王怀禹

（南充职业技术学院，四川 南充 637000）

人工智能是人类继蒸汽机技术、电力技术、计算机及信息技术革命后的又一次科技革命，是第四次科技革命的核心[1]，极大地推动了科技的发展和进步。在养猪业，人工智能技术得到广泛的应用，促进了养猪业从数量型向质量型、从粗放型向规模化、集约化和工厂化转变。我国人工智能养猪起步较晚，但发展速度较快，开发的猪场大数据服务平台为数字化、移动互联网、物联网、大数据、云计算等新模式、新理念、新技术在养猪业的普及和推广做出了重要贡献；猪场智能饲喂及温湿度监控等系统，实现了养猪生产的自动化控制，极大地提高了养猪生产效益。目前，很多巨头公司如阿里云、京东等纷纷涉足养猪业，即将开启人工智能养猪新时代。

1 人工智能养猪的优势

1.1 实现整个生产过程的高度自动化控制

通过将先进的信息技术、通讯技术和物联网技术引入到生猪养殖中来，对猪场可以实现整个生产过程的高度自动化控制。以母猪智能化饲喂系统为例，首先，是实现自动供料。系统通过储料塔，实现从自动下料、自动识别到自动控制供料量的全自动控制。其次，是实现自动管理。通过设定中心计算机控制系统，可以完成猪舍内温湿度、采光、通风、卷帘开闭及母猪发情鉴定等生产要素的全自动管理。再次，是实现数据自动传输。猪生产过程中的所有数据都可以实时传输并显示在管理人员或技术人员的个人手机终端上。最后，是实现自动报警。猪场内配备由电脑控制的自动报警系统，出现任何问题电脑都会自动报警。再如温湿度监控系统能够实现对猪舍环境的监测与控制，保持生猪良好的生长发育环境。阿里云“ET农业大脑”依靠其智能技术和全天候的感知系统，能够完整记录一头生猪一生的运动轨迹，给其建立档案，内容包括猪的品种、体重、日龄、采食状况、运动轨迹及频次，以及免疫状况等“猪数据”，并用于分析行为特征、料重比等。同时其借助音频特征和红外线测温技术，可通过“猪数据”中的体温、咳嗽、叫声等判断猪只是否患病，以及预警疫情等。还可提取种母猪在发情期的一些声音、发情前后的采食量、身体状态等变化，实现对种母猪的智能化管理。

1.2 生产效率得到大幅度提高

人工智能技术可以使规模化养猪场生产效率得到大幅度提升，有效解决人工大规模养殖的深度拓展和降本增效问题，还能够形成更智能、更精细的养殖模式。一是可减少猪场饲养管理人员，降低人工成本，并且管理人员的工作效率得到大大提高，2个人就可以管理一个存栏500头母猪的种母猪场。二是减轻了猪场管理人员的工作负荷。如使用了母猪智能饲喂系统的猪舍，场内饲养管理人员进行配种、转群、观察及处理等操作时间将不超过1 h。三是能够提高猪场的PSY和MSY，即年每头母猪能提供的断奶仔猪数和出栏肥猪数。采用智能化养猪技术，能够破解配种难题。传统的配种计划大都是靠人工经验来定制的，而利用人工智能科技够挖掘掌握任意一头种母猪在历史上的配种效果、成功率、受孕率、产崽的质量、畸形死胎率等数据，可动态匹配最适合的公猪与其配种，以便提高母猪的繁殖效率。如运用HHIS母猪智能化精确饲喂系统母猪PSY可接近27头，平均年产胎次达到2.40胎，平均窝产活仔数达到12.32头，平均返情率只有7.40%，母猪利用年限平均提高1.5年。梁龙华等[2]试验了静态母猪饲养管理系统（Velos）与传统限位栏饲养对妊娠母猪生长性能和繁殖性能的影响，结果表明：静态 Velos 系统与传统限位栏饲养在母猪妊娠期的平均日采食量及膘增厚均无显著性影响（P＞0.05）；静态 Velos系统和传统限位栏饲养对妊娠母猪的繁殖性能有显著影响（P＜0.05），静态 Velos 系统组妊娠母猪产程减少0.59 h（P＜0.05），产活仔数每窝增加0.614头（P＜0.05），出生窝质量和初生质量分别提高1.157 kg（P＜0.05）和 0.027 kg（P＜0.05）。静态 Velos 系统对妊娠母猪生长性能的影响与传统限位栏饲养效果相似，主要受人为因素所控制；静态 Velos 系统能有效改善妊娠母猪繁殖性能，实际使用效果优于传统限位栏饲养。阿里的ET农业大脑预计可以实现母猪年多产仔3头，且死淘率降低3%左右。阿里云和特驱集团希望用人工智能技术将母猪PSY提升到国际顶尖的32头。假定一个存栏500头基础母猪数的商品猪场，使用母猪智能饲喂系统以后，只需饲养300头母猪就能实现年产近万头商品猪的生产目标，而母猪存栏数可减少40%左右。四是降低了猪只死亡率。智能化养猪可以减少饲料在运输和饲喂过程中产生的各种污染，减少饲养人员进入猪舍的次数，减少饲养人员与猪只的直接接触，从而降低了母猪群暴发疾病的风险。五是养殖整体经济效益好。通过对猪场实施高度的自动化管理，实现了对群养母猪的个体差异化管理，避免了一些人为因素对养猪生产造成的影响，养殖整体经济效率得到大幅度提升。如使用HHIS母猪智能化精确饲喂系统的猪场，在欧洲猪场内平均每头商品猪可以实现50～120欧元的盈利。据不完全统计，如果整个中国养殖业应用京东智能养殖解决方案，每年至少可以降低行业成本500亿元。

1.3 人工智能饲养过程充分考虑了动物福利的要求

目前，国内绝大多数猪场，妊娠母猪实行限位栏饲喂。这种饲喂方式的坏处是容易使母猪肢体麻木，最后发生行为障碍，分娩时没有力气，容易发生难产；同时使母猪抵抗力下降，容易生病，抗生素使用量居高不下。事实上，养猪科技最发达的欧盟，已在多年前立法禁止了在妊娠舍用限位栏饲喂母猪。人工智能饲喂系统遵循了动物生命活动规律，提高了动物福利，具体体现在以下几个方面：一是场舍全面放弃使用定位栏，采用大群养殖模式，让每头母猪的活动面积有所扩大，让母猪能够随意运动，一套智能化群养系统能够担负50～70头母猪的饲养任务，每头母猪的生活面积扩大到2.2 m2左右，实际活动区域达到100 m2以上，母猪活动范围的增加使其肢蹄病减少，利用年限增加，同时还可以减少死胎率，提高产仔数；二是群内母猪实行随意组合、自由分群，能够在大群饲养模式下精确定制个性化供料时间，从而实现对母猪个体的精确控制；三是在母猪智能饲喂管理系统中，能够自动实现特殊猪只的识别及隔离，通过对母猪个体特定行为学特征的自动监控，辅之以特殊的个体识别系统，可以实现对发情母猪、返情母猪、流产母猪等特殊个体的自动隔离，可大大减少人工观察的工作量及主观原因产生的误差；四是能为猪只营造了温馨的生活环境。母猪智能饲喂系统大大降低了猪只的应激反应，在此基础上，猪舍内通过播放轻音乐等方式来为猪只营造一个温馨的生活环境，从而确保生产效率能够得到提高。

1.4 实现生产数据的高度智能化

使用猪场大数据管理服务平台、智能化饲喂系统的猪场，能够自动完成对猪只体重、采食情况等生产所需数据的监控，并在显示终端反馈给管理者，从而为猪场管理人员提供精确的管理数据。这些智能化的管理系统还可以通过中心控制电脑完成对猪群每一个阶段生产数据的辅助分析，并制作出各种生产统计分析报表，为管理者决策提供依据。智能温湿度监控系统的云端数据库能够将历史数据存储于此，也就是说，用户能够通过云端服务器查看数据和对比同一时期数据，便于养殖管理。养猪协会或联盟建立猪生产大数据，协调管理与市场相关的各种供销信息。猪联网里猪场的数据，通过数据清洗和加工，就能得到一个全国猪场存栏结构的样本，以此为基础进行出栏的预测，可以有效地指导未来几个月应该如何调整生产，像地图导航软件实时告诉路况信息一样，让每一个猪场都可以提前做出生产方面的判断。

1.5 有利于提高猪肉质量并实现安全可追溯

人工智能养殖可以大大提高猪肉的质量，如阿里云的ET农业大脑可以准确地知道每1头生猪的运动量，千米数可以成为判断猪肉品质的新标准，把1头运动了200 km的猪作为好猪的标准，而不再是1头体重100 kg的猪。通过人工智能养殖，猪肉品质的不断提升也给消费者带来了切实的利益。通过猪生产质量可追溯信息系统可记录猪肉食品各个环节的食品质量安全，保证广大人民吃上放心肉。目前，市场上已有这样的系统，如蓝科溯源、宝讯溯源、探感物联等。

2 人工智能养猪的劣势

2.1 人工智能养猪落地存在技术难题

虽然阿里云、京东等巨头开始转身智能化养猪，但其大多数技术却没有正式落地，还处于“概念”层面或研究层面，并没有得到大面积推广。如猪脸识别不准确，后面的所有操作及其数据都不具备任何意义。在猪脸识别技术应用过程中体现出来的不足是：猪生长周期短，外貌变化快，识别难度高，而且猪总是要动，很少能正对镜头，导致数据采集难度高，对于大型猪场现阶段基本上是不可能完成的事情。所以如何实现猪与猪之间的精准识别就是一个非常大的问题。再者要实现精准识别，就得不断进行试验，优化算法，数百头、数千头猪的数据可能只是开始，甚至可能需要数万头、数十万头、数百万头猪的数据，仅仅在一个猪场做试验，或者一家企业进行试验是完成不了的。再比如，利用音频识别技术来辨认产房中被压小猪的尖叫声，从而防止母猪压死小猪；但实际情况是，小猪被压超过1 min就可能窒息死亡，因此，从识别信号到人工干预，必须在不超过3 min的时间内完成，遗憾的是现在市场上还没有成熟的自动化干预设备，因此，现阶段很难通过人工智能来拯救小猪。

2.2 人工智能养猪实际应用效果不佳

一是适应人工智能养猪需要的人才匮乏。从2008年开始，国内一些规模猪场相继采用妊娠母猪大群电子饲喂站，由于设备复杂，需要员工素质较高等原因，在国内目前猪场员工素质条件下往往不能取得良好生产效益，甚至出现管理混乱，猪场生产成绩反而下降等情况。还有这些智能化养猪设施设备对厂家售后服务要求高，对猪场员工素质要求高，要懂电脑，会软件，所以在中国目前猪场人力资源条件下基本上无法采用。二是智能农业设备发展滞后。我国养殖设备智能化进程远远落后于工业智能化进程，设备稳定性和精准度较差，故障率较高，投放市场前缺乏严格的质量检测鉴定，后续服务也不到位[3]。三是人工智能养猪成本高。目前，无论是智能化大数据平台还是智能化设施设备，对于中小型猪场来讲价格仍然偏高，进口设备的价格更高，导致推行困难；还有这些智能化设施设备需要得到及时维护，维护不及时导致其应用效果大打折扣，所以运行成本也比较高。四是人工智能养猪存在风险。在智能化养猪过程中，一个数据或一个程序的错误就可能导致严重的经济损失，而且出现问题后，责任很难界定，处理的成本也比较高。

2.3 人工智能养猪共享资源不足

人工智能养猪在国内起步较晚，尚需要发展时间，资源也不充足，猪场之间共享的平台或大数据缺乏。因此，特别需要打通养猪产业链的各个环节，进行更多的跨行业、跨环节的合作。令人欣喜地是京东云、农信互联、天兆猪业等企业去年成立了一个智慧养猪联盟，在智能养猪上协同并进，共同发展。阿里也与华西希望特驱集团、四川德康农牧科技有限公司达成合作，并签署AI农业战略合作协议，三方将对阿里云ET农业大脑进行针对性训练与研发。通过各方联合，进行信息共享，共同完成智能猪场的开发与训练，共同推动着国内养猪业朝着智能化的方向发展。

3 人工智能养猪的发展趋势

虽然目前推行实施人工智能养猪存在困难和挑战，存在一些劣势，但其发展趋势已是相当明朗，主要源于以下分析：一是基于对猪肉需求和养殖规模的分析。我国猪肉消费量占全球一半左右，猪肉产量及消费量都超过肉类的60%，在中国人的饮食习惯中，猪肉占据着无可撼动的地位。我国放开二胎生育以后，人口总的趋势是保持增长，因此未来对猪肉的需求将有增无减，这种刚性需求将拉动我国猪肉生产增长，而要保持这种增长的趋势，单靠传统的散养模式或低水平的规模化养殖是无法满足的，高水平的规模化养殖将是发展主流，而要提高规模化养殖效益，人工智能必然会介入。二是基于人工智能技术的快速发展。计算机技术、信息技术、物联网技术的快速发展将逐渐渗透到各个行业，人工智能与农业的融合已是必然趋势，所以随着人工智能技术的成熟应用，人工智能技术与养猪业也必然会加速融合发展。三是国家宏观政策的推动。早在2017年“中央一号文件”就提到要加强智慧农业科技研发，2018年、2019年“中央一号文件”也都提到要实施智慧农业林业水利工程，可见，全面实现人工智能养猪并不是奢望。有理由相信在不久的将来，以高运转、高产能和低成本为主要特征的智能化养殖模式将会不期而至，人工智能化养猪必将有其广阔的发展空间。