生猪生产研究课题申报书

生猪生产研究课题申报书一、封面内容

项目名称：生猪生产高效可持续发展关键技术研究与应用

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：国家生猪产业技术体系研发中心

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本项目聚焦生猪生产过程中的高效可持续发展关键技术，旨在通过多学科交叉融合，系统解决当前产业面临的资源利用率低、环境污染严重、疫病防控难度大等核心问题。项目以生物技术、信息技术和生态农业为支撑，重点开展三大方面的研究：一是构建生猪精准营养模型，优化饲料配方，降低饲粮消耗和温室气体排放；二是研发基于物联网的智能养殖管理系统，实现环境实时监测、精准饲喂和疫病预警，提升养殖效率与安全性；三是探索粪污资源化利用技术，开发高效堆肥和沼气工程，减少环境污染并实现能源循环。研究方法包括现场试验、大数据分析、分子标记辅助选择等，预期形成一套完整的标准化技术体系，包括3-5项专利技术、2-3套养殖管理软件及配套标准。成果将直接应用于规模化养殖场，预计可提升饲料转化率10%以上，降低碳排放15%，减少粪污处理成本20%，为生猪产业绿色转型提供科技支撑，同时推动农业碳达峰碳中和目标的实现。

三.项目背景与研究意义

当前，生猪产业作为全球最大的肉类生产与消费市场之一，其发展与国家安全、粮食安全和公共卫生息息相关。中国作为世界最大的生猪生产国和消费国，猪肉产量占全球总量的近一半，占全国肉类总产量的近60%，在满足国内消费、保障市场稳定方面发挥着不可替代的作用。然而，随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，生猪产业也面临着前所未有的挑战和压力，主要体现在生产效率、环境保护和疫病防控等方面。

从产业现状来看，我国生猪生产体系正处于转型升级的关键时期。一方面，规模化、标准化养殖水平不断提升，家庭农场和大型养殖集团成为产业主体，养殖设施装备水平显著提高，自动化、智能化养殖技术逐步应用。另一方面，产业仍存在诸多问题，如生产效率相对较低，与发达国家相比仍有较大差距；饲料转化率不高，资源利用率低，造成饲料成本居高不下；环境保护压力巨大，粪污处理设施不完善，随意排放现象依然存在，导致水体、土壤和空气污染；疫病防控形势严峻，非洲猪瘟等重大动物疫病时有发生，对产业安全和公共卫生构成严重威胁。

这些问题的存在，不仅制约了生猪产业的健康发展，也影响了农民增收和农业现代化进程。因此，开展生猪生产高效可持续发展关键技术研究，显得尤为必要和紧迫。首先，通过技术创新提升生产效率，降低生产成本，是保障猪肉供给、稳定市场价格、促进农民增收的内在要求。其次，发展绿色养殖技术，加强环境保护，是实现农业可持续发展和建设美丽中国的必然选择。再次，加强疫病防控技术的研究与应用，是保障产业安全、维护公共卫生安全的迫切需要。最后，通过科技创新推动生猪产业转型升级，提升产业竞争力，对于促进农业农村经济高质量发展、实现乡村振兴战略具有重要的现实意义。

从研究意义来看，本项目的研究具有重要的社会价值、经济价值和学术价值。

在社会价值方面，本项目的研究成果将有助于推动生猪产业的绿色可持续发展，减少环境污染，改善生态环境，为实现农业碳达峰碳中和目标做出贡献。通过推广精准营养、粪污资源化利用等技术，可以减少化肥农药的使用，降低农业面源污染，保护农业生态环境。同时，本项目的研究成果将有助于提高生猪养殖的生物安全水平，有效防控重大动物疫病的发生和传播，保障畜牧业生产安全，维护公共卫生安全。此外，本项目的研究还将提升养殖户的科学养殖水平，促进农民增收，助力乡村振兴。

在经济价值方面，本项目的研究成果将直接应用于生猪生产实践，提高生产效率，降低生产成本，提升养殖效益。通过优化饲料配方，可以提高饲料转化率，降低饲料成本；通过研发智能养殖管理系统，可以实现精准饲喂、环境调控和疫病预警，提高养殖效率和安全性；通过开发粪污资源化利用技术，可以变废为宝，创造新的经济价值。本项目的研究成果还将推动生猪产业链的延伸和升级，促进一二三产业融合发展，培育新的经济增长点，为农业农村经济发展注入新的活力。

在学术价值方面，本项目的研究将推动生猪生产学科的发展，填补国内在精准营养、智能养殖、粪污资源化利用等方面的技术空白。通过多学科交叉融合，可以推动生物学、农业工程学、信息科学等学科的交叉渗透，促进新理论、新技术、新方法的应用和创新。本项目的研究成果将为生猪生产学科的发展提供新的思路和方法，推动学科的理论创新和技术进步。同时，本项目的研究还将培养一批高水平的科研人才，为生猪生产学科的发展提供人才支撑。

四.国内外研究现状

生猪生产作为畜牧业的核心组成部分，其高效可持续发展一直是全球研究的热点领域。国内外学者在生猪营养、饲养管理、疫病防控、环境保护等方面进行了广泛而深入的研究，取得了一系列重要成果，为现代生猪生产体系的建立和发展奠定了坚实基础。

在国内研究方面，近年来，随着国家对农业科技投入的加大和养殖业的快速发展，生猪生产技术研究取得了显著进展。在营养方面，国内学者针对中国生猪品种的特点和饲料资源现状，开展了大量关于能量、蛋白质、氨基酸、维生素等营养需要量的研究，并探索了非粮饲料资源（如农作物秸秆、豆皮、菜籽粕等）在生猪饲料中的应用，以降低饲料成本、提高资源利用率。例如，一些研究机构通过试验确定了不同生长阶段、不同生理状态生猪对纤维物质的消化利用率，并开发了相应的纤维型饲料添加剂，以提高肠道健康和饲料效率。在饲养管理方面，国内学者积极探索适合中国国情的规模化养殖模式，研究了不同环境条件下的生猪生长性能、繁殖性能和福利需求，并开发了一些智能化养殖设备，如自动饲喂系统、环境控制系统和行为监测系统等，以提高养殖效率和动物福利水平。在疫病防控方面，国内学者针对猪瘟、蓝耳病、圆环病毒病等重大动物疫病，开展了疫苗研发、诊断技术和防控策略的研究，并取得了重要突破。例如，猪瘟兔化疫苗的广泛使用显著降低了猪瘟的发病率，而口蹄疫灭活疫苗的研制也为口蹄疫的防控提供了新的工具。在环境保护方面，国内学者关注生猪养殖过程中的粪污处理问题，研究了厌氧消化、堆肥发酵、生态循环等粪污资源化利用技术，并探索了“种养结合”的生态养殖模式，以减少环境污染、实现资源循环利用。然而，国内生猪生产技术研究仍存在一些不足，如基础研究相对薄弱，技术创新能力有待提高，科技成果转化率不高，智能化、信息化水平与发达国家相比仍有差距，绿色养殖技术和粪污资源化利用技术尚不完善，难以满足可持续发展的需求。

在国际研究方面，发达国家如美国、加拿大、荷兰、德国、丹麦等在生猪生产技术方面一直处于领先地位，其研究成果对全球生猪产业的发展产生了深远影响。在营养方面，国际学者通过大量的基础研究和应用研究，建立了较为完善的生猪营养需要量模型，并开发了精准营养技术，如根据个体基因型、生长阶段和生理状态制定个性化饲料配方，以提高饲料利用率和动物生产性能。在饲养管理方面，发达国家大力发展自动化、智能化养殖系统，如自动饲喂、自动环境控制、精准饲喂、行为监测等，实现了生猪养殖的精细化管理，显著提高了生产效率和动物福利水平。在疫病防控方面，国际学者在猪基因组学、免疫学、分子生物学等领域的深入研究，推动了新一代疫苗（如DNA疫苗、核酸疫苗）和诊断技术（如PCR、基因芯片）的研发和应用，为猪疫病的防控提供了新的手段。在环境保护方面，国际学者积极探索生猪养殖的可持续发展模式，如厌氧消化技术、生物天然气利用、粪污生态循环等，以减少温室气体排放、实现资源高效利用。例如，荷兰通过发展先进的粪污处理技术，实现了猪粪污的资源化利用，其经验值得借鉴。然而，国际生猪生产技术的研究也面临新的挑战，如气候变化对生猪生产的影响、抗生素耐药性问题、消费者对动物福利和食品安全的要求日益提高等，需要进一步研究和解决。

综合来看，国内外在生猪生产技术方面已经取得了显著的进展，但在一些关键领域仍存在研究空白和亟待解决的问题。首先，精准营养技术的研究仍不够深入，尤其是在基因型、环境因素和营养互作对生猪营养需要的影响方面，缺乏系统的研究和准确的评估，难以实现真正的精准营养。其次，智能化养殖技术的研究尚处于起步阶段，缺乏统一的标准化体系，难以实现不同设备、不同系统之间的互联互通，影响了智能化养殖效果的发挥。再次，重大动物疫病的防控仍面临严峻挑战，新型病毒不断出现，现有疫苗和防控技术的效果有待提高。此外，粪污资源化利用技术的研究尚不完善，难以满足大规模、高效率的资源化利用需求，环保压力依然较大。最后，气候变化对生猪生产的影响机制尚不清楚，如何应对气候变化带来的挑战，需要进一步深入研究。这些研究空白和亟待解决的问题，需要国内外学者加强合作，共同攻关，以推动生猪产业的可持续发展和现代化进程。

五.研究目标与内容

本项目旨在针对生猪生产过程中资源利用效率不高、环境污染严重、疫病防控难度大等关键问题，开展系统性、创新性的研究，突破相关核心技术，构建高效可持续发展技术体系，为推动生猪产业转型升级和绿色发展提供科技支撑。具体研究目标与内容如下：

（一）研究目标

1.建立生猪精准营养模型，优化饲料配方，提升饲料转化率，降低饲粮消耗和温室气体排放。

2.研发基于物联网的智能养殖管理系统，实现环境实时监测、精准饲喂、疫病预警和数据分析，提升养殖效率与生物安全水平。

3.开发高效粪污资源化利用技术，实现粪污的无害化处理和资源化利用，减少环境污染，创造新的经济价值。

4.形成一套完整的生猪生产高效可持续发展技术体系，包括标准化技术规程、配套软件系统和关键设备，并进行示范应用与推广。

通过实现上述研究目标，本项目预期将显著提升生猪生产的资源利用效率，降低环境污染，增强疫病防控能力，提高养殖效益，推动生猪产业的绿色可持续发展，为保障国家猪肉供给安全和食品安全做出贡献。

（二）研究内容

1.生猪精准营养技术研究

（1）研究问题：不同基因型、生长阶段、生理状态生猪的营养需要量及其影响因素，现有饲料配方的营养效价和环境影响，非粮饲料资源的利用潜力和技术。

（2）研究假设：通过基因型、环境因素和营养互作的综合分析，可以建立更精准的生猪营养模型，优化饲料配方，提高饲料转化率，降低饲粮消耗和温室气体排放；非粮饲料资源在经过适当加工处理后，可以有效替代部分精料，提高资源利用率，减少环境污染。

（3）具体研究内容：

a.开展不同遗传品种（如长白、杜洛克、大白）在不同生长阶段（如断奶后、生长育肥期、妊娠期、哺乳期）的营养需要量研究，分析基因型对营养需要的影响。

b.研究环境因素（如温度、湿度、密度）对生猪营养需要的影响，建立环境-营养互作模型。

c.评估现有饲料配方的营养效价和环境影响，分析其中存在的问题。

d.研究非粮饲料资源（如农作物秸秆、豆皮、菜籽粕等）的营养成分、消化利用率及其对生猪生产性能和环境影响，开发相应的饲料添加剂和配方。

e.建立生猪精准营养模型，根据个体基因型、生长阶段、生理状态和环境因素制定个性化饲料配方，并进行试验验证。

f.研究精准营养技术对生猪饲料转化率、生长性能、肉质性状和温室气体排放的影响。

2.智能养殖管理系统研发

（1）研究问题：如何利用物联网、大数据、人工智能等技术构建智能养殖管理系统，实现环境实时监测、精准饲喂、疫病预警和数据分析，提升养殖效率与生物安全水平。

（2）研究假设：通过集成物联网传感器、智能设备和数据分析技术，可以构建智能养殖管理系统，实现生猪养殖的精细化管理，提高养殖效率，降低生产成本，增强疫病防控能力。

（3）具体研究内容：

a.研发基于物联网的生猪养殖环境监测系统，实时监测猪舍内的温度、湿度、氨气浓度、二氧化碳浓度等环境参数，并进行数据传输和可视化展示。

b.研发智能饲喂系统，根据生猪的生长阶段、体重、遗传品种和精准营养模型，自动控制饲喂量和饲喂时间，实现精准饲喂。

c.研发基于行为识别和健康监测的疫病预警系统，利用摄像头、传感器等设备，实时监测生猪的行为状态和生理指标，识别异常行为，进行疫病预警。

d.开发智能养殖管理软件系统，集成环境监测、精准饲喂、疫病预警、数据分析等功能，实现养殖数据的采集、存储、分析和可视化展示，为养殖决策提供支持。

e.进行智能养殖管理系统的现场试验，评估系统的性能和效果，并进行优化改进。

3.粪污资源化利用技术研究

（1）研究问题：如何开发高效粪污资源化利用技术，实现粪污的无害化处理和资源化利用，减少环境污染，创造新的经济价值。

（2）研究假设：通过优化粪污处理工艺、开发高效的资源化利用技术，可以实现粪污的无害化处理和资源化利用，减少环境污染，创造新的经济价值，实现种养结合的生态循环。

（3）具体研究内容：

a.研究高效粪污厌氧消化技术，提高沼气产量和沼渣沼液的质量，开发高效的沼气发电和沼渣沼液利用技术。

b.研究粪污堆肥发酵技术，优化堆肥工艺参数，提高堆肥效率和堆肥产品的质量，开发堆肥产品的应用技术。

c.研究粪污生态循环利用技术，探索“种养结合”的生态养殖模式，将粪污用作农田肥料，实现种养结合的生态循环。

d.开发粪污资源化利用设备，如粪污收集设备、厌氧消化罐、堆肥发酵设备等，并进行试验验证。

e.评估粪污资源化利用技术的经济可行性和环境影响，制定相应的技术规程和标准。

4.生猪生产高效可持续发展技术体系构建与示范应用

（1）研究问题：如何将本项目的研究成果整合成一套完整的生猪生产高效可持续发展技术体系，并进行示范应用与推广，推动生猪产业的绿色可持续发展。

（2）研究假设：通过将精准营养技术、智能养殖管理系统和粪污资源化利用技术整合成一套完整的生猪生产高效可持续发展技术体系，并进行示范应用与推广，可以显著提升生猪生产的资源利用效率，降低环境污染，增强疫病防控能力，提高养殖效益，推动生猪产业的绿色可持续发展。

（3）具体研究内容：

a.整合精准营养技术、智能养殖管理系统和粪污资源化利用技术，形成一套完整的生猪生产高效可持续发展技术体系，包括标准化技术规程、配套软件系统和关键设备。

b.建立生猪生产高效可持续发展示范区，进行技术示范应用，评估技术体系的性能和效果。

c.制定技术推广方案，培训养殖户和技术人员，推动技术体系的推广应用。

d.评估技术体系的推广应用效果，收集反馈意见，进行技术体系的优化改进。

e.开展技术体系的宣传推广，提高养殖户对技术体系的认知度和接受度。

通过上述研究内容的实施，本项目将构建一套完整的生猪生产高效可持续发展技术体系，并进行示范应用与推广，为推动生猪产业的绿色可持续发展提供科技支撑。

六.研究方法与技术路线

本项目将采用多学科交叉的研究方法，结合理论分析、模拟仿真、室内试验和现场示范等多种技术手段，系统开展生猪生产高效可持续发展关键技术研究。研究方法主要包括文献研究、理论分析、实验设计、数据收集与分析、模型构建、技术开发和示范应用等。具体研究方法、实验设计、数据收集与分析方法等详述如下：

（一）研究方法

1.文献研究法：系统查阅国内外相关文献，了解生猪生产技术研究领域的最新进展、存在的问题和发展趋势，为项目研究提供理论基础和参考依据。

2.理论分析法：运用生物化学、营养学、动物生理学、生态学、信息科学等理论，分析生猪生产过程中的关键科学问题，构建理论模型，为实验设计和技术开发提供理论指导。

3.实验设计法：采用随机对照试验设计，设置不同处理组和对照组，进行精准营养、智能养殖管理系统和粪污资源化利用等试验，收集数据，验证研究假设。

4.数据收集法：采用直接观察法、测量法、记录法、问卷调查法等，收集生猪生产过程中的各项数据，包括饲料消耗、生长性能、繁殖性能、肉质性状、环境参数、粪污排放量、资源化利用效率等。

5.数据分析法：采用统计分析软件（如SPSS、R等），对收集到的数据进行统计分析，包括描述性统计、方差分析、回归分析、主成分分析等，分析各因素对生猪生产性能、环境质量、资源利用效率的影响。

6.模型构建法：基于实验数据和理论分析，构建生猪精准营养模型、智能养殖管理系统模型和粪污资源化利用模型，为生猪生产管理提供科学依据。

7.技术开发法：采用实验法、模拟法、组合法等，开发精准营养技术、智能养殖管理系统技术和粪污资源化利用技术，并进行试验验证。

8.示范应用法：在规模化养殖场建立示范区，进行技术示范应用，评估技术体系的性能和效果，收集反馈意见，进行技术体系的优化改进。

（二）实验设计

1.精准营养试验：设计随机对照试验，设置不同饲料配方处理组（如基础饲料组、优化饲料组、非粮饲料组）和对照组，每个处理组设置多个重复，每个重复饲养相同数量的生猪，记录饲料消耗、生长性能、繁殖性能、肉质性状、环境参数、粪污排放量等数据，分析不同饲料配方对生猪生产性能、环境质量、资源利用效率的影响。

2.智能养殖管理系统试验：在规模化养殖场安装智能养殖管理系统，设置系统使用组和对照组，每个组设置多个重复，记录生猪的生长性能、疫病发生情况、环境参数、饲料消耗等数据，分析智能养殖管理系统对养殖效率与生物安全水平的影响。

3.粪污资源化利用试验：设计随机对照试验，设置不同粪污处理工艺处理组（如厌氧消化组、堆肥发酵组、生态循环组）和对照组，每个处理组设置多个重复，记录粪污处理效率、资源化利用效率、环境影响等数据，分析不同粪污处理工艺对环境污染、资源利用效率的影响。

（三）数据收集与分析方法

1.数据收集：采用直接观察法、测量法、记录法、问卷调查法等，收集生猪生产过程中的各项数据。具体数据包括：

a.饲料消耗数据：记录每个处理组的饲料消耗量，计算饲料转化率。

b.生长性能数据：记录生猪的初生重、断奶重、上市重、生长速度等指标。

c.繁殖性能数据：记录母猪的繁殖周期、产仔数、仔猪成活率等指标。

d.肉质性状数据：记录生猪的屠宰率、瘦肉率、肌内脂肪含量、嫩度等指标。

e.环境参数数据：记录猪舍内的温度、湿度、氨气浓度、二氧化碳浓度等环境参数。

f.粪污排放量数据：记录每个处理组的粪污排放量，计算粪污处理效率。

g.资源化利用效率数据：记录粪污资源化利用产品的产量和质量，计算资源化利用效率。

h.疫病发生情况数据：记录生猪的疫病发生情况，计算疫病发生率。

2.数据分析：采用统计分析软件（如SPSS、R等），对收集到的数据进行统计分析。具体分析方法包括：

a.描述性统计：计算各项指标的均值、标准差等描述性统计量。

b.方差分析：分析不同处理组之间的差异，确定各因素对生猪生产性能、环境质量、资源利用效率的影响。

c.回归分析：构建生猪精准营养模型、智能养殖管理系统模型和粪污资源化利用模型，分析各因素之间的相互关系。

d.主成分分析：对多指标数据进行降维处理，提取主要影响因素。

e.数据可视化：采用图表等形式，对数据进行可视化展示，直观展示各因素对生猪生产性能、环境质量、资源利用效率的影响。

（四）技术路线

本项目的技术路线分为四个阶段：准备阶段、研究阶段、示范阶段和推广阶段。具体技术路线如下：

1.准备阶段：进行文献研究，了解国内外研究现状；开展理论分析，构建理论模型；制定实验方案，准备实验材料；建立合作机制，协调各方资源。

2.研究阶段：开展精准营养试验、智能养殖管理系统试验和粪污资源化利用试验；收集数据，进行分析；构建模型，进行技术开发；撰写研究报告，总结研究成果。

3.示范阶段：在规模化养殖场建立示范区，进行技术示范应用；评估技术体系的性能和效果；收集反馈意见，进行技术体系的优化改进；撰写示范报告，总结示范经验。

4.推广阶段：制定技术推广方案，培训养殖户和技术人员；推动技术体系的推广应用；开展技术体系的宣传推广，提高养殖户对技术体系的认知度和接受度；撰写推广报告，总结推广经验。

关键步骤包括：文献研究、理论分析、实验设计、数据收集、数据分析、模型构建、技术开发、示范应用、技术推广等。通过以上技术路线，本项目将构建一套完整的生猪生产高效可持续发展技术体系，并进行示范应用与推广，推动生猪产业的绿色可持续发展。

七．创新点

本项目针对生猪生产高效可持续发展面临的瓶颈问题，在理论、方法和应用层面均体现了显著的创新性，旨在通过系统性突破推动产业变革。具体创新点如下：

（一）理论创新：构建整合多维因素的生猪精准营养与健康养殖理论体系

1.多组学数据融合的营养需求评估理论：突破传统单一营养指标评估模式的局限，创新性地整合基因组学、转录组学、代谢组学等多组学数据，结合环境应激、饲养管理等因素，构建动态、个体化的生猪精准营养需求评估模型。该理论体系能够深入揭示基因型、营养、环境交互作用对营养代谢的复杂影响机制，为不同遗传背景、不同生理阶段的生猪提供更精准的营养策略，理论基础源于对营养遗传学、营养免疫学和营养生态学的前沿交叉研究，是对传统营养学理论的深化与拓展。

2.“营养-健康-环境”闭环调控理论：创新性地提出“营养-肠道健康-免疫功能-生产性能-环境排放”的闭环调控理论框架，强调营养干预通过调控肠道微生态和免疫功能，进而影响动物健康和生产性能，并最终反馈于环境质量。该理论突破了将营养、健康和环境割裂研究的传统范式，为统筹兼顾生产效率、动物福利和环境保护提供了全新的理论视角，有助于指导开发兼顾经济效益、生态效益和社会效益的绿色养殖模式。

3.粪污资源化利用的生态化学循环理论：创新性地将粪污视为重要的生物能源和养分资源，构建基于物质循环和能量流动的生态化学循环理论，系统阐释粪污在厌氧消化、好氧堆肥、植物吸收等环节的转化机制及其环境效应。该理论整合了环境科学、农业工程学和生态学等多学科理论，为开发高效、环保、资源化的粪污处理技术提供了理论支撑，是对传统“末端治理”思维的超越，推动向“源头减量、过程控制、末端资源化”的可持续模式转变。

（二）方法创新：研发基于物联网与大数据的智能养殖管理与决策系统

1.基于多源信息的猪群行为与健康状态智能诊断方法：创新性地融合视频图像分析、生理传感器数据（如心率、呼吸频率）、环境参数等多源信息，利用深度学习和机器学习算法，构建猪群行为与健康状态智能诊断模型。该方法能够实时、准确地识别猪只的异常行为（如跛行、喘气、压堆等）和早期疾病症状，实现从群体到个体的精准健康监测与预警，诊断准确率和响应速度较传统方法显著提升，为精准饲喂、环境调控和疫病防控提供实时决策依据。

2.面向资源优化配置的智能饲喂决策模型：创新性地开发基于生产目标、成本效益和动物福利的智能饲喂决策模型，集成精准营养模型、动物个体识别技术（如耳标、RFID、视觉识别）和实时环境反馈，实现“猪-料-环”协同优化的精准饲喂。该模型能够根据猪只个体差异、生长阶段变化和环境条件动态调整饲喂策略，不仅提升饲料转化效率，还能优化饲料成本和减少浪费，是传统饲喂管理方式向智能化、精细化转型的关键技术突破。

3.数据驱动的养殖环境智能调控与能耗优化方法：创新性地应用数据挖掘和人工智能技术，分析环境参数与猪群行为、生产性能的关联性，构建数据驱动的养殖环境智能调控模型。该模型能够实现猪舍温湿度、气流、光照等环境因素的自动化、智能化调控，并优化能源使用效率，为构建低碳、环保的智能猪舍提供核心技术支撑，是动物环境控制领域从“固定模式控制”向“自适应智能控制”转变的重要体现。

（三）应用创新：形成可复制推广的生猪生产高效可持续发展技术体系

1.精准营养配方与非粮饲料资源高效利用技术集成：创新性地将多种非粮饲料资源（如农作物秸秆、副产品、新型蛋白源）的体外消化率、抗营养因子消除技术、酶解改性技术等与精准营养模型相结合，形成一套标准化、可操作的非粮饲料资源高效利用技术方案。该技术集成能够显著降低饲料成本，减少对粮食资源的依赖，同时提升粪便中氮磷等养分的利用率，减少环境污染，具有显著的推广应用价值和经济可行性。

2.“种养结合”生态循环模式的技术集成与标准化：创新性地将高效粪污处理技术（如智能化厌氧消化+沼气发电、新型堆肥发酵技术）与农田精准施肥技术、水体净化技术等相结合，构建“猪-沼-果（菜、林）”等多种模式的“种养结合”生态循环技术体系，并形成相应的技术规程和标准。该技术体系能够实现粪污的资源化高值利用，变废为宝，构建农业生态系统的良性循环，为解决养殖污染问题提供了一种经济可行、环境友好的解决方案，具有较强的示范推广潜力。

3.智能养殖管理系统的模块化设计与区域化适配技术：创新性地将智能养殖管理系统设计为模块化结构，包括环境监测、精准饲喂、疫病预警、数据管理等独立模块，可根据不同养殖规模、区域特点和经济条件进行灵活配置和组合。该模块化设计降低了技术应用的门槛，提高了系统的适应性和可扩展性，为不同类型养殖场提供了定制化的智能化解决方案，有助于推动智能养殖技术的普及应用。

综上所述，本项目在理论、方法和应用层面的创新性，体现在对传统养殖模式的深刻反思和系统性突破，旨在通过科技赋能推动生猪产业向高效、绿色、智能的方向转型升级，具有重要的学术价值、经济价值和社会价值。

八．预期成果

本项目围绕生猪生产高效可持续发展关键技术研究，计划在理论研究、技术创新、平台建设、人才培养和产业发展等方面取得一系列预期成果，为推动生猪产业现代化和绿色转型提供强有力的科技支撑。

（一）理论成果

1.揭示生猪精准营养需求的关键科学问题：通过多组学数据分析和营养代谢模型构建，预期揭示基因型、环境因素、生理状态对生猪能量、蛋白质、氨基酸、维生素等营养需求的影响机制，阐明非粮饲料资源利用的限制因素和改善途径，建立更精准、动态的生猪精准营养需要量数据库和模型，为制定科学的饲料配方提供理论基础。预期发表高水平学术论文10-15篇，其中SCI收录论文5-8篇，形成1-2项具有自主知识产权的核心理论成果，提升我国在生猪营养学研究领域的国际影响力。

2.阐明智能养殖环境调控与动物健康互作机制：通过物联网数据分析和行为学观察，预期阐明生猪关键行为与生理指标和环境参数之间的定量关系，揭示环境因素对动物健康、生产性能和福利水平的综合影响机制，构建智能养殖环境调控的理论模型。预期发表高水平学术论文8-12篇，其中SCI收录论文3-5篇，形成1项关于智能养殖环境调控的理论创新，为开发更人性化的动物福利保障技术和环境控制系统提供科学依据。

3.揭示粪污资源化利用的生态化学转化规律：通过粪污处理过程监测和产物分析，预期揭示不同处理技术（如厌氧消化、堆肥发酵）对粪污中有机物、氮磷硫等元素转化、温室气体排放和病原微生物灭活的关键影响因素，阐明粪污资源化利用的生态化学循环规律，构建粪污资源化利用的环境效应评估模型。预期发表高水平学术论文6-10篇，其中SCI收录论文3-4篇，形成1项关于粪污生态化学转化的理论成果，为优化粪污处理工艺和实现资源高效利用提供理论指导。

（二）技术创新成果

1.精准营养技术创新：预期开发出3-5套针对不同生长阶段、不同养殖目标的精准营养配方，包括基础饲料配方、优化饲料配方和非粮饲料资源利用配方，并配套开发相应的饲料加工技术。预期申请国家发明专利3-5项，形成一套标准化的精准营养技术规程，显著提高饲料转化率10%以上，降低饲粮消耗和温室气体排放15%以上。

2.智能养殖管理系统技术创新：预期研发出1套集成环境监测、精准饲喂、疫病预警、数据分析等功能的智能养殖管理系统，包括硬件设备（如智能传感器、自动饲喂设备、行为识别摄像头）和软件平台（如数据采集系统、智能决策系统、可视化展示系统）。预期申请国家发明专利5-8项，形成一套智能养殖管理系统的技术规范，显著提高养殖效率15%以上，降低人工成本30%以上，提升疫病防控能力20%以上。

3.粪污资源化利用技术创新：预期开发出2-3种高效粪污处理技术，包括智能化厌氧消化技术、新型高效堆肥发酵技术和粪污生态液制备技术，并配套开发相应的处理设备和工艺流程。预期申请国家发明专利4-6项，形成一套粪污资源化利用的技术规程，实现粪污无害化处理率100%，资源化利用率达到60%以上，减少环境污染，创造新的经济价值。

（三）平台建设成果

1.建成生猪生产高效可持续发展技术创新平台：预期建成一个集理论研究、技术研发、中试示范、成果转化、人才培养于一体的技术创新平台，包括精准营养实验室、智能养殖示范区、粪污资源化利用中心等核心功能区域，配备先进的实验设备和分析仪器，形成开放共享的科研基础设施。

2.建成生猪生产大数据与模型服务平台：预期构建一个包含生猪生产、环境、健康、市场等多维度数据的生猪生产大数据平台，开发精准营养模型、智能养殖管理系统模型、粪污资源化利用模型等核心模型，为养殖场提供在线咨询、数据分析和决策支持服务，推动生猪生产的数字化、智能化发展。

（四）人才培养成果

1.培养一批高水平科研人才：预期培养博士研究生5-8名，硕士研究生15-20名，科研人员专业技能和研究能力显著提升，形成一支结构合理、素质优良的科研团队，为生猪产业科技创新提供人才保障。

2.开展技术培训与推广：预期面向养殖户和技术人员开展精准营养、智能养殖、粪污资源化利用等技术培训，培训人数达到500人次以上，提升养殖户的科学养殖水平和技术应用能力，促进科技成果转化。

（五）产业发展成果

1.推动生猪产业绿色转型升级：预期将项目研发的技术成果应用于规模化养殖场，显著提高生产效率，降低环境污染，提升养殖效益，推动生猪产业向绿色、高效、智能的方向转型升级。

2.促进农民增收和农业可持续发展：预期通过技术推广和应用，提高养殖效益，增加养殖户收入，改善养殖环境，促进农业可持续发展，助力乡村振兴战略实施。

3.提升我国生猪产业的国际竞争力：预期通过科技创新，提高生猪生产效率和产品质量，降低生产成本，增强我国生猪产业的国际竞争力，保障国家猪肉供给安全和食品安全。

综上所述，本项目预期取得的成果涵盖了理论研究、技术创新、平台建设、人才培养和产业发展等多个方面，具有显著的科学价值、经济价值和社会价值，将为推动生猪产业现代化和绿色转型做出重要贡献。

九.项目实施计划

本项目实施周期为四年，共分为四个阶段：准备启动阶段（第一年）、研究开发阶段（第二、三年）、示范推广阶段（第四年），并设置项目总结与成果转化阶段（贯穿四年）。各阶段任务分配、进度安排及风险管理策略如下：

（一）项目时间规划

1.准备启动阶段（第一年）

*任务分配：

*文献研究与现状调研：全面梳理国内外生猪生产精准营养、智能养殖、粪污资源化利用等领域的研究进展、技术瓶颈和市场需求，完成研究报告。

*理论模型构建：基于文献研究和专家咨询，初步构建生猪精准营养需求模型框架、智能养殖管理系统模型框架和粪污资源化利用模型框架。

*实验方案设计：制定精准营养试验、智能养殖管理系统试验和粪污资源化利用试验的详细实验方案，包括试验设计、数据采集方法、统计分析方法等。

*技术平台准备：完成项目所需实验设备、场地、人员的准备工作，建立项目管理系统和沟通机制。

*进度安排：

*第一季度：完成文献调研和现状分析，提交研究报告；初步确定理论模型框架。

*第二季度：完成理论模型框架构建，完成实验方案设计。

*第三季度：完成实验设备调试和场地准备，启动人员招聘和培训。

*第四季度：完成项目管理系统和沟通机制建立，召开项目启动会，全面启动各项研究工作。

2.研究开发阶段（第二、三年）

*任务分配：

*精准营养研究：开展精准营养试验，收集和分析数据，优化精准营养模型，开发精准营养配方。

*智能养殖管理系统研究：研发智能养殖管理系统硬件设备和软件平台，开展系统测试和优化，进行现场试验。

*粪污资源化利用研究：开展粪污资源化利用试验，收集和分析数据，优化粪污处理工艺，开发粪污资源化利用技术。

*中间成果总结：定期召开项目研讨会，总结阶段性研究成果，撰写学术论文，申请专利。

*进度安排：

*第二年：

*第一季度：完成精准营养试验第一阶段数据收集和分析，初步优化精准营养模型。

*第二季度：完成智能养殖管理系统硬件设备研发，开始软件平台开发。

*第三季度：完成粪污资源化利用试验第一阶段数据收集和分析，初步优化粪污处理工艺。

*第四季度：完成阶段性成果总结，提交中期报告，召开项目中期评估会。

*第三年：

*第一季度：完成精准营养模型优化，开发2-3套精准营养配方。

*第二季度：完成智能养殖管理系统软件平台开发，进行系统测试和优化。

*第三季度：完成粪污资源化利用技术开发，进行中试试验。

*第四季度：完成学术论文撰写和投稿，申请国家发明专利，召开项目研讨会，总结阶段性成果。

3.示范推广阶段（第四年）

*任务分配：

*示范区建设：在规模化养殖场建立示范区，部署智能养殖管理系统，应用精准营养配方和粪污资源化利用技术。

*示范效果评估：收集示范区数据，评估技术体系的性能和效果，与常规养殖模式进行对比分析。

*技术集成与优化：根据示范区反馈意见，对技术体系进行集成和优化，形成标准化技术规程。

*成果推广准备：制定技术推广方案，开发技术推广材料，开展技术培训。

*进度安排：

*第一季度：完成示范区建设，部署智能养殖管理系统，开始应用精准营养配方和粪污资源化利用技术。

*第二季度：收集示范区数据，进行初步效果评估。

*第三季度：完成技术集成与优化，形成标准化技术规程。

*第四季度：开展技术培训，制定技术推广方案，准备成果推广材料，提交项目总结报告，申请项目验收。

4.项目总结与成果转化阶段（贯穿四年）

*任务分配：

*项目管理：定期召开项目例会，协调各方资源，监督项目进度，管理项目经费。

*学术成果发表：持续撰写学术论文，投稿至国内外高水平期刊，参加学术会议，交流研究成果。

*专利申请与保护：完成国家发明专利申请，进行技术成果保护。

*成果转化与推广：推动技术成果在规模化养殖场的应用，开展技术推广服务，建立长期合作关系。

*项目总结：撰写项目总结报告，评估项目成果，总结经验教训，提出未来研究方向。

*进度安排：

*每月召开项目例会，协调项目进度。

*每季度提交项目进展报告，汇报研究成果。

*每年安排1-2次学术会议，交流研究成果。

*项目周期内完成至少10篇高水平学术论文发表，申请国家发明专利5-8项。

*项目最后一年完成技术成果转化与推广，培训养殖户500人次以上。

*项目结束后提交项目总结报告，进行项目验收。

（二）风险管理策略

1.技术风险：

*风险描述：精准营养模型的准确性、智能养殖管理系统的稳定性、粪污资源化利用技术的效率可能存在不确定性。

*应对策略：加强基础理论研究，优化实验设计，增加样本量，提高模型的预测精度；加强系统测试和优化，选择可靠的硬件设备，开发容错机制，提高系统的稳定性；开展多种粪污处理工艺对比试验，选择高效、经济的处理技术，并进行工艺优化。

2.管理风险：

*风险描述：项目进度延迟、人员流动、经费使用不当等。

*应对策略：制定详细的项目计划，明确各阶段任务和时间节点，定期检查项目进度，及时调整计划；建立完善的激励机制，稳定科研团队，加强人员培训，提高团队凝聚力；严格执行经费使用制度，加强经费监管，确保经费合理使用。

3.市场风险：

*风险描述：养殖户对新技术接受度低、技术成本高、市场推广难度大。

*应对策略：开展养殖户需求调研，了解养殖户对技术的期望和顾虑，进行针对性的技术培训，提高养殖户的技术应用能力；优化技术方案，降低技术成本，提高技术的经济可行性；制定合理的推广策略，选择合适的推广渠道，加强与政府部门、行业协会的合作，提高市场推广效率。

4.环境风险：

*风险描述：粪污处理过程中可能产生二次污染，影响周边环境。

*应对策略：选择环保型粪污处理技术，加强处理过程的监测和控制，确保达标排放；探索粪污资源化利用的新途径，变废为宝，减少环境污染；建立环境风险评估机制，制定应急预案，防止环境污染事件的发生。

通过上述风险管理和应对策略，本项目将有效降低项目实施过程中的风险，确保项目顺利实施，取得预期成果。

十.项目团队

本项目团队由来自国家生猪产业技术体系、高等院校和科研院所的专家组成，团队成员专业背景涵盖动物营养学、动物遗传育种学、动物医学、动物科学、农业工程学、环境科学、信息科学等学科领域，具有丰富的理论研究和实践经验，能够满足项目实施的需求。团队成员长期从事生猪生产相关研究，熟悉产业现状和发展趋势，具备较强的创新能力和协作精神。

（一）团队成员的专业背景与研究经验

1.项目负责人：张教授，男，45岁，博士研究生导师，国家生猪产业技术体系岗位科学家。主要研究方向为动物营养与饲料科学，长期从事生猪营养需要量研究、饲料资源开发和非粮饲料利用技术研究，主持完成多项国家重点研发计划项目，发表高水平学术论文50余篇，出版专著3部，获国家科技进步二等奖1项、省部级科技奖励5项。具有丰富的项目管理和团队建设经验，熟悉产业需求，能够有效协调各方资源，推动项目顺利进行。

2.副组长：李研究员，女，40岁，硕士研究生导师，国家生猪产业技术体系首席专家。主要研究方向为动物疫病防控和动物福利，长期从事猪瘟、非洲猪瘟等重大动物疫病防控技术研究，参与制定国家动物疫病防控规划，发表高水平学术论文40余篇，获国家技术发明二等奖1项。具有丰富的现场调研和技术推广经验，熟悉养殖场实际需求，能够将科研成果转化为实际应用。

3.成员A：王博士，男，35岁，动物营养学专业博士，研究方向为精准营养与动物代谢调控。在国内外学术期刊发表论文20余篇，参与完成多项国家级科研项目，擅长生物化学、营养代谢学和分子生物学研究，具备较强的实验设计和数据分析能力。

4.成员B：赵教授，男，50岁，农业工程专业博士，研究方向为智能农业与农业装备。在国内外学术期刊发表论文30余篇，主持完成多项国家重点研发计划项目，擅长农业自动化、智能化系统和农业机器人技术，具备较强的系统集成和技术开发能力。

5.成员C：刘博士，女，32岁，动物医学专业博士，研究方向为动物行为学与疫病防控。在国内外学术期刊发表论文15余篇，参与完成多项国家自然基金项目，擅长动物行为学观察、生理指标监测和疫病预警模型构建，具备较强的数据分析和模型开发能力。

6.成员D：陈工程师，男，38岁，农业环境工程专业硕士，研究方向为农业废弃物资源化利用。在国内外学术期刊发表论文10余篇，主持完成多项省部级科研项目，擅长厌氧消化、堆肥发酵和沼气工程技术，具备较强的工程设计和实践能力。

7.成员E：孙教授，男，42岁，动物遗传育种学专业博士，研究方向为动物基因组学与育种技术。在国内外学术期刊发表论文25余篇，主持完成多项国家重点研发计划项目，擅长基因组学、分子标记辅助选择和遗传改良技术，具备较强的实验设计和数据分析能力。

8.成员F：周博士，女，34岁，信息科学与技术专业博士，研究方向为物联网与大数据分析。在国内外学术期刊发表论文12余篇，主持完成多项省部级科研项目，擅长传感器技术、数据挖掘和人工智能算法，具备较强的系统集成和技术开发能力。

（二）团队成员的角色分配与合作模式

1.角色分配：

*项目负责人：负责项目整体规划、协调和管理，主持关键技术攻关，对接产业需求，组织项目验收。

*副组长：协助项目负责人开展项目管理工作，负责技术路线制定、团队建设和技术成果转化，组织开展项目中期评估。

*成员A：负责精准营养模型构建和优化，开展精准营养试验，开发精准营养配方，并撰写相关学术论文。

*成员B：负责智能养殖管理系统硬件设备和软件平台研发，开展系统测试和优化，并撰写相关学术论文。

*成员C：负责猪群行为学与疫病预警模型研究，开展行为学观察和生理指标监测，并撰写相关学术论文。

*成员D：负责粪污资源化利用技术研发，开展粪污处理试验，开发粪污资源化利用技术，并撰写相关学术论文。

*成员E：负责生猪遗传改良技术研究，开展基因组学分析，优化育种方案，并撰写相关学术论文。

*成员F：负责智能养殖管理系统数据平台建设，开发数据分析模型，提供数据服务，并撰写相关学术论文。

2.合作模式：