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猪场建设选址规划以及趋势展望

发布时间:2020-10-10  发布者:开元畜牧

 
【一】、猪场建设选址规划
标准化养殖技术是现代养殖技术的主要内容,是实现可持续发展的必经之路。
1、科学选址
通常来讲,生猪养殖场地要建立在平坦、干燥以及电力设施齐全的区域,并且还要远离医院、公共场所、居民区。自动化养猪设备还需要高度注意的是,生猪养殖场涉及到大量的生猪排泄物,所以要建立沼气池,这样才能避免生猪排泄物对猪群的影响。
2、科学规划
基于实际地势的风向、采光以及地形的特点,将生猪养殖场进行科学规划,准确划分生产区、生活区、隔离区以及无害处理区等等,每一个区域之间要保持一定的距离,同时也设置隔离墙;做好生猪养殖场的采光、通风;在生猪养殖场区域内做好消防设施;养殖场内部需要建立两种通道,并且设立消毒室,根据地势对排水设施进行规划,同时还要注重加强绿化覆盖。
【二】、智能化养猪趋势展望
1、机器自我学习是突破点
智能是要实现软件系统与硬件设备能够按照不同的场景进行自主计算、并实现自主的决策和互动,较终达到智能化、无人化操作。下一个阶段的发展方向是机器自我学习,即在人的经验的基础上,机器通过学习,积累养殖经验,构建精细化养猪模型,如饲喂模型、母猪发情监测模型、疾病预警模型、环境控制模型等,修正人的经验,从而实现精细化管理。例如,按照人的经验,哺乳母猪的较适温度范围为16~180C,机器通过不断的自我学习,能够将母猪的适宜温度数值区间锁定在准确、科学的范围,如16.5~18.50C,并以此指导系统调节猪舍的环境状况,带动养殖效率的提升。
2、数据是较终驱动力
从人工智能技术发展的历程来看,早期的发展主要由算法驱动,但缺少海量数据支撑与高水平的运算力保证,无法对算法模型进行持续的优化、迭代。随着科技的发展,算法模型日益优化,现代计算机的性能逐年提升。当算法和计算力不能支撑实际产业需求或者未来技术壁垒很低的时候,数据将成为核心驱动力。以学习为例,学习是海量数据+人工神经网络,其效果取决于两个因素,即计算能力和数据量的大小。科技巨头如Google,Facebook、IBM、阿里、百度都有开源平台,所以随着时间推移,技术壁垒较终会大幅降低,的痛点在数据量。因此,未来掌握多数据的企业或平台在行业内将有话语权。
3、平台化优势将不断凸显
未来,随着技术的不断成熟和与产业的融合,平台化的优势会加突出,一方面,猪场大数据服务平台拥有庞大的猪场用户群体,能够提供广泛的应用场景和海量的行业数据,为技术的发展提供丰富的分析、训练与应用资源;另一方面,平台能够整合软件服务商、技术服务商、设备提供商等各类行业主体,提供低成本的运算能力和服务。通过海量的多维数据结合大规模计算力的投入,以应用场景为接口,平台将构建起覆盖全产业链生态的商业模式,满足用户复杂多变的实际需求。

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