A03 畜牧业：沿动物档案、饲养与健康观察连接生产经营
一芥智能研究院｜《企业数智化转型研究报告》中册｜初稿 v0.4｜2026年10月18日
第一节 行业特点、适用企业与业务目标
畜牧业以活体动物及其生产周期组织经营。出生或引入、转群、繁殖、饲喂、健康观察和销售彼此影响，饲养员、技术人员、兽医、设备维护及采购销售使用的记录需要对应到同一动物、群体或栏舍。生猪、奶牛、肉牛羊和家禽的生产方式不同，个体管理与批次管理也有不同适用范围，不能用一种猪场配置代表全部养殖场。
本章面向畜禽养殖企业、规模场、合作组织及多场经营主体，重点讨论动物生产档案、饲喂、环境、巡检和产销连接。目标是在可靠记录上掌握场群状态，使批准的生产安排落实到现场，异常能够被专业人员接手，最终形成合格产出。装备制造与机器人研发参见制造业相关内容；养殖企业购买或参与试验的装备，应按实际使用阶段理解。
第二节 行业数字化方案的总体架构
1. 通用智慧农业框架，在畜牧场景落实到动物与栏舍
《中国智慧农业发展研究报告》（C09）PDF第9页图1，以感知与执行、运算、应用三层组织智慧农业。用于畜牧业时，感知对象包括环境、动物状态及设备，运算结合养殖知识与专业模型，应用承接生产管理、智慧畜牧和经营服务。[1] 这是跨农业的研究框架，企业还需按品种和饲养模式配置专用系统。
图1 智慧农业框架结构1.0。来源：中国信息通信研究院政策与经济研究所、中国人民大学智慧农业与数字乡村发展研究中心，C09 PDF第9页／印刷第2页。图为跨农业的通用框架，本章按畜禽生产解释，不将其中全部应用视为每个牧场必建模块。
C09第53—59页以农信互联“猪联网”介绍猪场SaaS、AIOT、投入品与生猪交易、产业金融及专业服务。其中生产档案与现场设备连接，交易和服务承接养殖之外的需求。[1] 该产品实例说明一套生猪产业方案怎样分工，金融及交易服务仍按企业实际需要选用，不能只接入摄像头就认为全部经营环节已经贯通。
2. 专业系统、模型与现场工作共同维持生产
农业农村部《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》将个体体征监测、环境调控、巡检消杀、疾病诊断、配方饲喂、清污和废弃物处理列为智慧牧场建设方向。[2] 这些能力包括数字记录、连接和专业智能应用。具体建设需要确认动物与群体身份、栏舍和设备关系、数据日期及适用参数，并把实际执行返回生产系统。
企业已经具备的能力，应由日常使用核实：是否随转群更新档案，饲喂调整是否对应批准版本，告警有没有人员接手，投入和产出能否复算。行业方案提供的能力与本企业已经建成的能力分别列明，才能知道缺口在哪里。
第三节 主要数字化模块、建设内容与业务价值
1. 生产档案与场群管理，保持动物生命周期连续
生产管理系统需要按动物或批次记录引入、出生、断奶、转群、繁殖、产出及销售，关联场区、栏舍和责任人员。C09的猪场SaaS按生猪生产周期组织记录，可作为生猪企业参照；其他品种按实际阶段维护各自档案。[1] 标识、移动填报、称重或其他适用采集可以减少记录与实物分离。
建设时应规定身份生成与变更、转出转入、死亡或退出及纠错方式。现场人员确认实际变化，生产负责人核对，后续饲喂和健康记录使用更新后的对象。独立价值是减少重复或遗漏统计，知道生产差异发生在哪一群体和阶段，并为资源安排、成本和追溯提供基础。
2. 配方与饲喂执行，把批准安排对应到实际消耗
饲喂模块连接品种、生长阶段、配方版本、饲料库存、投喂安排和实际消耗。专业人员确认适用配方与调整，采购和仓储提供合格饲料及数量，自动或人工投喂按批准安排执行。采用精准饲喂设备时，需要传感、计量和控制与动物或栏舍正确匹配，保留实际动作与设备异常。
C09第57页介绍通过生猪体尺、体重和生长环境等数据辅助饲喂及生产管理；2024年行动计划也列有精准配方饲喂。[1]、[2] 这些属于数字化方案已有的专业能力。价值应看消耗记录、饲养要求和实际生产表现能否共同核查，不能把指令已下发或模型已出建议当成饲喂已经正确完成。
3. 环境、设施与清污，保持现场条件可观察可维护
环控系统根据适用测点观察温湿度、通风等条件，连接风机、供水及其他适用执行设备。养殖方式不同，测点、阈值和控制范围也不同。设备台账、参数、巡检、维修和备件记录，应关联到实际场区和栏舍；消杀、清污及废弃物处理按相应专业要求配置。[2]
建设要校准采集，维护传感器与执行器的对应关系，验证异常、断网和人工接管。工程岗位确认设备恢复，生产人员核对环境与动物表现，实际停机和影响送回生产安排。其独立价值是及时知道哪些环境和设施出现偏离，减少维修等待和无效调节，不能只以传感点或在线设备数量判断改善。
4. 巡检与健康线索，支持人员及时发现和专业处置
C09第55—57页列有视觉识别、行为监测、AI巡检、洗消与疫病监管。摄像头、声音、体征或环境数据与适用专业模型配合，可提供异常活动、采食或生产行为的线索。[1] 记录需要包含对象、位置、时间、采集条件及原始依据，告警同时明确由谁核实。
饲养员补充现场观察，兽医或相应专业人员决定诊断、隔离、用药和复查，确认结果返回档案。模型应在实际品种、密度、遮挡、光照和声音条件下核对误报漏报。数字化价值在于扩大观察和缩短交接，实际健康恢复与告警关闭分别确认。
试点案例：畜牧机器人研发与合作场试点中，第一代样机在合作场采集视觉、声音线索并提醒饲养员，准确度和数据质量仍在改进。该材料呈现装备试验与人员接手，适合用于理解观察任务的衔接。[3]
5. 采购、销售与经营核对，使投入产出使用共同依据
C09猪联网实例把投入品采购、生猪销售和网络货运接到生产经营。[1] 企业需要关联采购订单、到货查验、饲料及物资库存、生产批次、出栏或其他产出、运输与结算。不同品种和产品分别确定数量、质量与交付记录，预计数量、实际产出和可售数量不应混用。
采购按生产安排与库存准备，生产给出可靠数量与状态，销售确认可以承诺的交付，仓储运输完成实物交接。业务与财务系统归集适用投入，使负责人能够比较场群、期间与生产阶段。建设价值是减少缺料、错账和反复报数，为生产差异分析提供证据；产品身份可追溯仍依赖实物与记录一致。
第四节 在数字化基础上增加智力服务
1. 生产与饲喂：把不同记录整理成一致的工作背景
面对同一栏舍的转群、投喂变化和生产异常，服务可整理时间顺序，核对动物、批次与设备关系，标出遗漏和冲突，准备负责人需要补核的事项。专业人员确认调整后，服务起草任务说明，数量核算与状态交换交给可靠程序，实际安排进入生产和饲喂系统。
建设时，服务可协助编写档案导入、日志解析和配方版本查询工具，用真实正常、异常和资料不足样本验证。新增价值来自减少重复查找、表格搬运和背景解释，不把既有配方模型、自动称重或精准饲喂重新计算成智力服务贡献。
2. 健康与设施：让线索更快交到能处置的人
服务可根据已授权资料关联行为告警、环境趋势、饲喂和维修记录，准备现场检查清单与适用专业资料。饲养员补充实际观察，专业人员决定处理，工程岗位接手设备任务。服务跟踪任务接收和复查资料，把尚未处理与已经确认恢复的情况分开。
在资料版本可靠、权限和接手规则明确后，这些准备可按告警或约定周期开展。新增作用是较快归集背景与协调，不替代兽医诊断、专业设备控制和人员实际消杀。引用准确、对象正确、接手及时和总工作变化，是这类服务可以直接核查的结果。
3. 经营与应用建造：降低小范围改善的准备投入
经营者询问某群体消耗变化或某场区维修影响时，服务可以关联生产、采购、设备和费用记录，列出可比较时期及待核原因，准备负责人讨论的材料。程序承担数量和金额运算，人员核实生产条件、决定资源与销售安排。结果应回到任务和后续观察，避免分析只停留在报告中。
基础薄弱养殖场可在建立轻量档案时同时设计查询、任务和接口，已有专业SaaS的企业可补跨系统解释与协作。服务帮助开发局部工具和准备分析的机会，应与现场采集、专业核验、返工及维护一起评价，不预设统一节约比例。[4]
第五节 适用结论
畜牧业方案需要围绕具体品种，把动物或群体档案、饲喂、环境、健康与经营记录连起来。生猪产品实践可以解释能力怎样组合，不能直接作为所有畜禽场的配置与收益结论。企业应核实自身实际使用，再选择适用专业模块。
智力服务在这些模块上减少建造、资料准备、跨岗转述与分析等待，让专业人员更及时取得依据。数字化映射是否可靠、信息是否接到现场、判断是否进入有效行动，应共同接受生产结果与完整投入检验。
参考资料
[1] 中国信息通信研究院政策与经济研究所、中国人民大学智慧农业与数字乡村发展研究中心．中国智慧农业发展研究报告——新一代信息技术助力乡村振兴．2021年12月，PDF第9、53—59页／印刷第2、46—52页。引用范围：智慧农业通用框架、农信互联生猪产品体系、生产SaaS、AIOT与交易服务。图1见PDF第9页。资料库编号C09，企业能力反映报告对应时期。
[2] 农业农村部．全国智慧农业行动计划（2024—2028年）．2024，农市发〔2024〕4号，二（二）第5、6项；公报版PDF第17—18页。引用范围：智慧牧场技术装备及全产业链协作的建设方向。
[3] 一芥智能研究院．畜牧机器人研发与合作场试点．《企业数智化转型研究报告》下册，2026。引用范围：视觉、声音线索至饲养员接手；阶段为第一代样机合作场试点，原始素材定位见对应条目。
[4] 一芥智能研究院．智力即服务：形成经营能力的新方式．《企业数智化转型研究报告》上册，2026，第一章1.4节。引用范围：三化的含义及智力服务参与建设与运行；第四节为方案建议。