1. 畜牧机器人技术研究进展

　　中国作为全球最大生猪养殖国和第二大肉鸡养殖国，畜禽养殖效益与先进国家的差距主要源于养殖技术落后与成本高企，传统养殖模式在效率、动物福利和环境适应性方面面临瓶颈。在此背景下，机器人技术成为推动行业转型的关键，其功能覆盖饲喂、清洁、巡检、挤奶等核心环节。

1.1 饲喂机器人

（1）研究现状：

• 商用饲喂机器人已实现个体识别与定量饲喂，如某种猪自动精准饲喂系统误差率控制在2% 以内，牧原食品的自动化饲喂装置饲料投送效能达0.9 t/h。

• 国外案例：荷兰 Lely 公司的 Lely Juno 自动推料机结合超声波测距与蓝牙技术，优化饲料推送效率；爱尔兰 Dairymaster 的站位式饲喂系统可精确记录奶牛进食量。

• 国内创新：某羊只饲喂机器人实现触摸屏本地操作与远程监控；某基于 RFID 技术的奶牛个体饲喂装置提供个性化配给。

（2）不足：复杂环境下饲喂精度不足、设备成本高（小型农户初期投入压力大）、依赖大量健康监测数据。

（3）趋势：智能化升级（如深度学习优化饲喂策略）、降低成本以适应不同规模养殖场。

1.2 清洁机器人

（1）研究现状：

• 禽舍清洁以试验阶段为主，如某自走式清粪装袋一体机，可实现粪污破碎、收集与清扫；丹麦 Washpower 的自主导航猪舍清理机器人提升自动化水平。

• 智能化突破：某猪舍清粪机器人集成激光雷达与 SLAM 算法，实现自动建图与路径规划；某远程操控清洁机器人采用超声波测距与陀螺仪定位，精度较高。

（2）不足：复杂环境导航困难、清洁效率低、设备维护成本高。

（3）趋势：提升自主导航能力（如多传感器融合）、开发高效清洁装置以适应多样化场景。

1.3 巡检机器人

（1）研究现状：

• 环境监测：Qi 等基于无线传感器实时监控温湿度、气体浓度；某猪舍消杀巡检机器人可检测猪只体温并记录热红外图像。

• 自动化计数：某捡蛋机器人用于自由放养农场；基于 YOLO v7-tiny-DO 算法实现笼养鸡 / 蛋高精度识别。

• 健康管理：某生猪体温红外巡检系统，基于红外技术快速监测群体体温；某智能巡检机器人集成多传感器综合评估家禽健康。

（2）不足：功能单一（如多数仅能监测单一参数）、大规模养殖场适应性差、数据处理效率低。

（3）趋势：多传感器融合、机器学习算法优化（如 YOLO 系列改进）、提升复杂环境下的鲁棒性。

1.4 挤奶机器人

（1）研究现状：

• 瑞典利拉伐的转台式 AMR 机器人由 5 个机械臂协作完成挤奶，降低劳动强度；某挤奶机器人配备双目视觉系统，自动完成清洗、套杯流程。

• 国内创新：某挤奶机器人适应中国奶牛体态，提升挤奶效率；某单体式智能挤奶机器人通过机械臂优化增加每日挤奶次数。

（2）不足：设备成本高（进口组件依赖）、维护技术门槛高、对小型牧场经济性不足。

（3）趋势：国产化部件降低成本、机械臂控制算法优化（如 D-H 建模提升精度）、推广至中小规模牧场。

1.5 其他机器人

（1）剪毛与牧场管理：Trevelyan 的剪羊毛机器人通过轨迹自适应技术提升效率，但面临传感器精度与成本问题；“机器人牛仔” Swag Bot 利用传感器实现畜牧跟踪，但复杂地形稳定性待提升。

（2）禽蛋分拣：某SIRDGE 系统与鸡蛋智能捡拾机器人，结合机器视觉检测裂纹与品质；某基于改进 YOLO v7 模型实现破壳鸡蛋在线检测，准确率达93.8%。

2. 国内养殖机器人产业发展情况

（1）技术积累：我国自 20 世纪 70 年代引进国外技术，近年专利与论文数量跃居全球第一，半智能化设备（如饲喂、清洁机器人）功能接近国际水平，但在鲁棒性、持久度与成本控制上仍有差距。

（2）代表企业与成果：

• 华南农业大学联合华农大智慧农业研发的巡检机器人，具备自动巡航、体温监测、行为分析（如基于 DH-YoloX 的鹅群行为监测）等功能。

• 国内企业如牧原集团、华大智农在巡检、蛋品分拣领域推出半智能化产品，逐步替代部分人工操作。

（3）国际对比：国外企业（如荷兰 Lely、德国 GEA）在高端市场占据主导，国内企业以性价比与本地化服务为优势，逐步实现进口替代。

3. 面临的挑战与未来展望

3.1 挑战

（1）导航技术局限：养殖场复杂环境（如粪便、障碍物）导致 WiFi、激光雷达等定位技术精度下降，路径规划效率低。

（2）成本高企：进口传感器与部件推高设备成本，且高温高湿环境增加维护频率，小型农户难以承担。

（3）算法实用性不足：现有算法在复杂光照、遮挡条件下鲁棒性差（如 YOLO 模型在畜禽计数中的精度波动），实时数据处理能力待提升。

（4）动物应激反应：机器人噪声与机械运动可能干扰畜禽行为，影响免疫力与生产率。

（5）功能单一化：多数机器人仅实现单一任务（如单纯清洁或饲喂），缺乏集成化解决方案。

3.2 未来展望

（1）环境自适应导航：融合北斗导航、UWB 与多传感器（如激光雷达 + 视觉），开发适应不同养殖模式（如笼养、散养）的导航系统。

（2）国产化降本：推动传感器、控制器等核心部件自主研发，降低对进口依赖，如采用国产激光雷达替代进口型号。

（3）算法优化与数据驱动：通过大规模养殖数据训练机器学习模型（如改进 YOLO v5/v7），提升体温监测、异常行为识别等任务的精度。

（4）动物友好型设计：降低设备噪声、模仿畜禽生物特征（如气味、外形），减少应激反应，如孙芊芊的低噪声饲喂机器人研究。

（5）复合功能集成：开发 “巡检 + 清洁 + 饲喂” 一体化机器人，满足养殖场多元化需求，如华南农业大学的健康巡检机器人已集成体温、行为、体尺测量等多功能。

4.总结

　　畜牧机器人技术在提升养殖效率、降低成本、保障动物福利中发挥了核心作用，同时也存在技术瓶颈与产业短板。未来，随着国产化、智能化与集成化技术的突破，畜牧机器人有望推动我国养殖业向高效、环保、可持续的现代化模式转型。