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我国智慧畜牧业发展现状及趋势

畜牧业现代化是农业现代化的排头兵和风向标。以人工智能为代表的新一代信息技术正在加速畜牧业向科技型、标准化产业转型升级，智慧畜牧作为智慧农业的典型应用方案得到了广泛的研究与实践。

我国是畜牧业大国，畜牧总量常年位居世界前列，其发展在国民经济中占有极其重要的地位。作为农业的重要组成部分，畜牧业从家庭副业逐步成长为农业农村经济的支柱产业，已经具备了比较充足的生产能力和比较完善的质量安全保障体系。农业农村部在《2018年畜牧业工作要点》中指出“推动畜牧业在农业中率先实现现代化，是畜牧业助力‘农业强’的重大责任”。2016年国务院发布《全国农业现代化规划（2016-2020年）》明确提出，到2020年畜牧业产值占农业总产值的比重要超过30%。随着未来我国对农业现代化的支持，畜牧业现代化水平的不断提高，畜牧业生产效率的不断提升，畜牧行业总产值将恢复增长，在2024年超过3.2万亿元。

畜牧业现代化的主要特点是集中化、规模化，并以营利为生产目的，根据《全国生猪生产发展规划（2016-2020年）》，中国年出栏500头肉猪以上规模养殖比重由2010年的38%上升至2014年的42%，2020年预计达到52%。畜牧产业的健康发展，需要依赖以信息技术、智能技术为支撑的智慧畜牧提供新的解决方案，突破畜禽养殖核心关键技术，实现环境保护、畜禽健康养殖、畜牧产业的可持续发展。换言之，应用物联网、云计算、大数据及人工智能等新一代信息技术的智慧畜牧系统是畜牧业的发展趋势，而基于国产自主研发的核心芯片将为智慧畜牧系统提供底层技术和安全保障。

一、核心技术

以物联网、云计算、大数据及人工智能为代表的新一轮信息技术革命推动粗放式传统畜牧养殖向知识型、技术型、现代化的智慧畜牧养殖转变，利用技术优势已成为驱动畜牧业快速发展的重要因素。

1. 物联网技术为智慧畜牧业提供了数据基础

畜牧业物联网是由大量传感器节点构成的监控网络，通过信息传感设备实时采集畜禽个体生长状况、养殖环境等信息，利用无线传感网络/局域网和广域网实现数据异构、实时在线数据传送，为智慧畜牧提供了丰富的数据，为开展智能化分析奠定了基础。

2. 云计算与大数据技术是畜牧数据智能化分析的重要手段

畜牧数据具有多源、异构、跨平台、跨系统的典型大数据特征，采用传统技术手段处理这类数据非常困难，独立分散的养殖户更无法提供相应算力。云计算为畜牧大数据处理提供了技术支撑，核心技术包括基于多模态特征的知识表示和建模、面向领域的深度知识发现与预测、特定领域特征普适机理凝练的知识融合等。

3. 人工智能是新一轮畜牧产业变革的核心驱动力

人工智能包含机器视觉、语音识别、虚拟现实和可穿戴设备等多项核心技术，可以多方位融入和应用到畜牧生产与管理过程中，改造传统饲养管理方式，提高生产管理效率，降低人力成本。

二、现状及趋势

1. 养殖环境监测技术进展迅速

合理利用科学技术手段对畜禽养殖环境进行有效监管，是智慧养殖的首要要求。以生猪养殖为例，国内外大量的科学实验和生产实践表明，环境因素对生猪生产的影响占比达到了20%-30%，涉及对温度、湿度、光环境、氨气及硫化氢等多方面的监测。随着传感器、移动通信和物联网技术的发展，通过传感器获得环境参数，将之传输到云端，并在手机、PDA（掌上电脑）、计算机等信息终端进行显示，已成为规模化、标准化养殖场普遍采用的信息化管理手段。对获取的大量监测数据如何科学有效地加以利用，进一步指导畜牧生产，是当前亟待解决的突出问题。以猪舍、立体式鸡舍为代表的圈舍类养殖环境具有多变量共存、结构复杂及 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 、物联网、云计算、大数据和移动互联网等关键技术，在已有数据分析模型基础上，研究建立疾病预警、科学饲喂与产量预测等大数据分析模型，打造“云+端”的立体智慧畜牧云平台。打通养殖管理、精准饲喂、疫情预测诊断、生物资产管理、代系管理、产品溯源全产业链信息流，推动多源数据有效融合利用，助力畜牧产业升级发展。该平台应具有四个特点：一是通过自主芯片及智能终端，实现对动物个体身份识别及体征信息的自动获取。二是利用人工智能技术，实现对畜禽个体外在行为的实时监测、疫病早期诊断与智能分析预警。三是借助移动互联网打通全产业链信息流、打破地域限制，实现“云+端”的一体化智能处理。四是软硬件系统具有完全自主知识产权。

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