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智能养猪正当其时

时间:2020-11-12    点击: 次    来源:中国畜牧业协会    作者:刘强德 - 小 + 大

  2020年,是充满不确定性的2020年。突如其来的新冠疫情打乱了全世界的原本的运行轨迹和节奏,让人们越来越多的认识到“无接触”的重要性和安全性,人脸识别、智能测温、智能机器人等数字智能技术及应用得以飞速发展。而农牧行业也不例外,在新冠和非瘟的影响下,数字化、智能化也在飞速发展。
  在农信互联主办的“2020农牧数智生态发展论坛”上,中国畜牧业协会智能畜牧分会秘书长刘强德做题为《智能养猪正当其时》的精彩分享。

  1、智能畜牧大势所趋
  刘强德认为,可以人为的把畜牧业的智能化进程分为3个阶段:
  2018年是智能畜牧的元年,国内很多智能化服务企业推出了一系列的基于软件、硬件和平台的智能解决方案,相继用于产业生产。
  2019年,几件大事为智能畜牧加了把火,踩了脚油门,全面推动了智能畜牧的发展。一是非洲猪瘟的爆发推动了畜禽养殖业智能化的进程,减少人猪接触,提高畜禽生产管理流程的线上化,成为养殖场急需解决的问题。二是2019年3月,李克强总理在政府工作报告中提到“智能+”,从政府层面,整个国家都在拥抱“智能+”,给畜牧业智能化发展带来契机。三是伴随着5G认知的增加和5G的落地,解决了养殖场数据能够及时传感,及时还原和控制现场硬件设施,帮助智能养殖形成了硬件支撑和技术支撑。四是中国畜牧业协会成立智能畜牧分会,对整个畜牧行业智能化发展起到很好的风向标和导向作用。农信互联也是智能畜牧分会的会长单位。
  2020年新冠状病毒肺炎疫情以及非洲猪瘟疫情的爆发,对农业全产业链构成了严重影响,同时也论证了智能化、无人化是未来农牧业发展的必然趋势。
  2、智能畜牧的含义
  刘强德认为,所谓智能畜牧,就是将生产过程中的饲喂、环控、穿戴、监测、称重等人为操作,用一系列相应的自动化硬件设备来替代,之后通过动物信息传感器、设施设备传感器、环境系数传感器等传感器持续采集数据并上传到管理软件进行计算机存储、监测和分析,逐渐形成产业互联网系统(AIoT),指导生产,提高效能。
  智能畜牧解决两个问题。一是精细化管理。通过数据实时采集、分析和反控制能力,实现了从面向群体的粗放式管理到面向个体的精细化管理的转变,这是智能养殖的核心优势。二是数据的集成和数据的决策。在精细化管理的基础上,通过数据的分析、处理,建立算法模型,利用数据进行透明化、科学化的决策。这是智能养殖需要突破,也是未来畜牧业智能化发展的更重要的需求。
  3、畜牧智能化的问题
  刘强德提到,智能化不是简单的电气化或自动化,最核心是AI的功能,通过自主运算和自主返控,解决生产过程中实时出现的问题。
  但畜牧业智能化在发展的过程中,存在个人经验依赖度高,缺乏智能化养殖装备、智慧化生产设施;存在大量信息孤岛,缺少信息化、数字化的管理手段;生产信息、管理信息和动物信息获取过程中存在大量依赖人工观测、录入的环节,还无法做到自动监测;物联网的应用产生了大量的多元异构数据(视频数据、养殖数据、繁殖数据、饲喂数据),数据分析、利用程度低等问题。
  农信互联在猪联网5.0解决方案中,已经提到了这样一个综合解决方案,打破了信息孤岛,实现了生产场景和数据分析的的智能化。
  刘强德提到,未来,养猪业需借助ABCDE(AIot、Blockchain、Cloud、Data、Edge) 等技术手段,自动采集整合牧场全流程环节各项数据,从而实现集团中心、基础数据管理、猪只系谱档案、猪只生产档案、精准饲喂、健康监测、繁殖管理、物资管理、自动称重分群、防疫诊疗、环境控制、智能提醒、统计与分析、销售记录、病死畜禽无害化处理记录等功能,对牧场进行全生命周期的监控、运营及事件预警。农信互联在猪联网5.0介绍当中非常完美的诠释了整个场景应用。
  “在智能畜牧的发展过程中,机器的自我学习是一个重要的突破点,智能是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。并且,还要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。”
  4、畜牧智能相关技术
  畜禽养殖环境监测控制技术:建立不同养殖阶段、养殖目标、品种的指标体系和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,保障动物的正常发育和生产,进行信息的感知、数据分析、决策反馈和设备调控,监控对象包括温热环境、空气环境、光环境、声环境、空间环境等。
  畜禽生物信息获取与行为监测技术:准确高效监测畜禽生物信息,包括发情信息、分娩信息、体重信息、行为信息、健康信息,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。

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