智慧养殖管理模式在养猪生产中的应用

石芳权 ，王 辉，罗清尧 ，张 帆 ，熊本海 *

（1.中国农业科学院北京畜牧兽医研究所，动物营养学国家重点实验室，北京 100193；2.甘肃省西和县畜牧兽医站，甘肃 西和742100）

1 引言

我国是世界第一畜禽养殖大国，也是肉品消费大国，每年的猪肉消耗量在5 000万吨以上，占世界消费量一半左右。美国、新西兰、澳大利亚都是畜牧业高度发达的国家，其畜牧业产值占农业总产值都在50%以上，我国畜牧业只占到35%[1]；丹麦、荷兰、法国等养猪技术发达的国家，繁殖母猪的生产力即PSY（每头母猪每年可提供的断奶仔猪数）均超过25头，有的甚至达到28头以上，我国总体PSY则为17头，说明我国养猪生产的效能较低，种质资源等利用不高，与发达国家相比仍存在一定的差距[2-3]。畜牧业是农业的重要组成部分，对国计民生、社会稳定具有重要意义，养殖业将成为我国农业的战略主导产业，并促使农业结构发生变化，更深层次地推进粮食、饲料的生产与发展[4]。近年来，在政府的引领及市场需求的拉动下，尤其在资源环境制约、社会可供给的劳动力结构与数量的制约，以及面向国际上畜牧业生产效率及效益等竞争压力下，养殖结构与模式正悄悄发生了深刻变化。集约化及规模化的养殖模式逐渐取代小散户及养殖小区，一大批大型工厂化、规模化养殖场应运而生，并逐步实现设施设备自动化、养殖过程数字化与远程控制智能化，为推动畜牧业朝着高级别的智慧方向发展起到龙头带动作用。

2 智慧养殖的演展

早在20世纪80年代，美国、日本、德国、荷兰等发达国家将计算机技术投入到养殖领域，在机械化、自动化管理牧场方面逐渐走向成熟，特别是在奶牛标识、计步、称重、饲喂、挤奶等方面融入了工业化管理模式，构建了数据监测、分析等软件系统，有效提高了牧场管理水平和经济效益[5]。日本将农业物联网技术应用列入政府计划，将农用机器人予以推广；德国的工业体系发达，智慧农业发展也非常迅速，其投入了大量资金研发“数字农业”，将农牧业推向高效化、精准化；美国是最早把专家系统知识应用于农业领域，利用物联网、人工智能等技术实现农业革命[6]；荷兰最早提出了智能化发展农业，形成智慧农牧业的雏形，睿保乐公司研发的Velos畜牧管理系统，包括智能化母猪群养管理（NeDaP ESF）、哺乳母猪单栏饲喂管理（NeDaP FF）、育肥猪分栏管理（NeDaP Sorting）和种猪性能测定（NeDaP PPT）[7]；加拿大JYGA公司研发的哺乳母猪全自动饲喂Gestal系统、妊娠母猪群养Gestal 3G系统，已被得到广泛应用。经过多年的发展，这些国家在智能化养殖设备研发和技术应用方面逐渐走向成熟，不仅可以实现精准喂料、动物行为监测，提高了生产效率，而且收集信息传输到计算机，方便管理者了解现场情况，实现智能化管理[8]。

其次，信息通讯与大数据技术的快速发展，也正在或将为智慧养殖方案的不断完善提供了新的机遇。2006年，谷歌公司提出云计算，将计算机、服务器资源虚拟化，凭借其强大的计算和储存能力打破了传统计算机网络资源记录。2009年中本聪创建了比特币（BTC），为区块链世界打开了大门，后期以太坊（Ethereum，ETH）、超级账本（Hyperledger）的诞生，再次推动区块链技术跨行业应用。2014年国际标准化大数据工作组（ISO/IEC JTC1/WG 9）和国际电信联盟电信标准分局（ITU-T）发布了相关国际标准，为了与国际标准接轨，我国也已发布了多项国家标准，其中农业大数据包括基础标准、采集处理标准、管理标准和共享服务标准4个，涉及畜牧业监测、交易、溯源等领域[9]。

我国农业现代化起步晚于日本、欧美等发达国家，但最早引进应用于奶牛场的技术是牧场监测系统；2010年百特牧场打造现代化牧业，首次应用射频识别技术（RFID）电子标识，通过云监测系统，实现对奶牛全方位监控[5]。2012年，科技部正式启动“数字农业”863计划重大项目，由中国农业科学院组织实施，其中包括“数字农业精细养殖技术平台构建”的重大课题，其实就是“数字畜牧业”的研究内容，其后于2014年正式提出了“智慧农业”新概念。2015年，北京农信互联公司推出猪联网，融合了物联网、智能设备、大数据与企业管理，成为国内智能化养猪使用最为广泛的平台[10]。2016年，于蓬蓬[11]提出了智慧农业发展新模式，应用大数据、物联网等技术，实现农业生产精准化、可视化；李蔚[12]提出了“智慧牧场”概念，利用物联网技术，融入了互联网、云技术、大数据技术等，对畜种进行快捷高效的远程管控和精准饲喂。区块链研究联盟和研究中心的成立推动了我国区块链技术的发展，2017年，京东、阿里两大电商巨头在区块链物流方面研发包括畜产品品质溯源防伪和追溯查询，实现快速查找商品产地、生产日期等信息，保障了消费者的权益[13]；沃尔玛与IBM合作研发食品溯源体系，为猪肉供应链安全提供了便利。2018年5月，重庆市合川区人民政府、特驱集团、德康集团及阿里云联合发起举办 “2018我国智慧养猪（合川）创新发展论坛”，标志着我国养殖行业搭上了以农业IT大脑为核心的快车[14]。21世纪以来，伴随着5G、人工智能等高科技发展，“互联网+”在农牧业领域广泛应用，有力推动了畜牧业向产业化、信息化和智能化发展，智慧畜牧业悄然兴起。

3 智慧畜牧业的概念

智慧畜牧业属于智慧农业的范畴，是充分应用现代信息技术成果，将计算机网络、无线通讯、智能装备、大数据和区块链技术进行有效的融合，以全产业、高效率、智能化发展为特征，应用物联网技术将生产、监测与管理和信息服务联系成一个有机体，实现畜牧业优质、高效、安全和生产过程可控目标[15]。由于畜牧业的商品属性很高，广义的智慧养殖不仅指传统意义上的生产自动化和管理智能化，还体现在产品网格销售、产品溯源、动物福利及资源共享等延伸领域。智慧畜牧业的核心在于对“智慧”的界定，不仅需要成熟和完善现代科技，也要依靠先进和智慧的管理方式，整个智慧养殖过程更多地融入了管理者、社会环境、电子商务和市场动态诸多信息，要依托大数据、资源共享平台，扩大畜产品流通半径和销售渠道，实现产、供、销一体化，又要通过物联网、区块链等技术应用，实现对畜产品生产流通全过程的动态监管和可追溯[16]。

智慧畜牧业的关键技术体现在自动化控制与智能化管理，主要包括智能感知系统、数据信息传输系统、数据分析与智能控制应用三个相关联系统，形成物联网控制的闭环系统。感知系统是原始数据的来源，通过各种传感器进行动物个体信息识别、运动状况采集（如健康状况、发情情况等）、环境监测等（如有害气体、光照及温湿度监测等）；传输系统主要为通过无线电、移动通讯、网络等设施技术进行信息数据的输送；数据分析及智能控制应用系统即为服务器后台管理中心，对采集传输数据的分析和对相应设备进行智能控制，同时可实现信息资源共享[17]。

4 智慧畜牧业的关键性技术

4.1 射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）

RFID是一种非接触式的自动识别技术，包括读卡器和电子标签，读卡器使用射频（RF）信号对这些标签进行图解，并对其识别码（ID）进行识别[18]；电子标签由天线和专用芯片组成，可分为有源电子标签（Active Tag）和从RF信号中获取能量的无源电子标签（Passive Tag）。在畜牧养殖中，每个动物分配一个RFID芯片作为其身份证，用来采集记录相关信息。

4.2 无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）

WSN是一种分布式传感网络，主要由传感节点、传感网络、用户和PC服务器组成，从传感器收集信息，通过无线网络与PC服务器进行计算分析，最后通过通信卫星传输到用户端，从而实现无线传感。采用计算机远程操控，可方便探测圈舍温湿度、有害气体、光照强度以及动物运动情况等参数，弥补了RFID数据传输距离短的缺陷[19]。

4.3 现代信息3S技术

3S是 遥 感 技 术（Remote Sensing，RS）、 地 理 信 息 系 统（Geography Information System，GIS）和全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）的统称。RS是从空间接收地表层的电磁波信息，并进行扫描、摄影、传输和处理，从而对地面物进行远距离控测和识别的技术。GIS就是一个专门管理地理信息的计算机软件系统，具有数据输入、处理、存储、查询等功能[20]。GPS全球定位系统（Global Position System）和北斗卫星导航系统（BeiDou Navigation Satellite System，BDS）为当前最具影响力的定位导航系统，能够快速、高效、准确地获取与农业资源有关的空间信息[21]。3S技术综合其各自优势，形成资源互补，开启了现代农业发展的信息化数字时代，GNSS负责精准定位，RS负责收集数据及监控，GIS充当“大脑”角色对信息进行空间管理和快速分析[22]。

4.4 云计算（Cloud Computing）

云计算是一种提供资源的网络，应用于智慧牧业上具有双重目的，一是将许多资源集合起来，通过软件实现资源自动化传输、存储、管理与共享；二是对数据进行处理并将结果显示给用户，可为网络终端用户提供便捷的信息和服务。云计算具有超大规模、高扩展性、可靠性、虚拟化等特点，为用户提供多角度、多层次、多维度的数据查询处理和一站式操作，多方面满足用户需求。新一代移动云计算（MCC），将数据处理和存储在性能强大的云端平台，需要信息时只需利用移动设备通过无线网络获取，特别是智能手机的普及推动这项技术快速发展。

4.5 大数据（Big Data）

大数据是高科技时代的产物，具有容量（Volume）大、种型（Variety）多、处理（Velocity）快、价值（Value）高等的特征，数据库技术分数据采集、储存、预处理和挖掘4个过程，是信息海量采集及云计算背景下的结晶，其意义更重要的在于对这些数据进行分析与处理[19]。这些数据包括数字、文档、音频、图像和视频等，通过大数据分析可以将各种复杂多样的数据整理到决策系统之中，在养殖过程中辅助管理者制定有效方案，更好、更快地解决问题，如建立养殖模型、对环境参数的预测、市场供需判断等，有效降低了养殖风险[23]。

4.6 物 联 网（Internet of Things，IoT）

IoT是基于互联网基础之上的延伸与再扩展，是将RFID、3S、激光扫描等信息传感设备与互联网相联，按照协议对物品进行能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络[24]。窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT）为物联网领域一个新兴的技术，具有覆盖广、低耗能、传输快等特点，应用十分广泛，如设备的智能控制、环境的实时监测等，只需简单的通信指令可触动许多程序的自动化运作[19]。IoT运作过程分感知层、网络层、应用层三个模块，感知层由各种传感器及二维码、读写器、摄像头等感知端构成；网络层由各种网络、系统平台等组成；应用层是与用户对接，实现物联网的智能应用。简单的IoT控制如温湿度、氨气传感，可直接触动相应温控或通风设备进行自动调节；复杂的IoT控制需网络技术、云计算、MCC技术的支撑，须在特定协议下才能实现更高级的自动化流程，如母猪精准饲喂系统，在饲喂前身份识别、称重和之前的饲喂、生理指标等信息，然后对数据进行分析、计算以驱动饲喂系统控制器。

4.7 第五代移动通信技术（5th-Generation，5G）

5G技术是在4G基础上发展的最新一代蜂窝移动通信技术，具有数据传输速率高、网络延迟低优点，支持海量的摄像头和拾音器接入需求，其与NB-IoT技术在养殖物联网系统中的应用，对现代智能化养殖具有很大的推进作用。未来利用5G技术引领人工智能养猪向更精准、更高效的方向发展，人类可以利用网络优势，通过移动终端快速高效地操控设备，进行动物远程会诊、指导现场生产实践等[19]。

4.8 区块链（Blockchain）

区块链是一个分散的或分布式的网络账本数据库，这些数据是公开透明、可信任的，具有去中心化、不可篡改、可追溯等特点，可分为公共区块链（Public Block Chains）、联盟区块链（Consortium Block Chains）和私有区块链（Private Block Chains）三类[25]。区块链技术在养殖领域的应用最广的是实现了畜产品追溯，确保质量安全，增强生产、产品来源的透明度，并减少资源的浪费；可以实现从养殖、流通到肉制品销售整个过程透明化，其相关信息都在区块链上得以记录，消费者可以通过智能终端设备实现对每一份猪肉制品的跟踪，进而保证消费流程的透明化[26]；也可作为判断记录猪只健康和实施风险评估、保险理赔的依据。

4.9 人工智能（Artificial Intelligence，AI）

AI是计算机科学的一个分支，是人类智能的模拟、延伸和扩展，通过AI可以实现对人的意识、思维的信息过程的模拟，能像人一样进行思考和判断[27]。AI的主要目标是研发智能化的机器代替人类完成一些危险、复杂性的工作，从发展等级可分为弱、强和超人工智能，弱人工智能（Weak AI）仅能完成某一项特定工作任务，强人工智能（Strong AI）可以像人类一样具备思考、学习和计划能力，超人工智能（Super AI）几乎能实现与人类智能等同的功能[19]。许多养殖大企业已将AI技术应用于动物身份识别、精准饲喂、溯源追溯等系统，实现智慧化的远程控制与科学管理。特别是通过融合地形、自主避障、激光导航、RTK高精度定位等技术研发的新一代机器人（Robot）、无人机（Unmanned aerial vehicle，UAV）精准作业，成为未来的发展趋势；比如应用移动机器人同步定位于建图（Simultaneous localization and mapping，SLAM），可在复杂环境中构建和重复更新地图，并自主执行命令，依托地图进行自定位和自主路径规划导航，实现对动物精准定位，对饲养环境监测、饲料投喂和污染物清理[28]。

（未完待续）