根据现实使用需求灵活调整设备结构，从而满足不同数量及位置蛋鸡饲养作业的需要。李丽华等[60]运用超高频RFID识别技术及STM32微处理器，设计了一种根据种鸡个体需求信息进行精确投料的控制系统及机械结构装置，该装置可实现智能识别与精确下料，且下料范围能够限制在80～150 g，4个标准质量下，误差在(0.25±0.06)%；RFID个体识别率达到100%。Syam等[61]研制了在肉鸡笼的顶部运输饲料的机器人，并在实际应用中证实该机器人可按养殖人员意图执行任务，有效节省人力资源。

生猪和奶牛智能饲喂技术的发展一定程度上代表了当前畜禽智能饲喂技术的发展前沿。生猪智能饲喂技术中，液态饲料饲喂技术凭借其优势将成为未来养猪业主流的饲喂方式。奶牛智能饲喂技术中，自动化奶牛设备也有较好的应用前景。鸡智能饲喂技术参考在猪和奶牛智能饲喂技术研究的基础上，将会取得较快进展。

4 存在的主要技术问题

当前国内外学者在畜禽精准饲喂技术方面的研究相对较少，整体来看，饲养信息获取阶段的抗干扰能力有待加强，饲料配方精准性有待提升以及智能饲喂设备智能化程度有待提高是目前畜禽精准饲喂技术需要突破的3个门槛。研究应用畜禽精准饲喂管理技术时需要重点考虑以下问题：(1)传感器节点容易在畜禽躺卧或打闹过程中遭到破坏；图像采集受光照和环境的影响较大，有障碍物、阴天、晚上时采集图像受到影响；环境中各种噪音易对声音监测起到干扰作用，影响了声音信息获取的准确度和正确率；(2)饲料软件通用型较多，专门针对单品种畜禽的饲料软件较少，配方设计方法考虑的参数也有待增加，计算模型有待完善；(3)部分智能饲喂技术应用范围较小，且除猪和奶牛外，专门针对其他畜禽种类智能饲喂技术研究及应用较少，人工智能、机器人、5G等技术与智能饲喂的结合需更加紧密。

表2 生猪智能饲喂技术Table 2 The intelligent feeding technologies of pigs

表3 奶牛智能饲喂技术Table 3 The intelligent feeding technologies of cows

5 当前研究的重点

基于以上存在的问题，当前应研究的重点包括：(1)设计更加符合畜禽体结构且易于穿戴的传感器节点；研发在黑暗中和正常光照下均能拍摄清楚的图像信息采集设备，优化图像处理算法；优化声音降噪方法，降低环境中各种噪声对畜禽声音信息获取的影响。(2)饲料配方需更加环保化、无抗化和个体定制化，饲料软件也需向专用型、智能决策型的方向转变，饲料配方设计方法也需要在达成饲喂目标前提上，综合考虑畜禽生理状况、饲料营养均衡、饲料原料价格、畜产品质量安全要求、环境保护等更多要素来设计多参数饲料配方模型；饲料配方需不断动态优化。(3)加快部分智能饲喂技术的推广应用，推进其他畜禽种类智能饲喂技术的研究与应用，尽快推动人工智能、机器人、5G等技术在智能饲喂方面的应用。

6 小 结

本文通过对畜禽精准饲喂管理技术的发展现状、应用成果以及未来发展趋势等方面进行深入分析，阐述了畜禽精准饲喂在畜禽养殖业的重要意义，并提出了未来畜禽精准饲喂管理技术的应用前景及研究重点。在饲养信息获取方面，传感器、声音、图像监测技术各有利弊，均需不断降低干扰以精准获取畜禽信息；在饲料精准配方方面，考虑更多要素的多参数饲料配方模型发展空间较大，以定制、环保等关键词为特征的饲料配方将加快涌现；在智能饲喂方面，人工智能、机器人、5G等先进技术与智能饲喂的融合将更加紧密。未来通过进一步研究开发精准、高效、智能、经济的畜禽精准饲喂管理技术，畜禽生产效率将不断提升，养殖效益将不断提高，畜产品质量安全将更有保障。