中国畜牧业数智化进程和大数据时代

（1）机器自我学习是突破点

我认为这里面机器的自我学习是突破点，智能AI一定要实现软件系统与硬件设备能够按照不同的场景进行自主计算并实现自主精准的决策和互动，最终达到智能化、无人化操作。构建精细化养殖模型，如精准饲喂模型、动物发情监测模型、疾病预警模型、环境控制模型等，修正人的经验，从而实现精细化管理。

（2）数据是最终驱动力

数据一定是最终的驱动力。随着我们技术的发展，其实我们数据的收集得越来越多，我们的算法模型日益优化，技术壁垒最终会大幅降低，真正的痛点在数据量。未来掌握更多数据的企业或平台在行业内将更有话语权。那么我们对智能畜牧在整个实际应用中我们就要具体来去有哪些应用要收集哪些信息？我们来去主意一下。

5、畜牧业智能化技术

（1）畜禽养殖环境监测控制技术

①测控目标

我们建立不同养殖阶段、养殖目标、品种的指标体系、生长环境表达模型与报警机制，实现养殖环境快速获取、环境异常自动预警、设备自动控制，保证适宜养殖环境、动物的正常发育和生产。我们有细的感知、数据的分析、决策的反馈和设备的调控。

②测控对象

实现我们整个全流程的环境控制，收集我们检测的对象，包括温度、湿度、光、有害气体、动物密度等。

（2）畜禽生物信息获取与行为监测技术

我们要准确高效监测畜禽生物信息，并从中分析其行为特征，有利于分析畜禽的生理、健康和福利状况，是实现福利养殖和肉品溯源的基础。那么，利用生物信息的获取及相关模型的建立来分析动物的一些行为特征、健康情况和动物的福利，我们要实现福利养殖和肉品溯源，包括生物信息的获取、生物行为的过去，也就是发情、分娩、体重，还有一些运动等行为信息的获取。

①体温监测

这些指标当中最重要的是体温，体温指标可以作为我们动物很多症状的反应指标，比如说它是疾病的一个指标或发情的一个元素等，当然动物的体温检测有很多方法，包括红外收集、耳标收集等。

②基于运动量与视觉特征融合畜禽运动行为和发情行为另外一个重要的收集是要基于运动量和视觉特征融合来去判断畜禽的运动行为和发情行为。我们利用这种运动行为、视觉性技术来进行生物资产的盘点。做发情鉴定、疾病征兆、应激福利等判定。我们还会去判断动物的当前的位置和状态，比如现在我们还有些定位技术，对动物进行远程定位和运动状态的监控。

③畜禽声学行为分析

畜禽声学行为分析，现在我们可以做到无接触来收集封闭牧场的畜禽声音。通过声音来判断动物的一些生物学特征，比如它的一些动物福利的情况，发情的变化，疾病症状等，从而建立相应的模型，猪和家禽方面的也有了一些探讨和应用案例。

（3）畜禽饲养精准管理技术

基于三维模型和多源图像融合计算对畜禽体况进行评估，通过3D扫描来建立模型之后，对猪的日增重情况来进行分析，从而去判断我们的养殖水平。原来饲料厂跟饲料配方对养殖来讲都是相对稳定、比较成熟的，未来在牧场中，伴随着不同的养殖环境和猪的不同生长状态，我们会动态的去调整饲料配方，也就说饲料配方不再是一成不变的一个产品，而是会通过海量的数据收集，海量数据相关联的这种算法模型建立，从而找到这个在当前环境、动物状态下的最佳饲料营养配方，也就说未来的饲料企业，其核心竞争力是要给我们的养殖场提供这种智能化的营养解决方案，这或许是他们未来的一个转变方向。

（4）畜禽疫病防控决策技术

今天的疾病诊断，可以做到远程诊疗，做到现场智能化的疾病诊疗。远程诊疗，我们可以通过海量数据的收集和病症发现之后，再去判断畜禽的健康情况。在养殖现场，通过刚刚讲的体温、声音还有其他的一些变化因素去实时地进行疾病的预测。这里单独提出来免疫计划，免疫力对养殖场是非常重要的，原来我们的免疫是通过经验，一个地区，都有相对比较稳定的一个免疫程序。我们知道免疫一定要根据有当地的流行病学特点、微生物情况还有我们动物的抗体水平去治病，针对性制定免疫程序才是最有效的。未来我们会通过各种信息的及时收集，制定出智能的免疫程序计划，我觉得这是对疾病诊断、免疫计划，通过智能化的设施自我分析处理后，通过建模来给我们养殖场带来一个新的改变。总之，我们要去建立更多的模型。

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