大数据在畜牧及饲料领域的新进展

互联网+智慧农业以物联网、人工智能、大数据、农业生产技术为基础，为农业生产者提供从生产到经营的“智慧农业”整体解决方案，农业大数据已涉及到耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、生产等各环节，可以实现作物种植、培育、成熟和销售等环节的管理。除此之外，智慧农业的硕果也成功惠及畜牧业及畜禽行业。

一、我国畜牧业的现状

畜牧业的发展与粮食安全密不可分，我们国家粮食总量2017年约6.2亿吨，其中大约3.1亿吨用作饲料粮，即占粮食的50%左右，粮食安全实际上某种程度上转化为饲料安全，直接影响到养殖业的发展。目前，我国畜牧业总体上从饲料资源不足、生产效率较低、生产成本较高，逐步转向对国际畜产品的高度依赖。例如：2017年，我国进口粮食13,062万吨，其中大豆进口高达9553万吨，是国产大豆产量的7.4倍。大豆的副产品——大豆粕是畜牧业饲料主要的蛋白质原料。由于今年的中美贸易战导致了大豆从美国进口量仅是往年的10%。到今年一共进口了8300万吨，主要来自巴西、阿根廷和俄罗斯等。

2017年，我国累计进口生鲜乳667.6万吨，乳制品247.1万吨，折合生鲜乳1721万吨，进口乳及其制品产品折算为生乳的总量高达2388.6万吨。而2017年国产生乳总量3545万吨，意味著进口量占消费量约40%左右，外汇支出约176亿美元。那么问题就来了，这么大的市场我们为什么要交给国际呢?就是因为我们畜牧业生产的生乳的数量和品质远远不能满足人民生活水平提高以后对产品的需求，我们就需要深入思考，怎么样利用现代信息技术、物联网技术与智能装备技术来提升畜牧业的生产水平。

从养殖化过程的精细化管理来讲也存在一个问题，比如美国上市白肉鸡生产存活率高达96%-97%，我国比较好的养殖企业的存活率还不到90%。养殖过程中造成了极大土地、饲料、人工的浪费。怎么提升成活率、饲料转化效率，是现代信息型、智能型畜牧业要解决的问题。

从生产成本来讲，以玉米为例，美国和巴西每千克玉米成本分别为1.42元和1.16元，劳动力占成本比仅为4%左右。从2006年到2016年，我国玉米每千克成本从0.97元增至2.0元，劳动力占成本比为45%，是其他国家的10倍左右。肉蛋奶成本总体上是其他国家的2~3倍。因此，我们一定要提高养殖业智能装备的水平，走精细化畜牧业的发展道路，把成本降下来，将品质提上去。

二、人工智能及大数据技术典型应用

人工智能在畜牧业中的应用，就是以感知技术为切入点来发展畜牧业，把经验变为科学，展开来说就是先进感知技术、精准饲喂、畜牧业机器人、畜牧业物联网技术等。人工智能技术和大数据技术已经在畜牧业养殖中已经有了较多应用。

三、畜禽养殖先进感知技术研究

动物的健康非常重要，是实施健康养殖的基础。大家都知道，需要利用感知技术就可以把这些问题尽可能抹杀在萌芽状态，所以可穿戴式芯片即传感器技术在畜牧业有很大的应用空间。可穿戴传感器的核心技术包含的内容有：传感器的高度集成与多元化测量，使可穿戴设备集成更多的监测功能;传感器材料开发与应用，针对不同穿戴部位和不同动物的使用，研发柔性可穿戴传感器，提高穿戴设备的易佩戴性;传感器的低功耗，提高可穿戴设备或传感器的使用寿命或续航性，主要针对放牧或者散养的动物等对电量有较高的要求;新型生物传感器研发，开展深层次的信息获取与挖掘能力拓展，不用手术或者无应激的形式如何获取动物的生理、生长指标。

国内也开展了很多的工作，如电子标识，RFID标签国产化进展加快，目前通过温度传感器来获取奶牛的体温信息，体温信息是反映健康的信息重要的指标。通过多项技术的融合，采用无源应答的方式可以读取ID及体温信息。RFID标签国产化后也大大降低了成本，现在的成本只有原来的1/5到1/10。现在已经由塑料标签逐步转变为电子标签，从低频到高频，解决了奶牛、肉牛等经济较好动物的信息检测问题。

在感知应用方面，奶牛是国际上率先应用的焦点，因为奶牛的经济价值很高，产量从几吨到十几吨，感知技术在奶牛养殖中的应用就尤为重要。如三维运动传感器的应用，这个传感器能够检测奶牛的反刍量和活动量。反刍时间可以反应奶牛的身体状态、营养失调、代谢疾病等问题。感知系统会自动检测与提醒，时刻关注奶牛的生理反应。例如，活动量突然增加或者反刍量突然下降，就意味着奶牛有可能发情了，提醒管理者及时配种。其次，现在机器视觉也应用于猪只的计数，即财产的动态管理。只要每天在猪场定时采集图片，进行猪只数量的盘点。针对移动财产管理，如牦牛的远程管理也可以采用特殊的有源芯片去解决。我国的牦牛数量是1700万头，占世界95%。由于牦牛是放牧式管理，牦牛走到哪里无法精确管理。现在通过芯片的定位示踪功能，牧民通过手机进行生物最新位置查看、轨迹查看、一键导航。监管部门可以通过管理员账户查看所有牲畜信息以及区域密度，也可以对草场使用情况进行监管。