从设计阶段开始应用人工智能：如今建设面向未来的养猪场
几十年来，养猪场的设计一直聚焦于三大支柱：生物安全、生产效率和建设成本。如今，在不取代其中任何一项的基础上，又增加了三个日益重要的要素：动物福利、环境和生产系统数字化。
自动化、传感器的使用以及人工智能（IA）工具已经开始改变猪场管理方式。然而，其实际影响不仅取决于软件或算法，更取决于一个具体得多的因素：猪场从一开始是否就按照能够可靠生成和使用数据的方式进行设计。
当基础设施为此做好准备时，技术就不再是附属品，而会成为日常工具，帮助人们每天做出更好的生产决策。
改变思路很简单：在建设猪场之前就考虑技术。
传统上，往往是在猪场投入运营后才引入技术。其结果通常并不陌生：电缆临时铺设、摄像头位置不当、传感器安装在可安装的地方，而非应该安装的地方。这会导致数据不一致，也会造成团队因看不到系统的用处而最终将其弃之不用。
从项目构思阶段就整合人工智能和技术，意味着要提出一个根本性问题：
生产系统中的哪些位置会产生养殖场的关键数据？
如果在项目设计阶段就回答这个问题，基础设施就不再是限制因素，而会成为提升效率和实现数据驱动管理的助力。
图 1：养殖场作为数据系统。
数字基础设施：农场的神经系统
正如农场没有水或电就无法运转一样，没有稳定且经过周密规划的连接，数字化也无从实现。因此，数字基础设施的设计应与供料或通风系统的设计同样细致。
一些基本要素包括：
- 专用于数据线缆的导管，与电力线路分开敷设。
- 母猪舍、妊娠舍、育肥舍和走廊内实现全面网络覆盖。
- 每栋猪舍均配备标准化连接点。
- 为路由器、交换机和本地服务器配备不间断电源系统（UPS）。
这样可以确保技术稳定运行，并避免未来依赖临时拼凑的解决方案。
设计，让我的眼睛（摄像头）能够看见你
AI 摄像头已经能够估算体重、检测发情、识别跛行，并实时监测动物行为。然而，其准确性既取决于算法，也取决于畜舍的物理设计。在此背景下，技术与 AI 的融合代表着精准畜牧业发展的又一步，它将传统基础设施转变为智能生态系统，能够把视觉数据转化为自动化决策，从而优化生产效率和动物福利。
为获得可靠数据，需要从项目设计阶段开始考虑：
- 用于俯视相机的高度和固定点。
- 均匀照明，避免阴影或强烈反光。
- 易于保持干燥的地面。
- 便于清洁和维护的通道。
安装得当的摄像头可以连续多年提供稳定的信息。另一方面，安装在“能装的地方”的摄像头会产生噪声数据，降低这项技术的价值。
例如，如果走廊的设计宽度合适、照明均匀且地面不反光，配备 AI 的摄像头就可以通过分析动物的行走方式来估算体重并检测跛行。遗传学供应商已经在使用这项技术，根据母畜的肢势进行筛选。
这可以减少管理操作、降低应激，并为兽医和生产负责人提供客观信息。
在观察之前先听取并测量
在许多情况下，动物在表现出可见的临床症状之前，生理状态就已发生变化。结合环境传感器与分析算法，可以及早检测到这些变化。
为此，畜舍设计应考虑：
- 如果使用声学传感器，应采用能够减少过度回声的材料。
- 根据动物的高度布置 CO₂、氨气、温度和湿度传感器。
- 均匀分布传感器，以准确反映设施内部的环境条件。
借助可靠的环境数据，可以更精准地调控环境条件，改善动物福利并降低卫生风险。
图 2：有效传感。
饲料：技术与人工智能从第一天起就会影响经济效益
饲料是生猪生产中最大的成本，因此也是数字化最能带来回报的环节之一。
要充分利用这一潜力，必须从建造阶段就做好基础设施准备：
- 筒仓配备集成式称重传感器，其精度高于红外和超声波传感器等替代系统。
- 为电子计量器预留空间并做好布线准备。
- 便于维护和未来扩展的项目。
借助实时可靠的数据，分析系统可以预判供料不足、调整饲喂曲线并及早发现生产偏差，直接影响技术和经济成果。
贯穿整个养殖场周期的数字化
人工智能的价值不仅限于日常运营，其影响涵盖养殖场开发的整个周期。
项目：模拟动物和人员的流动，识别数据采集点，并统一各畜舍的标准。
建设: 在动物进场前规划导管、支架、技术室和连接性测试。
运营: 持续监测行为、环境条件和消耗情况，并向生产团队和兽医发出早期警报。
管理生产和卫生历史分析、鸡舍或批次比较，以及为经济决策提供更好的支持。
图 3：人工智能在整个养殖周期中提供持续支持。
今天进行建设，能让我们明天做出更好的决策
为养殖场做好自动化和数据使用方面的准备，仅占总建设成本的一小部分，但可能决定系统在未来几年内适应和改进的能力。
人工智能不能取代生产者或兽医。它的真正价值在于将数据转化为有用的信息，以便更快、更准确地做出决策。
因此，以数据为导向设计养猪场并非幻想，而是现代生猪生产中负责任的管理方式和长远眼光。