信息化技术在生猪养殖中的应用现状与分析

中国养猪业一直以来都扮演着满足国内肉类需求的重要角色，然而，随着人口的增长和生活水平的提高，对高质量、高效率、可持续性养殖的需求也在不断增加。现阶段中国的养殖业生产技术不断提高，互联网，云计算、大数据、数据库等新一代信息技术逐渐渗透到新的养殖模式中，实现了实时监测、精细化管理和智能化决策，为养殖从业者提供了更多的机会来了解和满足养猪的需求，提高生产效率，减少浪费，以及更好地适应市场变化。本文探讨智能化与数字化管理技术在饲养环节的应用与发展，从种猪管理、母猪管理生猪管理以及环境控制等关键领域对近年来的研究进行综述。本文将简单介绍这些技术在养殖业中的应用，以及它们如何改善养殖效率、动物福利和环境可持续性。通过深入研究这些领域，希望为养殖业提供更多的见解，促进智能化与数字化管理技术的广泛应用，以升猪场的整体管理水平、降低养猪企业管理成本，满足不断增长的食品需求并实现可持续的农业生产。

1 智能化管理技术

1.1 种猪管理

饲养种公猪的目的是为了提供优质的精液，高效传递优秀基因，提高育种效率。种公猪的精细饲养，是提高种猪生产力的关键和保证。实际上在饲养过程中由于管理不当存在着疾病增多，公猪过瘦或过胖，性欲下降，精液质量差等问题。

精液质量是衡量公猪种用的重要指标，也是实现母猪发情期受胎的重要元素。赵鹏将CASA-型系统应用于公猪精液质量监测中，结果显示猪精液常温保存48 h前， 与国家种猪常温精液质量标准校对，对精子活力、直线前进运动精子数的检测结果差异不显著。陈涛等指出利用生物微流芯片技术的精液质量检测智能化设备，可实现精液的快速检测，从而建立公猪精液的可追溯系统，而通过物联网技术可实现公猪站精液生产和质量控制过程中数据的自动采集、统计分析和输出。

种猪生长性能预测是畜牧业中的关键工具，通过收集、分析和预测猪的生长数据。帮助养殖者提高生产效率、资源利用率预防疾病，进行遗传改良，以及增强养殖业的可持续性。通过科技和数据分析的应用，猪只生长性能预测在现代畜牧业中扮演着不可或缺的角色，有助于实现更高产、更健康和更可持续的猪肉生产。施洋剑基于深度学习设计了一个种猪生长预测云平台，提高畜牧业中种猪育种的效率。该平台利用物联网技术自动收集种猪生长数据，通过深度学习模型（GRU、LSTM和线性回归）实现生长性能预测。数据存储采用远程字典服务（Redis）和MySQL。经实验验证，GRU和LSTM模型的预测效果较线性回归模型更好，为种猪育种行业提供了更高效的管理和决策工具。陈栎等使用机器学习模型对猪的生长性状和全基因组估计育种值（GEBV）进行预测，并比较了深度学习（DL）、随机森林（RF）、梯度提升机（GBM）和极致梯度提升（XGB）四种不同模型的性能。结果显示，机器学习模型对GEBV的估计准确性优于性状表型。在不同性状的GEBV预测中GBM表现最佳，而在性状表型预测方面，GBM和深度学习效果较好。综合考虑模型准确性和训练时间，研究建议在猪基因组评估中优先考虑GBM模型。

1.2 母猪管理

母猪的饲养管理在现代养殖业中具有重要的意义，智能化管理和精准的发情检测技术已经取得了显著进展。

对于妊娠母猪的定量饲喂问题，杨亮等人基于射频识别技术（RFID）和接近传感技术以和全机械通道连锁控制技术，设计了一种妊娠母猪自动化饲喂器，该系统可按预定的目标给母猪提供足够的养分，保持母猪的健康发育，也减少了饲料的浪费。黄昊等基于嵌入式Linux，设计了一种智能化母猪饲喂控制系统，使用硬件设备对母猪进行信息采集，定时定量下料下水，并控制装置中猪只的数量，再通过软件调用轻型数据库（SQlite-API）完成与后台的实时数据同步，实现精细化饲喂，试验表明误差小于3.6%，下水误差小于3.75%。Cheng等利用智能母猪饲喂结合基于规则的专家系统和物联网开发了精准饲喂系统，提出了一种改进的模式匹配算法重用度模型-RETE（RDM-RETE）用于确定每日喂食量，通过优化RETE网络拓扑来加快推理速度。哺乳期采食量比人工喂养提高26.84%（P＜0.05）。每头母猪每年断奶仔猪数（PSY）比国内养猪场较高水平可提高1.51头。

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