智能化畜禽養殖場人工智能技術的應用與展望

陸蓉　胡肄農　黃小國　譚業平　陸昌華

摘 要：回顧國內外學者應用人工智能領域中的專家系統、機器學習、神經網絡和模式識別等技術，在畜牧生產管理、動物疾病監測、屠宰機器人、機器視覺與虛擬現實、可穿戴設備、肉品生產銷售預測、及畜禽產品交易平臺等方面取得的諸多研究成果。借鑒畜牧業發達國家經驗，展望我國智能化畜禽養殖場的人工智能技術應用的產業需求、發展前景，提出技術研究和產業應用建議：提高養殖設施和工藝水平，打好畜牧業工業化基礎；加強養殖過程中數據采集和信息處理能力，打好畜牧業信息化基礎；集成創新養殖場智能感知控制系統、畜禽健康監測系統、養殖機器人、畜產品收割加工機器人、自動化糞污處理系統等高端技術產品，實現智慧畜牧跨越發展目標。

關鍵詞：人工智能；專家系統；神經網絡；模式識別；機器視覺

中圖分類號：S126 文獻標識碼：A DOI 編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2018.07.008

Application and Prospect of Artificial Intelligence Technology in Intelligent Livestock and Poultry Farms

LU Rong1，2， HU Yi'nong1， HUANG Xiaoguo3， TAN Yeping1， LU Changhua1

（1.Key Laboratory of Veterinary Biologicals Engineering and Technology， Ministry of Agriculture， National Center for Engineering Research of Veterinary Bio-products， Institute of Veterinary Medicine， Jiangsu Academy of Agricultural Sciences， Nanjing， Jiangsu 210014， China； 2.Nanjing Surveying and Mapping Institute， Nanjing， Jiangsu 210004， China； 3.Jiangsu Kangle Agriculture and Animal Husbandry Company Limited， Changzhou， Jiangsu 213149， China）

Abstract： This paper reviewed the domestic and foreign scholars application researches of artificial intelligence technology， such as expert system， machine learning， neural network and pattern recognition， etc. in the field of animal husbandry production management， animal disease surveillance， slaughtering robot， computer vision and virtual reality， wearable devices， meat production sales forecast， and livestock products trading platform. Based on the experience of animal husbandry developed countries， this paper looked forward to the industrial demand， and development prospect of artificial intelligence technology in intelligent livestock and poultry farms of China. Then the paper proposed the strategy of technology research and industrial application： improve the level of breeding facilities and technology to lay a good foundation for the industrialization of animal husbandry； strengthen the ability of data collection and information processing in the breeding process to lay a good foundation for animal husbandry informatization； integrated innovation the animal farm intelligent sensing & control system， livestock and poultry health monitoring system， breeding robot， animal product harvesting and processing robot， automatic manure disposal system， to achieve wisdom livestock goals.

Key words： artificial intelligence； expert system； neural networks； pattern recognition； computer vision

近年來，我國畜牧業生產規模不斷擴大，規模化養殖場養殖量持續增長，家庭牧場和養殖專業合作社等新型經營主體快速發展，托管代養、訂單畜牧業、“互聯網+”畜牧業等新型業態大量涌現，養殖方式呈現以規模化、集約化、產業化為主導的特征。2016年，我國肉類總產量8 537萬t，禽蛋產量3 095萬t，成為世界第一豬肉和雞蛋生產大國，奶類總產量3 712萬t，居世界第3位。

人工智能、物聯網和互聯網技術的飛速發展和普及，推動了傳統畜禽養殖業發展。國內外學者應用人工智能領域中的專家系統、機器學習、神經網絡和模式識別等技術，在養殖設施智能化[1-2]、動物疾病診療、屠宰機器人、肉品生產銷售預測、可穿戴采集設備及畜禽產品交易平臺等方面取得的諸多研究成果。結合高投入、高產出，資金、技術、勞動力密集型的設施畜牧業特點，我國設計和建造智慧型設施畜牧業所需的軟硬件技術條件已具備，完成智能化畜牧業生產已成為可能[3]。

1 人工智能的發展概況

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI），是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用的新型科學技術[4-6]。20世紀50—60年代采用啟發式思維編寫程序，開啟AI發展初級階段。1956年的達特茅斯會議（Dartmouth Conference）被公認為是人工智能的起源。1963年，開始自然語言通訊、圖像或圖形分析研究，AI進入第2階段。20世紀70年代，專家知識系統得到發展，應用范圍延伸到各領域。20世紀80年代，圍繞知識表示、推理、機器學習，認識知識在模擬智能中的重要性，更深入探索新認知模擬[7]。20世紀90年代，向大型分布式AI開發環境和多智能體協同系統等發展。21世紀AI技術日益成熟，產業化進程加快，為各產業的升級發展提供有力支撐。

2 人工智能在畜牧業生產中的研究與應用

人工智能領域中的專家系統、機器學習、神經網絡、模式識別和可穿戴智能設備等技術與畜牧業生產相結合，在國內外已有部分成功案例。

2.1 專家系統

專家系統ES（Expert System）是一個智能計算機程序系統，能根據系統內部相關領域專家提供知識和經驗進行推理與判斷，模擬人類專家解決領域問題。專家系統一般無算法解，是一種啟發式求解方法。

專家系統應用于動物疾病診療：從20世紀70年代開始，美國利用電腦輔助診斷小動物；利用電腦分析腦電圖（EEG）來測定雛雞維生素B6缺乏癥；隨后美國私人獸醫采用筆記本電腦到農場巡回醫療[8]。與此同時，美國開發了一種把顯微鏡數碼相機攝像—病蟲害及病（蟲）原顯微圖像電子郵件傳送—專家會診—電子郵件反饋相結合[9]。系統可在1～2 h內將診斷結論和防治建議傳回到農業推廣人員之手，是對疑難疾病遠程診斷及防治的一個成功案例[9]。日本杉木等采用產蛋預測模擬模型對大型雞場進行雞疾病診斷[10]。在我國，于船等[11]，張泉鑫[12]，陸綱[13]，張信等[14]，許劍琴等[15]，陸昌華等[16-17]和劉軍等 [18]也進行相應研究，將各自領域專家的知識和經驗分別應用于中獸醫辨證施治、馬真性腹痛電腦診療和雞病專家系統等。

專家系統應用于養殖生產管理：20世紀90年代開始，國外CRIRO開發了集約化豬場管理決策支持系統，POMAR等和WONGNARKPET等分別開發了母豬繁殖管理專家系統，HUIRNE等開發了母豬群更新專家系統；MORRISON，MORRIS，GIPP，VOS，ENTIN等先后研發了豬場健康管理專家系統[8，19-20]供畜牧場應用。在此期間，我國也運用計算機指導母豬配種、妊娠、斷奶到育仔、育成、育肥、出售一整套飼養方案，制定生豬生產規劃、選種與選配等，推動了生豬生產的標準化與規范化[21-23]。

荷蘭ZVI HOEHMAN開發了肉牛養殖場專家系統[24-25]用于草場改良、質量監控和牛的育種；NUTHALL等[26-27]建立具有個性化特征的草原放牧管理專家系統。

在對水產養殖信息采集與參數處理、指導生產操作，如專家系統診療魚病，生物行為學模型應用，水質預警管控及對養殖設施、設備自動控制[28]。通過智能手機平臺遠程控制APP可實時查看水質指標，一旦水質異常，APP可通過聲光自動報警與短信提示。也可手機遠程控制增氧機與投餌機設備，進行自動、手動或定時操作[29]。

2.2 機器視覺

近年來，人工智能研究領域中的機器視覺及智能監控已逐步深入到畜禽養殖的許多領域，國內外畜牧養殖行業一些研究人員已開展大量的研究工作，對象包括奶牛、豬、羊等多種家畜。劉同海等[30]利用背景減法和去除噪聲算法得到豬體體尺測點；江杰等[31]利用背景差分法提取羊體輪廓；趙建敏等[32]研究了基于Kinect傳感器搭建的羊體尺測量系統，利用彩色、深度圖像的多元信息提取羊的體尺等。

在豬場應用中，高云[33]將神經網絡模式識別算法與無線傳感器網絡（WSN）應用于養豬運動行為監測中，并采用Matlab軟件設計神經網絡運動行為識別軟件，實現對走、跑、跳和靜止4種行為的識別。模擬試驗證明其整體識別率達98.9%。

在屠宰應用中，使用廉價敏感傳感器，機器在剔除多余肥肉時比手工操作要高效，每塊肉能多保留3%～4%，可產生大的效益[34]；法國Gilles N A SSY采用X射線斷層掃描技術，實現了對瘦肉、肥肉和骨的3個組分檢測；機器人根據每塊胴體的構造能虛擬分割胴體以進行分級；近紅外光譜技術能測定肥瘦混合肉的組分替代pH值的測定，在熟制品加工中可預測火腿的工藝品質[35]。

2.3 畜牧機器人

養殖生產中已出現具有一定智能，可進行自動飼喂、自動擠奶、自動撿蛋、自動清糞等作業的智能化畜牧系統，又稱作畜牧機器人。

為提高牧場管理智能化，實現奶牛定位跟蹤與監控，王紅君等[36]將視覺圖像處理與養殖問題相結合，研制視覺機器人。何林飛[37]研制一種低成本禽蛋撿拾并聯機器人，實現禽蛋從傳送帶到裝盤的自動化過程。LI等[38]利用機器視覺技術與算法開發了蛋殼微裂紋識別視覺系統。

國內外開發多種自動養豬系統[39-41]，采用RFID對發情母豬或返情母豬等個體實施自動分群，減少人為觀察工作量和主觀性誤差。智能化精確飼喂采用大圈群養模式，擴大活動空間，群體內母豬可自由分群、隨意組合，自由選擇采食時間，減少飼養過程中對母豬造成的應激。

在奶牛養殖領域中，奶牛個體識別管理技術[42-49]多采用無線射頻RFID，并整合其他測控技術。如以個體奶牛生理與生產信息為精飼料定量依據，進行精確飼喂機器人的研制；或采用懸掛式和行走式奶牛精飼料精確飼喂機；或采用三攪龍變螺距給料，解決飼喂堵料問題；又或采用由雙模行進機構、精確投料機構、單片機自動識別等組成的雙模自走式奶牛精確飼喂裝備，最終實現智能化奶牛養殖。熊本海等[50]設計了數據自動采集、數據分析與處理于一體的奶牛飼喂自動電控系統。趙爾迪等[51]結合模式識別等技術，研制了全自動精確飼喂機器人。楊存志等[52]研制成奶牛智能飼喂機器人。張健等 [53]研制了智能犢牛飼喂系統，優于人工哺喂初乳或犢牛自行吸食母乳方式。

谷朝勇[54]結合消毒機械裝置，采用嵌入式系統以ARM7為遠程機器人控制核心，實現在特殊環境下智能遠程控制的消毒。郭明等[55]研發了發酵養殖床服務機器人，通過機器視覺、超聲和電子鼻技術，從而實現鋪墊發酵養殖床填料，將發酵養殖床填料翻耕平整。馬江勇等[56]采用PROTEUS等軟件進行模擬仿真，研發出遠程控制清糞機器人。

2.4 人工神經網絡

人工神經網絡（Aficial Neural Network）由大量處理單元即神經元互連而成，是仿真研究生物神經網絡的結果[57-58]。人工神經網絡具有大規模并行處理和分布的信息存儲能力，具有良好的自適應、自組織性，以及很強的學習、聯想、容錯和較好的可靠性[59-60]。

陸昌華等[61-62]利用神經網絡技術，從知識表示、學習算法等入手，提高傳統動物疾病診斷系統的自學習能力，提高診斷符合率，達到臨床診斷專家水平。與國外同期研究相比，陸昌華等[63]對30種常見雞傳染病、營養代謝和寄生蟲病提出模式樣本重組的比例訓練BP神經網絡算法進行了優化，ROUSH等利用人工神經網絡對雞腹水癥1種疾病進行診斷。

MID-MORE利用神經網絡的BP算法對英國山羊肉的生產與銷售預測時，其預測能力優于線性計量經濟學[64]。水產養殖環境的開放性使其水質參數具有非線性、動態性、多變性和復雜性等特點[65]。LIU等[66]采用遺傳算法修正了支持向量回歸算法，并證明優于BP神經網絡和傳統支持向量回歸算法。水質監測與預警是養殖管理的重要部分，于承先等[67]為解決集約化養殖水質的預警，通過BP神經網絡優化算法和規則預警策略實現溶解氧預警。

2.5 可穿戴智能設備

可穿戴設備以嵌入式系統為核心，利用無線傳感器網絡（WSN）技術，將實時生理監測信息發送到云端服務器，云端服務器對數據進行智能處理分析，形成發情期判別、疾病早期預測等生產信息，實時地發送到管理人員手機或電腦上[68]。

巴西Bov Control智能設備科技公司，除提供智能穿戴設備和在線智能管理系統外，還構建了交易平臺[68]，可顯示每頭牛健康信息和歷史信息。

蘇格蘭Silent Herdsman公司開發一種“項圈”，其能夠讓農戶從電腦或手機上追蹤奶牛的活動，獲得健康信息[69]。澳大利亞Agersens公司設計牛的智能項圈[69]，通過GPS定位可實時獲取牛的位置，農場主通過智能手機App設定虛擬圍欄即牧牛范圍，當牛向虛擬圍欄方向走去時，項圈會提示發出聲音，直至牛改變方向，實現了無人放牧的智能牧場。

富士通研發可穿戴于奶牛膝蓋處的設備，通過“牛類發情期探測系統”（Estrus Detection System for Cattle）[70]的計數，幫助奶農探測奶牛發情期，明白何時應為某頭奶牛配種，也可預測疾病，及其防止對牧場設施造成破壞的發情奶牛。日本有30%的養牛場使用Farmnote公司提供的以云計算為基礎的可穿戴設備[71]，可采集牲畜數據并發送到遠端服務器，對服務器所收集的數據通過智能分析，可預警疾病，了解牲畜健康。

2.6 虛擬現實

虛擬現實是指用計算機代替人類或幫助人類感知的模式[72-76]。20世紀初，滕光輝等[77-79]采用模糊控制方法對密閉式雞舍環境進行系統研究，成功開發了雞舍環境控制的“虛擬”系統；周春林等[80-81]研發虛擬溫室的漫游應用與可控組件動畫的實現；白紅武等[82]又進一步研發了國內第一個日光溫室輔助設計軟件。通過虛擬現實技術，作者開發大型豬場視景仿真系統[83]，采用三維視圖設計方法獲得豬舍的模型參數，基于虛擬現實技術生成各種類型豬舍的三維互動模型，對養豬場各種生產設施和生態景觀進行建立動態模型，從而實現大型豬場的可視化虛擬現實交互。

3 展 望

3.1 產業需求和發展前景

“十三五”是畜牧業發展轉型升級的關鍵時期，我國畜牧業生產規模持續擴大，養殖水平和畜產品安全水平尚未得到充分提升[84]。畜牧業正處在由傳統畜牧業向現代畜牧業轉型的十字路口，畜禽養殖由小規模飼養向規模化飼養過渡，由粗放經營向產業化經營發展；龍頭企業大量涌現，產業化進入快速發展時期，多元主體，企業主導的現代產業形態正逐步成熟，越來越多的社會資本、技術和人才等資源正不斷被吸引進入畜牧產業。

物聯網、大數據和人工智能技術和產業的異軍突起，成為新一輪產業革命的重要發展方向和世界產業格局重構的重要推動力量。現代畜牧業的發展升級，有賴于健康養殖生產方式，現代化養殖設施，標準化養殖場建設的綜合發展。現代化養殖場技術發展和產業進步，要求實現自動喂料、自動飲水、自動除糞、自動調溫和自動消毒等現代生產方式，同時對生產數據進行實時分析，為養殖過程提供實時、精準的技術參數，與此同時也為畜產品的安全、可追溯及產品的價值提供技術保障。

3.2 發展建議

國務院于2017年7月8日印發并實施的《新一代人工智能發展規劃》[85]中要求：智能農業（即農業產業的智能化升級），研制農業智能傳感與控制系統、智能化農業裝備、農機田間作業自主系統等。建立完善天空地一體化的智能農業信息遙感監測網絡。建立典型農業大數據智能決策分析系統，開展智能農場、智能化植物工廠、智能牧場、智能漁場、智能果園、農產品加工智能車間、農產品綠色智能供應鏈等集成應用示范。

筆者認為，我國發展智能化畜禽養殖場的人工智能技術應用，基礎在于提升養殖設施和工藝水平，通過物聯網和大數據技術強化養殖過程數據采集和處理能力，通過技術集成，創新研發養殖場智能感知控制系統、畜禽健康監測系統、養殖機器人、畜產品收割加工機器人、自動化糞污處理系統，從而實現智慧畜牧發展目標。

3.2.1 養殖設施與工藝創新 在當前階段，國內數量占大部分的中小養殖場仍處于發展的初期階段；規模化養殖場的設施和工藝水平則從中級階段向高端發展，逐步加速機械化的步伐；只有少數大企業認可和接受先進的工藝和設備。從畜牧業發達國家50年來畜牧業工化發展規律及國內30年來在工廠化設備的發展趨勢來看，用現代化設備裝備的規模化、自動化的工廠化養殖最終將占領全國，主導市場[86]。

發展畜牧養殖業需要依靠科技進步和機械化水平的提高，以機械化促進產業化，促進產量和品質的提高，使畜牧業成為具有較高科技含量和組織管理水平的產業。畜牧機械由單一產品發展到生產多品種、多系列及不同生產環節的生產設備和成套設備，產品質量提高，性能基本穩定。產品結構以中小型為主，適合現階段個體散養和中小規模飼養需要，在引進大型、集約化、規模化飼養成套設備的同時，處于國內領軍地位的企業也開始了自主研發。

3.2.2 提高畜牧業信息化水平 畜牧業信息化，是將新一代信息技術（互聯網、云計算、大數據、物聯網等）融合到傳統畜牧業中應用信息技術對傳統畜牧業進行提升和改造，在畜牧業生產、流通、消費以及農村經濟、社會、技術等各環節全面運用現代信息技術，實現畜牧業飼養設施的操作自動化及數字信息化、畜牧業生產經營管理的數字信息化、畜牧業市場流通的數字信息化以及畜牧業勞動者的智能化，并實施于精細飼喂、科學育種、飼養環境監控、疫情監測、疾病防制及畜產品溯源等方面[87]。

互聯網是21世紀社會發展最強有力的動力之一。隨著智能手機的普及，以及移動業務應用的蓬勃發展，移動互聯網呈現出爆炸式的發展速度和趨勢，尤其是無線業務量的年增長速度幾乎達到百分之百。網絡技術與畜牧業的結合可以使畜牧生產遠程控制、精細化管理得以實現[88]。

云計算是一種基于互聯網的計算方式，通過這種方式，共享的軟硬件資源和信息可以按需求提供給計算機和其他設備。對于畜牧企業而言，將數據、信息快速遷移到云上，可以增強畜牧產業鏈的協同，將畜牧生產過程、屠宰加工過程、冷鏈運輸過程中的相關信息全程開放給終端用戶，政府監管者、畜牧企業管理者和最終的消費者都可以通過云計算共享相關信息，有利于監管部門加強監管，管理者有效管理，消費者放心消費。

大數據被美國管理機構Gartner定義為“需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產”。大數據技術的戰略意義在于通過提高對數據的加工能力實現數據的增值。畜牧業的大數據可以為畜牧產業提供畜牧養殖、疾病防治、消費需求等信息，滿足消費者日益增長的高品質畜牧產品需求的同時，提高畜牧業的產值[89-90]。

物聯網是利用局域網或互聯網等通訊技術把傳感器、控制器、機器、人員和物等通過新的方式連接在一切，形成人與物、物與物相連，實現信息化、遠程管理控制和智能化網絡。物聯網可以真正實現自動化畜牧養殖，降低人工成本[91-92]。

3.2.3 集成創新畜牧養殖智能化系統 （1）養殖場智能感知控制系統。應用物聯網技術感知養殖環境參數，應用視頻技術對養殖實時連續地監測，并建立全景視頻監控系統，通過三維圖像融合技術，將不同位置、角度的監控畫面進行無縫對接。實現養殖管理、疫病預警、實時生長數據和決策支持。

（2）畜禽健康監測系統。基于可穿戴設備技術，連續實時收集動物生理健康狀況等信息，基于圖像識別，實現個體識別、運動檢測、個體跟蹤等功能，監測動物形態參數，預測動物的體重，幫助飼養者計算生長率，預測動物健康狀況，對疫情預警也有指導作用。

（3）自動飼喂系統。包括豬場自動供料系統和自動飼喂系統，實現飼料從倉庫到料塔、再到豬舍、飼喂器的全自動控制；奶牛精細飼喂系統與飼喂機器人，結合奶牛身份自動識別系統和營養管理系統，實現高效的奶牛精確飼喂。

（4）畜產品收割機器人。自動擠奶機器人，自動完成奶牛識別、乳房掃描定位、高度仿生擠奶，檢測蛋白質、脂肪、糖分、溫度、電解質等品質參數，還能測量、記錄奶牛的體質、泌乳量、擠奶時間等生產參數，降低奶牛發病。

禽蛋收集與包裝機器人，實際應實現從生產線撿拾雞蛋到包裝箱的分揀，及從包裝箱到加工生產線的整盤上料。

（5）養殖場生物安全管理智能系統。包括養殖場人員管理、車輛消毒和設備管理，病死畜無害化管理、及生物安全管理軟件等，實現檢疫與隔離，衛生與消毒，滅鼠、滅蠅、滅蚊，及病死豬無害化處理等[93]。

（6）智能糞污處理系統。改造無害化糞污處理系統，通過改造養殖場糞污處理設施，及應用畜禽養殖環境監控報警、定量飼喂和糞便自動清理，實現環境遠程監測與調控等環節個性化、智能化及精準化控制系統。

（7）畜產品大數據系統。通過信息記錄、標識佩戴、身份識別、信息錄入與傳輸、數據分析和平臺信息共享等，可實現牲畜從出生、養殖、屠宰、運輸到消費各個環節的一體化全程監控。即通過動物個體及產品標識技術，將大型養殖場的屠宰加工、物流及銷售各環節進行串聯，根據可追溯管理的要求，建立動物疫病及產品安全溯源信息系統，有利于養殖過程中對每頭或每批牲畜的特征屬性、健康狀態、疫病防控和牲畜在屠宰過程中的安全檢測、檢疫、產品等級和分包裝等全過程的海量信息進行實時采集[94-95]。

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