现代化畜牧业 “智慧化” 发展路径探究

全球畜牧业正处于深刻变革之中，资源约束、疫病频发与环境压力不断加剧，迫使产业寻求更集约、更智能的发展方式。得益于物联网、云计算和人工智能等技术的迅猛发展，畜牧生产系统得以实现从以人为中心到以数据为中心的范式转变。传感器网络、视觉识别与智能算法正在逐步应用于畜禽个体识别、行为监测、健康评估与饲喂管理，显著提高了生产过程的精准性与可控性。与此同时，政策层面持续推动农业数字化战略，多项国家与地区计划明确支持智能畜牧示范项目与基础设施建设，为技术落地创造了有利环境。然而，这一转型仍面临成本投入高、人才短缺、数据孤岛与标准化不足等多重制约，亟需从技术融合、机制创新与生态协同等多维度构建可持续推进路径。

一、现代化畜牧业 “智慧化” 发展面临的难点

（一）智能化设备投入与运维成本高昂

现代化畜牧业的智慧化转型严重依赖各类高端技术设备，包括传感器网络、智能监控系统及自动化饲喂装置等，但这些设备的初始购置成本极为昂贵，对于大多数中小型养殖场而言构成沉重的财务负担。不仅如此，这些精密设备后期的定期维护、系统升级以及耗材更换同样需要持续的资金投入，而养殖行业本身利润空间有限且易受市场波动影响，导致许多经营主体在面对智能化改造时犹豫不决甚至望而却步。尤其在一些经济基础较为薄弱的地区，高成本直接延缓了智慧畜牧技术的推广速度与覆盖范围，造成不同规模与地域的养殖场之间数字化水平差距日益扩大[1]。

（二）数据采集质量与系统互联互通存在障碍

智慧畜牧的核心在于数据驱动决策，但在实际生产环境中，数据采集的准确性与连续性常受多种因素干扰，例如养殖舍内湿度、粉尘以及温差变化可能影响传感器读数稳定性，导致原始数据出现偏差甚至缺失。另一方面，不同生产环节采用的设备往往来自多个供应商，各类管理系统之间缺乏统一的数据标准与接口协议，形成严重的数据孤岛现象，使得环境监测、饲料投喂、疫病预警等系统难以有效整合与协同运作，进而限制了数据整体分析与挖掘价值的发挥，为真正实现基于大数据的精细管理带来显著困难。

（三）具备交叉学科能力的专业人才严重匮乏

智慧畜牧业的发展要求相关工作人员不仅掌握传统畜牧养殖知识，还需具备信息技术、数据科学以及智能化设备操作等多方面的综合技能。然而当前畜牧业一线队伍中，能够同时理解养殖实践与数字技术的复合型人才极为短缺，现有养殖人员多数习惯于传统经验式管理，对于新技术新设备的接受程度较低，学习应用存在一定难度。而高校及职业教育体系在交叉学科培养方面仍较为滞后，导致人才供给不足，这一问题直接制约了智慧化技术在实际生产中的有效应用与创新推进。

（四）基层养殖基础设施与网络覆盖条件不足

智慧化畜牧系统的稳定运行高度依赖于持续可靠的电力供应与高速网络连接，然而在部分偏远地区或规模化程度较低的养殖场域，电力不稳、网络覆盖不足甚至缺乏通讯信号等问题依然常见，导致智能化设备无法正常运行，数据无法实时传输与存储，严重影响了智慧化管理的连续性与可靠性。此外，老旧棚舍结构不合理也难以满足现代化智能设备安装与布局的基本要求，使得即便引入先进技术也难以充分发挥预期效果，基础设施的薄弱成为阻碍智慧畜牧业在基层广泛落地的一个重要客观因素。

二、现代化畜牧业 “智慧化” 发展的优化策略

（一）建立分阶段多层次的技术投入与补贴机制

针对智能化设备初期投入过高的问题，需要构建一个由政府主导、市场参与、金融机构协同的多层次资金支持体系，该体系应当充分考虑不同规模养殖场的经济承受能力与技术改造需求，具体而言可在初始设备采购阶段设立专项财政补贴资金，根据养殖场规模与改造内容提供不同比例的购置费用支持。整合区域资源开展设备的统一维护、定期校准与耗材集中采购。通过规模化服务降低单户维护成本，同时建立设备更新换代的长效机制，通过折旧补贴等方式支持养殖场及时升级技术装备，最终形成从设备采购到运维更新的全周期资金支持方案，确保智慧化转型的可持续推进。

（二）推动数据标准化与系统兼容性建设

解决数据采集与系统互通问题需要从行业标准制定与技术协同两个维度同步推进，首要任务是成立由农业部门牵头，联合科研机构、龙头企业与技术服务商共同参与的智慧畜牧数据标准委员会，系统制定涵盖数据采集格式、传输协议、接口规范的全套标准体系，重点规范环境参数、动物行为、生长指标、疫病监测等关键数据的采集规范与质量要求。针对新建养殖场则建议推广采用统一架构的智能管理平台，实现从环境控制、饲喂管理到疫病防控的全流程数据贯通，为后续大数据分析与人工智能应用奠定坚实基础，此外还需建立标准实施的监督与更新机制，确保数据标准的落地执行与持续完善。

（三）加强复合型人才培养与基层技术培训

应对人才短缺问题需要从教育体系改革与在职培训强化两方面着手，在高等教育层面推动农业院校与信息技术院校开展深度合作，共同设计跨学科课程体系，开设智慧畜牧专业方向，注重理论与实践相结合的教学模式，建设智慧养殖实训基地，培养学生具备畜牧专业知识、信息技术应用能力和设备操作技能的综合素质。特别要注重培养从业人员的数据思维与问题诊断能力，使其能够从数据中发现管理问题并采取相应措施，此外还应建立技术人员认证体系与继续教育机制，通过职称评定、技能等级认定等方式激励从业人员持续提升技术水平[2]

（四）推进养殖场基础设施数字化改造

基础设施改造是智慧畜牧技术落地的前提条件，需要制定针对性的基础设施升级规划，重点改善电力、网络和设备安装环境等基础条件，在电力供应方面应当联合电力部门对养殖集中区域进行电网改造升级，增加变电站容量和线路负载能力，为智能设备提供稳定可靠的电力保障，同时推广太阳能光伏等新能源互补供电系统，作为电网供电的有效补充。对传统棚舍进行适度改造，包括增强墙体保温性能、改善通风系统、规范电缆沟槽设置等，为智能设备创造适宜的运行环境，同时要注重设备防尘、防潮、抗干扰等防护措施的实施，确保智能设备在养殖环境中的长期稳定运行。

总结

综上所述，当前我国现代化畜牧业的智慧化转型虽面临设备成本高昂、数据互通壁垒、专业人才短缺及基础设施薄弱等多重挑战。随着 5G、人工智能、边缘计算等技术的深度融合应用，畜牧业将朝着更精细化、智能化、绿色化的方向演进，形成数据驱动、人机协同、全程可控的新型生产模式，最终实现生产效率、资源利用率与产业竞争力的全面提升，为保障国家粮食安全和推动农业可持续发展提供坚实支撑。

参考文献

[1] 施安, 马小明, 杨坚 , 等 . 现代化畜牧业“智慧”发展探析[J]. 饲料博览 , 2022, (01): 77-80.

[2] 陶家树 . 智慧畜牧业发展路径探讨 [J]. 中国畜牧业 ,2018, (11): 33.