科技日报|AI养猪绝不是大材小用
本报采访人员 李 禾
基于大数据分析进食情况 ， 智能设备可实现精准饲喂；电子耳标快速检测畜禽身体状况；环境检测系统实时监测温湿度、硫化氢等有害气体浓度、光照强度等环境因素……这些控制系统都可集成到一个手机中 ， 让养殖场管理者及时获取异常信息 ， 实现远程精准控制 ， 并根据监测结果 ， 控制相关设备 。
在9月5日开幕的第十八届（2020）中国畜牧业博览会上 ， 养殖“黑科技”让人眼前一亮 。 能根据母猪、仔猪、保育猪、肥育猪不同生长阶段、不同品种特性自动精准饲喂；电子测温耳标能快速检测猪的身体状况；根据舍内温湿度、空气质量等参数系统可自动报警 ， 并远程打开风机调节参数……很多传统养猪场正在加快向“数字化、智能化、信息化”转型的速度 ， 畜禽养殖不但变得越来越有科技感 ， 而且提高了生产效率 。
【科技日报|AI养猪绝不是大材小用】“养殖业劳动强度大 ， 工作场所环境相对恶劣 ， 甚至还会有臭气和异味 。 当前 ， 我国劳动力结构发生变化 ， 年轻人并不愿意到养殖场工作 ， 加上人工成本不断提高 ， 因此智能化养猪是未来规模猪场发展的必然趋势 。 ”9月20日 ， 中国农业科学院北京畜牧兽医研究所二级研究员熊本海在接受科技日报采访人员专访时说 。
基于大数据分析实现精准饲喂
饲料成本占猪场养殖成本的60%—70% ， 饲料的采食状态与猪的体重、健康状态等息息相关 。 比如怀孕母猪需要从日粮中获得充分的营养物质 ， 用来满足胎儿生长发育 ， 为哺乳期储备部分营养；哺乳母猪要保证最大采食量而不过量 ， 保证良好体况及良好的母乳 ， 进而缩短发情间隔 。
熊本海说 ， 基于大数据分析和算法 ， 研究人员构建了猪在各种阶段的采食量预测模型 ， 实现了猪对饲料养分需求的动态化、精准化分析 。 通过集成无线射频识别（RFID）、采食行为感知、饲料下料精准控制技术和设备 ， 并与采食量模型联动 ， 研制了妊娠母猪饲喂个性化智能控制系统 ， 做到了为每头母猪提供定制化的饲喂方案 。
据介绍 ， RFID是自动识别技术的一种 ， 通过RFID方式进行非接触双向数据通信 ， 可达到识别目标和数据交换 。 如今 ， 在智能养猪产业中该技术被大量使用 ， 主要用于进行个体识别 。
实践验证表明 ， 通过妊娠母猪精准饲喂智能控制系统 ， 母猪进食后剩余饲料比例小于1% ， 一次完成采食量比大于95% ， 大幅提高了进食效率 。
“一台精准饲喂智能机器 ， 能饲喂40头猪 。 为避免多猪抢食, 一般是让猪轮流进入智能机器进食 。 但猪毕竟是活的 ， 有的猪吃完后并不会迅速离开 ， 后面的猪就无法进入 ， 降低了猪群的进食效率 。 ”熊本海说 ， 通过把人工智能技术和猪的习性结合起来 ， 利用视觉认知、自由采食及采食量自动记录系统 ， 智能控制系统能主动分析 ， 一旦判断该猪已经达到预定的进食量而属于误闯入 ， 进食槽的门就会自动打开 ， 让后猪进入 ， 把前猪拱出 ， 提高设备利用效率 。
在哺乳猪饲喂站 ， 一群出生不到21天的小猪正围成一圈吃奶 。 一天采食6次 ， 不但能促进哺乳母猪采食量的最大化 ， 而且还能使其给仔猪提供充足的奶水 ， 保障仔猪体重和免疫力 ， 把仔猪哺乳期从28天缩短到21天 ， 让仔猪提早断奶时体重符合要求 ， 还可使繁殖母猪经短暂调整后进入下一个发情期及生产周期 ， 最终提升母猪的生产力 。 “根据每一头猪的不同生理或生长节点情况 ， 通过日粮采食量的动态预测模型 ， 智能决策每只猪在不同阶段应采取的营养控制措施 ， 是选择控制性饲喂、促进进食措施还是自由采食 ， 避免了人为因素对养猪生产造成的影响 。 而这些措施的最终目的都是为了减少饲料浪费 ， 实现猪的最大生产潜力 ， 降低猪场生产成本 。 ”熊本海说 。
电子耳标实时监测猪体温
2019年非洲猪瘟暴发 ， 大量病猪被掩埋、消杀 ， 养猪户损失惨重 。 电子耳标曾用于猪的溯源 。 “如今的电子耳标芯片加载了灵敏的测温电路 ， 能实时获得猪的体温数据 ， 预判猪的身体状况 ， 把有发病可能的猪快速识别出来 ， 有助养殖户及时采取隔离等措施 ， 大幅降低猪场疾病传染概率 。 ”熊本海说 。
电子耳标嵌在猪的耳朵上 ， 猪耳与智能感知装置紧密相连 ， 因此 ， 能实时监控猪的体温 ， 并且测温误差小 。 耳标还会根据设定的时间 ， 如每间隔10分钟 ， 自动向后台传送猪的体温数据 。 一旦猪的体温出现异常 ， 耳标上的LED灯会即时报警 ， 同时上报云服务器 ， 提示猪场管理者及时采取隔离或其他措施 ， 做到高效的疫情预警 。
动物是否生病 ， 除体温变化外 ， 还会出现进食量、活动量下降等情况 。 电子耳标还可配合精准饲喂智能控制系统和视频等 ， 实时监控每只猪的状况 。 并通过获得的大数据 ， 实现牲畜档案管理、溯源、分组管理、生长状态、分布情况数据汇总管理 。
养猪场内的温湿度、硫化氢等有害气体浓度、光照强度等环境因素对猪生长速度和发育都有较大影响 。 良好而舒适的环境 ， 不但对猪的生长发育起到促进作用 ， 而且生产力和饲料转化率也比较高 。 过去养猪场对环境管理的疏漏 ， 经常会诱发猪感染疾病 。
“环境控制是人工智能养猪的重要方面 。 ”熊本海说 。
猪场环境中的人工智能系统 ， 通过智能传感器在线采集空气温湿度、二氧化碳、氨气和硫化氢浓度等养殖场的环境信息 ， 利用物联网上传信息 。 控制系统会根据猪场的面积、猪的密度等大数据智能判断猪场环境是否适宜 ， 并根据具体情况 ， 采取相应措施 。 比如猪舍空气中二氧化碳或氨气浓度太高 ， 智能环境控制系统就会自动打开风机 ， 加大空气交换量；发现温度太高或湿度太低 ， 就会加大室内水帘的水量 ， 起到降温增湿的作用 。 同时系统还会收集数据 ， 分析动物行为对环境舒适度的反应 ， 建立评判综合环境舒适度的参数模型和阈值 ， 分析建立环境参数与饲料转化率、生产性能等的关系 。
下一步还需提高精准度、降低设备费用
熊本海说 ， 无论是精准饲喂智能机器 ， 还是智能环境控制系统 ， 其控制系统都可集成到一个手机中 ， 猪场管理者能及时获取异常报警信息 ， 实现远程精准控制 ， 并根据监测结果 ， 智能化控制相关设备 ， 达到健康养殖、节约成本、减少人工、节能降耗的目的 。
人工智能养猪具有提高生产效率和降低成本的优势 。 比如由中国农科院北京畜牧兽医研究所、北京农学院等共同完成的“生猪精准饲喂管理理论及智能装备创制”项目 ， 创建了7类从种猪到商品猪的智能饲喂设备；152套猪饲料养分预测模型 ， 预测精度达93%；创建了38套生猪不同生理生长阶段主要养分预测模型；集成电子标识、动态称重等 ， 实现种猪性能测定的自动化与智能化 。
其中 ， 智能饲喂系统在养猪场应用结果表明 ， 能减少饲料浪费7%—10% ， 提高饲料转化效率5%以上 ， 节省劳动力35%以上 。
熊本海说 ， 目前 ， 人工智能在养殖业的发展处于初级阶段 ， 还存在一些问题和不足 。 其精准度还需要继续提高 ， 比如用智能项圈来监测牛的反刍情况 ， 由于牛的脖颈大小不同 ， 而且会不停活动 ， 套在牛脖子上的项圈有时会从监测位置移开 ， 目前反刍监测的精准度约为95% ， 与国外先进的SCR电子项圈精准度相比还有一定差距 。
其次 ， 智能设备价格较同类养殖设备来说偏高 ， 大型养殖场才能负担得起 。 不过 ， 随着人工智能的发展 ， 更多研发机构和企业将投入到人工智能技术和设备的研发、生产及应用中 ， 智能设备的成本将会随之下降 。
“在人工智能养殖中 ， 单点技术和系统并不能解决生猪产业的效率问题 ， 需要将这些技术、设施设备及信息等集成起来 ， 比如在猪舍建筑规划、设计时就需要考虑到人工智能实施情况 ， 实现顶层养殖工艺设计、运行一体化 。 通过运用人工智能 ， 不但能提升生猪养殖业的整体效率 ， 而且能保障动物福利和生物安全 ， 最终确保畜产品的有效供给 。 ”熊本海说 。
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