猪场数字化、智能化的探索

苏 一

(阜新市现代农业发展服务中心，辽宁 阜新 123000)

随着我国物联网、大数据、计算机视觉、区块链、云计算、人工智能、数字孪生、5G等信息化技术在养殖领域的应用，打破了猪场传统的经营模式，使猪场数据智能化采集成为可能，逐渐形成了远程化、无人化、数字化、智能化的生猪产业模式，助力生猪产业进入产出高效、产品安全、绿色节能的高质量发展阶段。本文分别从建立猪场数据化中心、生物安全预警系统和溯源管理系统三方面探索猪场数字化、智能化生产管理，将猪场育种、营养、兽医、环控、生物安全、畜产品安全等联系到一起。

1 建立猪场数据化中心

数字化养猪就是在养殖过程中合理规划各类数据，有效使用数据，合理利用资源，通过数据合理利用资源，支撑生产的各个环节。

1.1 生猪的智能化生产系统

在仔猪生产阶段，通过物联网、大数据、计算机视觉、传感器等技术手段监控猪群生长监，实现猪个体的大小识别，并根据个体的差异化实现饲料的精准投喂，根据种群的体量管控母猪需求[1]。

在育肥猪生产阶段(70 ～180 日龄)，此阶段是猪生长发育最快的时期，也是养猪经营者获得经济效益高低的关键时期，需要精准饲喂。通过生物传感器、巡检机器人实时收集猪个体每日的体尺、体重与体况、日采食量、饮水量等数据及一些行为参数、生理参数，根据收集数据自动计算营养需要量，通过智能化料塔调整饲料配比，精准下料，提高饲料利用效率[2]。并对肥育猪的生长速度，生长性能及体重均匀度进行追踪预警。

种猪管理实现智能化。采集种猪配种、配种受胎、种猪分娩、断奶数据； 优选后备种猪，发挥优质母猪优生、多生。另外，利用智能可穿戴等设备采集同期发情和排管相关的精准状态数据、种猪性能数据、近交情况数据，通过多种统计分析模型实现智能化育种。

1.2 猪场环境的智能管控

利用物联网、传感器等技术手段，自动获取猪场的环境数据。温湿度、二氧化碳、氨气、光强是影响生猪生长的重要因素，为了保证生猪的正常生长，猪场采用温湿度、二氧化碳、氨气、光照强度传感器等来检测养猪场内的环境因素[3]。这些传感器结合生猪养殖环境监控系统一起使用，当猪舍环境不利于猪生长时养殖场内智能管控系统会自动调节环境，从而达到采用猪场环境监测和管控系统监测和控制猪舍环境的作用。

通过温湿度传感器、二氧化碳、氨气、光照强度等传感器实时监测和采集猪舍数据，再结合猪场智能化控制系统管理和调控养猪场的环境。

1.2.1 温湿度传感器 温湿度传感器是现在农业物联网中用的最多的一种传感器，大部分农业环境监控系统中都需要用到温湿度传感器。温湿度传感器是一种采用数字温湿度传感器的网络型变送器，将猪场中的温度和湿度转变成与之相对应的数字信号，可以通过有线网络连接，将温湿度数据上传给主机，进行实时监控。

猪场养殖温湿度传感器可实现猪舍内温湿度的准确测量，根据舍内生猪生长需要的温湿度要求，当猪舍内温湿度过高或过低时都及时启动升温、降温、除湿、加湿，以保适合猪生长合理的温湿度。

1.2.2 光照监测 通过对光照强度和光周期的实时管控，调整适合猪生长的光环境。研究表明，适当延长光照周期和光强度，可以提升猪肾上腺皮质的功能，促进食欲，增强仔猪消化机能，提高免疫力，提高仔猪增重速度与成活率。

1.2.3 氨气传感器(氨气浓度检测仪) 氨气含量在猪的生长周期中也发挥重要作用，氨气是猪舍内最有害的气体之一，氨气浓度将直接影响生猪的生长发育及抵抗病毒的能力。一般的氨气传感器都加有蜂鸣报警装置，当氨气浓度超标就会报警。

1.2.4 二氧化碳传感器(CO2浓度测试仪) 二氧化碳对猪的生长也非常重要，养猪场内二氧化碳含量过高，会导致猪慢性缺氧，进而体质虚弱，此时猪容易感染各种传染病。数显功能的二氧化碳检测仪能够直观的看出舍内的二氧化碳浓度。

通过智能控制平台实现生猪养殖环境各类数据的实时监测，对获取的数据进行数据预处理、数据清洗、数据分析、数据处理、数据决策、基于数据决策的再反馈等一些列过程实现猪场的智能化管控，只能管控平台的搭建和使用可使养猪场增加更多的收益[4]。

猪场的数据化中心将生猪饲养过程中产生的各项数据统筹规划管理，通过智能化硬件与软件将养猪生产各环节紧密联系，建立猪场数据化中心，数据挖掘结合智慧调控，进而实现智慧猪场的管理。

2 生物安全预警系统

当前我国猪场的生物安全防控措施参差不齐，生猪重大疫病时有发生，生物安全防护意识需要整体提高，统一建立标准化生物安全预警系统，从而降低感染生猪重大疫病带来的损失，提升对突发事件的防范能力[5]。

猪场生物安全体系的建立是基于猪场的选址、设计工艺及所有进出猪场的车辆、人员、物资及猪只的生物安全管理，包括消毒、无害化处理、免疫和重大生猪疫病控制与净化等。

通过生物安全风险预警平台融合相关数据，进行安全管理及智能预警。针对猪只离栏、扎堆、死亡等异常行为的实时监控预警。建立非洲猪瘟、口蹄疫等重大动物病原体风险评估模型，提升防控策略针对性，生猪常见疾病及主要风险因素进行动态监视、实时预警。针对猪猝死建成快速鉴定平台，及时有效处理，配套研发猪疫病现场快速检测方法，提升一线筛检识别能力。

另外，我国实际从事动物诊疗活动的人员中，获得执业兽医资格的人员不到2%，很难满足养殖业的实际需求，如果选择公共兽医服务，则需要考虑疾病问诊的时效性和风险性。为了解决这一难题，可将AI 动物疾病智能诊疗平台加入生物安全应急平台体系，统筹利用全社会兽医资源。同时完善政府指挥协调和情报信息共享机制，将生物安全信息集中共享，提高使用率和安全性，健全建设标准规范，保障互联互通和信息共享。统筹物质、信息和智力资源，发挥科学技术在实践中的应用。

3 溯源管理系统

猪肉及其制品溯源系统是以互联网技术为核心，实现从源头生产、加工、仓储、物流、销售到消费者的全程追溯。此系统采用区块链技术，结合猪肉产品全产业链的实际生产过程和猪肉产品的溯源需求，设计数据采集、数据存储、服务管理、业务逻辑等模块[6]。

数据采集模块。采用物联网系统、GPS 实时定位系统、可视化识别系统、分析仪等设备在线或离线采集畜产品产业链从出栏、屠宰、运输、销售等的数据，包括猪的生产及猪场环境数据(猪的产地、品种、饲料来源、免疫等信息、用户简介、设备概况、来自传感器的环境数据等)、屠宰、运输的时间节点、运输的车辆、销售日期、各个环节相关责任人的人脸识别、线上签字及屠宰加工后的成品信息等数据。通过无线传感器网络、移动互联网把数据传输到数据存储层。本地数据库或云存储数据库均可用于区块链网络中的关键节点数据的存储。

数据存储模块。对采集的畜产品产业链各节点数据进行清洗、转化、融合等标准化和规范化处理，基于区块链技术通过智能合约对生猪全产业链各节点规范化后的数据存储在本地或云服务器上的数据库中。

服务管理模块。负责整个系统的安全服务体系，对系统账户、密码、访问权限等进行管理，实时更新维护系统算法库、畜产品质量安全法律法规库、畜产品行业标准库、畜牧兽医专家知识库等、制定编码规则并管理。

业务逻辑模块。为猪场、质监部门、监管部门及消费者提供需要查询的数据，如物流跟踪、环境调控、检验检疫等整个畜产品溯源系统的信息查询、大数据统计分析、区块链管理、溯源编码等业务功能。最终为消费者、政府、养殖场提供真实可靠的溯源信息和决策支持。

应用畜产品溯源管理系统，消费者扫码就能查询到猪肉从养殖、检疫、屠宰。储藏物流、零售商资质、价格、重量等信息。实现来源可查、去向可追、责任可究。

4 结语

综上所述，猪场三大智能信息系统的数据是相互关联、协调发挥作用的。未来将进一步探索智慧养猪相关技术成果应用，如机器人巡检系统、机器人洗消系统、语音识别、虚拟现实和可穿戴设备等多项技术，结合福利化养猪工艺与智能养猪装备的配套技术，真正将智能设备、系统、数字技术等全面应用于猪场，实现真正的智能化、数字化管控。