在现代畜牧业中，自动料线与饲喂站已成为智慧养猪的核心装备，这些装备能把生猪养殖从过去依靠经验的模式，逐步转变到以数据为核心的精细管理模式上。山东农业大学动物科技学院联合荣成市崖头畜牧兽医站科研团队系统梳理了这两类设备的应用现状，对比了干料线与液态料线的技术特点以及各自适用的场景，指出了它们在精准饲喂、提高饲料利用率、降低人工成本以及改善动物福利等方面取得的成效，同时也提出推广过程中遇到的高成本、数据孤岛、模型滞后以及人才短缺等具体难题。针对这些难点，文章提出了3个优化路径：一是构建由数据驱动的精准营养动态模型，将营养调控从群体配方细化到个体水平；二是推动饲喂系统智能协同升级，让饲喂站转变为集视觉、声音、红外于一体的系统，再借助PLC控制、机器视觉和数字孪生技术，提升自动料线的智能化水平和可靠性；三是强化场景化应用，对大型一体化养殖场推行数智化集成方案，而对中小规模猪场则提供模块化、轻量化的解决方案。未来随着边缘AI芯片、联邦学习等新技术的深入应用，再加上政策与标准体系的逐步完善，自动料线与饲喂站会朝着更智能、更集成、更个性化的方向发展，精细化养殖管理也会成为常态化，为我国养猪业的高质量、可持续发展提供有力支撑。
引用本文：孙文萱, 姜波, 王文文. 智慧养猪中自动料线与饲喂站的应用现状及优化路径[J]. 中国猪业, 2026, 21(4): 17-25.
SUN W X, JIANG B, WANG W W. The application status and optimization path of automatic feed lines and feeding stations in smart pig farming[J]. China Swine Industry, 2026, 21(4): 17-25.
DOI: 10.16174/j.issn.1673-4645.2026.04.004
引 言
我国养猪业正从传统散养向现代化、集约化转型。过去靠人力、凭经验的粗放饲养方式，在规模化养殖场中，正逐步被自动料线和自动饲喂站所取代，饲喂过程由此实现了机械化和精准化。在此基础上，融合物联网、大数据与人工智能的“智慧养猪”成为新发展方向。在由数据驱动的智能生态饲喂系统中，自动料线和饲喂站也超越了其基础功能，演进为能够采集猪只采食与健康数据的智能终端。本文针对这两类系统在智慧化新阶段的应用现状和未来发展进行梳理，以期为养猪行业的数智化饲喂技术升级提供参考。
智慧饲喂技术的应用现状
发展概况
干料输送系统根据其饲料输送链条的差异，分为绞龙料线与塞盘料线。绞龙式输送系统通过电机驱动带有螺旋叶片的绞龙在密闭的管道内旋转，利用螺旋旋转产生的推力，将饲料从料塔底部向前推进，最终分配到各个下料口。塞盘式输送系统通过驱动器驱动塞盘在输送管内循环运转，饲料经振动料斗进入输送管道，在塞盘的循环带动下输送至各猪舍的落料装置。两种输料系统相对比，绞龙式料线结构简单、成本较低、安装灵活，但是输送距离有限，维修成本高且不方便，适用于中小型猪场及单独的育肥舍和保育舍，而塞盘式料线在输送距离允许的范围内可对多个猪舍串联进行饲料输送，适用于料线复杂的大型规模化猪场。液体饲喂系统是将饲料与水先在混合罐中均匀调配好，经过一段时间的恒温发酵，然后用饲料泵经管道输送至对应的料槽内。因其具有节省人工成本、提高采食量、提高饲料转化率、减少饲料浪费、提高生产性能等优势，在养殖场得到了较广泛的使用（表1）。自动料线实现了定时定量饲喂，不仅提高饲喂效率，节省人工劳动，还降低猪只应激，提高猪的生产性能。
绞龙和塞盘输送的都是干料，本质上是用机械化解决了“送料”的问题，而液态饲喂系统则是通过精准控制水料比、执行个性化饲喂曲线，实现了从“喂饱”到“喂好”的跨越，使母猪生产性能明显提升。在生长性能方面，液态饲喂可有效提高仔猪的采食量和日增重，与干料饲喂相比，液态饲喂使仔猪采食量增加约109g/d（P<0.001），日增重增加约57g/d（P<0.001）。在母猪繁殖性能方面，荷兰养猪场应用液态发酵饲喂系统的数据显示，母猪年产胎平均达2.4胎，每胎活仔数12.32头，年断奶仔猪数达26.83头。自动饲喂站主要用于个体猪只的精准饲喂与日常管理，一般配有身份识别系统、精量下料装置、中央控制系统以及多种传感器，并与主料线相连间。该设备可根据每头猪的个体信息，按需投放相应的饲料量。其工作流程如下：猪只进入主通道后，入口在拉簧作用下自动锁闭；同时，当猪只采食时，射频读取设备获取猪的身份信息，传感器同时记录环境参数和猪只的生理信号；随后，中央控制系统结合这些数据生成饲喂曲线，再由下料装置精确给出预设的饲料量；最后，猪只采食结束后从出口离开，此时进口门自动打开，等待下头猪进入1（图1）。
实际应用效益分析
智能饲喂系统在实际应用中给养猪企业带来了多方面的经济效益。饲料利用率方面，依靠精准投喂和个体化管理，智能系统显著提升了饲料转化效率。郭嘉明等的对比试验显示，采用智能粥料饲喂方案相比传统干料，日耗料量提高7.38%，日增重提高10.40%，料肉比降低2.60%；吕恩利等研究也表明，智能饲喂系统能将饲料利用率从85.18%提高到94.80%，提升了9.62个百分点。此外，该系统还可自动记录并随时查看每头猪的采食量，避免了人工操作带来的误差，进一步减少了饲料浪费。在降低人工成本方面，自动料线通过一键操作，能完成整栋猪舍乃至整个猪场的饲料投放，1名饲养员即可照看猪场内的猪群，单位生产成本随之下降。同时，自动料线采用全程管道输送方式，饲料在运输和投喂过程中不容易出现抛洒、受潮或被污染的情况，避免了人工喂料时用量忽多忽少的问题。自动饲喂站还可根据猪只体况进行精准投喂，从而提高了饲料利用率，进一步减少了劳动成本与饲料成本。智能饲喂系统已逐渐成为实现母猪精准饲养、提高生产性能、降低人工和饲料等成本的重要手段之一。
智能饲喂系统还改善了动物福利与健康状况，液态饲喂系统提高了饲料的适口性，减少了饲料浪费，同时降低了饲料灰尘对生猪健康的影响。自动饲喂站可使猪只自由活动、自由采食，减少了因限位栏和争抢食物带来的应激和打斗，改善了动物福利。智能饲喂系统的应用明显提高了猪只的生产性能，数据显示，使用智能饲喂系统的母猪产健仔数提高10.44%，窝均健仔数增加0.69头，21d断奶仔猪均重增加0.37kg，哺乳母猪背膘损失降低34.43%，7d断配率提高4%。
未来发展趋势展望
技术发展新方向
大模型技术与边缘AI芯片的深度融合，可为智能饲喂系统带来可行的技术路径，使其达到实时响应与低延迟控制。薛飞跃等4指出，当前大模型技术给智慧养殖带来巨大改变，尤其在农业物联网与边缘计算中的应用，将推动养殖管理实现跨越式的进步。Srinivasagan等研究证明，基于TinyML处理器对家禽声音的分析发现，其可以显著降低能耗与延迟。如果把低功耗的AI芯片集成到饲喂站或巡检机器人中，就可在猪只采食时，完成对个体行为的识别、体温的筛查和异常情况的预警，从而实现向实时干预这一方向的转变。
Garro等指出，联邦学习可在不集中上传原始数据前提下，联合多个养殖场进行协同建模，既保护了各场的商业数据私密性，又解决了单一猪场数据量不足、难以训练高精度模型的难题。未来可将各猪场智能饲喂站记录的采食量、体重增长和健康状况等数据，用于联邦训练，从而得到一个跨场域的精准营养预测模型，再以轻量化边缘模型的形式部署回每个饲喂站。
政策与标准化支撑
农业农村部发布的 《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》，把畜牧养殖的智慧化列为了一项重点任务，也鼓励用中央财政资金和专项补贴来支持智慧养殖设备的推广应用。另外，农业农村部还明确了2026年智慧农业标准的重点立项方向，其中包含农牧场数字化场景认证、软硬件接口标准及农业大模型通用技术等22项标准，有了这些标准，就能将饲喂站、巡检系统、环控系统等多处来源的数据进行统一管理，可以进行协同决策。
总结
自动料线与饲喂站作为智慧养猪的核心技术，正推动养猪生产方式变化。智能饲喂通过精准投喂、数据采集和自动化控制，能提高饲料利用率、降低人工成本，同时可以改善猪只健康和福利水平，给养猪企业带来了经济效益。但在技术推广过程中仍存在初期投资高、数据流通受阻、健康监测模型落后和专业人才短缺等问题。随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断发展，自动料线与饲喂站系统将变得更智能化、集成化和个性化，可以为养猪业提供更有力的技术支持。推广模式的多样化也有助于加快智能饲喂在各类养殖场的落地应用，让精细化、智能化的养殖管理逐步成为行业常态，最终引领我国养猪业迈向高质量、可持续发展的未来。
该文章刊登于《中国猪业》杂志2026年第4期，山东农业大学动物科技学院孙文萱为第一作者，王文文副教授为通信作者。
试验得到“山东省重点研发计划项目（2024LZGC017）”的支持。
本文为节选，点击“阅读原文”免费下载阅读。
Abstract
In modern animal husbandry, automatic feed lines and feeding stations have become the core equipment of intelligent pig breeding. These equipment can gradually change pig breeding from the experience-based model in the past to the data-based fine management mode. This article sorted out the application status of these two types of equipment, compared the technical characteristics of dry material line and liquid feed line and their respective applicable scenarios, and pointed out that they have achieved obvious results in accurate feeding, improving feed utilization, reducing labor costs and improving animal welfare. At the same time, specific challenges such as high costs, data isolation, model lag and talent shortage were also encountered in the process. In response to these difficulties, the article put forward three core optimization paths. First, build a data-driven accurate nutrition dynamic model, refine nutrition regulation from group formula to individual level; second, promote the intelligent and collaborative upgrading of the feeding system, so that the feeding station can be transformed into a multi-modal health sentry station integrating vision, sound and infrared, and then with the help of PLC control, machine vision and digital twin technology, it improves the intelligence level and reliability of the automatic feed line; Third, strengthen the application and model innovation of the scenario, and implement the number of large-scale integrated farms. Intelligent integrated solutions, and provide modular and lightweight solutions for small and medium-sized pig farms. In the future, with the in-depth application of new technologies such as edge AI chips and federal learning, coupled with the gradual improvement of policies and standard systems, automatic feeding lines and feeding stations will develop in a more intelligent, integrated and personalized direction, and refined breeding management will also become the norm, which can provide strong support for the high quality and sustainable development strong support.
发表评论 取消回复