重视智能畜牧业发展，培养复合型人才

畜牧业是一个包含牧草种植、饲料加工、动物繁育与养殖、环控及废弃物处理、屠宰及终端消费深加工等在内的综合体系，也是整个农业生产中规模化程度最高、技术、设备接近工厂化、且资金投入相对集中的领域之一。随着畜牧业的规模化发展，畜牧企业迫切需要高科技的赋能。随着人工智能技术向各行各业的渗透，基于人工智能技术赋能的智能畜牧业已经引起各国的重视。以智能畜牧引领的高效、高质、高产、可持续的畜牧业健康发展注定是未来的方向。

智能畜牧应该包含以下几个核心内容，即：智能畜牧应该是建立在畜牧生产全程机械化自动化基础上的、直接或间接使用人工智能技术、智能控制和机器人技术、检测与大数据技术，对畜牧生产全产业链的各种数据进行智能感知与有效采集、并进行模型构建和智能分析、推理、决策、进而形成无人干预下的智能管控系统，在彻底提升畜牧业技术水平同时，可以为企业带来零（或近零）风险的高效运转及显著效益。

因此，智能畜牧的内涵是动物科学及畜牧工程应用背景下全程机械化自动化基础上的人工智能技术、智能控制与机器人技术、数据自动采集与大数据智能分析、推理决策技术的综合应用，而应用智能畜牧的一个外延标志是畜牧企业的高效、无人化运转。

要实现智能畜牧养殖的目标，我们应重视智能畜牧引领下畜牧业的进步和可持续发展，关注以下三个方面、并提前谋划好。

实施和高效利用机械化自动化系统及装备

近年来党中央、国务院高度重视畜牧业机械化的发展。国务院于2018年印发42号文：《国务院关于加快推进农业机械化和农机装备产业转型升级的指导意见》，这个意见中明确提出，到2025年畜牧养殖机械化率达到50％左右，而现在全国范围的畜牧业机械化率还不到35％。今年初，农业农村部为了落实国务院文件精神，印发了《农业农村部关于加快畜牧业机械化发展的意见》，明确了当前和今后一个时期推进畜牧养殖机械化发展的思路、目标和主要任务，这是加快推进畜牧业机械化、自动化、提高畜禽产品保供能力的重要举措和工作指南。

有资料显示，占我国养殖量超过70％的中小规模畜禽养殖场（户）中，机械化程度较低，生猪养殖机械化水平在30％左右，蛋鸡和肉鸡养殖的机械化水平在40％左右，而肉牛、水禽等机械化水平普遍低于30％。如何做到机械化和自动化的普及、技术提升及实施？

建议应当分两方面考虑，一是针对已有机械化和半自动化系统的养殖场要补短板，即要向高效的完全自动化系统快速过渡，这里就必须要借助于当下的高科技来赋能，如与信息化系统紧密融合，构建精准养殖的自动化模式、研判养殖环节的自动化难点和痛点、改进养殖工艺并改造生产流程、适当引入机器人并做好与机械化系统的对接、构建畜牧物联网和大数据分析平台等；二是针对尚未普及机械化和自动化系统的养殖场要强弱项，即要按照智能畜牧科技引领，弯道超车，快速布局面向未来智能畜牧养殖的机械化和完全自动化系统。总之，目前及未来一段时期我国畜牧业应把机械化、自动化发展作为重点目标：到2025年，主要畜禽养殖全程机械化要取得显著成效，其中，奶牛规模化养殖机械化率达到80％以上，生猪、蛋鸡、肉鸡规模化养殖机械化率达到70％以上，肉牛、肉羊规模化养殖机械化率达到50％以上，大规模养殖场基本实现全程机械化和自动化。

加快信息化管控系统及畜牧物联网的建设和实施

今年1月，农业农村部、中央网信办联合印发了《数字农业农村发展规划（2020-2025）》。数字农业是用现代工业生产的组织方式、管理理念和先进技术发展现代农业而形成的一种新的农业业态，即以“信息＋知识＋智能装备”为特征、以信息和知识作为生产要素介入农业生产过程中。智能畜牧的实现就是以数字化转型为引领的重大进步，而这其中畜牧企业的信息化管控系统就是数字化的重要体现、并占有重要地位。要做好畜牧企业的信息化建设，就要理解和接纳畜牧物联网体系。

企业在做数字化转型升级过程中，首当其冲的就是做好畜牧物联网建设。而畜牧物联网建设中，就包含了各个层级的信息流和数据关系构建，以及畜牧企业智能自动化管控系统的实施。在做畜牧物联网的规划、建设和实施中，务必要特别关注面向底层养殖的数据采集、调控的执行和面向顶层的信息化管控及与畜牧企业ERP的技术融合，以及信息系统的有效使用，使各种涉及到的繁育、养殖、环控等数据发挥出应有的最大化效益。

构建畜牧企业信息化系统建议应该注意以下三点：一是规划前行，即按照企业信息化建设国家规范，要充分考虑畜牧业（饲料、养殖、加工等）的特点和需求、并结合面向未来智能畜牧技术升级；二是一定要考虑基于私有云的信息架构及网络体系设计；三是面向底层信息感知与数据采集、与机械化和自动化执行装备（系统）的接口及未来的智能装备的改造要求。一句话：畜牧业信息化管控系统建设一定是“软”“硬”结合的可以落地的CPS（信息物理系统）系统。

培养智能畜牧人才

我国畜牧业整体技术目前尚普遍处于较低的机械化率和半自动化水平，故而绝大部分畜牧企业的技术人才配置及人才使用基本处于与之匹配的较低层级。所以，我国畜牧业要面向未来的智能畜牧业、实现跨越式发展，则需要大量的掌握基本智能技术、信息及数据技术、并融合畜牧、动科背景知识的各类专业型及复合型技术人才。

然而，在我国中大型畜牧企业开始逐步向智能型畜牧转型升级中，我们发现转型中可落地的、智能型技术还不成熟、或尚未发挥出应有的预期效果，其中制约的一个重要因素就是智能型畜牧人才不仅缺乏，而且在企业中的人才层级配置还没有形成。因此，面向未来智能畜牧的人才培养应该引起我国各类农业院校，及中高等职业技术学（院）校的关注。

针对未来智能畜牧人才如何培养这一问题，建议一方面要规划好人才层次的培养模式，另一方面要从专业设置、培养方案、到课程和实践环节设计等等要开始探索、实施和完善。目前仍普遍存在共性问题有：面向畜牧工程各类教学的师资力量存在水平及能力的局限性、使用的教材落后及先进的实践和创新教育不足等。在十四五畜牧业顶层人才培养体系的规划中，教育部和中国畜牧业协会智能畜牧分会与相关协会应担负起指导、协调和共建的作用。组织专家团队在顶层规划好面向智能畜牧的、递阶式、差异化的人才培养体系及人才晋升体系，统一专业名称，并给出专业建议指导意见、制定各级人才培养的标准；同时做专业的校—企共建、实践创新基地建设的牵线和组织者；

二是在相关农业工程领域的专业，如机—电一体化、自动化、农业工程、智能农机与装备、设施农业等专业中，吸纳、或抽调有经验的教师来充实畜牧类专业的工程类课程、智能化技术课程、人工智能课程等的教学。

面向智能畜牧的人才培养体系也是我国人才培养工程的组成部分，务必要具备前瞻性和引领性。不仅要谋划好、设计好，还要进行必要的教育体系、内容、方法的改革，以适应人才培养的新的规律和满足我国畜牧业现代化、迈向畜牧业强国的需要。

（陈一飞为中国农业大学信息与电气工程学院教授，博士生导师；朱友胜为四川工商职业技术学院轻工系副教授；刘爱巧为中国畜牧业协会智能畜牧分会会长）