近年来，全球气候变化导致极端高温天气频发，畜禽养殖业面临前所未有的热应激挑战。生猪由于缺乏发达的汗腺且皮下脂肪较厚，对高温高湿环境极为敏感。热应激不仅引发猪只采食量下降、生长停滞与繁殖障碍，更会导致严重的肠道屏障受损、免疫抑制甚至死亡，给全球养猪业造成了巨大的经济损失。尽管学术界与产业界在猪热应激的生理机制、降温设备研发及营养调控方面取得了丰硕成果，但现有研究与应用多呈现“碎片化”特征：环境监测与生理评估脱节，预警模型缺乏可解释性，且物理降温、营养干预与遗传选育三大防控手段各自为战，未能形成系统合力。美国一项针对生猪生产者的调研显示，尽管绝大多数管理者认同热应激的严重危害，但由于缺乏有效的决策支持工具，农场层面的热应激管理阈值与干预措施存在巨大差异与盲目性。
1 从生理机制到产业痛点
1.1 热应激的底层生理机制
理解热应激的生理机制是构建智能监测与闭环防控系统的理论基石。热应激对猪只的影响是从神经内分泌级联反应到细胞代谢重塑的复杂过程。在急性热应激下，猪只下丘脑－垂体－肾上腺（HPA）轴被激活，导致皮质醇等应激激素分泌增加，进而引发行为学（如增加躺卧、减少采食）与生理学（如呼吸频率与体表温度升高）的显著改变。
在细胞与分子层面，热应激会导致严重的氧化应激与组织损伤。多组学分析表明，慢性热应激会诱导母猪肝脏发生代谢重塑，引发肝功能障碍，并通过上调热休克蛋白（HSP70/90）及改变嘧啶代谢与氧化磷酸化途径来进行代偿性适应。此外，肠道是热应激攻击的核心靶器官，高温会导致猪十二指肠黏膜屏障结构受损，低氧诱导因子-1（HIF-1）表达升高，紧密连接蛋白（如ZO-1、Occludin）表达下降，进而引发肠道通透性增加与全身性炎症。在繁殖性能方面，热应激不仅导致母猪季节性不孕，还会通过降低牛磺酸水平和诱导氧化应激，严重损害公猪睾丸支持细胞的功能，降低精液品质。
1.2 传统防控模式的局限性
传统生猪养殖的环境调控，多以经验驱动的阈值管控为核心，常仅参考单一环境温度或温湿度指数THI设置调控节点，这种模式本身存在难以规避的滞后性与应用局限性。现有常规环境调控设备仅能完成环境参数的监测与刚性调节，无法捕捉生猪机体的真实生理状态与应激反馈，极易出现养殖环境参数符合管控标准、生猪却仍处于热应激状态的矛盾情况。当前主流的全局风机水帘降温模式，不仅运行能耗居高不下，在我国长三角等南方高热高湿养殖区，环境高湿还会严重阻碍生猪的蒸发散热过程，非但无法达到理想的降温效果，反而可能进一步加剧热应激损伤。与此同时，国内中小规模猪场仍占据行业较大比重，现有智能化养殖设备普遍存在改造成本高、部署流程复杂等问题，轻量化适配性不足，直接限制了精准环境调控技术在基层养殖端的普及应用。在此背景下，生猪养殖环境调控模式从传统的被动式参数管控，转向以生猪生理需求为核心的智能闭环防控，已成为生猪养殖产业提质增效、转型升级的必然发展趋势。
2 热应激智能监测技术体系
2.1 多模态智能监测技术
2.1.1 计算机视觉与红外热成像技术
无损、非接触式的视觉与红外技术是目前畜禽养殖智能化领域的研究热点。Alves等利用红外热成像技术提取猪只体表温度信息，结合支持向量机（SVM）算法，实现了猪只热舒适度的自动判别，准确率达到80%。然而，在复杂的猪场环境中，猪只的遮挡、光照变化及污物覆盖严重影响了视觉模型的鲁棒性。
为解决这一痛点，Cao等提出了一种名为PigStressNet的轻量化视觉系统。该系统通过引入归一化注意力模块（NAM）和矩形自校准模块（RCM），不仅能精准捕捉猪只的姿态（如侧卧）与生理特征（如皮肤红斑），还在保证检测高精度（mAP 0.979）的同时，大幅降低了计算量（减少72.3%），实现了在边缘计算设备上的实时推理。
2.1.2 传感器融合与行为学监测
除了视觉技术，多传感器融合也展现出巨大潜力。Kim等利用被动红外探测器（PIR）结合视频记录，连续监测母猪与仔猪的行为变化。研究发现，传感器输出信号与猪只的活动行为（如采食、站立）呈强正相关，能够敏锐捕捉热应激导致的躺卧时间增加与睡眠时间减少。
单一模态性能已触及技术天花板。未来的发展趋势是“RGB视频流（行为识别）+关键节点红外测温（生理表征）+环境传感器（温湿度/风速）”的低成本多模态融合。PigStressNet等轻量化边缘计算模型的出现，标志着该技术正从实验室走向中小规模猪场的规模化落地与产业化应用。
2.2 可解释预警模型与指数重构
2.2.1 热应激评估指数的重构
传统的温湿度指数（THI）的局限性在于仅考虑了温度和湿度两大参数，忽略了风速、辐射等对猪只体感环境至关重要的影响因素，且未区分不同生长阶段猪只的生理特异性需求，难以精准匹配母猪等特定群体的环境适配标准。Cao等针对母猪的生理特征，开发了母猪等效温度指数（ETIS）。该模型综合考虑了空气温度、相对湿度和风速，并基于母猪的传热特性进行了多元回归分析。验证表明，ETIS在预测母猪皮肤温度方面的表现（R=0.82）显著优于传统的THI、有效温度（ET）和焓值（H）等评价指标，为母猪舍的环境调控提供了更精准的阈值依据。
2.2.2 可解释机器学习模型的引入
随着机器学习在畜禽热应激预测领域的广泛应用，模型固有的“黑盒”特性成为农场主信任与采纳的最大障碍。针对这一痛点，Zhuang等在群养育肥猪的皮肤温度估算中，引入了可解释机器学习框架。他们使用LightGBM算法构建预测模型，并结合SHAP（Shapley additive explanations）方法对模型进行解释。研究结果不仅达成了高精度的温度预测（MAE=0.47℃），还量化了各环境因素的贡献机制：空气温度是正向主导因素，风速呈负相关，而相对湿度在低风速下表现出微弱的交互作用。当前，预警模型正经历从“静态通用指数”向“动态特异性模型”，再向“可解释AI”的演进。展望未来，基于SHAP等解释性工具的机器学习模型将成为打通“系统级闭环管理”全链条逻辑的核心引擎，真正实现人机信任构建与协同决策目标，为智慧养殖的规模化落地提供关键支撑。
2.3 多维度协同闭环防控路径
2.3.1 物理环境的精准与局部调控
物理降温方面，全局降温方案（如加大通风量、湿帘降温）能耗高且在极端高温条件下效果受限。因此，基于智能控制的局部降温技术成为当前研究重点。猪舍通风系统作为热环境动态调控的核心载体，如何在保障生猪热舒适的前提下，实现通风能耗的精准管控，始终是养殖环境工程领域的研究热点。Wei等构建了基于焓平衡原理的热通风模型（TVM），耦合模型预测控制（MPC）方案，实现通风率的实时动态调节。该调控方案在充分保障生猪热舒适度的基础上，有效达成通风系统运行能耗的最小化目标，在春夏养殖周期内，可显著提升猪舍内热舒适区间的覆盖比例。针对猪舍内温湿度、气流场等多环境因子耦合作用的复杂特性，Sun等系统解析了猪舍内多环境要素的时空变化规律，并据此构建出适配生猪不同生长阶段的多目标优化控制方案，为多因子协同的猪舍环境智能管控提供了完整的理论支撑与技术框架。
在我国南方高湿高热养殖环境中，全局通风调控常因高湿抑制蒸发散热影响，面临降温效率瓶颈。针对热应激高敏感猪群的局部精准冷却技术，成为缓解生猪热应激、降低调控能耗的重要突破方向。其中，哺乳母猪作为养殖全周期中热应激高敏感群体，地板冷却垫已被实践证实是缓解其热应激的高效技术手段。Field等针对冷却垫的运行控制模式开展系统优化，提出基于垫体表面温度阈值的间歇流控制方案，研究结果显示，以28~31℃作为控制触发节点的间歇水流调控模式，冷却效率可达46.6-64.7kJ/L，远优于传统连续水流运行系统，更在降温效果与能耗管控上实现了显著提升。除接触式传导冷却方式外，Wu等验证了湿帘冷风机耦合纤维风管的局部定点送风系统的应用效果，该系统可对母猪活动区域实现精准的环境调控，显著降低区域内有效环境温度，进而有效改善热应激状态下母猪的采食量与分娩性能。此外，地源热泵（EWHE）等兼具低成本、低能耗优势的空气调节系统，也在猪舍热环境调控中展现出良好的应用潜力与规模化推广价值。
2.3.2 数据联动下的动态营养干预
传统营养调控模式多以预防性静态添加为核心，而在智能闭环养殖系统中，营养干预应与智能监测数据实时联动。当系统监测到猪只处于轻度/中度热应激时，可通过智能饲喂系统动态调整日粮结构。热应激会直接抑制生猪采食行为，造成营养摄入不足，进而加剧生长性能下滑与机体稳态失衡。针对这一问题，日粮营养组分的动态适配与饲喂模式的科学优化，成为缓解热应激负面效应的核心营养调控路径。Lee等研究证实，热应激环境下，为育肥猪供给低粗蛋白（LCP）日粮，同时针对性补充赖氨酸、蛋氨酸等结晶氨基酸，既能有效弥补采食量下降带来的营养缺口、改善生猪生长性能，还可显著缓解热应激引发的肠道形态损伤与机体氧化应激。饲喂节律的优化调整同样能发挥良好的干预效果，限时饲喂（TRF）方案将供料时段集中至每日气温凉爽的阶段，可有效激活机体Nrf2/HO-1抗氧化信号通路，改善热应激造成的猪肉品质下降问题。
热应激引发的肠道屏障损伤、氧化应激与生殖系统损伤等级联反应，可通过功能性营养物质的精准干预得到有效缓解。依托生猪热应激实时监测数据搭建的智能闭环调控系统，能够联动液态饲喂或饮水给药系统，实现微量营养素与功能性添加剂的定时、定量精准投放，最大化发挥营养干预的靶向保护效应。其中，硒与维生素E的联合添加，可降低生猪肠道通透性，有效缓解机体氧化应激；表没食子儿茶素没食子酸酯（EGCG）能够下调热休克蛋白的异常表达，同时上调肠道紧密连接蛋白表达，维护肠道屏障的结构与功能稳定性；白藜芦醇与牛磺酸则可针对性保护公猪睾丸支持细胞功能，抵御热应激造成的细胞损伤，保障公猪正常的生殖性能。
3 展望
3.1 热应激闭环防控体系的本土化适配
我国养猪业具有规模跨度大、地域气候差异显著（如南方夏季典型的“高温高湿”与“桑拿天”）的特征，直接引进国外的智能环控系统往往面临“水土不服”。例如，基于蒸发散热原理的湿帘系统在相对湿度超过85%的南方梅雨季节几乎失效。因此，本土化适配的核心在于：本土化的闭环控制逻辑，必须将环境除湿模块、高频次局部风冷系统深度集成，而非单一聚焦于环境温度的下调，Wu等研发的纤维风管定点送风系统，正是这类局部精准风冷技术的典型应用，为高湿环境下的靶向降温提供了成熟的技术参考。
面向中小规模猪场开发的轻量化闭环解决方案，是技术推广普及的关键。我国生猪养殖格局中，中小规模猪场仍占据重要比重，这类养殖主体普遍难以承担全套物联网智能化改造的高昂成本，成为智能热应激防控技术向基层普及的核心障碍。Cao等开发的PigStressNet轻量化模型，为这类养殖场景的技术落地提供了极佳的参考范式。未来的技术研发应重点聚焦以下几方面：在感知端，基于普通RGB监控摄像头的边缘计算终端，通过轻量化视觉算法实现生猪热应激的非接触式精准识别，替代价格高昂的红外热成像设备与可穿戴生理传感器；在执行端，可通过加装低成本智能继电器，完成传统风机、水帘等环控设备的简易智能化改造，实现云端平台的远程启停与动态调控。并以此构建起“低成本视觉感知－云端轻量化预警－继电器简易执行”的高性价比闭环防控体系，有效填补中小规模猪场的智能化应用空白，推动技术规模化普及。
3.2 跨界融合与全链条闭环
未来生猪热应激管理将彻底告别单点技术堆砌的局限，全面迈向高度集成的“系统级闭环”新阶段。在全链条智能闭环防控的完整应用图景中，融合视觉、红外热成像与环境传感器的多模态智能监测体系，可实时捕捉猪群热应激早期的细微异常变化，为全流程防控筑牢精准的数据基础。搭载可解释性算法的预警模块，深度联动区域气象预报数据，提前数小时完成热应激风险预判并生成前馈控制指令，实现从被动应急响应到主动前置防控的核心转变。
多维度协同的闭环防控体系将根据预警信号自动执行分级干预方案：依托模型预测控制（MPC）算法，对局部通风系统、冷却垫的水流运行模式进行精准动态调节，通过靶向物理降温快速降低猪群热负荷；若系统评估猪群热负荷仍未回落至安全阈值，将通过API接口联动智能液态饲喂系统，针对受应激影响的猪群，在日粮中精准泵入表没食子儿茶素没食子酸酯（EGCG）、维生素E等抗氧化功能性物质，同时同步调整饲喂节律，将供料时段转移至夜间低温时段，从机体内部缓解热应激造成的氧化损伤与采食抑制。
全流程防控过程中，系统将持续追踪猪群的生长性能与繁殖数据，完成防控效果的闭环反馈与持续优化。这些全周期的实测数据，既能够用于预警算法与调控方案的迭代升级，也可将生猪耐热表型数据自动同步至育种数据库，为高耐热性能生猪品系的定向选育提供稳定可靠的全维度数据支撑。
4 小结
猪热应激防控已进入数字化、智能化的深度发展阶段。本文突破传统综述的局限，构建了“多模态智能监测—可解释模型预警—多维度协同闭环防控—效果反馈优化”的系统级闭环管理理论框架。研究表明，以PigStressNet为代表的轻量化视觉监测、以LightGBM-SHAP为代表的可解释预警模型，以及涵盖局部精准环控、动态营养干预与遗传选育的协同防控路径，共同构成破解热应激难题的核心技术矩阵。针对红外热窗口选择、指数普适性等学术争议，必须坚持动态加权与特异性建模的原则。未来，强化技术在我国高密度、高湿环境下的本土化适配优化，开发面向中小猪场的轻量化闭环解决方案，将是打通实验室技术成果走向规模化产业化落地的关键“最后一公里”，为养殖行业热应激防控提供更具实操性的技术支撑。
文章来源：猪业科学
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