生猪产业是我国畜牧业的重要支柱产业，疫病防控直接关系养殖效益、食品安全与产业安全。随着养殖密度提升、流通环节增多，猪病呈现复杂多变、混合感染、隐匿传播特征，传统防控模式难以满足现代化养殖需求。智能化技术打破人工监测的局限，构建“实时感知-智能分析-精准预警-快速处置”的全流程防控体系，推动疫病防控从被动治疗向主动预警、从经验判断向数据决策转型，当前，智能化监测预警技术在猪场逐步试点应用，但存在技术适配性不足、系统集成度低、落地成本偏高、人员能力不匹配等问题，制约规模化推广。基于产业实际，提出科学可行的应用建议，推动技术与养殖场景深度融合，是提升猪场疫病综合防控能力的关键路径。
1 猪场智能化疫病监测预警技术体系构成
智能化监测以多源感知为基础，覆盖环境、个体生理、群体行为、病原传播四大维度。环境监测通过传感器实时采集猪舍温湿度、气体浓度、通风量等参数，识别诱发疫病的环境诱因；生理监测依托智能耳标、红外热成像等设备，获取猪只体温、心率、呼吸等关键指标，捕捉个体健康异常；行为监测利用机器视觉与声音识别技术，分析采食、活动、咳嗽、趴卧等行为变化，提前发现疫病早期征兆；病原监测结合快速检测设备与物联网传输，实现场内外病原动态监测，构建区域风险感知网络。预警核心是数据融合与算法模型，通过整合多维度监测数据，运用机器学习、深度学习、时间序列分析等技术，建立疫病风险评估模型。系统基于历史数据与实时数据，识别异常特征与传播规律，设定分级预警阈值，区分个体异常、栏舍异常、区域异常与全场风险，避免单一指标误报。依托边缘计算与云计算协同，实现本地快速响应与云端深度分析结合，提升预警时效性与精准度，同时关联免疫、用药、转群等生产数据，提升预警针对性。
2 猪场智能化疫病监测预警技术应用现状与问题
2.1 应用现状
当前，大型规模化猪场逐步部署智能化监测预警设备，部分企业实现环境智能调控、个体体温监测、群体行为分析等功能，在呼吸道疾病、消化道疾病等早期预警中取得实效，降低疫病扩散风险与防控成本。中小型猪场受资金、技术、认知限制，仍以传统监测为主，智能化应用普及率较低。技术层面，多设备数据互通不足、模型适配性不强、预警阈值设置不合理等问题普遍存在，整体应用处于试点探索向规模化推广过渡阶段。
2.2 存在的主要问题
一是技术与养殖场景适配性不足，部分设备复杂耐用性差，难以适应猪场环境，数据采集准确性受影响；系统集成度低，环境、生理、行为、病原监测数据孤立，无法实现融合分析，预警效果打折扣。二是成本投入偏高，设备采购、安装、运维费用超出中小型猪场承受范围，投入产出比不明确。三是人员技术能力不足，养殖人员缺乏智能化设备操作与数据解读能力，系统难以发挥实效。四是标准规范不完善，设备接口、数据格式、预警等级、处置流程不统一，跨场数据共享与区域联防联控难度大。
3 猪场智能化疫病监测预警技术具体应用建议
3.1 分场景技术选型与设备部署
按猪场规模与需求差异化选型，规模化猪场构建全场景监测体系，部署环境传感器、智能耳标、红外热成像、AI摄像头、声音采集设备、病原快速检测终端，实现全维度覆盖；中小型猪场优先部署环境监测与群体行为监测设备，聚焦高发疫病预警。设备安装遵循不干扰养殖、便于维护、感知全面的原则，合理布局传感器与采集设备，重点覆盖产房、保育舍等高风险区域，优化设备防护与固定方式，适应猪场潮湿、多尘环境。
3.2 系统搭建与数据融合管理
搭建“终-边-云”一体化系统，终端负责数据采集，边缘端实现本地实时分析与预警，云端提供数据存储、模型训练、远程管理与区域联防服务。推进数据标准化集成，统一设备接口与数据格式，整合环境、生理、行为、病原、生产数据，建立统一数据平台，打破信息孤岛。强化数据质量管控，规范数据采集、清洗、标注流程，定期校准设备，保障数据准确有效；完善数据安全管理，明确数据权属，落实保密要求，防止数据泄露与滥用。
3.3 预警模型优化与分级处置
优化预警模型适配性，结合猪场历史疫情、养殖品种、生长阶段、季节特征，定制化调整预警阈值与算法参数，降低误报率与漏报率。建立分级预警与处置机制，按风险等级分为一般、较重、严重预警，对应不同处置流程：一般预警通知饲养员现场核查；较重预警启动隔离、消毒、个体检查；严重预警启动全场应急防控，限制流动并上报主管部门。推动模型持续迭代，基于处置反馈与疫情数据，定期优化模型，提升预警精准度与适用性。
3.4 成本控制与投入产出优化
优化成本结构，优先选择高性价比、易运维设备，推行模块化部署，降低初期投入；鼓励企业联合采购、技术共享，降低设备与服务成本。提升运维效率，建立设备定期巡检、校准、维护机制，延长使用寿命；依托技术服务商提供远程运维，降低现场运维成本。量化投入产出效益，通过预警减少疫病发生、降低用药与死亡损失，对比智能化投入与防控成本下降、生产效率提升收益，明确应用价值，增强推广动力。
3.5 人员培训与技术服务保障
构建分层培训体系，针对管理人员开展系统管理、数据解读、应急处置培训；针对饲养人员开展设备操作、预警响应、现场处置培训；针对技术人员开展设备维护、模型优化培训，提升全员应用能力。完善技术服务支撑，推动技术服务商提供全流程服务，包括方案设计、安装调试、培训指导、运维保障；依托科研院所、行业协会开展技术指导与科普宣传，解决应用难题。培育复合型人才，鼓励校企合作，培养懂养殖、懂技术、懂数据的复合型人才，支撑智能化技术落地。
3.6 标准规范与政策支持引导
一要加快完善行业标准，制定设备技术、数据传输、预警等级、处置流程、数据安全等标准，推动技术规范化发展。二要强化政策支持引导，出台补贴、信贷、税收优惠政策，重点支持中小型猪场智能化改造；搭建技术交流平台，推广成熟应用模式与典型案例。三要推进区域联防联控，依托智能化监测预警平台，整合区域猪场数据，实现疫情共享、风险共防、协同处置，提升区域整体疫病防控能力。
4 结语
猪场智能化疫病监测预警技术是现代化生猪养殖疫病防控的必然趋势，能够有效提升预警时效性、精准度与处置效率，降低疫病风险与防控成本，保障生猪产业健康发展。当前应用中存在技术适配、成本、人员、标准等问题，需坚持实用适配、安全可靠、简易高效、逐步升级原则，从技术选型、系统搭建、模型优化、成本控制、人员培训、政策支持等方面推进落地。未来，随着技术不断进步与产业协同发力，智能化监测预警技术将更贴合猪场实际，实现个体精准监测、全场智能管控、区域联防联控的深度融合，推动生猪疫病防控向数字化、智能化、精准化转型，为我国生猪产业高质量发展提供坚实技术支撑。
文章来源：猪业科学
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