养猪业智能养殖：优势和挑战

当前，对猪场的生产、健康、可追溯性需求增加，每个工人需要养更多的动物。。。显然，先进的智能养殖技术将在帮助我们面对这些挑战方面发挥关键作用。这些技术进展的主要优势和挑战是什么？

每周24小时/7天进行个体监测

在一个每个工人饲养越来越多的动物的行业里，动物健康正变得越来越重要，技术使得可以让动物每周7天、每天24小时受到监测。此外，最佳福利的许多标准与生产标准相同（消耗/获得水和食物、适当的温度和空气质量环境、防止异常行为、如咬尾巴）。

每日时间预算：动物根据年龄、生理状态等因素，或多或少地将确定的小时数投入到休息、吃喝、互动等方面。这被称为他们的"每日时间预算"。当一头动物或一组动物明显偏离其"时间预算"时，它可能表明存在问题或地位变化。如母猪站立时间比平常长，母猪更频繁地去公猪栏，母猪在产房里表现出更强烈的躁动。一头或一群猪比平时花更多的时间在饮水，可能表明它开始跛行、也或者母猪回到发情期后开始发情、或者一头母猪即将产仔、或是一个围栏的供水问题等。

图1：自动发情检测（频繁的、长时间的去找公猪）

定义正常 - 识别异常

这项技术旨在识别行为模式，并在出现重大偏差时发出警报。它应该评估总体趋势（例如，猪舍耗水量的变化）或跟踪个别动物（公猪表现出发烧）的后续行为。

图2：识别和单独跟踪猪的运动的视频

智能技术应该识别什么是正常的，什么是不正常的。例如：在一项评估3D相机拍摄的图像的研究中，尾部位置与咬伤的发生有关，确定在咬尾爆发前一周，观察到尾巴位置异常低的猪比例最高。

图3：尾部技术项目。3D 摄像机可自动测量猪尾是向上还是卷曲，还是向下。

为了达到这个结果，这项技术必须能够记录图像，自动识别图像中与不同动物尾巴相对应的部分，确定它们的位置（高尾巴或低尾巴），并评估姿势是否有显著变化。所有这些都是在不同的光照条件下发生的、有粪便、不同的环境和表面、不同的年龄和大小、重叠和移动的动物等等。此外，与任何诊断工具一样，其目的是避免产生不必要的警报形式的“误报”，包括未检测到的事件，提升对系统的信心。

实施新技术的挑战

并非所有正在测试或开发的技术都将适用于养猪业。这项技术必须是具有功能性，满足特定需求，并且便于员工使用，因为工人的接受是其成功的关键。

必须综合员工在技术开发方面的经验，找出和解决实际执行问题。

考虑到猪舍的工作环境（湿度、气体、照明水平、害虫的存在等），该技术必须可靠和坚固。例如，在有大量苍蝇的猪场不可能使用摄像头，因为它们会弄脏镜头并干扰图像。设备还必须允许适当的清洗和消毒。

对互联网接入的需求可能在某些领域受到限制。可能与猪接触的元件（加速计、传感器等）的设计必须考虑它们的探索行为和破坏能力。简单到需要将设备连接到电源的事情可能非常复杂，如果插座有限，必须找到一种方法，使几米长的电缆远离猪触手可及的位置。

图4。用于连续温度记录的传感器。

评估整体效益

首先的挑战之一是评估新技术在整个过程中和整个链条中产生的效益。以用水量监测为例。低于预期的消耗量可以对卫生问题、水质问题或安装缺陷发出预警。过量消耗可能表明存在漏水问题，也与粪污生成量增加直接相关。水的消耗是确保适当的动物生产和福利的一个关键因素。

数据分析的选择是巨大的，但只有将所有这些数据都转化为准确的报告，以便作出具体决定时，这些选项才有用。

每名工人饲养的牲畜比例继续增加，精确的牲畜养殖有助于集中工人的注意力，例如，当电子母猪喂养系统提醒他们采食量低于正常水平的猪时。当然，即便如此观察动物的工作永远不会被一个程序的警告程序所取代。

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目前受人员成本和生物安全要求，国内很多大型养殖集团，都在纷纷投入智能化养殖，一些没听说过的自动巡栏、自动查情、自动冲洗机器人等设备纷纷出现，尽管当下应用和推广还有很多问题，相信不久的将来，智能养殖一定会得到更多应用。

设想一下， 有一天，你坐在办公室可以看到所有猪舍的情况，每栋猪舍每头猪的采食等管理情况可以一览无余，哪头猪死了、哪头猪病了、哪头猪瘸了、哪头猪发情了、哪些猪该免疫了、哪些猪该转了、该卖了、都做出提示，很多复杂的操作诸如冲栏、查情、巡视、环控、饲喂都是自动化完成，你的管理该是多么的轻松？