數字化技術與裝備在奶牛養殖中的應用

石芳權 ，王 輝，趙一廣，熊本海＊

1 中國農業科學院北京畜牧獸醫研究所，動物營養學國家重點實驗室，北京 100193

2 甘肅省西和縣畜牧獸醫站，甘肅西和 742100

0 引言

牛奶及其制品被認為是最具營養的食物之一，也是人類生活中最重要的食品之一；牛奶幾乎包含所有人體生命所必需的營養物質，是蛋白質的重要來源，且富含維生素和礦物質，具有較高的生物價值和消化率，容易被吸收利用，對改善人們膳食結構具有重要作用，因此，牛奶及其制品在市場消費和擴展需求方面逐年增加。未來20 年，全球人口預計增長20 億人，在發展中國家人口增長更為明顯，這必然將促使牛奶需求量加大，同時人們對動物健康和福利的關注度也將增強[1]。然而目前奶牛養殖成本不斷走高，對養殖效益影響較大，促使奶牛場在不斷尋找節本增效的措施，隨著“互聯網+”的快速發展，帶動了新一代高科技和信息化產業的蓬勃發展，在農業領域正在或將迎來一次革命性的飛躍，推動奶牛養殖產業和乳制品生產加工、消費等產業的全面發展；智能化裝備的投入以及數字信息化管理、人工智能等技術的應用，可實現奶牛養殖高效、精準和可持續化，在節約飼養管理成本的同時，全面提高了乳制品生產效率和市場競爭力。

1 奶業的發展前景

近年來，隨著人民生活品質和消費水平的提升，我國奶牛產業發展正在邁向一個新的臺階，我國奶牛養殖規模化、機械化、信息化和智能化水平不斷提高，生產效率大幅度提升，整體素質明顯增強，全國100 頭以上奶牛規模養殖比重達到70.0%，奶業發展水平呈現出穩定、持續發展的良好態勢[2]。據國家統計局和中國海關統計數據，截至2020年，我國牛奶產量為3440.0 萬噸，同比增長7.5%，創歷史新高；乳制品總產量2780.4 萬噸，進口大包粉、嬰幼兒配方乳粉等乳制品為328.1 萬噸，折合原料奶1887.2 萬噸（按1：5.8折算），同比增長9.0%，進口增速持續放緩，間接表明消費者對國產乳制品信任度的增加（圖1）[3]。未來10 年生鮮乳產量將穩步提高，牛奶消費量年均增長2.0%～3.0%，規模化養殖比重不斷增長，預計100 頭以上的奶牛規模養殖比重將達到80.0%[4]。

圖1 2014—2020 年全國牛奶產量及乳制品進口量

數字化技術的發展推動奶業的快速發展，智能養殖設備及擠奶機器人的推廣應用可能會進一步改變奶業的生產格局，“無人值守”的未來牧場也會很快成為現實。進入21世紀，數字化技術的快速發展為奶業發展提供了大量的信息資源，促進奶牛智慧養殖邁上一個新臺階。目前，我國在養殖機械化、信息化方面已取得了重大突破，自動飼喂、擠奶機器人和智能糞便清理等設備的應用，將物理、數學和計算機等技術廣泛應用到奶業中，有效降低了飼養成本，實現了生產效率和經濟效益最大化，保證了奶牛養殖的高效性和可持續性[5]。但奶業高質量發展仍然面臨諸如奶牛疾病與健康感知、生產性能改善以及健康福利、產品質量安全和環境等方面的挑戰。

2 智慧奶業涉及的關鍵技術

智慧奶業的高效發展需要依靠現代科技來提升生產管理水平。以物聯網（IoT）、云計算、大數據和人工智能為代表的新一代信息化關鍵技術，應用在奶牛個體與健康識別、精準飼喂與管理、繁殖管理、環境精準監控及數據分析等多領域中，將成為實現奶牛智慧養殖的核心驅動力。

2.1 個體信息智能識別

個體信息識別是智慧奶業發展的第一步，它是奶牛身份的證明，也是動物健康跟蹤與溯源的基礎，更是實現奶業全程數字化信息管理的前提。信息識別系統為每頭奶牛建立了檔案，包括年齡、體況、飼料消耗、發病情況、產奶量等基本信息。無線射頻識別（RFID）電子耳標，內置電子芯片和適當功率的天線，具有非接觸、遠距離自動識別與計數特點，用來識別奶牛個體信息，也被配套應用于奶牛稱重分群、智能飼喂、機器人擠奶等系統中。近年來，以機器視覺、深度學習為代表的人工智能技術已逐漸融入到奶業生產中，顯著提升了奶牛養殖場的管理效率，例如面部檢測技術，該技術主要依靠機器學習和計算分析來檢測動物面部特征，利用非接觸式機器視覺鎖定奶牛面部區域位置進行檢測與識別，在去除背景信息的基礎上提取特征數據，最后通過預先構建的奶牛面部特征數據庫進行相似度計算，識別奶牛身份，該技術是動物智能識別與增強福利備受關注的領域，也許會成為未來監測動物情感和RFID標簽識別動物身份的低成本替代方案[5]。

2.2 奶牛行為監控與疫病預警

隨著畜牧信息化的發展，人工智能領域興起的專家系統（ES）擁有豐富的資源知識和經驗，奶牛疾病專家系統在畜牧養殖領域也得到廣泛應用，其將獲取的各類資源進行分類、儲存在云端，方便使用者能夠系統的了解各類信息，針對特定的問題做出相應的解答[6]。奶牛的個體信息如體溫、體重、活動量、體況評分以及反芻行為、情緒、姿態等行為參數的變化是奶牛疾病發生和預警的依據，通過對這些行為狀況的監測可以系統地了解奶牛身體健康情況和生理水平，同時可根據實時采集到的大量數據信息來研究和構建奶牛健康生長模型，為奶牛的健康養殖和福利提供技術支撐[7]。體溫作為重要的生理指標，可及時反映奶牛健康狀況，目前自動體溫監測方法主要分為非接觸式、接觸式與植入式3 種，非接觸式體溫監測是利用紅外溫度傳感器與無線通信技術相結合，通過測量奶牛表面發射的能量進而測定溫度；接觸式體溫監測主要利用接觸式的溫度傳感器監測奶牛的體溫；植入式體溫監測是將測溫裝置植入動物體內，通過無線遙感技術傳輸體溫數據進行監測[8]。奶牛的稱重系統能夠監測奶牛健康情況及生長指標，它與RFID技術結合，在識別牛只信息的同時對奶牛進行自動稱重，將獲取到的重量信息與身份信息儲存與傳輸，成為生產管理或營養調控的依據；在規模養牛場中，還可使用攝像頭對牛只進行三維照相，通過紅外線掃描得到牛的粗略體重[9]。

瘤胃是奶牛獨特的消化器官，也是用來監測奶牛體質的主要場所，可在瘤胃中植入甲烷、pH值測定傳感器。奶牛反芻量及瘤胃環境的變化，對判斷奶牛生理狀態及預防早期消化性疾病非常重要。以研究奶牛咀嚼、吞咽、反芻音等為特征的接觸式反芻監測，如Vilchis等[10]選用項圈獲取奶牛反芻行為信息，通過復雜的數據與人工觀察進行對比建立相關性；Adolfo等[11]研究發現三軸加速度傳感器替代人工觀察法，感知加速度變化分析反芻行為變化規律；有報道將三軸加速度傳感器固定在奶牛下顎側中部自動采集奶牛下頜運動數據，采用3 種機器學習算法同時識別奶牛的反芻行為，通過數據收集顯示出反芻識別準確率達到93.7%[12]。基于奶牛圖像、視頻等技術捕捉奶牛姿態及其嘴部運動來識別奶牛反芻行為的非接觸式反芻監測，如Yu[13]等提出了一種基于視頻智能監測奶牛反芻方法，采用Mean-Shift算法對奶牛下頜運動進行精確跟蹤，實現了對奶牛反芻行為的監控；李通[14]利用Horn-Schunck光流法的奶牛嘴部區域檢測，采用幀間差值跟蹤算法，對每幀圖像中較大光流場數據疊加，更加準確地實現多目標奶牛嘴部區域同步檢測，對奶牛反芻情況進行監測。

奶牛疾病的早期預防與監測非常重要，如通過監測體細胞數的變化判斷是否患有乳房炎，監測奶牛反芻情況預判消化疾病、蹄病、酮病等的發展趨向。奶牛各種疾病特征數據不僅為管理者提供了信息化管理應用手段，也為奶牛病歷信息系統化建設提供了技術參考[15]。酮病是奶牛常見的疾病，β-羥基丁酸（β-HBA）濃度升高是亞臨床酮癥（SCK）診斷的關鍵，Tuteja等[16]使用基于二維二硫化鉬（MoS2）納米結構的電化學免疫傳感器檢測牛奶樣品中的β-HBA濃度，顯示出高特異性和靈敏度；Murugan等[17]成功使用釕-氧化石墨烯電化學生物識別傳感器來檢測β-HBA濃度，具有較高的特異性且能快速進行測定；Hyunwook等[18]利用抗體與酶復合物結合顯色原理，提出了一種便攜式診斷閱讀器，可以檢測牛奶中的孕酮，并用酶聯免疫吸附劑測定（ELISA）法進行了驗證。生物傳感器可用于監測奶牛行為、聲音和生理指標（體溫、pH值、病毒病原體等），利用其特異性原則能夠監測重金屬、抗生素的殘留，檢測如口蹄疫、冠狀病毒等病原體，可廣泛用于判斷奶牛消化系統疾病、乳腺炎、真胃移位、肢蹄病和酮癥等[19,20]，對減少奶牛疾病傳播、促進奶牛健康和福利具有重要作用，在監測動物健康領域具有全新的市場。傳感器可部署在飼喂器或擠奶機周圍，也可穿戴或植入體內以監測奶牛體溫、心跳、壓力、血液pH值和檢測分析病毒等病原體以對疾病及時預警和診斷，提高奶牛健康水平和生產效率，減少體檢和長期保健成本[20]。

2.3 奶牛精準飼喂

在奶牛飼養過程中飼料成本占到70.0%，成為決定養殖效益的主要因素，不同品種或不同階段的奶牛有不同水平的營養配方[15]。隨著我國飼料數據庫的建立和健全，各種飼料資源得到了有效利用，飼養成本有所降低，飼料營養價值的利用更加充分。同時，大數據、云計算、人工智能等諸多新興技術廣泛地應用到奶牛精準飼喂環節中，促進了奶牛飼喂技術的數字化發展。全混合日糧（Total mixed ration，TMR）是根據奶牛不同生長發育階段的營養需求按照飼料配方搭配的營養均衡的日糧，是奶牛發揮生產性能的關鍵因素之一[8]。張德敏等[21]利用網絡數據庫技術，開發了一種能自動采集生產數據的TMR智能監控系統，實現了飼料配制和投料監控，并對整個飼喂數據進行記錄和統計分析，有效提高了奶牛精準飼喂程度。由于能給奶牛提供均衡的營養，有效減少營養代謝病，提高產奶量及生鮮乳品質，TMR在牧場中得以廣泛應用，特別是精確飼喂機器人在TMR飼喂技術的基礎上，智能識別奶牛個體并精準配料，實現定量分次飼喂，達到了提高奶牛生產效率、減少飼料消耗的目的[9]。我國對奶牛自動飼喂設備和精準飼喂技術的研發起步較晚，但實現精準飼喂是必然趨勢，隨著國外先進設備和技術的引進，國內信息化、精細化、智能化養殖發展迅速。如北京國科誠泰農牧設備有限公司研發的可編程自動稱重分群設備，能夠將實際數據通過設備與管理軟件聯結，實現智能調控，其研發的自動犢牛飼喂設備系統，可提高犢牛飼喂效率和智能化水平。王玄等[22]設計的全自動犢牛飼喂裝置，具有犢牛識別、自動攪拌投料、代乳粉設定量、機器消毒等功能；許立新等[23]提出傳送帶式自動飼喂管理系統，通過TMR飼喂設備配套自動稱t重裝置，將定量的飼料通過傳送帶投到各個料槽中，實現遠程控制與精準飼喂；袁玉昊等[24]采用信息化、智能化和機電一體化等技術研發一種新型牛場精料撒料及推草機器人，替代人工實現自主推草、精準供料、磁性尋跡、智能避障等功能。

2.4 繁殖性能監測

奶牛繁殖性能直接關系著奶牛養殖經濟效益，發情判斷的準確性、配種的及時性以及受胎率都可以影響奶牛的產犢間隔和產奶量。動物發情是評估動物福利、健康和繁殖行為的重要指標之一，奶牛興奮度、活動量、采食量、反芻活動以及體溫等生理數據的變化，是智能監測奶牛發情和排卵的基本依據。計步器是常見的跟蹤記錄奶牛活動量的設備，可安裝在牛腿部，對奶牛運動進行實時監測，通過信息接收裝置收集奶牛運動數據，分析判斷奶牛發情時間；計步器發情監測系統的使用可快速反映奶牛的興奮狀況，提高發情監測效率，同時能有效監測和揭發奶牛蹄病[9]。加速度感應器發情監測系統是一種通過佩戴頸環達到實時監測的系統，可同時監測運動、仰臥等行為數據，依據活動量的相對變化，經過大數據演算綜合得出推斷，進而對奶牛發情進行揭發，如李萌[25]提出了一種基于多傳感器數據融合的奶牛姿態識別方法，利用四元數微分方程求解姿態角，對奶牛采食、行走、撓癢、靜態等7 種動作姿態進行識別，解決了采集信息單一的問題，提升了識別的準確度；Reith等[26]研究了在奶牛尾根部放置壓力傳感器采集爬跨數據判斷奶牛的排卵情況；戶如霞等[27]的研究表明，應用智能監控系統能夠很好地兼顧奶牛活動量和反芻兩方面的數據，從而提高奶牛受胎率、發情揭發率，顯著提高21 天懷孕率，有助于改善大型牧場奶牛的繁殖性能。隨著科技的發展，傳統監測方法已不能適應大規模養殖，通過電子傳感器、音頻裝置、視頻圖像監測奶牛發情的方法已被研發并廣泛應用[8]，劉忠超[28]設計一種基于物聯網和云端的奶牛發情體征監測方案，提出了融合體溫和活動量的奶牛發情預測的神經網絡模型，準確率為89.5%，誤判率為3.7%，同時根據奶牛發情時陰道黏液引起的阻值變化，設計了奶牛陰道植入式電阻傳感器，能夠準確地對奶牛隱性發情進行鑒定與監測；Randi等[29]通過電子耳標監測耳道溫度變化預測奶牛發情；R?ttgen等[30]研究了通過機載聲音麥克風監視奶牛發聲信息，對音頻數據進行分析與比對自動檢測和識別奶牛發情，報告的靈敏度為87.0%，特異性為94.0%，以上數據信息化技術均為奶牛繁殖性能監測提供了便捷。劉忠超等[31]使用網絡高清攝像頭記錄奶牛發情爬跨行為，提出了一種基于卷積神經網絡的奶牛發情監測法，對采集的奶牛視頻進行分析，識別準確率為98.3%。

2.5 養殖環境智能監控

在奶牛養殖場中，奶牛打嗝、腸胃中以及糞便排泄物會產生大量的甲烷、二氧化碳、氨氣等氣體，這些有害氣體成為環境影響的重要因素。甲烷也是引起溫室效應的主要成分，它的產生意味著能量的損失；氨氣的產生意味著蛋白質的浪費，也是奶牛各種疾病的誘因；甲烷、氨氣等有害氣體的排放量是監測空氣污染程度的主要指標[32]。溫濕度、光照、通風等環境指標對奶牛生產性能、衛生防疫和健康狀況有較大的影響，它們也是評價奶牛養殖效益和質量的關鍵，因此對這些指標的監測很必要。環境監測系統中的主要設備包括監控攝像頭、麥克風、射頻識別（RFID）標簽和各種傳感器（如溫濕度、氣體、光照）等，奶牛環境智能監測與數字化調控主要包括五個方面，一是環境數據信息的采集。依托各種傳感器、視像頭等進行實施監控；二是智能分析、判斷與異常警報。主要對采集到的溫濕度、光照強度、有害氣體的數據進行濾波分析，通過排除干擾、智能計算提高判斷的準確性；三是數據傳輸與接收功能。數據輸送需要由ZigBee網絡、WiFI等無線網絡連接遠程服務端，這些無線網絡是設備交匯數據的主要通道；四是自動調節和遠程操控。根據需要智能化控制相應的設施設備；五是信息存儲與查閱。用戶可通過控制平臺或移動端口查看云端存儲的數據信息[9,33]。如劉忠超等[34]設計的基于ZigBee和Android的牛舍環境遠程監測系統，將ZigBee組網、紅外測溫、RFID等技術和ARM技術結合在一起，根據傳感器收集環境信息通過ZigBee網絡傳輸到控制器上，并借助TCP/IP通信協議搭建TCP服務器，得到畜舍內的溫濕度、氨氣濃度等參數，最后智能控制相應的設備（噴霧、降溫、風機等）進行維持畜舍環境的穩定，進而能夠對畜舍環境實行遠程無線實時監測。

2.6 大數據分析技術

對奶牛個體識別、精準飼喂、健康行為、繁殖性能和養殖環境進行監測會產生大量數據集，包括圖像、文本、網頁、音頻、視頻等，依托計算機、人工智能等技術通過對這些數據資源信息關聯規則進行挖掘，其價值才得以顯現[35]。機器學習（Machine Learning，ML）是人工智能的一個分支，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，它使用不同算法對數據進行挖掘、統計、預測和推理，不斷從海量數據中學習、改進和歸納總結，以獲取新的知識或技能。大數據分析主要包括數據采集、數據探索與建模和數據預測與應用（圖2），探索性分析是從以前的事件中獲取數據并通過各種手段尋求隱含的規律，實質上是尋找相關關系，而預測性分析是根據模型標準估計事件的可能性[36]；數據建模需要循環迭代更多的數據，因為數據的可變性意味著模型中需要考慮許多變量，去除干擾數據，以提高數據的準確性。數據聚類是靜態數據分類中常用方法，又稱無監督數據分析（Unsupervised）方法，聚類類型分K均值算法（K-Means）和K中心點算法（K-Medoids）；從傳感器或智能設備采集到的龐大數據在沒有類別標記的前提下，通過電腦進行聚類，劃分為多個聚簇（Cluster），同一聚簇中的數據具有相似性。大數據技術引入可以提高奶牛養殖場整體管理水平，這些包羅萬象的、海量的數據，需要融合產生比單一信息源更精確、更完全、更可靠的數據，目的是消除數據間的差異，對未來事件的可能性進行準確的預測，在收集大量的歷史資料和實時監測數據庫源的基礎上，利用大數據建模分析技術，挖掘奶牛生產、流通和交易之間的數據耦合關系，為智慧管理提供決策依據，及時發現養殖過程的問題并有效控制，達到人財物的最優化利用[37,38]。

圖2 奶牛養殖大數據平臺構建與數據挖掘及應用

3 展望

奶業是富有有挑戰性與具有吸引力的產業，未來奶業的發展，將在數字化技術與設備應用的有效推動下，更加智慧化。各種傳感技術逐漸滲透在奶牛養殖生產過程中，大數據、云計算以及人工智能對奶牛的健康管理、福利改善及生產性能的提升等具有促進作用，能夠很大程度上提升牧場的管理水平和經濟效益。此外，大數據+區塊鏈技術的應用，還可實現畜產品可追溯，確保牛奶的品質與安全，為產業的發展帶來更大的社會效益和生態效益[39]。在農業現代化發展的大背景下，對大數據資源的挖掘包含了諸多的信息，成為輔助人們正確決策的依據，各種傳感器、機器人及智能設備替代人們或許成為未來奶業的主角。數字化信息技術在奶業中的應用有助于減少生產成本、提高生產效率，對奶牛的健康成長、產業的可持續發展及奶牛福利的改善起到積極的推動作用。