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我国是一个养猪大国，拥有悠久的生猪养殖历史。由于我国人民膳食结构等因素，同时我国又是全球最大的猪肉食品消费大国，我国猪肉年产量约为全球的41.72%，消耗了约全球44.45%（以2019年为例）的猪肉，2019年中国猪肉进口数量为245万吨，居全球第一。虽然我国养了接近全球近一半的猪只，但是在整体养殖水平上只能处于大国地位，而并非强国.
我国智能化养猪起步较晚，但是发展较快。在2017-2020年相关上市公司年报中智能化更是成为了热门词汇。
在发展过程中也由向欧美养殖强国学习先进的智能化养殖理念，智能化养殖实践也由原来的21世纪初期的大群养殖逐步扩展至整个生猪养殖过程，如：智能环控、智能穿戴、物联网监管、智能饲喂等。逐渐出现以生猪养殖智能化为主营业务的相关企业，如：润农科技（2009年）、朗瑞恒（2011）普立兹（2015年），省饲儿（2016年），华科智农（2015年）小龙潜行（2018年）、农信互联（2003年），睿畜科技（2017），影子科技（2018年）等，同时也有大量基础设备厂家逐步试水智能化养殖，如：大牧人、斯高德等。
在智能化养殖过程中，针对不同环节猪只的生产、管理差异化，而产生了不同的智能化需求。
一、智能化配怀
智能饲喂在配怀环节使用可以有效的降低饲料成本，增加生产效益。在母猪配怀中针对母猪大群、单体栏或小群饲喂的智能饲喂设备将基于饲养曲线，利用相关传感技术、物联网技术等，实现母猪整个怀孕周期的智能饲喂，设备基于猪只怀孕日龄、体况、季节等自动调整下料量的精确饲喂，同时饲养员可通过饲喂器、APP等及时调整确保母猪膘体，而管理人员可基于母猪膘体分布来调整饲料营养方案，来实现母猪不同阶段的营养需求。
为解决母猪的精准饲喂中母猪体况需要人为评定问题，AI视频分析技术利用AI技术获取母猪相关体型数据，再通过相关算法评测出母猪相关膘体状况——评膘机器人。
在母猪生产管理中智能化个体识别技术将有助于实现母猪个体管理、信息化，2018年的猪脸识别，通过视频智能识别猪只体型、外貌、纹理、面部特征等细节的识别技术，曾引起业内一片轰动，但是RFID技术仍以其高效、准确、价格低廉占据了市场的主流。
猪只智能穿戴设备目前以猪只耳部为主，用于采集猪只体温、位置信息等生理信息，同时结合后台算法，获取猪只相关生理信息、活动量等，用于分析猪只发情、疾病等诊断。
母猪人工查情难，查情不及时等问题，目前智能查情在群养中有电子查情站：通过记录大群中母猪访问公猪时间、频率等或在单体栏在促情灯带下安装相关感应装置，基于母猪体温变化、活动频率等，通过对应算法判断是否达发情阈值来确定母猪是否发情。相关技术在国内外部分企业小范围推广，但是整体推广范围有限，主要原因为此二项技术AI发情技术依赖于场景算法学习过程，无论从精准度，有效性仍需辅助以人工验证、训练，并未从根本上取代人工查情。
二、产房智能化
生产智能称重系统在配怀与产房母猪流转过程中，采用个体识别对猪只个体进行称重，采集母猪体重信息，数据通过物联网技术直接对接至平台，通过后台统计、运算获取母猪产个体体重变化。
在母猪产房中，母猪饲喂上难度增加，既要在母猪产上产床前控料，防止母猪采食过多抑制乳腺发育、母猪产前7天，母猪体能逐步恢复需要，每日渐进式下料，哺乳中后期仔猪生长需要，泌乳量增大，母猪需要自由采食，产房中饲养工作量大并且繁重。智能化的产房中智能化饲喂器通过传感器监测母猪采食行为判断采食欲望，来确定母猪下料速度与下料量的方式，既有效避免了母猪玩耍导致的饲料下料堆积导致的浪费，通过有效传感检测在最大程度上减少剩料，也解决了母猪剩料时不给予母猪喂料的相关问题，在一定程度上完成了哺乳母猪“智能”的饲喂问题。
母猪压死仔猪是产房中仔猪死亡的一个重大原因。智能声讯系统拟在无人值守的产房通过仔猪被压瞬间的尖叫声通过相关传感器进行采集，通过相关声音算法识别、判断，再借助终端设备进行相关处理。同时相关猪只咳嗽、尖叫等声音分析也是相关技术不同运用。相关技术目前仍处于研究阶段相关实用性及推广价值有待市场验证。
三、保育育肥无人化
在保育育肥饲养阶段随着养殖规模化发展，人均育肥量由100头—300头—500头-1000头…逐渐攀升。
在育肥保育中为降低仔猪由吃奶转变为饲料采食带来的断奶、转栏应激，智能粥料饲喂在市场得到充分运用，同时如何在保育、育肥阶段采用更符合猪只生长需要的饲喂方案也在促进相关饲喂设备逐步完善。为实现育肥无人化饲喂，育肥大群基于体重或个体分栏饲喂的系统在国内外逐步发展，用于解决育肥猪只生长过程中个体差异，达到同期出栏，同时在饲喂过程中基于耳标个体管理，获取育肥猪只个体生长大数据。同时，在我国地方品种利用过程中如何利用大群饲养的育肥个体化饲喂，加强肌间脂肪沉淀改善肉质，也是未来育肥智能分群饲喂的发展方向。
如何即时获取猪只数量、体重分布、猪只料肉比情况，AI视频盘点技术，采用视频分析技术，通过人工智能算法，能估测出栏内猪只头数、重量、体型数据、栏内猪只状态等，既能远程监管猪场生物资产，又能为育肥、保育出栏提供科学决策。
四、猪场智能环控
20世纪 90年代初，随着相关技术的快速发展，国内外畜禽舍的环境测控系统取得了迅速发展。目前市场在规模较小的猪场主流环控系统为多普通单片机监控系统，该系统具备价格低，操作简易；在大中型猪场中采用的PLC控制系统具有较好的控制精度 ，可实现长时间无故 障稳定运行，控制与操作方便易行，自动化程度较高，或基于 CAN总线的分布式控制系统具备更灵活、易于拓展至大型环控方案，同时还能确保各个猪舍内的局部故障之间不相互影响、模块之间相对独立；而在自动化程度要求高的猪场中基于无线物联网的监控系统逐步实现了猪舍环境的远程实时监控、或通过远程平台数据下发，更适用现代化的生猪养殖远程管理系统。因环控控制系统自动化程度高，同时操作简便，在智能化中普及率较高。同时在环境控制中部分环控依然依赖于人工维护的控制策略，通过温度或湿度控制相关环控设备，并未对猪舍内有害气体、室内风速、室外温度等多因素进行综合性分析，也并未对环控器下设备进行对应管理故障或异常警报。
五、猪场大数据监管
猪场大数据管理是近年来规模化猪场生产管理的重要基石，在智能化猪场建设中大数据监管分为如下三大系统：
1、猪场生产管理系统：在猪场管理整个生产过程中，将猪场生产相关的主要过程数据采集，如查情、配种、分娩等，用于衡量猪场生产成绩，对生产进行预测，实现信息化以及生产大数据分析；
2、经营数据系统：如财务管理系统、猪场物资管理系统、人力资源系统等用于协助处理经营相关业务；
3、猪场物联网系统：通过感知技术与智能装置，对猪场内的环境监测、个体识别、自动称重、精准饲喂、能耗耗用等猪场运行相关自动化、智能化设备进行管理、数据采集的平台。通过物联网管理平台实现对猪场的实时控制，实时管理。
三个大系统在猪场运营中为解决相关数据孤岛问题，将三大系统进行融合，形成了猪场经营、管理大数据模型，实现了猪场大数据管理平台。
六、智能化进程中问题
目前智能养殖在生猪养殖中仍处于发展初期阶段，行业缺乏统一的国家标准、行业标准，多数依赖于企业自身标准，导致智能化产品质量参差不齐，部分技术仍处于行业初期融合阶段，因此相关模型、算法等不符合猪场生产，仍有待行业共同加强。
人才缺失仍然是养殖行业一重大难题，整体行业从业者文化水平不高，对于智能化+养殖而言，更需要跨界人才，巨大的人才缺口仍需要行业、企业以及高校共同参与。
七、智能化展望
在农业农村部《中国农业展望》中据相关专家人士预测随着猪场生产高速增长后，中国养猪行业将在2025年左右迎来低增速时代，意味着猪肉生产低成本时代来临， “智能养殖“发展将迎来更大程度发展，应对规模化、集约化猪场实现高效、低本、环保养殖。
1、更广泛的推广运用
生猪养殖智能化目前正处于爆发阶段，但是我国智能化程度普遍不高，特别是在占据中国养殖主力军的中小型企业中，普遍处于观望态势。
2、多技术融合发展
在信息化管理中，数据管理目前所有软件均需要饲养员手动录入数据，还存在信息录入不准确、更新不及时等问题，在智能化饲养过程中，仍有大量基础工作无法替代：如配种，疫苗注射等工作，仍然费时费力，在后续智能化发展中，要利用多智能手段融合更多技术：如机器人技术等，实现猪场数据自动采集、最大程度上实现猪场生产无人化。
3、更高程度人工智能
人工智能在于机器的自我学习，而在目前的AI智能中仍停留在算法驱动层面，随着养殖智能化的发展，海量数据积累，人工智能将借助人工神经网络深度学习，智能养殖将迎来新的发展高度。
4、大数据决策
在当前的智能化中，各数据仍处于割裂状态：饲喂、生产、物联、财务等，后续企业要探索如何利用大数据，依靠AI智能技术将相关数据进行融合、分析、模拟构建猪场生产、疾病、财务等综合评估模型，为生猪养殖提高决策参考。
