当前我国传统养殖模式已经远不能满足社会的发展需求，亟需探索养殖新模式。2016年“中央一号”文件中提到了智慧农业；2018年农业农村部提出要率先实现畜牧业现代化。在此背景下，智能养殖凭借其独有的优势应运而生。智能养殖又称智慧养殖，是运用现代化电子信息技术，借助大量分散于养殖场的传感器收集相关信息，并对该信息进一步分析并依据分析结果发出对应指令，提供智能化决策，使畜禽养殖的生产管理更为精准
[1]，从而实现养殖生产的自动化、精细化及高效化。虽然当前国内已有多家畜禽养殖场实现智慧化养殖
[2]，但大多从业者对智能养殖的认识依然有限，智能养殖在推广应用过程中仍然受到制约。本文通过介绍当前智能养殖的关键技术并深入分析智能养殖在畜禽生产中的应用现状，归纳总结其发展过程中面临的问题并提出建议，以期为智慧技术在畜牧业生产中的推广应用提供参考。
1 智能养殖关键技术
1.1 物联网技术——数据基础提供者
物联网技术为智能养殖的智能化分析提供了丰富的数据基础。
智能养殖中，在养殖场各个位置布设多种传感器形成养殖场的监控网络，如温湿度、气体传感器等，实时采集养殖环境信息数据、畜禽个体生长情况和行为等数据；再通过无线传感网络/局域网和广域网在线传送所收集数据，并实现数据异构。当系统监测到采集数据超过预设阈值时会及时报警，方便使用者发现问题，甚至可快速定位到问题畜禽个体。此外，该技术还能联动养殖场多种调控设备，如红外灯、风扇、湿帘、增氧机等，依据设定参数，随时联动控制，使养殖管理更高效、精准。据测算，使用物联网技术可使猪场经济收益增幅达30%左右
[3]。
1.2 云计算与大数据技术——智能化分析操作者
因养殖数据具有多元化、异构性、跨平台、跨系统的特征，故需要具备相应强大算力的云计算与大数据技术来对其进行智能化分析。
云计算既可集合并自动化传输数据，实现资源的存储、管理、共享，还可以将数据处理结果呈现给用户，为用户提供便捷的服务。如新一代移动云计算（MCC）使用者只需要利用智能手机等移动设备通过无线网络就可以获取其储存在云端平台的数据。而大数据技术可对包括数字、文档、图像、音频和视频等的数据进行分析和处理。智能养殖通过大数据分析，可将多种复杂数据整合到决策系统中，通过建立养殖模型、预测环境参数等，辅助管理者根据存在问题快速有效制定方案，降低养殖风险
[4]。
1.3 人工智能——智能养殖变革驱动者
人工智能通过模拟人的意识与思维进行思考和判断，从而达到用智能机器代替人类完成危险或复杂工作的目的。
人工智能技术融合了语音识别、机器视觉、虚拟现实和可穿戴设备等核心技术，能够全方位、多角度作用于畜禽生产与管理过程中，还能够智能化远程控制，实现自动化设备代替人力，从而提高生产管理效率，降低人工成本。当前人工智能已被广泛应用于畜禽养殖。如巡检机器人可在复杂环境下构建并同步地图，再依托地图实现自主避障、自主规划路径并导航，能高精度定位目标动物，从而做到饲料精准投喂和污染物清理
[5]。
2 智能化养殖技术在畜禽生产中的应用
2.1 环境的智能监测和调控
温湿度、光照、通风、有害气体等环境因素对畜禽生长发育及健康影响极大。传统养殖主要靠人工采集与调控环境数据，具有反应慢、作用有限等缺点；而智能养殖则可利用传感器多维度获取养殖舍环境参数，再将参数数据传输到云端软件管理平台，进而利用人工智能技术远程处理环境信息并预警，并且能自动调节相应的风机、湿帘等设备，有效实现了对环境的实时监测和精准调控。当前，我国大型养殖场大多配备了环境监测系统、加热和通风换气系统、光照系统等智能化环境调控系统。如养鸡场通过鸡舍内所设温湿度、CO
2、NH
3等传感器探头，实时监控鸡舍内环境，并通过系统内置的“日龄/体质量-温度”曲线控制模型预设方案，从而对风机启动数量及时间、湿帘水泵上水、湿帘挡板角度等自动精准控制，实现鸡舍内环境的智能化、精细化调控
[2]。有奶牛场配置超声波感应自动喷淋装置，可动态感知奶牛位置，当温度过高时可自动开启喷淋系统，从而实现精准喷淋
[6]。冯林等
[7]开发出一款智能饮水控温系统，可通过多传感器原位检测与模糊PID控制算法做到饮水精准控温。
2.2 动物个体身份标识及行为监测
个体身份识别是畜禽健康跟踪与溯源的基础。传统身份识别主要是通过热铁标记、耳标或项圈，有信息载量有限、动物易应激且耗费人工的缺点。智能养殖则可通过射频识别技术（RFID）、计算机视觉、3S（遥感技术、地理信息系统、全球导航卫星系统）和“5G+机器人”等技术，配合新一代机器人、无人机、可穿戴设备的使用，完成对动物个体行为及生命体征的识别。此外，还能为每个动物创建档案，检测并记录该动物采食、体尺、体质量、体温、排泄、发情、运动量、反刍、瘤胃pH值等数据，实现全程动态监管，为动物饲喂、转群、驱虫、防疫、诊疗等提供依据。有研究者利用行走的RGB-D视频识别奶牛，准确率可达84.2%～90.1%
[8]。此外，定位信息采集、音频技术监测异常声音（咳嗽、气喘等）、面部与姿势识别、非接触性体尺及体质量预估
[9]等技术在养殖场也得到广泛应用。
2.3 动物的精准饲喂
精准饲喂是通过制定饲喂制度与控制饲喂量，尽可能使实际饲喂量与理论养分量相一致，从而减少饲料的浪费，获得最佳饲料报酬。首先，精准饲喂是将所收集动物个体相关信息进行数学建模，分析其营养需要，从而建立动态营养需要模型；其次，用计算机配方法精准计算出既能满足目标个体营养需求又能降低成本的饲料配方；最后由智能饲喂技术以多台饲喂器为自动控制终端，对目标个体进行智能化的精准饲喂。此外，智能化犊牛饲喂系统不仅能做到常乳杀菌、奶温控制，还能按照称质量平台的体质量数据计算饲喂量，并通过蠕动泵精准投喂实现远程管理和控制犊牛喝奶，从而降低犊牛发病率和死亡率
[6]。
2.4 动物的疾病监测及诊治
智能养殖的疾病监测旨在将疾病遏制在早期。通过机器视觉、红外激光技术和热传感器等获取动物体征信息，对比健康动物与患病动物在体温、采食量、饮水、外观、姿势、行为、声音等方面的差异，构建疾病模型，从而对动物群体进行疾病监测并快速形成疫情报告，还可对流行病作出强时效性的预警。第一步获取数据：如通过基于红外成像的生猪耳温自动提取算法获取体温；通过机器视觉对猪侧卧和胸骨卧姿进行评分获得姿势数据；由肉鸡张嘴检测系统利用图片数据逐帧分析判断鸡张嘴频率，用于判断养殖密度是否合理；通过生物气溶胶激光光谱测量技术获得空气中病原微生物种类及浓度信息；用无线传感器网络追踪技术协助传染病溯源及流行病学调查。第二步依据所构建的模型进行疾病监测，当发生异常预警后，可借助在线平台，由兽医或专家对实时数据、视频、图像等进行在线分析、远程诊断并给出防治措施。借助该技术，可实现行业知名专家与养殖场工作人员的实时互动交流，便于掌握动物疫病流行趋势及遏制重大疾病的蔓延。王新慧
[10]在知识图谱技术基础上，开发出规模猪场重要疫病预警系统，并构建出预警标准、预警数据库及数据分析模型，配合生物安全管理系统，协助管理者及时发现生物安全风险并及时应对。
2.5 养殖场粪污的清理
智能养殖可减少粪污对环境的负影响，实现其资源化利用。首先通过传感器实时采集与监测粪污产量、有害成分及温度、压力、pH值等数据；再利用人工智能及数据挖掘等技术对粪污成分、性质等进行分析，建立模型并预测粪污最优处理方式和利用途径；最后由控制系统实现对粪污的自动化控制；同时可利用畜禽粪污资源化利用管理软件平台为养殖户及政府提供科学的粪污利用解决方案。如利用粪污生产沼气时，可监测并控制发酵过程中温度、压力及酸碱度等参数并对进料情况及时调整
[11]；智能高温好氧发酵技术可实时监测并调整有机肥生产过程中通风、水分及堆肥材料用量等，提高有机肥品质及产量。此外，自动粪污控制系统可及时清理粪污，保证圈舍卫生。罗土玉等
[12]研发出能够自动建图、导航、回充和清粪的智能清粪机器人；Chung
[13]设计了高效率的智能污水处理系统；有肉羊场用环境传感器检测粪便中重金属含量、有害气体及药物残留，并通过粪便净化装置自动投放催化剂将其制成有机肥
[14]；有养鸡场引入自动化排便系统，可做到粪污自动清理及智能回收，配合鸡舍排污口的湿地净化系统，能有效去除废水中有机物和重金属等有害物质
[15]。
2.6 生产管理过程智能化
智能养殖技术可节省养殖工人劳作时间，将生产管理工作智能化。如母猪行为特征监控系统可精准预测母猪分娩时间，方便工作人员做好接生准备；还可通过机器视觉技术识别新生仔猪并预警，并能识别母猪的哺乳行为及高危动作等，为产房的管理工作提供便捷。此外，智能自动挤奶机器人可引诱奶牛主动进入挤奶站，科学合理安排挤奶次数，既减少奶牛应激，又能保障乳房健康及促进泌乳，还能通过乳头清洁、异常奶分流保证乳品质量。鸡蛋分拣机器人可通过视觉技术定位鸡蛋，智能规划路线捡拾鸡蛋，并能分辨裂纹蛋、称质量及分拣；还可一体化集成处理消毒、干燥上膜、包装以及打码等。消毒机器人可以远程操作或编程，实现全方位喷洒消毒，利用动物体位配合限位机构，甚至可对特定区域喷洒消毒；智能洗消烘干系统可精准识别车牌及车辆类型，确保洗消烘过程中温度及时长，且能与门禁联动，实时上报洗消烘数据，为养殖场生物安全提供有力保障。
2.7 畜禽品种改良及繁育
智能养殖能够促进畜禽品种的改良，加快繁育进程。每只种用畜禽均可配置身份档案，精准获得个体情况，包括品种、出生日期、来源、生产性能、抗病力、谱系信息及繁育状况等信息，进而建立起繁育系谱网络系统。该系统有助于深入了解该品种的多个性状，监测畜禽在繁育环节中产生的各项数据；同时采用智能选育算法，不仅可对动物进行性能评估和选育，还可评估动物的遗传潜力及其后代的生产性能。根据繁育系谱数据及评估结果，指导养殖场按照选育计划进行科学选育和繁殖，从而加快良种培育。智能养殖还可助力我国畜禽资源基因库的建立，完善我国良种繁育体系，提高我国优质种畜禽的资源率。此外，智能监控系统可精准监测并预警种畜发情，并精准预测最佳配种时间，从而改善受胎率等繁殖指标；猪精液品质智能检测系统，用正态高斯动态图像智能算法，可直观快捷分析精子密度、活力、运动性等品质，并实现远程监控、信息共享，做到精液可溯源追踪，为种畜产业提供便利。
3 存在的问题及对策
虽然智能养殖为畜禽养殖提供诸多便利，但仍处于起步阶段，存在一些问题：
1）资金投入较高，难以大规模推广。智能养殖设备及系统通常价格昂贵，维护成本高且回报周期长，小型企业和散户受资金制约，建设积极性不高。
2）智能化技术推广应用受限。因智能化技术尚不成熟，部分工作仍需人工方法完成、智能化养殖与传统养殖模式之间有冲突、养殖观念与养殖条件限制等原因，先进的技术与设备得不到广泛而有效的应用。
3）专业人才匮乏。智能养殖需要操作人员具备较强的专业素质，而现有养殖人员普遍智能化意识淡薄，导致企业对智能设备的应用大多停留于较为简单的功能，智能设备与系统开发利用率受限。
4）对动物福利的重视程度不够。动物福利间接影响畜禽产品品质，关乎人类食品安全；但我国畜牧业更注重产量的提高，对动物福利和动物产品的高质生产不够重视，福利化养殖技术及评价系统尚无应用。
针对上述问题，建议政府加大政策扶持力度，提高对企业引进智能设备的补贴力度，以经济补助、政策倾斜等方式鼓励研发机构和重点企业加强智能设备与技术的研发，破解产业发展瓶颈。同时制定智能养殖行业标准体系，引领养殖业可持续化、规范化健康发展；引导提升行业对高品质畜禽产品的重视，促进动物福利化养殖技术的开发应用。此外，还可联动政府、企业、高校及科研单位等，加强专业技能人才队伍建设。
4 结语
综上所述，智能养殖利用物联网、人工智能、大数据等技术，为畜禽养殖环境调控、个体身份识别、精准饲喂、疾病防治、粪污清理、生产管理过程智能化以及良种繁育等方面带来巨大助力。政府及畜禽养殖行业应加快养殖智能化、标准化、信息化步伐，推动我国智能养殖健康、可持续发展。
京公网安备11010202008535号
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