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随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经在各个行业中得到了非常广泛的应用，包括农业行业。在养猪行业中，人工智能的应用也日益普及，这种技术可以帮助农场主更好的管理猪群，提高生产效率和养殖质量；帮助农场一线员工更轻松有效的工作，提高员工福利；同时，还有助于建立统一的养殖标准，减少人为原因导致的生产成绩波动。这也是“精准养殖（PLF）”的主要目标之一[1]。
因此，智能化是养猪行业的一个大趋势，并且会大大促进整体行业水平的提升。下面，我们来简单探讨一下人工智能在养猪场应用的常用场景。
1.猪群管理
在传统的养猪场中，饲养员通常需要人工观察和手动记录每头猪的生长状态和健康状况，这种方式效率低下，且容易出现疏漏。
而现在，人工智能可以用来监测猪的生长和健康状况，为养殖者提供更为准确和及时的信息。
例如，养殖者可以在猪舍内安装摄像头、巡检机器人以及各种传感器，通过人工智能技术来识别和追踪每头猪的生长情况，以及预测猪的疾病风险等信息。通过这种方式，养殖者可以实现对猪群更精准的喂养和管理，并且更快速准确地发现猪的健康问题，并及时采取相应的治疗和预防措施，从而提高养殖效率和养殖质量。
2.猪舍环境监测
猪舍中的环境对猪的生长和健康至关重要。人工智能技术可以用来监测猪舍内的温度、湿度、有害气体浓度等环境指标，并且可以通过预测和识别这些指标来提高养猪效率。例如，可以根据猪的日龄绘制猪群各个阶段所适宜的温湿度曲线范围，当猪舍的温湿度高于最高设定值或低于最低设定值时，人工智能可以辅助启动设备自动调节猪舍内的温度和湿度，从而保证猪只生产环境的稳定和舒适。
3.疾病监测和预防
疾病是影响养猪效率和养殖质量的重要因素，在我国尤其如此。传统的疾病监测方法主要是依靠经验和手动检测，而人工智能技术可以通过对大量数据的分析和处理，预测猪的疾病风险，并提供相应的预防措施。例如人工智能可以通过分析猪的声音，运动习惯，饮食习惯，体温等数据，来预测猪只是否处于健康状态，及时发现猪群中患病的个体，从而帮助农场主快速采取有针对性的治疗和预防措施，避免疾病的扩散和影响猪只的生长效率和养殖质量。
例如，BI的SoundTalks®（咳嗽管家）就是通过全天候收集猪舍内的声音数据并上传到云端，然后通过数十年开发并持续优化的大数据算法对采集的数据进行分析，可以为农场提供实时呼吸道健康监测，并且可以比人工提前3-5天发现呼吸道疾病问题[2]，进而快速进行干预，减少损失，提高养殖效益。
4.饲料管理
饲料是猪的主要营养来源，饲料的质量和供应对于猪的生长和健康状况非常重要。人工智能技术可以用来管理饲料的供应和质量。例如，养殖者可以通过智能技术来预测猪的饮食需求和饲料消耗量，并及时补充饲料，避免猪只因为缺乏营养而影响其生长和健康状况。同时，人工智能技术还可以用来监测饲料的质量和存储情况，保证饲料的安全和营养价值。
5.猪肉品质评估
猪肉品质是影响猪肉价格和消费者满意度的重要因素。人工智能技术可以用来评估猪肉的品质和营养价值，例如，人工智能技术可以通过图像识别技术来分析猪肉的外观和质地，判断其品质是否符合标准要求。此外，人工智能技术还可以分析猪肉的营养成分，从而为消费者提供更为准确和详细的营养信息。
6.生产可追溯
借助物联网、区块链等技术，可以实现养殖过程的全程监管和信息化管理，进而实现养殖过程的可追溯性和数据共享，提高养殖行业的透明度和信任度。
7.信息沟通及决策辅助
ChatGPT、GPT4.0的问世都把人工智能带入了另一个充满不同变化的新世界。利用大语言模型的训练，可以将之前现场一些重要且高重复性的信息记录工作，例如数据的输入、记账和统计等交给GPT，打通不同环节之间信息沟通的壁垒。在获得数据之后，可以生产管理者及兽医的角度对模型进行调教，有针对性地根据各自不同的需求分析数据，以辅助现场的决策，动态调整生产过程实现精准养殖。
综上所述，人工智能技术在未来会越来越普及，它在养猪场中的应用包括：猪群管理、猪舍环境监测、疾病监测和预防、饲料管理、猪肉品质评估和生产可追溯、信息沟通及决策辅助等方面，利用AI技术的应用可以提高养殖者的养殖效率和养殖质量。
勃林格殷格翰也在数智化健康管理这个领域不断探索。在2022年上市的SoundTalks®咳嗽管家，就是这样一款以人工智能大数据算法为基础的猪呼吸系统疾病的创新解决方案。它能24小时全天候在猪舍中监测猪群的呼吸道健康状况并且及时发送预警提醒相关管理人员进行针对性的干预，达到改善生产成绩、增效降本的目的。此外，该系统将现场呼吸道状况可视化，用数据呈现助力管理及决策，做到更客观、更精准，可追溯的过程管理。
