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畜牧業大突破:傳統產業如何進化成智慧化畜牧場

2023-08-31

邱奕志|國立宜蘭大學生物機電工程學系 終身特聘教授

養豬是臺灣農業單項產值最高產業,國內豬肉自給率維持九成左右。然而,近年農業缺工及人口老化、民眾對畜牧產業的排斥,以及飼料成本不斷上漲,導致養豬產業結構與規模必須改變。

傳統畜牧場碰到哪些困境?

臺灣每頭母豬平均年產上市肉豬頭數 15~18 頭,相較於歐美 22~30 頭的差距,主因在於母豬配種的成功率及初生仔豬受母豬壓意死意外率偏高。過去臺灣養豬畜舍多屬於半開放式,生長環境不佳,疫病控制不易,生物安全觀念不足,必須極力避免如非洲豬瘟、口蹄疫等疫病侵害。
然而近年臺灣受極端氣候及全球暖化影響,夏季炎熱高溫,冬季時而面臨暖冬,又有突發溫度陡降情形。夏季則須注意豬隻熱緊迫(當動物體熱的產生高於熱的排除速度時,體溫便會上升),避免食慾不佳而導致飼料換肉率下降。
大豬怕熱,小豬怕冷,初生的仔豬特別需注意保溫,最適當保育的環境溫度為 32~35℃。剛離乳到 56 日齡,體重介於 6~20kg 的保育豬隻,合適的環境溫度為 25~30℃。進入肥育期間,豬隻必須時刻注意溫濕度不當造成不適感,肥育豬前期為離乳之後到 80 日齡,體重為 20~60kg,合適的溫度為 16~24℃;肥育豬後期為 80 日齡到 150~180 日齡,適合畜養的環境溫度範圍為 15~21℃。
不同生長階段的豬隻,必需對應不同的環境條件,才能培育出健康、育成率佳的豬隻上市。因此如何提高母豬配種成功率、監測仔豬受壓迫死亡,以及以密閉環控畜舍養殖,減少人工並提高豬隻的育成率為畜牧產業重要的發展趨勢。

智慧化畜牧場如何解決傳統畜牧場的痛點?

豬隻等經濟動物大都以人工配種,以節省成本及掌握繁殖品質。母豬動情週期平均為 21~25 天,整體發情期約為一週,有兩次發情高峰期,發情高峰期大約持續 1~2 天。在提升傳統畜牧繁殖效率方面,需要生得多、而且養的好,在母豬需要懷孕的時間能精準有效配種提高受孕率,可避免母豬因沒懷孕上,而浪費一個動情週期,增加飼養成本,並降低母豬平均產仔數。
發情過程因為動情素作用,使母豬陰戶的體表溫度升高,陰戶的型態腫脹。傳統必須時時注意發情過程,以經驗眼力判讀發情高峰期,經過試情才進行人工授精。為了要減少誤判與人工授精次數,以科學判讀母豬發情狀態,在合適受精期間配種,藉此提高配種成功率。
智能化豬隻繁養殖場生產系統之建構團隊(以下簡稱計畫團隊)使用科學方式,透過非接觸式紅外線熱影像,搭配一般可見光影像,拍攝母豬陰戶(圖二),以人工智慧圖像辨識。農民可以用手機拍攝母豬陰戶,將手機拍攝的照片上傳雲端 AI 辨識平台,智慧化辨識母豬是否處於發情期,再將辨識結果回傳顯示於手機或網頁,藉此提高配種率,減少配種次數,降低成本,提高飼育管理效率,也減少母豬因為傳統人工識別方式產生緊迫感。

圖二:未發情與處於發情期母豬陰戶外觀及陰戶溫度和體側溫度紅外線影像及一般可見光影像。(影像來源:邱奕志特聘教授)
圖二:未發情與處於發情期母豬陰戶外觀及陰戶溫度和體側溫度紅外線影像及一般可見光影像。(影像來源:邱奕志特聘教授)

傳統養豬場以人力巡邏檢視新生豬隻,但豬場中仔豬被壓死或病死情況頻率仍高。因此計畫團隊開發智慧化豬舍異常警示系統,若仔豬有異常聲音,透過警示系統,牧場人員可遠端收訊 App,即發布警訊通知管理者需注意牧場狀況並馬上處置(圖三)。

圖三:智慧化豬舍異常警示系統(影像來源:邱奕志特聘教授)
圖三:智慧化豬舍異常警示系統(影像來源:邱奕志特聘教授)

仔豬離乳後,移到保育豬舍進行群體飼養,保育豬如同兒童一樣,對於環境敏感,因此計畫團隊開發智慧化保育豬舍監控管理系統。可大幅減少豬舍管理人員的巡場時間,透過視覺化儀表,可方便人員判讀豬舍環境狀態,遠距即可調整豬舍環境參數,甚至操控各種環控設備(圖四)。

圖四:智慧環控豬舍視覺化儀表之環境感測介面(影像來源:邱奕志特聘教授)
圖四:智慧環控豬舍視覺化儀表之環境感測介面(影像來源:邱奕志特聘教授)

智慧畜牧場如何符合永續化、動物福祉趨勢?

智慧畜牧場系統化管理方式,可減少管理者的壓力,降低人為疏失造成的損害,並有效節省人力管理成本。也可以透過大數據累積,將有經驗的管理者,轉化成數據化方式,補強豬舍現場感測與監控數據判斷之不足。
藉由無線感測與監控平台,建立養殖關鍵技術,利用數位雲端管理系統,降低飼養者的觀感誤差,可提升豬隻飼養電子化與資訊化應用層次,以利畜牧產業邁入智慧化生產及飼養者經驗傳承。
未來青農將是農業的重要生力軍,利用現代、科技化的智慧設備,改善飼養與管理環境,以利吸引有興趣之青年人口從農。

延伸資源

●    行政院農業委員會。2022。農業統計年報-畜牧生產。台北:行政院農業委員會。網址:agrstat.coa.gov.tw/sdweb/public/book/Book.aspx。上網日期:2022-08-11。
●    李育才。2016。赴丹麥考察「豬隻育種體系與現代化生產模式」出國報告。網址:report.nat.gov.tw/ReportFront/ReportDetail/detail?sysId=C10502141。上網日期:2017-02-07。
●    畜產試驗所。2022。台灣種豬產仔能力查詢。臺南:行政院農業委員會畜產試驗所。網址:pigbase.angrin.tlri.gov.tw/pigfarm/farrank.asp。上網日期:2022-12-02。
●    Chen, W. E., Y. B. Lin, L. X. Chen.2021. PigTalk: An AI-based IoT Platform for Piglet Crushing Mitigation. IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS 17(6):4345-4355.
●    Chen, W. E., L. X. Chen, and Y. C. Chiu. An Intelligent Detection and Notification (iDN) Systemfor Handling Piglet Crushing based on Machine Learning. In "The Second International Cognitive Cities Conference (IC3) ''. September 3-6th, 2019 in Kyoto, Japan. Taipei: Computer society of the Republic of China.
●    DPIRD. 2020. Heat stress in pigs. South Perth, Australia.: Department of Primary Industries and Regional Development. Available at: www.agric.wa.gov.au/summer/heat-stress-pigs. Accessed 3th August 2021.
●    Hong, Y. B., S. W. Jiang, W. E. Chen, Y. H. Yu, and Y. C. Chiu. 2019. In "2nd International Conference on Veterinary and Animal Science''. April 22-23, 2019 in Tokyo, Japan. Singapore: Meetings International.

文章出處:科技大觀園

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