人工智能养猪在我国的发展现状与研究展望

近年来，人工智能技术不断发展并在多个行业领域中得到了广泛应用，推动了相关产业的创新与发展，取得了显著的成效。中国是畜牧业大国，畜牧业发展在国民经济中占有重要的地位。2022 年1-3 月全国农林牧渔总产值约为20 470.6亿元，其中畜牧业占比达41.37%，达到8 468.6 亿元。农业农村部印发的《“十四五”全国畜牧兽医行业发展规划》提及到，2025 年生猪养殖业产值将达到1.5 万亿元。

生猪养殖在畜牧业中的占比较重，特别是随着生猪养殖规模化程度不断提升，其对现代化养殖技术的需求日趋迫切。利用人工智能技术构建我国智能化生猪养殖解决方案，研发生猪养殖过程中的信息智能感知、个体（小群体）精准饲喂、养殖环境智能调控等核心技术与装备，是推动我国生猪养殖业健康发展的关键因素。

2020 年，中国发布了《数字农业农村发展规划（2019—2025年）》，明确提出要推进人工智能等数字技术向农业农村渗透，加快建设数字农业标准体系，推进现代化数字畜牧业的发展。应用人工智能技术，发展生猪智能化养殖已势在必行。在国家政策的大力支持下，科研院所、高校和相关企业集中优势科研力量进行技术攻关，利用人工智能技术研发生猪养殖装备与技术等，目前已取得了一定的成果。

为了更好地发挥人工智能对生猪养殖行业的推动作用，助力生猪产业种业振兴，本文将重点介绍人工智能养猪在我国的发展现状并展望人工智能技术在生猪养殖领域未来的应用前景。

1 人工智能

1.1 人工智能的定义

人工智能概念最早由美国科学家约翰? 麦卡锡（John McCarthy）定义为“制造智能机器的科学与工程”。从此，人工智能作为一门新兴学科逐渐兴起，经过60 多年的发展，人工智能成为众多交叉学科的前沿综合科学。目前，学者们普遍认为人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学，人工智能的主要目标是使机器能够替代人类完成一些智能的复杂性的工作。

从技术基础来看，人工智能分为符号智能与计算智能。符号智能指的是所谓的传统人工智能，即以知识为基础，通过建立规则和推理来完成问题的求解，如专家系统、知识推理等，研究多以知识为对象，重点研究知识的获取、表示及运用。计算智能则是以数据为基础，通过大样本数据训练、构建数学关系模型，实现对问题的求解，如神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计以及人工生命等算法和理论。

从发展等级来看，人工智能一般分为超人工智能、强人工智能和弱人工智能。超人工智能指的是能实现与人类智能等同的功能，具备“递归自我改进功能”。强人工智能即通用人工智能，指的是能够像人类一样胜任智力性任务的智能，要求人工智能具备思考能力、计划能力、学习能力、交流能力等。弱人工智能又被称作狭义人工智能或应用人工智能，指的是能完成某项特定任务或特定问题的人工智能，其本身并不具备自主意识或真正的人类智能。目前，绝大多数人工智能及其应用仍然属于弱人工智能。

1.2 人工智能的组成要素

人工智能的组成要素包括四个层面，即基础设施层、算法模型层、技术研究层和行业应用层。基础设施层主要包括支撑人工智能所需的基础数据资源、计算硬件资源以及计算平台资源等；算法模型层主要包括支撑人工智能所需的基础算法与模型，如深度学习、机器学习等理论中的相关算法和模型；技术研究层主要包括支撑人工智能各分支领域所需的核心技术，是人工智能研究领域最为活跃和广泛且持续时间最长的一个层面，当前主要包括自然语言处理、语音信息处理、计算机视觉、大数据分析和智能决策支持系统等；行业应用层面是前述人工智能相关技术在各个行业的落地，也是近年来人工智能技术从研究领域走向社会大众的具体应用。

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