生猪自动化养殖装备与技术研究进展与展望

沈明霞 陈金鑫 丁奇安 陈 佳 刘龙申 孙玉文

(1.南京农业大学人工智能学院， 南京 210031； 2.农业农村部养殖装备重点实验室， 南京 210031；3.南京农业大学工学院， 南京 210031； 4.江苏智慧牧业装备科技创新中心， 南京 210031)

0 引言

我国是世界上最大的生猪养殖国与猪肉消费国，生猪产业是我国畜牧业支柱性产业，养猪业产值占畜牧业总产值的1/3，猪肉产量占肉类产量近2/3[1]。但我国养猪业平均成本是美国的1.5倍以上，其中主要原因是我国生猪养殖的人工成本较高[2]。从农业农村部2022年1月的生猪产品数据可知，我国散养生猪每头成本比规模化养殖高80元[3]。因此提升生猪的国际竞争力需要减少养殖过程中的人工成本占比，规模化、集约化和自动化的养殖模式是生猪养殖的主流。

在2022年国务院关于印发“十四五”推进农业农村现代化规划的通知中，提出发展现代化畜牧业，推动一批生猪标准化养殖场改造养殖饲喂、动物防疫及粪污处理等设施装备[4]。在养殖饲喂方面，限位栏是我国母猪饲养的主要模式，猪只缺乏运动，生理与心理健康难以保障。国外的智能群养饲喂系统研发起步较早，系统相对成熟，但进口装备昂贵，国内猪场情况复杂，且猪场缺乏维护，目前应用较少；在动物防疫方面，一方面环控装备较为简单，控制因素单一，缺乏对具体空气质量的检测与净化装备，另一方面由于猪场现代化程度不够，引入的人工较多，对猪场整体疫病防控带来极大考验；在粪污处理装备方面，由于缺乏有效粪污清理装备，猪场多采用水泡粪的处理方式，产生的污水较多，且整体粪污利用率低，资源浪费严重。

随着生猪养殖业的高速发展，养猪装备需求逐年扩大，对于装备的自动化及智能化程度提出了新的需求。目前，智能化生猪养殖装备的研发已成为业界的热点。在常规的饲喂、环控和粪污处理方面取得了很大进展，也随着信息化、智能化技术的进步，在新兴的生猪养殖智能监测装备以及智能养猪机器人方面取得更多成果。因此，本文总结归纳当前的生猪自动化养殖装备，并对新兴的智能化养殖装备进行延伸，对后续的生猪养殖装备发展趋势进行展望。

1 生猪养殖装备发展概述

规模化生猪养殖推动了生猪养殖装备的发展，同时生猪养殖装备占据整体养殖成本的比例也持续提高。按照生猪年平均存栏数量可将生猪养殖规模划分为小规模(年均存栏数量小于1 000头)、中规模(年均存栏数量在1 000～4 000头之间)、大规模(年均存栏数量在4 000～10 000头之间)、特大规模(年均存栏数量在10 000头以上)4个等级。根据李鹏程[5]2017—2018年对仔猪外购模式养殖场的饲养成本调研情况，其具体成本构成如表1所示。总体而言，养殖规模的扩大，促使养殖装备以及厂房成本逐步提升，相应的饲料成本与人力成本不断下降，从而猪场养殖的总成本降低。

表1 不同规模生猪养殖场生猪饲养成本Tab.1 Pig breeding costs of different scale pig farms 元/kg

从国外的生猪养殖业来看，美国在20世纪80年代经历规模化生猪养殖加速阶段，到2000年基本完成规模化猪场整合，发展进入平稳阶段，而我国仍处于规模化发展启动加速阶段。其中养殖装备成本占比差距尤为明显，在美国生猪养殖业中养殖装备占比超过20%，而国内的生猪养殖装备成本占比不足5%。相应的美国生猪养殖业人工费用占比在15%左右，而国内的人工费用占比超过20%。从2017年的平均成本来看，其中自繁自养的养猪模式中，中国的养猪成本为12.42元/kg，美国生猪养殖成本折合为8.74元/kg，相当于中国的70%。在外购仔猪模式中，2016年中国养殖成本16.14元/kg，同期美国生猪养殖成本折合为8.62元/kg，仅相当于中国的一半。因此，随着我国规模化养猪场的养殖装备占比进一步提高，成本结构深入优化，本土生猪养殖业的国际竞争力将得到提高。

我国的生猪养殖装备发展与规模化猪场发展息息相关，主要经历了机械化、自动化和智能化3个发展阶段。在20世纪80年代以前，由于我国生猪养殖主要作为家庭副业，以人工和散养模式为主，生猪养殖装备近乎于零。从1980年深圳首次引入机械化养猪装备开始，标志我国开始步入机械化生猪养殖阶段。早期的机械化生猪养殖装备，主要是金属围栏、机械送料装置等，功能较为简单，无法自动控制。从20世纪90年代到21世纪初期，随着自动化料线、粪污处理以及风机湿帘自动调控等养殖装备的普及，我国养猪业规模飞速扩大，实现跨越式发展。近年来，随着物联网技术的普及，生猪养殖装备的网络化、数字化水平提高，生猪养殖信息化得以高速发展，其中产生的海量养殖数据，结合日益成熟的人工智能、云计算技术，将使新兴的生猪养殖装备替代人工完成特定任务，生猪养殖装备步入智能化发展阶段。

2 自动化生猪养殖装备

传统纯人工生猪养殖模式中，猪舍依赖人工送料，饲喂量无法控制，猪圈内粪污堆积，环境恶劣，猪只不仅容易生病，而且饲养效率低下。自动化生猪养殖装备与现代化猪舍的出现以及在猪场的广泛运用，提升了传统人工养殖的效率。目前规模化猪场常用的自动化养殖装备可按功能划分为栏体装备、饲喂装备、环境控制装备、粪污处理装备，其主要装备构成如图1所示。

图1 规模化猪场常用自动化养殖装备Fig.1 Automated farming equipment commonly used in large-scale pig farms

2.1 栏体装备

生猪养殖应用金属栅栏式猪栏可以减少猪舍占地面积，便于饲养管理和改善环境。猪栏一般采用钢管焊接后整体热镀锌制成，按照生猪养殖种类与养殖阶段可以分为公猪限位栏、母猪限位栏、母猪小群栏、母猪产床、仔猪保育床、生长育肥栏等[6]。目前该类装备加工工艺成熟，猪栏装配简单，大规模的现代化养猪场普遍采用。

猪栏是传统的机械化生猪养殖装备，其中母猪产床的自动化程度较高。母猪产床又称高培产仔栏，组成示意图如图2所示。随着对生猪养殖福利的重视，母猪定位架设计成单侧活动结构，可增加临产前母猪活动范围[7]。此外，由于母猪躺卧易压伤或压死仔猪，河南南商农牧科技股份有限公司设计了一款可升降的母猪底板，当母猪站立时，触碰到定位架上的限位开关，驱动液压控制器将底板升起，阻止仔猪待在母猪身下，有效避免了踩压事故的发生。

图2 母猪产床Fig.2 Sow farrowing bed1.母猪定位架 2.仔猪围栏 3.漏缝地板 4.母猪食槽 5.仔猪保温箱

2.2 饲喂装备

早期的生猪养殖使用人力进行饲料与水源贮存、输送和饲喂，不仅饲料与水源利用不充分，而且清洁卫生难以保障。现代猪场大多将饲料厂加工好的全价配合饲料，运送到猪场贮存在饲料塔中，然后经自动料线将饲料运到猪舍内的饲喂器进行饲喂。饮用水源由自动饮水器直接供给。

(1)自动料线

自动料线实现了定时定量饲喂，不仅提高饲喂效率，节省人工，还降低猪只应激，提高生产性能。干料自动料线装配构成如图3所示，料线主机驱动输送链条，将料塔中的饲料经输料管、下料管、定量杯，最终运送到料槽中。根据其中饲料输送链条的差异，可分为绞龙料线与塞盘料线。绞龙料线链条用于较长猪舍会容易断裂，且传输动力不够导致料线末端下料困难，所以一般猪场在限位栏及产房使用塞盘料线，保育及育肥舍使用绞龙料线以降低成本。液态料自动送料系统是将饲料与水先在混合罐均匀调配好，经过一段时间的恒温发酵，然后用饲料泵经管道输送至对应的猪食槽内。液态料能够提高饲料吸收率、利用率，减少猪只消化道疾病等[8]，但由于液态料线成本偏高，使用维护困难，国内普及率不高。

图3 料线装配示意图Fig.3 Assembly diagram of feed line1.输料管 2.转角轮 3.下料管 4.定量杯 5.控制电箱 6.料塔 7.料线主机 8.料槽 9.输送链条

(2)自动饲喂

自动料线将饲料投放至饲喂器，目前猪场常用的饲喂器有干湿料槽、粥料器以及针对特定猪只的饲喂器等。干湿料槽(图4a)集成自动料槽和饮水功能，通过阀门控制均匀出料，另外附加饮水设备，让猪只不必在饮水与采食间来回移动，便于饲料的消化吸收。粥料器(图4b)主要用于保育猪饲喂，可帮助仔猪克服断奶应激，提高保育成活率[9]。此外，还有哺乳母猪饲喂器(图4c)、保育猪饲喂器、育肥猪饲喂器等装备，这些饲喂器针对特定的生猪种类以及养殖阶段，在粥料器的基础上进行定时定量的下料控制，做到精准饲喂。目前国内自动饲喂器采用湿料饲喂居多，是在维持猪场已有干料料线不变动情况下，对湿料饲喂模式的一种折中补充。

图4 干湿料槽与粥料器Fig.4 Wet and dry troughs and porridge feeder

(3)自动饮水

传统的水槽饮水方式不卫生、浪费大，现代化养猪场多采用鸭嘴、乳头式饮水装置。这种装置只需把饮水器安装在适当高度，猪只饮水时咬动开关，水通过胶垫缝隙流出，停止饮水则通过弹簧自动复位。碗(杯)式饮水器是在乳头式饮水器基础上改良而来，应用不锈钢碗防止水源浪费以及便于猪只添药。与之类似的还有猪用水位控制器，该装备根据大气压和水压自动控制水槽水位，保障猪只饮水供应且饮水方式最为简便。以上几种猪只饮水器(图5)的优缺点如表2所示。在冬季给断奶仔猪饮用温水，可以减少断奶应激等[10]，可以采用猪用空气能、太阳能、电能加热饮水器等装备。

图5 猪只饮水器Fig.5 Pig water dispenser

2.3 环境控制装备

环境控制装备能够有效控制有害气体、病菌、水汽、粉尘,调节猪舍温度，使之符合规模猪场环境参数及环境管理[11]要求。提供猪只健康的生长环境，保障猪只生产性能，最终提升养猪效益。环境控制装备主要有通风降温、供热保温与清洗消毒装备等。

表2 猪场常用饮水器性能对比Tab.2 Performance comparison of commonly used water dispenser in pig farm

(1)通风降温装备

夏季猪舍温度过高会影响猪只繁殖性能、生产性能等[12-13]，因此现代化猪场一般配置有根据温度自动控制风机启停与湿帘升降的系统。通风装备一般选用大直径、小功率的负压风机，负压风机将猪舍内空气抽出，使猪舍内形成负压，猪舍外面空气则由进气口吸入。配合电机驱动升降的湿帘，一同实现水汽蒸发吸热降温。还有将负压风机与湿帘结合在一起设计的湿帘式冷风机，又称蒸发式水冷空调。其他降温设施还有旋转式喷雾降温设备，在猪舍内喷雾，对准母猪颈部和背部不断滴水给母猪降温防暑。冬季通风主要目的是排出猪舍内的有害气体，此外进气口一般还装有空气过滤器，可以有效防控猪场疫病[14]。

(2)供热保温装备

在北方的现代化猪场，由于冬季气候较寒冷，需供热保温装备。现代化猪舍供暖分为集中和局部供暖两种方法。集中供暖可以采用锅炉燃烧煤炭通过地暖系统供暖，但是采用消耗天然气或者电能的方式，发热设备易于控制，可以接入猪舍环境温控系统，保持舍内的温度稳定。局部供暖装备主要有电热板和保温灯等。哺乳仔猪在冬天更需要防寒保温，提高其存活率[15]，较为经济的做法是采用保育箱创造一个小气候环境，采用保温灯或电热板作为热源进行加热保温，避免大范围空间的加热，减少不必要的电能损耗。

(3)清洗消毒装备

猪场清洗消毒可以消灭传染源、切断传播途径、改善空气质量，有效保护猪只免受病原体感染[16]。其中猪舍清洗，一般是在生产区设置高压清洗系统，通过高压水泵，把水通过高压水管输送到每个猪舍，也可以每个猪舍配一个高压冲洗机，降低成本。自动消毒系统安装在包括进入生产区的通道以及猪舍内部[17]，当猪场工作人员进入通道时，传感器自动感应到人员进入，开启消毒喷雾装置，完成消杀后自动关闭。猪舍内部的消毒装置会根据猪场设定的消毒频率自动开启作业，无需耗费人力。

2.4 粪污处理装备

猪场粪污处理可以减少生猪排泄等污染物对环境的影响。粪污处理装备主要运用在粪污清理以及粪污无害化处理两个环节。

(1)粪污清理装备

粪污清理方式主要有水(尿)泡粪和干清粪两种[18]。水泡粪即猪舍中的粪尿、冲洗和饲养管理用水一并排放到漏缝地板下的粪沟中，定期拔起排污粪塞，靠虹吸负压原理形成自然真空使沟中的粪水沿管道进入地下储粪池，或用泵抽吸到地上储粪池。干清粪即用刮粪机(图6)驱动机械刮板清粪，猪舍中粪尿分流，干粪由机械收集、运走，尿与冲洗水从专用管道流出，实现干湿分离，降低后续粪尿处理的成本。水泡粪清理的优点是投资小，使用方便，而干清粪的优点是产生的污水较少，易达到环评标准[19]，有利于加工有机肥。对于目前自动化程度较高的猪场，水泡粪是主流，但随着对猪场环境保护政策的强化，机械刮板清粪将会受到重视。

图6 刮粪机Fig.6 Manure scraper

(2)粪污无害化处理装备

粪污处理主要使用生物处理方法，即通过微生物的生命过程把粪污中的有机物转化为新的微生物细胞以及简单形式的无机物，从而达到粪污无害化处理的目的。主要的粪污处理装备有粪污固液分离机(图7a)、有机废弃物好氧发酵翻堆机(图7b)、有机废弃物干式厌氧发酵装置(图7c)、畜禽粪便发酵处理机(图7d)等[20]。粪污固液分离机将分离后粪污固体进行堆肥发酵，液体分离液送入沼气池或污水处理池处理。堆肥发酵可以配合有机废弃物好氧发酵翻堆机，经过连续翻堆作业，可改善三角形或梯形料堆的通风供氧，从而加快物料发酵腐熟和去除水分。经过固液分离的粪污固体也可以通过干式厌氧发酵装置，或者收集的粪污直接通过发酵处理装备，使有机废弃物转化成有机肥原料，实现粪污的无害化处理。

图7 粪污处理装备Fig.7 Manure treatment equipment

3 智能化生猪养殖装备

常规的自动化生猪养殖设备仅满足基本的猪场养殖作业。随着智能传感技术、物联网、大数据、云计算、人工智能等技术向农业领域的扩展，自动化生猪养殖装备开始向智能化发展[21]，再次提升了猪场的智能化管理水平和养殖效率。目前智能化生猪养殖装备主要围绕监测、饲喂、繁育、环控以及养殖机器人方面展开，其主要应用场景及实现功能如表3所示。目前智能化生猪养殖装备在智能饲喂、繁育以及环控方面发展应用较为成熟，而智能检测与养殖机器人领域还缺乏大规模应用的能力，相关技术以及装备仍处于研发阶段。

3.1 智能监测装备

生猪智能监测装备主要有云台监控装备、监听拾音装备、便携式监测装备、穿戴式监测装备等。猪只信息智能监测系统(图8)主要是利用音、视频监控与穿戴式装备获取实时数据，通过交换机、路由器、网路硬盘录像机(NVR)传输到服务器中进行数据分析，运用图像、音频等数据处理技术识别当前猪只表征信息，并能够通过云服务器发送实时数据到移动手机端或网页端，让猪场饲养管理人员时刻了解猪舍内的状况。智能监测装备主要监测信息、功能以及实现方法如表4所示，通过这些信息评估当前猪只生理或精神状况，指导猪场的作业生产。

3.1.1身份信息

猪只身份确定是监测装备将获取分析的信息对应到有效猪只个体的前提，其不仅提高了生猪生产过程中的数字化管理水平，有利于猪场生猪养殖的疫病控制，也为生猪产品质量的追踪溯源奠定了基础。目前现代化猪场主要使用射频识别技术(电子耳标)来确定猪只身份信息。射频识别技术于20世纪80年代开始商业应用，我国于2006年首次应用在生猪养殖中[22]。国内成熟的电子耳标生产企业有无锡富华、上海生物电子标识、洛阳莱普生等，国外有安乐福、安德仕等。电子耳标存储数据量大、精度高、抗干扰能力强，且成本较低，已在养猪业得到广泛使用。

表3 智能化生猪养殖装备主要应用场景及功能Tab.3 Main application scenarios and realization of intelligent pig breeding equipment

电子耳标可根据是否有电源独立供电分为有源与无源电子耳标。无源耳标存在识别距离较短[23]，读取需要阅读器具备较大的发射功率，且多只猪只聚集会存在相互干扰难以准确读取问题。另外无源电子耳标对安装佩戴位置也有一定要求，猪耳朵前后侧差异显著，佩戴在耳朵后部效果更好[24]。按照猪只佩戴方式可将电子耳标分为耳挂式(图9a)和植入式(图9b)。在猪只屠宰期间发现，植入式芯片虽然对猪耳组织创伤小，但芯片保留率较低，而小型耳标造成的创伤小于大型耳标，且获得了较高的耳标保留率[25]。有源耳标可以有效规避无源耳标缺陷，但是有源耳标难以控制体积，并且使用寿命有限，因此研制有源微型耳标将是后续研发工作重点。

图8 猪只信息智能监测系统Fig.8 Pig information intelligent monitoring system

表4 生猪智能监测装备主要监测信息Tab.4 Main monitoring information of intelligent pig monitoring equipment

图9 电子耳标Fig.9 Electronic ear tags

耳挂式电子耳标容易在猪只打架撕咬时脱落，且与注射式相同，都会对猪只组织造成一定伤害。随着人工智能领域中计算机视觉技术的突破，非侵入式、非接触、低应激的猪脸识别技术(图10)开始兴起。目前尚未成熟的猪脸识别技术还未能大规模应用，但有大量互联网公司跟进该领域。国内相关报道有2018年广州影子科技在“双新双创博览会”展示了猪脸识别技术，同年浙江万维识别也宣布在猪脸识别领域取得突破性进展，另外还有阿里云、京东农牧等头部互联网企业开展相应研究。国外相关报道有美国全球食品公司嘉吉(Cargill)与爱尔兰机器视觉公司(Cainthus)合作开发的牛面部识别技术。

图10 猪脸识别Fig.10 Pig face identification

猪脸识别前需要进行猪只目标检测与定位[26-27]，该阶段任务可以实现猪只盘点，可以代替人工计数并提高计数准确性。此外实现猪只盘点还有利用图像实例分割[28-29]、密度估计[30-31]等视觉算法，其中实例分割算法应用于猪群密度较低、遮挡较少的场景，而密度估计应用场景与之相反，但是获得的准确率也会下降。早期进行猪脸识别由于缺乏良好的猪脸特征提取算法，需要提取人为特征再进行机器学习分类算法进行猪只身份信息识别[32]。卷积神经网络摆脱了人工特征提取依赖，无需人工干预即可自动学习提取猪只面部特征，直接在网络的全连接层抽取编码信息实现不同个体之间的区分，实现单阶段猪脸识别任务[33-35]。目前基于计算机视觉的猪只身份信息识别与电子耳标相比，无组织创伤且成本较小，但识别准确率目前不如电子耳标。而且由于猪只运动或污渍、面部数据采集困难、猪只生长周期短、外貌变化大以及不同品种之间的差异等因素，都对基于计算机视觉的猪只身份信息识别造成了挑战，需要进一步改进才具备在大规模猪场应用的可行性。

3.1.2生理信息

猪只生理信息反映其当前生长状况，利用生理信息测量装备验证猪只是否符合生理指标要求，对于猪场养殖具有重要价值，其中较受关注的猪只生理信息主要有体温、体尺与体质量等。此外猪只的心率[36-37]、呼吸率[38]检测方法与装备还处于探索阶段。

(1)体温

通过体温检测可以实现传染病及炎症筛查[39]、母猪排卵预测[40]等。猪只体温数据采集主要方法有温度计采集猪只肛肠(核心)温度[41]、基于耳标式温度传感器或红外热成像的测温方法。基于热红外成像具有非接触测量的优点，避免了生猪应激反应对体温的影响，可以获取更加准确的体温数据。目前的热红外测温装备可以分为手持式红外测温仪与固定式热红外摄像头(图11)，后者可以一次性完成整个猪群的体温检测，相较于前者更节省人力，实现的猪场智能化程度更高。但红外测温算法是建立体表温度与核心温度之间的关联，需要优化其测量精度。ZHONG等[42-44]设计了一系列生猪红外图像和可见光图像的融合算法，为后续猪只体温精确测量奠定了基础。贾桂锋等[45]探究了生猪体表被毛对体温测量精度的影响，并设计了消除该温度噪声的算法。马丽等[46]提出了基于骨架扫描策略的生猪耳根定位算法，并进行黑体温度矫正，提取耳根温度最大误差为0.32℃。肖德琴等[47]借助YOLO V4对生猪耳部定位，温度提取算法结果与人工统计耳温具有高度相关性。

图11 红外测温装备Fig.11 Infrared temperature measuring equipment

(2)体尺与体质量

猪只体尺与体质量是其重要的生理信息，一方面用来评价其生长情况和调节饲喂量，另一方面也是选种、育种方面的重要指标。传统的猪只体尺获取采用皮尺进行测定，而体质量称量更需要把猪只赶到地磅秤上，或使猪只通过带有地磅秤的过道。这些测量方法不仅消耗工作人员体力，而且还易使猪只产生应激反应，可能使猪只产能下降、生病乃至死亡，从而给猪场造成损失，因此利用机器视觉实现无接触的猪只体尺和体质量估测成为新的研发方向。该方法降低人工工作量，避免了人与猪只之间的直接接触，有利于猪场的疫病防控。

利用机器视觉实现无接触式的猪只体尺测量，主要有基于普通图像、深度图像或点云数据进行猪只建模的方法。滕光辉团队[48-50]最早利用俯拍的猪只彩色图像，进行测量点确定，实现体宽、体长等测量；后续研究利用三维激光扫描仪，建立了猪只三维模型，实现体尺计算；为排除污物和光照干扰，开发了基于双目视觉猪只体尺检测系统，利用深度图像实现更精确的轮廓提取和体尺获取。后续研究人员进一步在猪只模型构建[51-52]、猪只深度图像理想帧检测与处理[53]等方面进行研究，以获取更精确的体尺。无接触体质量测量可以借助猪只体尺，建立关联模型[54-55]，另外也有利用猪只背部投影面积或整体体积寻求与体质量之间的映射关系[56-59]。

3.1.3行为信息

准确的猪只行为识别有助于实现精细化养殖，保障猪只福利，提升养殖经济效益。目前国内外的猪只物联网监测系统尚处于起步阶段，可识别的行为信息较少，相关学者主要致力于猪只饮食、运动、繁育、交互、咳嗽与腹泻等行为检测算法研究。

(1)饮食与运动行为

猪只的采食与饮水是最基本的行为，猪只采食饮水行为的变化，与猪只健康有着密切关联。在猪只采食量与饮水量方面，主要采用电子耳标结合流量传感器的方案[41,60]，而采食行为识别以及频次统计方面，大多是基于机器视觉的方法。早期主要是基于空间相对位置的方法，有基于粒子滤波实现猪只跟踪识别猪只进入采食区域[61]，或根据轮廓匹配指数来统计水槽区域的猪只饮水次数[62]等。但相对空间位置获得的细节信息较少，对于猪只是否在采食饮水无从得知。因此现在主要借助卷积神经网络算法，研究趋势也从单帧图像识别[63-65]，到综合时空信息利用多帧图像[66-68]，识别的采食饮水行为更加准确。

猪只的运动行为主要有躺卧、站立、行走等。目前主要关注母猪运动行为，可以用来对临产状态进行估计，或是减免产后母猪的哺乳姿态转换可能对仔猪引起的挤压危险。早期的母猪姿态识别一般是利用穿戴式加速度传感器[69-72]，分析其动作发生频率与变换方式；近些年机器视觉的方法成为主流，该类方法主要是结合时空特征，对一段时间上的图像序列发生动作进行分析[73-75]，或者是利用目标检测算法，对每一帧动作进行分类，在不同动作之间的行为即是姿态转换[76-79]。另一方面，统计猪只的行走距离，可以转化为运动量来衡量猪只的健康状况[80-82]。

(2)繁育与交互行为

猪只繁育行为主要有发情、分娩与哺乳等。母猪发情行为主要表现为采食量变化、频繁访问公猪、活动量增加和爬跨行为等。王凯等[83]使用母猪颈部穿戴式姿态传感器，获取运动数据结合LSTM算法分析活动量和爬跨行为实现母猪发情检测。李丹等[84]使用图像分割网络Mask R-CNN对猪只爬跨图像进行分割，界定爬跨行为的图像像素阈值进行行为识别。庄晏榕等[85]用AlexNet网络检测当公猪试情时母猪双耳竖立持续时间，实现发情行为识别，这些行为便于物联网监测装备进行捕获采集，进行智能化分析判定，有利于猪场养殖实现同期发情以及保障产仔率。

传统养殖中，母猪分娩行为依赖养殖人员的监视，以防止仔猪死亡或母猪难产，但人工监视任务繁重，且增加传染病传播概率，因此无接触式的机器视觉监测是良好的解决方案。刘龙申等[86-87]使用半圆匹配算法实现了初生仔猪的监测，并基于EfficientDet目标检测网络识别哺乳母猪姿态，得出母猪哺乳面向保温箱的姿态会使得仔猪存活率更高的结论。OKINDA等[88]根据机器视觉监测仔猪分娩时长间隔，以判断仔猪是否发生窒息。沈明霞等[89]利用YOLO V3目标检测网络，能够精确识别初生仔猪，以及辨别死亡仔猪。基于上述技术，江苏智慧牧业装备科技创新中心研发了针对限位栏场景下的围产期、泌乳期阶段母猪产房管理系统(图12)，该系统对母猪产前姿态与初生仔猪目标识别的准确率高于90%，分娩时间预测误差不超过2 h，已在生猪养殖示范点应用。

图12 母猪产房管理系统原理图Fig.12 Sow farrowing room management system schematic

关注母猪哺乳行为，是因为提升母猪的哺乳时长，能够减少仔猪营养缺乏或饥饿，对猪只福利以及生猪养殖有着重要意义，鉴于此，闫丽等[90]利用支持向量机(SVM)对哺乳母猪声音进行分类，不仅可以辨别哺乳声，还可以对咀嚼、采食以及饮水声进行区分。YANG等[91-92]与甘海明等[93-94]使用卷积神经网络综合时空信息等方法实现母猪的哺乳行为判别，可以有效统计母猪哺乳频率与哺乳时长，获取哺乳行为信息。刘亚楠等[95]基于YOLO V5进行母猪哺乳区域检测，进而统计母猪哺乳时长，结合db4小波变换提升了算法检测准确率。

猪只交互行为主要是发生在两头及以上猪只之间，其中主要关注的是打斗、咬尾、咬耳等行为。在集约化养殖过程中，由于生猪摄取的膳食纤维含量低、猪群构成发生变化或活动空间有限时会发生以上侵略性行为[96]。长时间的侵略性行为会使猪只皮肤损伤、感染，采食减少，生长缓慢，影响猪只繁殖力，严重的甚至出现伤亡，给猪场带来经济损失[97]。鉴于此，高云等[98]在C3D模型的基础上进行群养猪的7类侵略性行为分类，在其收集的验证数据集上取得了95.7%的识别准确率；刘冬等[99]设计了与早期算法类似[100-101]的自适应学习率的GMM算法，对计算的猪只运动指数运用SVM算法进行分类，取得97.6%的打斗识别准确率。

(3)咳嗽与腹泻行为

猪只咳嗽是其出现呼吸道疾病的主要征兆，智能监测系统通过拾音器捕获分析声音数据，对早期的咳嗽症状进行预警，有助于猪只呼吸道疾病的及时治疗。猪只咳嗽检测需要对声音进行预处理，然后再对其中有效声音片段进行分类。声音预处理首先排除低频环境噪声对咳嗽声的影响，再进行语言端点检测，去除无声音的片段。后续的声音识别主要分为基于一维特征[102]以及将语言信息转化为二维图像进行识别分类的算法[103-104]。但基于孤立片段的咳嗽识别实际应用价值不大，目前已有连续猪只咳嗽识别相关方面的探讨[105]，但仍需推广到更普遍适用的场景以提高咳嗽检测算法的实用性。

仔猪断奶后体内母源抗体水平降低，抵抗力差，极易发生腹泻。浦雪峰等[106]提出一种改进运动目标检测算法，统计不同猪只进入排泄区的次数，超过设定阈值则判定为腹泻。AHMED等[107]使用三轴加速度传感器比较腹泻仔猪与对照组在X、Y、Z轴运动量间的差异，实现断奶仔猪腹泻的早期检测。丁静等[108]利用基于卷积神经网络的目标检测算法综合猪只排泄物与猪只的时空关系，实现对断奶仔猪腹泻检测以及相应目标定位。对仔猪腹泻行为及时检测并进行治疗，能够有效降低仔猪死亡率，提升猪场经济效益。

3.2 智能饲喂装备

传统的限位栏模式使得猪只缺乏运动，肢蹄病增多，生理生殖功能下降，精神长期受到压抑。随着福利化养殖理念兴起(例如欧盟开始施行妊娠母猪必须群养)，根据生猪养殖的方式、种类以及不同阶段，设计智能化饲喂装备成为新的研发方向。市场上代表性的饲喂装备有母猪电子饲喂系统、种猪性能测定系统、育肥猪分栏系统等。

母猪电子饲喂系统一定程度上提高了母猪健康与孕期福利，给予小群养母猪(母猪数量在20～40头)较大的活动空间并进行饲喂。国外进行群养母猪饲喂系统的研究较早，目前有荷兰NeDaP-Velos、美国Osborne-Team、加拿大JYGA-Gestal、法国Acemo-Elistar等饲喂系统，国内的广东省现代农业装备研究所[109]、中国农业科学院北京畜牧兽医研究所[110]等也开发了相应的装备。母猪电子饲喂系统通过计算机进行控制，由一台或者多台饲喂站(图13)作为控制终端。射频读卡器采集母猪的身份信息，控制器控制机电执行部分精确下料。饲喂系统把母猪的身份、采食量、采食时间等信息通过无线方式传输给计算机，由计算机进行数据统计和分析，方便猪场管理人员查看每头猪信息，从而实现对母猪的精确饲喂和数据管理。目前国内在电子饲喂系统上，进行了机电系统控制优化[111]、精准下料[112]、云端控制[113]以及饲喂量[114]等方面的系列研究。

图13 母猪电子饲喂站Fig.13 Sow electronic feeding station

国外对于生猪育种较为重视，丹麦首先建立了种猪性能测定站和测定方案，美国Osborne公司研制了全自动种猪性能测定系统FIRE，荷兰NeDaP公司研制了种猪性能测定系统PPT等。国内对于生猪育种方面较为忽视，受即时效益的引导，容易陷入“引种-退化-引种”的恶性循环，最终致使生猪养殖成本上升。为此，广东省现代农业装备研究所开发了国内首款种猪性能测定系统[115-116]，中国农业科学院北京畜牧兽医研究所也开发了自主产权的种猪生产性能测定系统[117]。与母猪电子饲喂系统类似，测定站通过准确记录种猪体质量，计算平均日增重，以及准确记录日采食量等重要指标，筛选出具有出色生产性能的测定猪只，进行遗传选育和种猪生产。黎煊等[118]设计的封闭式种猪性能测定站不仅自动化程度高，而且提供猪只体尺信息，使生猪育种工作更为客观全面。与之类似的还有保育幼猪生长性能测定系统[119-120]等，主要是针对不同的生长阶段猪只进行设计。

进行育肥猪分栏的主要目的是为了根据猪只不同生长发育情况分栏饲喂，以实现同期出栏，降低养殖成本，提高养殖场效益。相应的智能分栏装备，国外有荷兰NeDaP公司、德国Big Dutchman公司的育肥猪分栏管理系统，国内有段栋梁等[121]通过光电传感器检测猪只进出，使用地秤和电子耳标获取猪只体质量与身份信息，再匹配不同的通道进行分栏；张建龙等[122]利用机器视觉实现猪只的体质量估计，然后自动开启相应通道进行分栏。

3.3 智能繁育装备

智能繁育装备主要有公猪自动采精器、精子质量分析仪、母猪排卵检测仪、智能背膘测量仪、智能B超测孕仪等。这些装备帮助猪场实现生猪繁殖育种，对提高母猪利用率和降低母猪非生产天数起到重要作用。公猪自动采精装备借助信息素诱导公猪爬跨假母猪台，使用气囊和振动马达等刺激公猪完成精液采集[123]，减少人工参与和精液污染。然后用猪只精子质量分析仪检测采集精液的密度与活力，筛选合格精液，配合母猪排卵检测仪使用，降低母猪空怀率。

背膘厚度反映了母猪体况以及母猪的繁殖性能等，是进行育种选择以及反映营养需求的重要参数[124-125]。自1950年Wild发表了超声波对活体动物刺激小且对机体无害，此后超声波测量仪器开始应用于猪只皮下脂肪的测定。CISNEROS等[126]比较了横向与纵向超声检测生猪肌内脂肪的差异，但取得的差异性并不显著。NIOLES等[127]分析了不同饲喂方式下猪只背膘测量值与脂肪酸含量之间的关系，验证了通过超声波测定可以对猪只背膘进行表征与分类。马小军等[128]采用B超测量技术进行猪活体肌内脂肪预测，根据获取的图像数据建立回归预测模型，为猪只育种工作提供技术基础。目前生猪背膘测量位置主要沿用20世纪70年代提出的P2点测量法[129]，倪德斌等[130]分析生猪背膘测定部位的选定方法，阐述了如何界定高质量的B超影像和测量起止点。此外猪用超声波设备(图14)还可以进行母猪早期(配种后25 d左右)妊娠检测[131-133]。

图14 猪用超声波设备Fig.14 Ultrasound equipment for pigs

3.4 智能环控装备

猪只生长环境控制智能化程度较低，大多猪场通过温度变化控制湿帘、风机开关，控制因素单一。目前有综合多因素进行调控的物联网智能环境控制系统(图15)，该系统首先利用多种环境传感器监测猪舍内部的温湿度、二氧化碳浓度、氨气浓度以及光强等数据，再通过无线节点把实时监测的数据通过无线网络传入控制系统，综合调控猪舍内的通风降温以及加热保温装备等。国内提供相应智能环控解决方案的公司有北京京鹏环宇、苏州普立兹、南阳南商农科、青岛科创信达等，国外企业有瑞典Munters、韩国CIT SYSTEM等。

图15 物联网智能环境控制系统Fig.15 IoT intelligent environmental control system

在整体环控装备构建方面，曾志雄等[134-135]设计了猪舍环境无线多点多源远程监测系统，采用ZigBee进行无线分布式组网，搭载温湿度、氨气浓度、二氧化碳浓度传感器，通过STM32主控芯片上传服务器，实现WEB端的远程监测功能，并且对猪舍环境参数时空分布特性进行了研究[136]。与只进行监测任务不同，李立峰等[137]利用模糊、解耦控制技术，通过机械通风与热水采暖系统实现了猪舍环境控制，不仅保障猪舍环境温度恒定，而且使氨气浓度与湿度在适宜范围。朱伟兴等[138]对保育猪舍环控装备进行无线组网，通过服务器客户端即可实现猪舍内部小气候环境的自动控制、精准调控和远程实时监控。

在环控装备调控策略与效果评估方面，王美芝等[139]使用PID算法对保温灯进行变功率温度控制，不仅满足了仔猪温度需求还节约电能。谢秋菊等[140]基于模糊控制理论，对于多变量的非线性环境控制系统，加入动态补偿控制，优化猪舍环境调控系统。针对环境控制效果滞后的问题，利用LSTM网络模型结合猪舍内历史数据，实现及时的舍内温湿度变化预测[141]。同时提出基于模糊集理论的猪舍环境综合评价方法，比单一指标更合理的反映猪舍内环境质量情况[142]。针对母猪舍多环境因子相互耦合难以评估猪舍环境舒适度的问题，陈冲等[143]提出基于变尺度混沌布谷鸟算法的环境舒适度评价预测模型，可以为猪舍环境精准调控提供决策支持。

3.5 生猪养殖机器人

生猪养殖机器人可以取代人工提高工作效率，避免人与生猪之间的直接接触，降低疫病传播的可能性，能够胜任生猪养殖中的复杂环境。常见的生猪养殖机器人主要有轨道式机器人和车载(轮式、履带式)机器人两种类型，这些机器人可完成巡检、粪污清理、杀菌消毒等任务。

周丽萍[144]设计了一款集成生猪蓝耳病识别、环境监测控制和消毒喷药的移动装置，结合红外与可见光图像采用主动形状模型定位猪只耳部位置，结合无线传感网络和移动通讯网络实现猪舍环境的远程监控，能够在移动巡检的同时进行消毒。连京华等[145]设计一款家禽巡检机器人，通过视频、声音采集设备识别家禽异常状况，并能够对工作人员进行预警，通知其及时处理。CHANPRAKON等[146]开发了一种紫外线机器人，紫外线机器人采用基于 Raspberry Pi的嵌入式系统来实现导航以避开障碍物，经测试可以在8 s内消除距机器人35 cm的病菌。

图16 养殖机器人Fig.16 Breeding robots

瑞典DeLaval公司有成熟应用的清粪机器人RS250(图16a)，可以按照事先设定好的轨道清理粪便，自动化程度高，其噪声小，对牲畜几乎无干扰，但是该产品是用于奶牛场粪污清理，并非专门针对猪场进行设计。江苏智慧牧业装备科技创新中心开发的猪只养殖智能巡检机器人WIT-Robot(图16b)，其主要由机器人本体、充电仓及轨道，数据存储及上传单元，云服务器处理系统构成。巡检机器人在轨道上全天候不间断运行，且每5 min采集一次猪只数据，实时上传云服务器进行数据分析处理。适用于限位栏场景下的母猪及群养育肥猪，对猪只体质量、体温、数量等信息进行非接触式监测，在避免猪只应激的情况下准确估测猪只体质量、体温，快速盘点数目。总体而言，目前生猪养殖机器人仍处于起步阶段，相关的产品较为匮乏，具有更大发展空间。

4 发展趋势展望

我国养猪业正向精细化、信息化、智能化方向发展，规模化养猪场提高养殖装备在养猪成本中的占比，减少人工成本，从而降低养猪成本，提高生猪养殖的整体收益，实现降本增效的目标。对于猪只而言，机器换人，减少了人为接触助长疫病传播的概率，避免猪只应激，有利于猪只身心健康，提高了猪只生长生产效率与猪只福利。通过对目前生猪养殖装备以及智能化发展的总结，未来的研究重点主要有：

(1)智能监测装备获取猪场大数据的高效处理。现代规模化猪场生猪养殖数量巨大，使用智能监测装备将产生海量的多元异构数据，如何有效获取、传输数据与提取关键信息将是研究重点。在数据获取方面，监测装备需要拥有在猪场粉尘、高温高湿等恶劣环境下可靠运行的能力，一方面是从监测装备本身着手改良，另一方面是数据有效信息分析手段的提升。另外监测装备是移动式还是固定式，需要从具体的应用场景出发，权衡设备成本与监测信息价值，其中地面巡检装备的路径规划与巡检策略，需要结合猪只的生理行为特性进行设计。在数据传输方面，可以考虑采取边缘计算或分布式计算，减少海量数据带来的传输带宽以及中央服务器的处理压力。在关键信息提取方面，监测装备获取猪只的多元异构数据，目前处理单模态的技术较为成熟，尚缺乏跨模态的数据处理手段，对信息的综合利用程度较低。

(2)猪只精准饲喂技术与繁育淘汰模型构建。随着对福利化养殖的重视，例如欧盟开始执行妊娠母猪必须群养的政策，我国可能也会在将来出台相关规定，因此群养场景中的猪只电子饲喂系统有待进一步完善，对不同品种猪只做到全方位多阶段的精准饲喂，实现精准饲喂降低料肉比、提高断奶仔猪窝均重、延长母猪使用年限等目标。进而根据饲喂系统获取的多维养殖数据评估猪只状态，构建恰当的猪只繁育淘汰模型，不断优化生猪品质，最终提高猪场养殖效益。

(3)智能环控装备与标准化猪场的配合。目前由于国内不同地点的气候条件差异较大，标准化猪场建设应当因地制宜，且标准化养猪场建设仅有基本要求[147]，缺乏可执行性。所以需要环控装备的设计与猪舍建设相配合，建立合理理论仿真模型，用以指导猪场的建设和环控装备选型和具体安装位置，并能够对环控装备的运行策略予以合理配置，减少人工参与和能源消耗。且目前还缺乏环控装备改善适宜度与猪只生长生产效率之间关系的研究。

(4)生猪养殖机器人的进一步研制与推广。目前生猪养殖机器人还处于初步阶段，生猪健康与环境巡检方面还不完善，对于限位栏养殖模式而言，猪只身份信息可以根据栏位来确定，而应对群养猪只场景，巡检发现的异常无法准确对应猪只身份，也无法做到长期的目标跟踪，从而巡检任务并不彻底。另外在实现清粪、消毒、免疫注射等任务的机器人方面，用于生猪养殖的设备还没有应用，例如用于奶牛的清粪机器人，并不适用于目前规模化猪场中采用的限位栏与漏缝地板模式，需要进行针对性的优化设计才能实际应用。