中国智能畜牧业发展现状及趋势

刘东洋

（辽宁省大连市现代农业生产发展服务中心，辽宁 大连 116037）

发达国家的畜牧业生产占农业生产比重在50%以上。而我国从2013年畜牧业总产值占农业总产值的29.59%，至2019年畜牧业总产值占农业总产值的26.67%，整体呈下滑趋势，2018年最低时占25.27%。因此我国必须大力发展畜牧业，目前的畜牧业主流方向是标准化，规模化，机械化与智能化，以后的发展方向还会有网络化和绿色化。

我国的智能畜牧业主要包括互联网服务平台、物联网平台与设备、人工智能解决方案等领域。

1 互联网服务平台

畜牧业互联网服务平台是指畜牧行业新型信息技术、行业基础生产相关设施和传统的信息技术

将信息资源、数据资源作为主要生产要素参与到畜牧产业各个生产经营环节中，主要连接了种畜场、养殖场、屠宰场、兽药、畜禽生产监测设施、金融补贴贷款、第三方服务等相关资源的新服务平台。提供商品在线管理、商品买卖、物流货运、供应链金融等多种服务。同时，配套线下服务团队，形成“线上+线下”全方位服务体系。通过互联网服务平台的便捷快速反映，为各种群体提供更好的服务。

2 物联网平台与设备

物联网平台是把物联网设备和软件模块紧密结合在一起组成，以达到对物体智能化的识别、操控与管理。成熟的物联网有畜禽养殖场物联网管理平台，是利用感知技术与智能环控设施、智能穿戴设备、智能监测设备和智能饲喂设备等，对养殖场内外环境状况、个体生长指标、体征状况、生产活动、饲料消耗等进行感知识别，采集数据并通过网络传输到平台，进行数据整合校正，最终在平台上显示监测数据。使畜禽个体、物联网设备、工作人员、养殖场之间的信息交互，便于养殖场实时监控、精确饲喂、定时防疫和精准管理。此外还有畜产品安全溯源物联网平台及畜禽疫控溯源物联网平台在研发中。

3 人工智能

人工智能是由人类设计并在计算机环境下实现的模拟或再现某些人智能行为的技术。一般认为，人类智能活动可以分为两类:感知行为与思维活动。其中模拟感知行为的人工智能研究包括物体三维表现的形状知识、距离、速度感知等与人类视觉有关的“计算机视觉”；语音识别、话者识别等与人类的听觉功能有关的“计算机听觉”。近年来，人工智能的研究蓬勃发展。目前在养殖领域研究与应用主要集中在视觉识别、声音识别、人机交互领域。

3.1 视觉识别 视觉识别是通过传感器和摄像头等设备采集畜禽个体或群体的位置、视频、图像，通过外貌、体型、纹理、面部特征等细节识别，整合采集到的信息数据，精准定位每一头个体。并对其行为特征、进食特征、料肉比、防疫用药情况等进行综合全面分析，为其建立智能模型与档案，根据模型估算其体长、体高、体宽、背膘厚度和体重等，并通过监控视频图像识别技术实时计算校正模型。同时通过监控视频图像可记录个体、群体的移动轨迹，了解其活动指数；利用视频流分析个体的攻击行为检测攻击事件，及时锁定报警提醒避免损失；监测不同环境条件下个体或群体的躺卧行为，分析其冷热舒适度；检测进食时间、进食习惯，为精准投喂提供重要依据。

3.2 声音识别 声音识别是利用智能监测设备提取家畜声音数据，再结合家畜行为学特征，利用声音识别技术，通过大数据匹配分析识别家畜饥饿、发情、咳嗽或情绪等状态，实现早发现早应对。

3.3 人机交互 人机交互是人与计算机之间使用某种交流互动方式，为完成确定任务的人与计算机之间的信息交换过程。常见交互方式是计算机通过输出或显示设备对外提供养殖信息，同时人通过输入设备向机器传输反馈信息。

目前我国还没建立完整的畜牧业物联网技术标准体系，物联网技术本身还不够完善，使得物联网技术在畜牧领域产业化应用发展受到一定制约。其次我国的畜牧业智能设备与国外相比，我国自主研发的设备在信息化和智能化领域还存在较大差距。此外畜牧行业大数据平台的建设还有局域性，智能养殖的商业模式初期成本投入较高，这都还需要国家政府的大力支持，加快推进我国畜牧业向标准化、规模化、智能化与网络化的发展态势不可逆转。