松雷黑猪选育技术揭秘

2.3 智能化技术

物联网、AI与大数据技术重塑黑猪育种模式，显著提升效率与精准度。数字育种是在对育种对象进行定性描述的基础上，综合运用分子生物学、遗传学、物候学等技术进行定量分析，进而通过信息感知、大数据、机器学习、智能控制等数字化技术进行精准评估、鉴定与筛选的现代化育种过程。荷兰公司Topigs Norsvin通过结合基因组选择和大数据技术，显著提升了猪的生长性能和肉质，同时降低了育种成本。

（1）智能设备与数据采集：智能耳标、电子饲喂站、红外测温仪实时采集生长数据，对养猪生产的各个环节进行智能化改造。其涵盖了养殖环境的自动监控、饲料的精准投喂、猪只的健康监测与疾病预警，以及养殖数据的收集、分析与决策支持等方面。温氏集团智能猪场通过AI分析采食曲线，自动识别弱猪并调整饲喂策略，使料重比降低0.2，种猪选留准确率提升至90%。上海某公司利用智能化种猪性能测定站，可记录生猪体重、采食间隔、采食量等数据并生成统计表，单台设备适用于10～15头种猪。此外，LiDAR技术也被用于观察母猪外阴周围的大小变化以监测母猪发情，深度测量误差仅为3.4±3.0 mm。利用卷积神经网络（CNN）改进的母猪发情声音监测模型，体积仅为5.94 MB，监测速度为47.57 fps，召回率为97.34%，准确率为97.52%。

（2）虚拟育种与计算机模拟：利用G matrix模型或AlphaBreeder软件模拟杂交组合遗传效应。虚拟育种可以根据遗传定律分配杂交组合，产生育种后代的材料，并根据定义的遗传模型产生育种后代的表型，最终根据育种策略中的选择方法进行选择，进而实现对整个育种过程的模拟。华中农业大学通过虚拟育种预测精准设计最优杂交方案，使肉质与生长性状协同改良，育种成本降低。胡伟队利用2 797头杜洛克猪的全基因组基因型和6个经济性状的表型数据，构建了SNP位点与表型的相关性，并划分了不同数量的SNP数据集（0.5 k、1 k、5 k、10 k、20 k、30 k），以评估CNN模型的预测性能，结果表明在1 000个SNP的数据集下，CNN模型的预测效果最佳。表明虚拟育种不仅可以利用传统的遗传模型和软件，还可以结合深度学习模型如CNN来优化预测和选择过程，进一步提升育种效率和准确性。

但是，智能化系统初期投入高（单场超500万元），数据隐私与算法普适性待优化，基层技术人才缺口达60%。

3 养殖模式与技术优化

3.1 生态养殖模式的应用

部分养殖基地借鉴松辽黑猪森林猪养殖模式，对松雷黑猪采用山林放养的方式，为猪群提供广阔的林荫、草地空间，保障了动物福利，使其身心愉悦，促进其健康生长，从而使生产者从中获得高品质的绿色有机产品。在这种模式下，黑猪以野果、野菜、野草等天然食物为食，饮用优质矿泉水，且运动量大幅增加，体质更为健壮，疾病抵抗能力显著增强。例如，辉南山黑猪养殖基地将松辽黑猪进行野生放养，放牧养殖较舍饲养殖降低了全价日粮的饲喂量，充分的活动量与充足的阳光可以提高猪的免疫力，减少疾病的发生，也减少了兽药的使用，减少了兽药滥用行为，取得了良好的效果。这种模式同样可为松雷黑猪养殖提供参考，提升松雷黑猪的品质和市场竞争。

3.2 智能化养殖技术的引入

伴随科技的发展，智能化养殖管理系统也开始应用在松雷黑猪的养殖过程。通过传感器、摄像头等设备，可实时监测猪群的生长状况、健康状态、环境参数等信息，借助数据分析实现精准喂养、疾病预警等功能，精准调控猪只的饮食，依据其生长阶段、体重和健康状况等关键因素，动态调整饲料种类与投喂量，确保每头猪都能获得科学、均衡的营养供给来降低养殖成本，提高养殖效率和经济效益。同时，疫病防控AI监测平台的应用，能及时发现猪群中的疫病风险，实时监测猪只活动情况及体温、呼吸等生理指标，还能通过监测猪只采食、饮水行为来及时发现猪只异常，帮助养殖户迅速采取措施，防止疾病扩散。智能化养猪还可以用数据分析预测疾病的发生趋势。通过对大量猪只的生理数据进行分析，预测未来可能出现的疾病类型和发病率，这样养殖户就可以根据预测情况，进行针对性预防工作。如加强疫苗接种、调整饲料配方等，从而降低疾病发病率，为疫情防控提供有力支持。

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