智慧养猪与智能猪场的应用现状与分析

陈红跃，冯露秋，张 晨，王乃秀，汪 凯，林海烂，黄子晴，何道领，朱 燕，甘 玲*

（1.西南大学动物医学院，重庆 402460；2.重庆市畜牧技术推广总站，重庆 401121）

我国养猪业正处于传统散养逐步被集约化、规模化养殖所取代的关键时期，同时也伴随着传统的人工养殖逐步被智能养殖所取代。在当前信息化时代，养猪人只有站在时代前沿，才能在养猪业内立于不败之地。相比传统人工养殖，智能装备下进行智慧养猪有着巨大的优势，各大互联网公司也纷纷加入智慧养猪的队列，养猪逐渐成为“国民行业”。

1 智能饲喂系统的应用现状与分析

1.1 猪场智能饲喂系统的重要性

研究表明，应用智能饲喂能显著提高母猪受胎率、繁殖性能和生产性能[1]，提高猪只饲料利用效率，降低料重比[2]。此外，智能饲喂技术还显著地提升了管理水平、减少投入成本。因此，高度自动化、智能化养殖技术相继出现。目前，在集约化猪场中，采用的智能饲喂系统主要包括：“格式塔”繁殖母猪智能化饲喂管理系统、大群母猪智能饲喂系统、液态料智能饲喂系统、育肥猪分栏系统等。

1.2 “格式塔”繁殖母猪智能化饲喂管理系统

该系统由加拿大JYGA科技公司创建，是全世界第一套电脑化母猪饲喂系统。该系统能根据母猪不同的体况、年龄、胎次和乳猪数目，在哺乳期有针对性地对每头母猪进行个性化饲喂管理，从而动态获取各猪只的采食情况。该套管理系统实现了对母猪哺乳期健康状况的有效监控，不仅能通过灵活调整饲喂量，减少母猪哺乳期体重的损失，也使母猪产乳量达到最大化，从而提高了母猪的繁殖性能。该系统自2011年起，已在我国进行了试验验证，并开始了大量的普及和应用[3]。

1.3 大群母猪饲喂系统（Velos）

大群母猪饲喂系统的智能性主要基于在母猪耳标中进行电子芯片的安装，然后采用无线射频识别技术识别电子耳标。一旦种母猪靠近自动饲喂器进行采食，该系统能通过识别母猪个体档案，制定饲喂方案，记录采食量、采食时间和体重等数据，实现个体精确饲喂[4]。由于该智能饲喂系统的自动饲养管理单位为50头母猪，因此，在小、中、大型猪场中均能得到有效的使用。加之其降低生产成本、减少饲料污染、提供良好饲养环境、提高精准饲喂管理水平等优点，得到广大养殖者的认可，普及范围越来越广。

1.4 液态料智能饲喂系统

液态料智能饲喂系统主要包括三大部件：电脑程序控制部件、配料搅拌部件、输送部件。电脑程序部件作用在于计算饲喂的液料总量，然后在电脑饲喂配方的指令下，由配料搅拌部件将适当比例的水和饲料原料搅拌混合均匀。然后，依次下料到食槽。期间，混合罐称重感应器将对罐体重量变化进行严格的监测，从而使下料量受到精确控制[5]。液态料智能饲喂系统具有液态料适口性好、增加猪只采食量、显著提高其生长性能及饲料转化率等特点。此外，由于水介质能够更快地溶解药物，因此在投药期间，采用这套系统能够快速准确地拌料，并减少应激反应。目前，邓凯熠等[6]已经设计并验证了液态料智能饲喂系统的精准性、可靠性及稳定性。但由于液态料饲喂技术相对复杂，因此在国内普及率相对较低。

1.5 育肥猪分栏系统

育肥猪分栏系统是一种根据育肥猪体重差异，自动把猪只分配到不同区域的饲养模式。该种模式使不同生长阶段猪的饲喂方式和营养需求可以实现个性化管理。其原理在于：基于育肥猪可以进行大群饲养管理的方式，该系统通过安装在每头猪体上的电子耳标，对每头猪的体重进行实时地追踪、记录和统计，并基于获得的数据对整场猪群的体重进行科学的分析，从而对不同区域的猪只提供差异化生长需要的营养供给。并预测猪只的出栏信息，以科学地指导生产计划和屠宰计划，切实地整合畜牧资源。目前，该系统已在国内具有一定规模的应用，可为智能育肥生产模式积累宝贵经验。

2 智能环控系统的应用现状与分析

2.1 猪场环控的重要性

养猪业的生产效益与诸多影响因素有关。而品种、饲料品质、疫病防控及环境等是其主要的影响因素。其中，环境因素占了1/3左右[7]。母猪的繁殖性能、猪只的生长性能、猪肉的品质等都与环境的好坏密切相关。不良的环境条件也是疫病发生和传播的关键所在。尤其是环境中存在的应激源是疾病发生的主要诱因[8]。在养猪过程中，防寒保暖及通风换气对猪舍温度、湿度、有害气体浓度的控制至关重要，因此，猪场智能环控设备在智慧养猪中具有举足轻重的作用。

2.2 环控系统的应用现状分析

郭宗义[9]采用RFID电子温湿度传感标签对猪场环境进行实时的温湿度控制管理。朱伟兴等[10]基于物联网对保育猪的保育舍环境实现了自动、精准和远程实时监控。此外，目前传感器技术在自动化养猪场的环控上也有新的进展。漆向军等[11]基于传感器技术设计并制作了环卫养猪场模型，该模型对猪场的粪污清理环节及猪舍保持恒温等环节实现了全自动化精确控制。周景文等[12]基于ZigBee无线传感网络的猪舍监控系统及时将猪舍环境参数传输到上位机监控系统，远程用户可以通过连接Internet查看实时数据，实现环境、设备和人之间的信息交换。

由上可见，不管是基于物联网的规模化生猪养殖环境监控系统的设计，还是基于不同的传感技术所研发的设备，都反映出现代畜牧业高度智能化的发展趋势。

3 监控系统的应用现状与分析

3.1 监控系统的重要性

为了疾病防控和猪场安全生产，在猪舍内安装监控系统有助于管理者监督猪场的整个生产过程，观察监督猪场的生产情况，尽可能地减少进入养殖场的人数，以避免人猪之间的交叉感染[13]。

3.2 监控系统的应用现状分析

视频监控在养猪生产管理中主要发挥以下作用。（1）监督猪只，减少人力资源浪费。（2）远程指导和诊疗服务。（3）监督饲养人员，避免违规现象。（4）展示猪场情况。（5）收集数据。智能猪场的建立离不开大数据的支持，AI只有通过不断地学习与分析大量数据，才能逐步成长，以应对各种复杂的突变情况。（6）与智能投喂系统、环控系统协同发挥作用。如，张军等[14]开发了液态饲喂远程监控系统，实现了猪舍液态饲喂的自动化、饲喂信息的精准调控和远程实时监控。王京威[15]设计了基于4G网络的妊娠母猪精准饲喂远程监控系统，实现母猪养殖的数字化管理。王辉民等[16]设计了集监测、控制和管理为一体的养猪场环境监控系统。

随着物联网技术和光伏技术的不断发展，智能监控系统将更加完善，视频监控系统在养猪业中的覆盖率也将提高。视频监控系统的未来发展是向全面智能化、数字精确化方向发展。比如，根据猪舍环境温度、养殖的营养需求、饲料供给量等控制管理工作与电子监控进行连接[17]，从而提高养猪的生产管理水平和效率。

4 AI在猪场的应用现状与分析

AI是围绕养猪生产，为养猪生产构建更充分完善的网络平台，采集养猪生产中实际数据信息，进而更好地实现自我分析、自我学习、开发出符合实际养猪生产的场景、相应的配套设备以及服务等。智能饲喂、环控设备、监控系统都是在AI架构之下进行工作的。目前AI的研究与应用主要集中在环控运用、图像分析、营养分析、人机交互、疾病诊断及预测等领域[18]。

4.1 环控运用

环控系统通过采用远程监督和环控设备，自动地维持着猪舍最适环境的稳定。但设备不能根据历史数据自我更新。设备的自我改善和修护以及精准数据的提供需要AI维护。AI通过对数据的自我学习和自我更新，不断优化调节方案，使环控系统提供足够多的数据支持，从而更准确地、智能地调节猪舍的环境变化。

4.2 图像分析

人为观察和分析监控系统有着极强的主观性，且浪费了大量的时间。AI基于监控系统，可以对监控的画面自主进行分析，进而给出报告。提供的应用场景包括猪只识别、体重估计、行为监测、疾病诊断等。目前应用结合的难点在于对猪的行为学特征研究不足，基础数据模型缺乏理论支撑，需要做长期的监测数据积累，再从中提炼规律性模板。

4.3 营养分析

智能饲喂系统相比人工饲喂有诸多优点，但其只能根据猪只不同的生长阶段进行精准饲喂，智能饲喂设备仍然需要提供数据支持和不断地制定饲喂策略，并经常性地进行调整[19-20]。当部分猪只发生疾病或有怪癖时，智能饲喂系统不具有自我调节饲料配比的能力。而AI系统通过大数据学习后，可以参考类似情况的解决方案，自主给出最佳营养方案，最大程度保证既能对症下料，又减少因饲料配比的改变造成的应激。同时，自主饲喂系统需要不断地与时俱进，当AI与自主饲喂系统链接时，才能不断地获取新数据，更好地为养殖场服务。

4.4 人机交互

人机交互是实现机器与人交流互动的技术。一个比较实用的场景是语音的人机交互，通过问答形式获取市场行情、猪只档案、生产成绩、猪群健康状况、猪舍环境条件等信息。该类技术应用的前景取决于机器对自然语音的理解能力。目前人工智能公司的应用开发已有很大的提升。

4.5 疾病诊断及预测

在疾病诊断方面，AI对得到的声音、视频等数据进行快速比对，从而对猪只的疾病进行快速而有效的预警和检测，为猪只疾病的辅助诊断和治疗提供了有效的工具。除此之外，AI在猪精液品质智能检测、母猪发情智能检测、体重智能分析以及仔猪生长性能智能测定等方面均有应用。

综上，AI是处于智能饲喂、环控系统、监控系统之上的系统。它拥有自我学习、自我进化、自我调节的功能。但是，AI需要大数据的支持才能发挥作用。

5 大数据的应用现状与分析

畜牧业大数据来自于对畜牧行业的数据分析和挖掘，它涉及畜牧产业的产前、产中、产后各个链条及环节[21]。当前，国内的养猪场通过物联网获取大数据，深度参与市场交易已获得越来越多人的认同[22]。数据积累仅仅作为管理的基础，而更多在于对数据汇总后进行数据的智能分析[23]。在猪场的管理上，AI能基于对数据的收集和积累，做出快速而精准的分析，这类似于兽医对猪场进行了一场全面的体检，核查出该猪场存在的问题和短板，并与国内同类猪场进行对比分析，找出差距及其关键原因，从而查漏补缺，进一步做出快速改进和完善[23]。

5.1 大数据与疫苗免疫程序的监测与分析

对于养猪管理者而言，疫苗接种时间、接种疫苗的种类、免疫次数、免疫注射剂量等都是非常重要的问题[24]。大数据可以通过监测全国各地不同猪群体内的抗体水平，为养殖者预测应该免疫的时间。也可以通过监测不同猪群的免疫水平，为猪场免疫程序的制定提供参考[24]。如，宋庆庆等[25]通过对全国大型猪场伪狂犬病临床数据的监测，建议对猪伪狂犬病阳性场1～3 d滴鼻，45 d、75 d肌肉注射猪伪狂犬病疫苗，种猪群适当地增加对猪伪狂犬病免疫次数，对伪狂犬病野毒的抑制有一定的效果。

5.2 大数据与精细化管理

提高猪场的生产水平，需要对猪场进行精细化的管理，而充分地利用大数据是关键要素[26]。如，精细化管理需要知道猪日粮中氨基酸的比例是否平衡，含量是否满足营养需要。AI通过分析这些数据，能够较好地掌握猪的营养动态搭配。事实上，猪的生产成本、管理、屠宰等一系列的环节均可做到数据化，通过数据分析，发现问题，从而提高效率[27]。在实践中，数据分析可帮助AI或者养殖者做出判断，以便进一步采取适当行动。因此，纯粹的数据收集毫无意义，更重要是对数据进行分析，以此来挖掘猪场管理中存在的问题，并及时做出修正和调整，以提高猪场养殖效益。此外，大数据和AI紧密的联系在一起。AI通过分析大数据，能在猪场复杂的环境下做出判断，进而通过控制智能系统来进行生产调控。不仅如此，大数据还为其他诸多服务提供支持，如疾病的诊断，疫苗的接种，饲料的营养搭配等。

6 展望

智慧养猪需要智能饲喂系统、环控系统、监控系统协同合作，同时结合AI及大数据分析才能发挥其最大的作用。目前这些智能系统已在集约化猪场大量普及，但AI和大数据还有待充实。除了成本因素， AI技术相对的不成熟以及全国猪场大数据体系构建尚未完全也有一定的制约。总体而言，建设智能猪场进行智慧养猪是养猪业未来的发展趋势，也是社会发展到一定阶段的产物。相信在不久的将来，猪场生产区没有一个工人也能有条不紊地运行。