在全球人口增长与资源短缺的双重压力下，如何实现畜牧业的高效、绿色、可持续发展，成为各国共同面临的挑战。发展精准畜牧业是从源头上解决全球畜牧业问题的根本途径。如何采用创新性的方法和技术进行精准畜牧业研究，是我国畜牧领域研究者所亟待解决的重要问题和挑战。
国产化数据库应用网络平台系统
日前，中国农业大学农业农村部饲料工业中心数据库团队以“知农爱农、强农兴农”为使命，在智能精准营养领域取得系列突破，不仅构建了我国首个自主化猪饲料原料营养价值数据库，更研发出全球领先的猪智能精准饲喂技术体系，为破解“人畜争粮”难题、推动养殖业数字化转型提供了中国方案。
破局痛点：从“依赖进口”到“自主创新”
一直以来，传统畜牧业依赖大量饲料资源，加剧了粮食安全危机。我国作为全球最大生猪养殖国，长期面临饲料资源短缺、饲料利用效率低、劳动力不足等挑战。面对此种现状，在我国发展精准畜牧业尤其是生猪养殖领域的精准畜牧业已经刻不容缓。
基于心率监测的猪净能低成本测定新方法
基于以上问题和挑战，团队胸怀“科技强国”的理念，迎难而上，历时近十年攻关，完成了猪精准营养技术体系构建这一动物营养领域的基础性研究工作，创建了饲料原料有效养分及猪营养需要量动态预测的数学模型，建成了符合我国生产实际的猪饲料营养价值数据库，开发了国产化数据库应用网络平台系统，并免费向公众开放使用，从供、需、喂三个环节为我国生猪养殖领域精准畜牧业的实现提供了基础数据、模型和软件平台支撑。这一成果支撑了第三版《中国猪营养需要》国家标准的修订，获“神农中华农业科技进步奖一等奖”。整套技术方案入选为农业农村部2021年农业主推技术。
生成式饲料配方软件系统
“科学探索永无止境”。在前期研究基础上，团队围绕猪的智能化精准化饲喂从方法学到算法模型再到软件和硬件进行了探索，并取得了系列创新成果。在方法学方面，创新性地提出了基于心率监测的猪净能低成本测定新方法，以及基于生物电阻抗的猪体成分无损快速检测新方法；在算法模型方面，率先将机器学习模型算法运用于猪营养研究领域，建立了适用于饲料原料净能值分类预测和猪饲养标准分类预测的机器学习等系列模型和算法；面对“双碳”背景下生猪养殖业中不同饲料的环境效应“家底”不清、缺乏量化数据的问题，团队基生成式饲料配方软件系统于全生命周期评价模型评估了猪肉生产的碳足迹氮足迹等环境效应，探索了多目标饲料配方算法，为发展环境友好型的生猪养殖业提供了基础数据和工具支撑。在软硬件方面，建立了全球首个生成式的饲料配方软件系统，使我国饲料配方师有了自己专业领域的“ChatGPT”。
科技赋能：让每头猪“吃好每一餐”
科研创新的最终目的是使成果精准落地、服务社会。为此，团队在实现猪的智能精准饲喂上做起了科技文章。在前期研究成果基础上，团队开发了真正的猪智能化饲喂设备。基于饲料供应端和猪营养需求端开发的动态预测模型和实时快速检测技术，以及饲喂端依托饲料配方系统和定制化饲料配方，并通过双下料系统对基础饲料进行混合，配制成理想饲料对猪进行饲喂，真正做到“为猪精准地配好每一餐”。该智能精准饲喂技术的实现将有望推动现有的生猪养殖模式发生根本性变革，为解决了我国养猪业未来劳动力短缺困境、缓解我国饲料资源短缺和人畜争粮问题提供科学的解决方案。
团队合影
据团队骨干中国农业大学动物科技学院张帅教授介绍，目前，团队与企业合作研发的“育肥猪精准营养技术体系”已经通过规模化验证，并已成功研制出行业首套育肥猪动态营养数据采集系统及首台育肥猪精准营养饲喂设备，两项技术均填补了行业空白。
育才兴农：“青年i猪联盟”锻造行业生力军
科技成果的转化离不开人才支撑。2018年，张帅教授发起“青年i猪联盟”，打造“融合专业认知、理论教学、学术交流、产业服务、顶岗实习和职业发展”六位一体的三全育人平台，为行业输送复合型人才。
通过校企联动、学术赋能、实战练兵等多种形式，促成了人才培养和实践创新。联盟成立以来，累计覆盖动物科学及相关专业师生超万人，本科生发表核心期刊论文，创业项目获国家级奖项，真正实现“产学研用”深度融合。
中国农业大学的创新实践证明，科技与产业的深度融合，正让传统养殖业焕发新生，为保障国家粮食安全、推动农业现代化注入科技新动能。（付丽、中国农业大学）
责编：刘铮
