大数据技术在生猪养殖生产管理中的应用

4.2 加强研发实用型大数据分析模型

要推动大数据技术从“技术展示”走向“实用工具”，应围绕环境控制、饲料精准配比、疫病早期识别、种猪选育、成本分析等方面研发应用模型，并重点关注模型的稳定性、可解释性和操作简便性。同时，建议开发模块化、可嵌入的轻量级分析工具，使其更易在中小型养殖单位中推广应用。

4.3 加快数字基础设施在养殖场的覆盖率

数据平台建设的前提是具备稳定的网络环境和智能终端，建议加强养殖区基础网络建设，推动低功耗、高适配性的传感设备普及；同时，为养殖场提供“低成本、易安装、易运维”的智能采集套件，降低中小养殖户的信息化门槛。

4.4 加强复合型人才的培养与引进

生猪养殖的大数据应用需要既懂养殖管理又掌握信息技术的复合型人才，建议相关高等院校增设“智能养殖”“农业信息工程”等交叉课程，开展企业实践项目，推动养殖企业与高校共建实训基地，同时加快引进具备跨领域背景的专业技术人才。

4.5 构建科学的数据安全管理机制

生猪养殖涉及的数据具有较强的敏感性，必须加强数据安全保护。建立覆盖数据采集、传输、存储、分析与使用的全流程管理机制，明确数据所有权、使用权、责任主体与审查制度。同时，推动建设安全可信的行业数据管理平台，增强数据加密、备份、防篡改与异常行为监控能力，切实保护企业和用户的信息权益。

5 结语

在生猪养殖业向数字化、智能化转型的关键时期，大数据技术的应用为破解传统管理模式困境、提升产业核心竞争力提供了重要契机。尽管当前在数据标准、算法落地、基础设施及人才储备等方面仍面临诸多挑战，但随着统一标准体系的构建、实用技术的创新研发、基础设施的持续完善以及复合型人才的加速培养，大数据必将深度融入生猪养殖全产业链，推动生产管理从粗放式发展向精细化运营升级。

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