智慧养猪是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术对传统养猪业进行全方位改造的产业升级路径，是畜牧业现代化的重要方向。本文系统梳理了智慧养猪在个体感知、精准饲喂、环境调控、疫病防控和生产管理五个关键环节的技术研究进展，分析了当前面临的成本投入高、数据孤岛、标准体系缺失等现实挑战，并从技术融合深化、应用场景拓展、系统集成升级三个维度展望了未来发展趋势。研究认为，智慧养猪正处于从“单点突破”向“系统集成”演进的关键阶段，其核心价值在于推动养猪生产从经验依赖型向数据驱动型转变。
一、引言
中国是世界第一大猪肉生产国和消费国，生猪产业在农业经济中占据重要地位。然而，传统养猪模式长期面临资源利用率低、疫病防控压力大、环境污染严重、劳动力成本上升等突出问题。根据国家统计局编写的《中国统计年鉴（2025）》的数据显示，2024年我国生猪出栏量仍维持在7亿头左右的规模，规模化养殖比例持续提升，但中小养殖场户仍占相当比重，产业转型升级需求迫切。
在此背景下，以物联网、大数据、人工智能、机器人等技术为核心的智慧养猪模式应运而生，被视为破解产业发展困境的关键路径。智慧养猪的本质是通过智能装备实现对生猪个体、养殖环境、生产过程的全方位感知、智能决策和精准执行，最终达到降本增效、提质减损的目标。近年来，在国家政策引导和市场需求双重驱动下，智慧养猪领域的研究与实践取得了显著进展。本文拟从关键技术研究进展和未来发展趋势两个维度，对智慧养猪与智能装备领域的发展现状进行系统梳理与分析。
二、智慧养猪关键环节的研究进展
2.1生猪个体感知与智能识别技术
个体感知是实现精准养殖的基础。当前，射频识别（RFID）技术已较为成熟地应用于种猪的身份识别与溯源管理，超高频RFID标签配合固定式或手持式阅读器，可在群体饲养环境下实现对个体猪只的远距离识别。在体型体况评估方面，基于深度摄像头（如RGB-D相机）的三维重建技术取得了突破性进展，通过采集猪只背部点云数据，可自动计算体长、体宽、背膘厚度等参数，体况评分准确率达到人工评定水平的85%以上。
生猪体重是重要的生产指标，传统称重方式应激大、效率低。近年来，基于机器视觉的体重估测技术成为研究热点。研究人员通过建立猪只背部和侧面的投影面积、体尺参数与实测体重之间的回归模型，可实现非接触式体重估测，相对误差控制在5%以内。部分研究进一步引入深度学习算法（如YOLO系列目标检测网络），实现了在复杂场景下对猪只的自动检测、跟踪和体重估测。在行为监测方面，加速度传感器和深度视频分析技术的结合，使猪只采食、饮水、躺卧、跛行等行为的自动识别成为可能，为健康预警提供了数据基础。
如图1所示，华南理工大学杜启亮团队设计猪只智能监测系统，改进YOLOv8模型实现对猪脸的准确识别，利用目标检测方法完成猪体检测计数。
一、引言
中国是世界第一大猪肉生产国和消费国，生猪产业在农业经济中占据重要地位。然而，传统养猪模式长期面临资源利用率低、疫病防控压力大、环境污染严重、劳动力成本上升等突出问题。根据国家统计局编写的《中国统计年鉴（2025）》的数据显示，2024年我国生猪出栏量仍维持在7亿头左右的规模，规模化养殖比例持续提升，但中小养殖场户仍占相当比重，产业转型升级需求迫切。
在此背景下，以物联网、大数据、人工智能、机器人等技术为核心的智慧养猪模式应运而生，被视为破解产业发展困境的关键路径。智慧养猪的本质是通过智能装备实现对生猪个体、养殖环境、生产过程的全方位感知、智能决策和精准执行，最终达到降本增效、提质减损的目标。近年来，在国家政策引导和市场需求双重驱动下，智慧养猪领域的研究与实践取得了显著进展。本文拟从关键技术研究进展和未来发展趋势两个维度，对智慧养猪与智能装备领域的发展现状进行系统梳理与分析。
二、智慧养猪关键环节的研究进展
2.1生猪个体感知与智能识别技术
个体感知是实现精准养殖的基础。当前，射频识别（RFID）技术已较为成熟地应用于种猪的身份识别与溯源管理，超高频RFID标签配合固定式或手持式阅读器，可在群体饲养环境下实现对个体猪只的远距离识别。在体型体况评估方面，基于深度摄像头（如RGB-D相机）的三维重建技术取得了突破性进展，通过采集猪只背部点云数据，可自动计算体长、体宽、背膘厚度等参数，体况评分准确率达到人工评定水平的85%以上。
生猪体重是重要的生产指标，传统称重方式应激大、效率低。近年来，基于机器视觉的体重估测技术成为研究热点。研究人员通过建立猪只背部和侧面的投影面积、体尺参数与实测体重之间的回归模型，可实现非接触式体重估测，相对误差控制在5%以内。部分研究进一步引入深度学习算法（如YOLO系列目标检测网络），实现了在复杂场景下对猪只的自动检测、跟踪和体重估测。在行为监测方面，加速度传感器和深度视频分析技术的结合，使猪只采食、饮水、躺卧、跛行等行为的自动识别成为可能，为健康预警提供了数据基础。
如图1所示，华南理工大学杜启亮团队设计猪只智能监测系统，改进YOLOv8模型实现对猪脸的准确识别，利用目标检测方法完成猪体检测计数。
图1猪只智能监测系统
2.2精准饲喂技术与智能装备
精准饲喂是智慧养猪产生直接经济效益的核心环节之一。传统的饲喂方式多采用干料自由采食或人工定时投喂，难以实现个体化的精准营养供给。现代精准饲喂系统集成了电子耳标识别、采食行为监测、自动下料控制和数据分析平台，可根据每头猪的个体信息（品种、日龄、体重、妊娠阶段、泌乳情况等）自动生成差异化的饲喂曲线，实现“一猪一策”。
在设备研发方面，妊娠母猪电子饲喂站（ESF）已在规模猪场得到广泛应用，其通过RFID识别母猪身份，精确控制每日饲料投喂量，有效避免了群体饲养中因竞争采食导致的肥瘦不均问题。哺乳母猪智能饲喂系统则可根据仔猪数量、母猪体重变化和泌乳曲线，动态调整每日饲喂次数和投料量。近年来，粥料饲喂系统在保育和育肥环节的应用逐渐增多，其将干料与水按一定比例混合后输送，具有适口性好、粉尘少、饲料转化率高等优势。
如图2所示，青岛科技大学秦浩华团队设计了适用于猪场的精准饲喂系统，大大提高了饲喂的精度与可靠性，提升了饲料的利用率，改善了猪场环境。
图2精准饲喂系统
2.3养殖环境智能监测与调控
猪舍环境质量直接影响生猪的健康状况和生产性能。温度、湿度、氨气浓度、二氧化碳浓度、光照强度和通风量是影响猪舍环境的核心参数。智慧环境控制系统通过部署在舍内的多参数传感器网络，实时采集上述环境指标，并由中央控制器依据预设阈值和智能算法，自动调节风机、湿帘、加热设备、通风窗、光照设备等执行机构，维持舍内环境的相对稳定。
在环境调控算法方面，传统的阈值控制正在被模糊逻辑控制和模型预测控制（MPC）等先进控制策略所替代。例如，针对夏季高温高湿环境，部分研究机构开发了基于温湿度指数（THI）的模糊控制系统，可根据猪只日龄阶段的舒适区要求，动态优化风机转速和湿帘水泵工作状态，在保证降温效果的同时实现节能运行。在通风控制方面，基于氨气浓度实时反馈的变频调速通风系统已在实际生产中验证了其改善空气质量的效果。值得一提的是，近年来部分新建大型猪场开始引入空气过滤系统（正压过滤或负压过滤）以阻断病毒的气溶胶传播，与智能环境控制系统形成联动，在非洲猪瘟常态化防控的背景下具有重要现实意义。
如图3所示，河南科技学院何成果团队设计的猪场环境监测系统，集合8种环境传感器实时监测，并通过模糊PID控制算法做到对温度的调节。
图3猪场环境监测系统
2.4疫病智能预警与健康管理
疫病防控是养猪生产中的最大风险点。智慧养猪在疫病预警方面的研究主要集中在三个方面：一是基于行为变化的早期预警，二是基于生理声音信号的分析诊断，三是基于机器视觉的异常状态识别。
在行为预警方面，研究表明猪只在发病前期往往表现出采食量下降、活动量减少、饮水异常等行为变化。通过智能料槽和饮水计量的实时监测，可在临床症状出现前12-24小时捕捉到异常信号。基于深度学习的姿态分析技术可自动识别猪只的跛行、蜷缩、颤抖等异常姿态，对猪流行性腹泻（PED）、口蹄疫（FMD）等常见疫病的早期筛查具有辅助价值。在声音分析方面，利用音频信号处理和深度卷积神经网络识别猪只的咳嗽声，已可实现呼吸道疾病的自动筛查，部分研究报道的识别准确率超过90%。此外，红外热成像技术被探索用于猪只体温的非接触式快速筛查，在群养条件下通过眼眶或耳根区域的温度测定，可实现对发热个体的快速定位。
2.5生产管理数据平台与智能决策系统
数据集成与智能决策是智慧养猪的价值中枢。一个完整的智慧猪场管理平台通常集成了个体档案管理、配种计划优化、妊娠检测、分娩预警、转群管理、疫苗免疫计划、投入品管理、成本核算和经营分析等功能模块。基于大数据分析，平台可提供配种时机推荐、种猪遗传评估、饲料配方优化等决策支持。
在算法应用层面，机器学习方法已被用于母猪发情预测、产仔数预测等场景。例如，基于随机森林和支持向量机（SVM）的母猪繁殖性能预测模型，可辅助养殖者优化种猪群的更新计划。在产业链层面，部分大型养殖企业已实现从饲料生产、种猪繁育、商品猪养殖到屠宰加工的全链条数据互联，初步构建了“来源可追溯、去向可查询、责任可追究”的食品安全追溯体系。
三、智能装备发展现状
从装备形态来看，智慧养猪所依赖的智能装备已从单一功能传感器向集成化、自动化、机器人化方向演进。在环境控制领域，多参数复合传感器（同时检测温湿度、氨气、二氧化碳等）已成为主流产品。在饲喂装备领域，集成称重、识别、下料和记录功能的智能料槽已实现国产化批量生产。在清粪环节，自动刮粪机和智能清粪机器人正在逐步取代传统的人工清粪方式。在消毒和巡检环节，部分大型养殖企业开始试用轨道式或地面自主移动式巡检机器人，搭载多光谱相机和环境传感器，实现夜间自主巡检和数据采集。
需要指出的是，与发达国家相比，我国智慧养猪装备在核心传感器精度、执行机构可靠性、系统集成度等方面仍存在一定差距。部分高端传感器和专用芯片仍依赖进口，装备在养殖场恶劣环境（高湿、高氨、强腐蚀）下的长期稳定性有待提升。
四、面临的挑战与问题
尽管智慧养猪在技术研究和装备开发方面取得了长足进步，但在大规模产业化应用方面仍面临多方面制约。
成本投入与经济性矛盾突出。当前智能装备的初期投入较高，一个千头母猪场进行智慧化改造的软硬件投入通常在数百万元级别，投资回收期较长。在当前猪周期波动剧烈、养殖利润空间收窄的背景下，成本敏感性成为智慧养猪推广的主要障碍，尤其对于中小养殖场户而言，资金门槛和技术门槛均偏高。
数据孤岛与数据价值挖掘不足。多数智慧猪场积累了海量的生产数据，但数据的标准化程度低、共享机制缺乏，各设备厂商的系统之间互通性差，形成“数据孤岛”。同时，数据驱动的增值服务尚未成熟，大量数据仅用于历史查询和简单统计，深度学习和大模型技术的应用仍处于探索阶段，数据的潜在价值远未释放。
标准体系缺失导致市场无序。智慧养猪领域的行业标准和评价规范严重滞后于技术发展，各厂商的产品在接口协议、数据格式、性能指标等方面各自为政，用户面临选型困难和更换成本高的问题。设备可靠性缺乏统一的测试评价标准，市场上存在以“智能”为噱头的低质产品，影响了用户信心。
数字化人才严重短缺。智慧猪场需要既懂养殖生产又懂信息技术的复合型人才，而这类人才在当前极为稀缺。传统养殖从业人员对智能设备的接受度和操作能力有待提高，技术培训和人才队伍建设远不能满足产业发展需求。
五、发展趋势展望
面向未来，智慧养猪与智能装备的发展将呈现以下趋势：
第一，人工智能技术的深度渗透将持续推动管理决策的智能化升级。以大语言模型（LLM）和计算机视觉大模型为代表的基础模型技术，有望在猪场生产管理决策、疾病智能诊断和养殖知识问答等场景中发挥重要作用。利用大模型对养殖数据的深度分析和理解能力，可以实现从“数据可视化”到“智能建议”再到“自动决策”的跃升。同时，边缘计算与云计算协同架构的成熟，将推动智能装备从“数据采集终端”向“边缘智能节点”演进，实现低延迟、高可靠的本地实时决策。多模态数据融合分析（视频+声音+环境+生产记录）将成为健康预警和行为分析的主流范式。
第二，应用场景将从单点环节突破向全生命周期覆盖拓展。目前智慧养猪的应用主要集中在母猪和育肥环节，未来将向公猪站、后备猪培育、断奶仔猪管理等更多环节延伸。智慧养猪将与智能育种技术深度融合，通过高通量表型数据采集和基因组选择（GS）的结合，加速遗传进展。此外，智能化屠宰和肉品品质检测技术将与养殖端数据对接，构建从农场到餐桌的完整智能化产业链条。
第三，系统集成度提升与标准体系完善将推动产业规模化应用。面向中小养殖场户的“轻量级、模块化、低门槛”智慧养殖解决方案将不断涌现，以降低应用门槛。随着行业标准的逐步建立，设备间的互联互通将得到改善，系统集成成本有望下降。预计未来五年，智慧养猪将由目前的“示范引领期”全面迈向“规模化推广期”，头部养殖企业的智能化渗透率将显著提升。
第四，绿色发展将成为智慧养猪的重要驱动力。在“双碳”目标背景下，智慧养猪将与粪污资源化利用、温室气体减排、种养结合等绿色发展要求深度融合。智能装备将在粪污处理过程的精准曝气控制、沼气产量预测与优化、还田利用的精准匹配等环节发挥关键作用，推动养猪业向环境友好型方向转型。
六、结语
智慧养猪与智能装备正处于快速发展与深刻变革之中，技术进步为产业升级提供了前所未有的机遇。从个体感知到环境控制，从精准饲喂到疫病预警，从单机装备到系统平台，各环节的技术积累已初步完成，正在进入集成创新和场景深耕的新阶段。但我们也应清醒地认识到，技术的价值最终要在生产效益的提升中得到检验。智慧养猪的健康发展，需要坚持问题导向和应用实效原则，避免重概念轻落地、重硬件轻数据、重建设轻运营的倾向。只有技术研发、装备制造、生产应用和政策支持协同推进，才能真正实现智慧养猪赋能产业高质量发展的目标。
