当数智化农牧业“预”见“元宇宙”

二、畜牧生产“预”见元宇宙

当我们的农牧行业生产遇见元宇宙会发生怎样的变革，元宇宙的应用也是随着技术发展不断深化的过程。面向技术研发攻关领域提供技术模拟仿真平台，将是一个非常重要的主要应用场景。农牧行业是一个传统的行业，是一个充分尊重自然规律和科学的产业和行业。任何农牧行业上的创新跟进步，实际上是需要耗费大量的人力和物力，农业真的是土地与时间的艺术。农业领域里的很多创新都需要一年以上的周期去验证和调整，比如农业育种，不管是农作物的育种还是动物的育种，我们都要尊重植物跟动物的生命周期，从种子的种植，种到土地里发芽，出土过程的生长再到它开花结果，我们再看它的产量和质量，进行二代、三代的种选育过程，顺应植物的生命周期。我们很多作物学家到三亚去进行育种，尽管三亚全年的气候比较适合育种，但它也要经过180天甚至200天以上的生命周期来进行育种，对动物来说也是一样，动物繁殖从怀孕到出生，长大到能够发情，再到二次繁育，然后看他所有后代的水平来进行评判，我们去评估它的父系、母系，甚至祖父、祖母的繁育指标和性能。我们要尊重动物和植物的生命周期来进行生物育种。元宇宙的出现就可以帮助我们缩短周期跟成本，我们怎么来去理解呢？

刚才讲到农业种植上，我们有超高的耗费，目前只有大型的公司或科研机构有实力去从事这种农业技术的研究，即使是大型公司做出科研成果，也面临二次适应的问题，当科研成果运用到有着各种各样天气、气候、土壤条件的耕地时，在原始成果的参数基础上需要进行微调，就是农业是一个多元素耦合效应的过程，不光是理论上的植物种子发育，同时还受到各种外界条件的影响，而这种情节影响是我们往往在现实世界中很难去改变的一些参数，元宇宙是物理世界、现实世界、数字孪生全息仿真的虚拟世界，我们可以仿真物理世界中所有的元素、所有的数据，然后在元宇宙的虚拟空间中进行生物育种。举个例子，比如我们对植物的育种，可以在虚拟的环境下体现出植物整个生长过程，也可以在短短的几十分钟内收集到大量的植物生长数据，从而改变农业难以量化的特点，也为我们的智能化和精细化农业来提供帮助。在农作物模拟害虫方面，元宇宙可以模拟害虫的活动，确定最佳的喷药时间和方式，农户也不需要高深的实验技能，只需要借助设备仔细观察就能得到一手资料。对于畜牧行业农场养殖会有怎样的改变，它会通过以前的信息在一个模拟环境中来实现对动物从器官组织系统的精准模拟，通过操作者调控这种虚拟动物模拟真实动物，从而做出各种反应，这种模拟动物生存环境，动物营养需要、遗传育种都具有非常重要的意义。目前在数字化农业经常用的一些数字化模块，其也会对大数据的行情预测，生产效能的监测，生命科学、信息科学以及需要适应我们农贸行业特殊环境需求的材料科学等这些领域的技术研发攻关，提供虚实结合的仿真平台，提供人机全面融合沉浸式设计的这种仿真环境，所以说各领域研发设计跟仿真模拟软件技术与元宇宙的深度融合应用，是我们产业发展的关键。

1、畜禽养殖环境监测控制技术

监控畜禽养殖环境的相关的指标，在新型养殖环境中，我觉得对我们养殖行业来讲是重要的因素。实际上我们要建立怎样的一个目标，要建立不同养殖阶段，养殖目标和品种的指标体系，以及生长环境来表达模型与报警机制，进而实现养殖环境的快速获取，环境异常的自动预警，以及我们设备的自动控制，进而保证我们养殖动物适宜的养殖环境，保证动物的正常发育跟生长，具体对象包括温度、湿度、光、声音以、空间密度、动物福利等。比如我们看热、温度，温度是一个非常重要的监控指标，监控的评价由原来对单因素的监控转向多因素的监控，进而来实现综合热效应的分析。实际上是温度、湿度、风速、太阳辐射等单个因子均可以实现低成本在线的自动监测，但是各个参数之间存在耦合效应，我们需要建立动物反应与多环境参数之间的耦合关系，向综合热环境感知方向去预测。原来我们是通过传统线下物理空间的这种数字化模块，但有时候很难建立这种中和热环境参数跟动物之间的生物响应机制，我们有时候也很难去获取这种准确的对应状态阈值，那么这种模型和参数的精准度需要通过在线下长时间的反复学习才能实现。今天在元宇宙，我们可以去建立各种模式模型，进而模拟各种数据，产生各种数据，来去完善我们线下的这种耦合的综合热效率分析模型，同时还会利用热图像、神经网络、随机森林、梯度递增等学习方法来建立环境的参数。

2、畜禽生物信息获取与行为监测技术

在畜禽生物信息的获取以及行为监测的方面，过去我们要准确、高效的来监测畜禽的生物信息，并且从中分析其行为特征，有利于分析畜禽的生理健康状况。体温对畜禽养殖来说是第一重要的指标，它可以作为动物很多症状的反应因子，比如疾病、发情、动物福利等。我们现在也研制出来很多的畜禽体温测量系统，线下有很多测量系统，但是今天在元宇宙的世界中，可以把刚才讲到的体温及其他指标的监测进行耦合因子的分析之后，建立更加适合疾病、发情还有繁育的精准模型。我们要去建立的数字化模块是基于运动量跟视觉特征融合的畜禽行为跟发情行为的数字化模型。我们还要监测动物的声音，因为声音也是反应动物疾病、发情、动物福利的重要因子。我们在线下也建立了AI动态学习的声音采集传感器和声音采集分析，但是因为声音采集具有很多的要求，比如气噪，我们要精准判断某些声音，分析某些声音的变化频率等，今天，我们在原有的世界就可以快速建立这样一个基于声音采集和声音分析的畜禽相关指标精准模型。

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