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智能養豬發展問題反思以及智能化養豬趨勢展望

發布時間:2020-08-11  發布者:開元畜牧
  {一}、智能養豬發展問題反思
  1、農業物聯網標準化程度低
  物聯網標準是實現物聯網技術應用的關鍵。目前我國還沒建立完整的農業物聯網技術標準體系,感知層、傳輸層、應用層均沒有統一的技術規范,使得物聯網技術在農業領域產業化應用發展受到很大制約,具體表現為:農業傳感器標準化程度不夠,性難以,難于實現廣泛的集成應用;傳輸網絡建設缺乏統一的指導規范,多采用自定義傳輸協議,隨意性較大;上層應用系統的也沒有標準可循,數據無法互聯共享,難以指導生產。
  2、豬場智能設備普及率不高
  我國的智能農業設備發展比較滯后,投放市場前缺乏嚴格質量檢測,設備穩定性差、故障率高、維護成本高,后續技術服務不到位。設備對于惡劣環境的耐受能力也是個重要因素,養殖設備智能化升級遠遠落后于工業智能化進程,除了工業信息化條件優于養殖業的原因之外,的限制條件就是相關智能化設備要能夠在較為惡劣的現場條件下穩定運行,如豬場內粉塵大、腐蝕性大、濕度大、蚊蟲多、通訊條件差,這些不利條件都可能影響設備元器件的性能。此外,目前豬場智能設備的成本對于中小規模的豬場仍然偏高,但整體性價比有待提高,因此豬場采購智能設備的動力不夠。
  3、應用模型實用性有待加強
  雖然通過豬場物聯網設備和管理軟件匯集了大量的豬場生產管理數據,但這些實時感知的數據沒有充分挖掘利用。首先,目前在豬場的個體識別、飼喂、智能環控等方面的機器學習方面已取得一系列進展,但部分的模型、算法還達不到指導豬場生產的需求,無法應用到實際生產中。其次,現階段的自動化控制或局部的智能化還是基于人的經驗,而人的經驗有2個局限性:并不,可能與實際情況有出入;受限于具體的環境,不同的環境下經驗不能通用。再次,目前主要還是時序控制、單一指標控制,難于實現按需控制和多指標控制,應用系統的智能化程度需要提高。
  自動化技術是一門綜合性技術,主要是指用機械來替代人工進行操作。在控制理論不斷完善下,發展的計算機技術使得自動化技術有了長足的進步。自動化養豬設備在我國智能化養豬業中的應用目前主要集中在自動化飼喂、自動化通風、自動化糞污處理等技術工藝上。
  {二}、智能化養豬趨勢展望
  1、機器自我學習是突破點
  智能是要實現軟件系統與硬件設備能夠按照不同的場景進行自主計算、并實現自主的決策和互動,最終達到智能化、無人化操作。下一個階段的發展方向是機器自我學習,即在人的經驗的基礎上,機器通過學習,積累養殖經驗,構建精細化養豬模型,如飼喂模型、母豬發情監測模型、預警模型、環境控制模型等,修正人的經驗,從而實現精細化管理。例如,按照人的經驗,哺乳母豬的最適溫度范圍為16~180C,機器通過不斷的自我學習,能夠將母豬的適宜溫度數值區間鎖定在更準確、更的范圍,如16.5~18.50C,并以此指導系統調節豬舍的環境狀況,帶動養殖效率的提升。
  2、數據是最終驅動力
  從人工智能技術發展的歷程來看,早期的發展主要由算法驅動,但缺少海量數據支撐與高水平的運算力,無法對算法模型進行持續的優化、迭代。隨著科技的發展,算法模型日益優化,現代計算機的性能逐年提升。當算法和計算力不能支撐實際產業需求或者未來技術壁壘很低的時候,數據將成為核心驅動力。以學習為例,學習是海量數據+人工神經網絡,其效果取決于兩個因素,即計算能力和數據量的大小??萍季揞^如Google,Facebook、IBM、阿里、百度都有開源平臺,所以隨著時間推移,技術壁壘最終會大幅降低,痛點在數據量。因此,未來掌握數據的企業或平臺在行業內將更有話語權。
  3、平臺化優勢將不斷凸顯
  未來,隨著技術的不斷成熟和與產業的融合,平臺化的優勢會突出,一方面,豬場大數據服務平臺擁有龐大的豬場用戶群體,能夠提供廣泛的應用場景和海量的行業數據,為技術的發展提供豐富的分析、訓練與應用資源;另一方面,平臺能夠整合軟件服務商、技術服務商、設備提供商等各類行業主體,提供、低成本的運算能力和服務。通過海量的多維數據結合大規模計算力的投入,以應用場景為接口,平臺將構建起覆蓋全產業鏈生態的商業模式,滿足用戶復雜多變的實際需求。
 
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