我国生猪数字化育种现状、问题与对策

王怀禹

（南充职业技术学院，四川 南充 637131）

我国生猪饲养量占世界总量的一半，猪种资源占全球总数的1/3。但我国商品猪90%以上来自国外品种。近年来，我国依赖大量从国外引进种猪，自2014年起引种量已逐步减少，2019年后，由于非洲猪瘟对我国种猪体系的破坏，叠加猪价维持高位，2020年我国进口种猪量再创新高，突破2.2万头。我国长期从国外大量引种，久而久之形成了“引种—制种—退化—再引种”的被动局面。与发达国家相比，我国种猪育种存在的较大差距体现在育种的各个环节，非洲猪瘟疫情给我国育种工作也造成了较大影响，不仅种猪质量退化，育种意识也受到冲击。因此，从生猪产业长期发展需求来看，要使我国从养猪大国走向养猪强国，需要彻底解决种猪育种的“卡脖子”问题，才能打赢种猪“翻身仗”。随着物联网、大数据、云计算、区块链等新技术的蓬勃发展以及与养殖业的快速融合，一场生猪育种数字化革命正在悄然兴起。

1 我国生猪数字化育种现状

1.1 国家层面的生猪数字化育种进展

生猪数字化育种即将传统育种与信息化、数字化手段结合，管理种源，通过对祖代、父母代、种源数据进行收集、对比分析，优化、培育出优良品种，目前取得了较为可观的成绩，现代化育种体系逐渐形成。2019年，我国先后通过“中加瘦肉型猪项目”“农业部948重大专项”“国家现代农业技术体系”的专项支持，逐步构建了中国引进品种选育需要的种猪性能测定、动物模型BLUP选育技术体系。在种猪育种体系中，种猪性能测定、分子育种、计算机应用、AI养殖等技术不断进步，在遗传评估和育种方案制定过程中，利用生猪育种系统管理海量数据，这意味着数字化、智慧化生猪育种逐渐成为现实。目前已建立了核心育种场、国家生猪育种评估中心等平台。截至2021年12月31日，已建成89家国家生猪核心育种场，国家级生猪大数据中心种业数据中心、重庆生猪大数据中心、广东省种猪联合育种工程技术研究中心等相继成立，标志着生猪育种逐渐有了数据支撑，正向着更精准、更大规模的方向迈进。

1.2 企业层面生猪数字化育种探索

近年来，以佳和农牧为代表的育种企业持续开展数字化育种攻关，在丹系种猪繁育方面取得显著成绩，育种规模跻身全球前三位。艾佩克以生猪育种为核心，倡导大数据育种并延伸生猪数据全产业链价值，首创数字化种猪育种体系，开发了具有自主知识产权的种猪育种与管理软件系统，成为支撑我国自主育种的重要公共平台。北京农信互联根据多年来在生猪领域的探索经验，利用已有数智化能力，打造出针对解决猪场育种过程难点的系统——猪联网，其中就包含了猪育种板块，该系统让育种过程更加可视化、流程化，让数据管理、数据分析深入过程，赋能育种技术进步。升级后的猪企网猪育种板块可以实现：1）种猪选配。基于不同的选配模型可自定义地展现育种指标进行选配。2）血缘血统分析。对不同血缘血统的种猪育种值进行分析，掌握育种方向，更好地开展研究育种工作。3）种猪生长性能测定。记录种猪选留过程中的生长性能指标。4）种猪选留。记录种猪数据，分析留种价值，选留决策一目了然等功能。农业农村部2022年印发了《关于扶持国家种业阵型企业发展的通知》，25家生猪育种企业被纳入补短板阵型。目前，大北农、新希望六和、顺鑫农业、温氏股份等企业均在培育自己的“猪芯片”。联合育种企业增多，如2021年仅山东省就评选出数字化联合育种企业8家。

2 我国生猪数字化育种面临的主要问题

2.1 生猪育种企业存在“数据孤岛”现象

育种本身是一项系统工程，数字化育种需要建立行业统筹平台来实现数据的流转和共享。依托行业大数据平台，各主体才能获得自身想得到的收益。事实上，很多育种主体都用自身的独立软件关起门来盲目育种，目标不明确，育种场、商品场和屠宰场的数据不衔接，没有上下游的链接和数据反馈，这些生猪育种企业或者育种个体实际上都形成了一个个“数据孤岛”，导致生猪育种各自为政，在自我假想目标下进行育种，育种准确性差，效率不高。同时，一些育种企业还只停留在育种信息化阶段，还不能说已经实现数字化了。这种信息化只是把纸质单据的数据采集过来，做一个基本的流程管理，但真正的数字化是应该通过智能化采集，结合一些设备，进行大数据流动，形成大数据挖掘。把数据共享出来以后，反哺给所有的企业去应用，但是这需要一个建设过程，也是在国内技术实现上的一个难点。

2.2 生猪数字化育种从理论到应用还有不小的差距

在生猪的数字化育种领域，从理论端到实际应用端，中间差距较大。数字育种技术，短期来看，对于企业而言可能投入较大，一些育种企业还处于观望徘徊中，看不到数字育种的长期效益，如数据采集的准确性会有所提高、人工成本大幅下降、整体效益上升。具体应用中也可能会遇到一些尴尬的问题，比如一些进口仪器设备，在实际应用中按照物联网思维进行系统衔接的过程中，会受到第三方通讯协议制约，只有拿到通讯协议允许后，才能够实现设备与内部系统的链接，实现数字技术在应用端的应用。最后想强调的是生猪育种产业真正的基础底层架构来源于表型基础大数据的积累，只有表型的基础数据采集准确，数据积累量增多，才能够实现上层遗传评估中基因组的选择更加精准。在实践中，要想获得准确的数据，要尽量采用一些现代设备，但在实际应用中，部分设备应用较少，如国外进口的电子耳牌性能稳定，但是成本高，实际使用的较少。还有很多种猪场连生产数据的管理都没有做好，甚至没有育种软件，更不用说数字化育种。因此，目前受多种因素的影响，生猪表型数据积累的准确性离预期还有一定偏差，生猪数字化育种还有很长的路要走。

2.3 生猪数字化育种人才匮乏

2022年6月，人力资源和社会保障部向社会公示的18项新职业信息中就包括了农业数字化技术员。人才是发展生猪养殖业面临的三大挑战之一，既懂数字农业又懂生猪育种的复合型人才更是严重缺乏。根据不完全资料统计，有的省份应用信息化管理软件的生猪养殖企业只占所有企业的20%左右，且多集中在生产管理，而且数据采集仍然以人工为主。配有数字化专业技术人员占15%左右，个别养猪企业依赖上层或第三方平台提供技术支持。因此，随着数字化设施设备的投入运行，多数养殖企业将面临数字化人才短缺的阵痛。

3 我国生猪数字化育种应对策略

3.1 强化生猪数字化育种意识

生猪育种是一个投入大、周期长的工作，国内长期深耕生猪育种事业的养猪企业并不多。成本是养猪企业面临的三大挑战之一，养猪成本要降低，就是要猪产得多、长得快、饲料转化率高、肉品质好，这主要取决于育种水平的高低。国内外研究发现，决定生猪经济效益的各项因素中，基因所发挥的作用比重最大，达到40%左右。因此，对养猪而言，基因水平决定生产水平的上限，育种是突破养猪极限的唯一手段。当前我国养猪业也已经认识到了育种的重要性，2020年12月20日农业农村部办公厅就加快生猪种业高质量发展做出的相关工作指示中就明确了要加强种猪生产性能测定、完善遗传评估体系、加快基因组选择等育种新技术推广和应用，提高智能化和信息化水平。在当前农牧产业数字化的关键时期，实施生猪数字化育种是大势所趋。

3.2 加快生猪数字化联合育种

生猪数字化育种很重要的内容就是育种数据，包含数据的采集、利用、加工、规范和大数据平台建设。掌握生猪育种核心技术，突破“卡脖子”关键点，需要联合科研机构、核心企业、科技平台等多方力量，同时借助数字化、智能化等先进技术，缩小和国际先进水平的差距，打好种业翻身仗。国家也在积极部署相关措施，在农业农村部印发的新一轮全国畜禽遗传改良计划当中，育种主攻方向已被锁定。一是要构建“国家生猪核心育种场+国家核心种公猪站+国家生猪战略种源基地”三位一体的育种新格局，支持发展区域性联合育种，破除“数据孤岛”现象，推动育种体系的全面升级；二是要建立高效的智能化种猪性能测定体系，加快全基因组选择等育种新技术的应用；三是要大力推进地方猪的开发利用。

3.3 推进生猪数字化育种软硬件建设落地

随着近几年新建猪场的发展，智能化水平也越来越高，个别环节甚至已经超越欧美。自2018年，科技类公司如阿里、京东、百度、华为相继入局养猪产业，“智慧猪场”管理也正快速进入我国养猪企业。牧原、温氏等养殖龙头企业均已建立自己的数字化管理中心，通过智能化设备、大数据、云计算等技术提升生猪养殖水平。但从整体上看，我国生猪育种企业软硬件数字化智能化升级速度还不快、落地慢，生猪育种需要加速度。硬件上，需要研发更加成熟、兼容性强、性价比高的智能化设备。软件上需要推广使用技术成熟度较高的智能环控、饲喂与称重系统，能够精准地计算种猪选育中的生长曲线、料重比分析等数据；推进猪场可视化系统、猪群声音采集系统、猪群行为分析系统的研发，实现对种猪选育时的视频图像进行个体精准识别，对体型、增重、盘点和异常叫声等数据进行实时抓取，并将数据传输至猪场大数据管理中心，通过云计算技术进行多维度分析，为种猪选育提供数据支撑。

3.4 加快培养生猪数字化育种人才

现代生猪养殖产业正在发生巨变，规模化、标准化、数字化、智能化趋势加速明显，生猪养殖企业对数字化人才的需求正在不断扩大，数字化人才严重匮乏，尤其是数字化育种人才缺乏已成为行业的焦点。因此，加快生猪数字化育种人才的培养显得尤为迫切。相关高校应主动对接生猪育种企业、生猪数字化软硬件研发企业，开展校企合作，调整专业设置，优化人才培养方案和课程设置，探索实践数字化养猪人才培养模式，提升学生数字化职业素养和职业技能，培养适应生猪产业数字化升级需要的复合型、创新型人才。同时，也可采取育训结合的方式，利用大数据中心、核心育种场等平台，开展数字化育种人才培训，满足企业对人才的急需。

未来，随着数字技术的进一步发展以及与育种产业的深度融合，生猪数字化育种这一创新技术必将给生猪育种产业带来巨大提升，助推我国生猪种业振兴，实现我国生猪种源自给自足。