
亚太科研论坛
Asia-Pacific Research Forum
- 主办单位:未來中國國際出版集團有限公司
- ISSN:3079-3645(P)
- ISSN:3079-9945(O)
- 期刊分类:人文社科
- 出版周期:月刊
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蛇类智能养殖与农户赋能体系构建
Construction of Intelligent Snake Breeding and Farmer Empowerment System
引言
乡村振兴战略推进中,蛇类养殖是江西、湖南等南方省份的传统优势产业,其蛇毒、蛇蜕等产品在生物医药领域需求旺盛,全国年产值超300亿元,从业人员达50万人,江西主产区占比18%。但产业长期面临农户散养为主、技术支撑薄弱的问题,幼蛇存活率不足60%,疫病防控滞后,传统线下培训抽象难学,农户与下游企业利益联结松散,议价权弱。如今物联网、VR等数字技术下沉农业,为产业转型提供了契机。本研究针对这些痛点,构建“VR培训+智能养殖”赋能体系,破解技术、监测、培训等难题,推动蛇类养殖向标准化、科技化转型,助力乡村振兴。
1研究概况
1.1研究背景
乡村振兴战略深入推进中,特色养殖产业升级作为激活乡村经济新动力,促进产业兴旺的一项重要举措。蛇类养殖作为江西、湖南、广东等南方省份重要的传统优势产业,因其拥有蛇毒、蛇蜕、蛇肉等多种产品,能够在生物医药、高端食品保健等行业产生巨大的经济效益,且具有较为广阔的市场前景。其中:蛇毒是用于抗血栓、抗肿瘤药物的研究开发原料,蛇蜕可加工成中药材,而蛇肉则是特色餐饮业中不可多得的美食资源,又是山区农民增收致富的主要渠道之一。
《中国特种养殖产业发展报告(2024)》指出,目前全国蛇类养殖产业年产值突破300亿元,有从业人员超过50万人,江西是主要的主产区之一,占比达18%。但现阶段整个产业还存在产业模式以农户散养为主的问题,由于没有很强的技术支撑,基本上都是农户以传统的经验去饲喂,故而这种情况下幼蛇的存活率基本都在60%以下,产品的质量也是良莠不齐;人工检测方式无法及时发现环境的变化及早预判疾病的出现,容易造成病害暴发;传统的线下培训较难结合具体实践内容,抽象且难学,仅能提高不到30%的技术转化率;同时农户和下游的企业的联系也较为松散,没有形成稳定的利益联结关系,农户无法从中获得较高的议价权,难以取得较好的收益增长空间。
随着数字乡村加速推进,物联网、人工智能、VR等数字化技术下沉到农业当中,催生了多种产业转型模式。在江西科技师范大学元宇宙产业学院的技术指导下,团队掌握了五代仔蛇繁殖技术,并通过搭建蛇类行为分析初步完成智能化养殖的基础建设工作。本文主要是针对当前产业的主要问题,从智能养殖方面入手,以VR培训为核心创建智能养殖及农户赋能平台,力图解决蛇类养殖产业中的主要问题,促进蛇类养殖产业高质量发展,助力乡村振兴建设。
1.2 国内外研究现状
国外智能养殖技术起步较早,美国、荷兰等国已在畜禽、水产养殖领域形成了“传感器监测+AI调控”的成熟方案。荷兰有一家名为SPAIASys的企业,通过自主研发畜禽养殖智能养殖系统,应用多参数传感器实现综合参数调节,并且具备动物健康预警功能,预警准确率高达92%;美国佛罗里达大学则研制出了基于红外传感器和图像识别技术的蛇类行为监测系统,可以无接触的方式检测蛇类的运动以及健康状况。
国内智能养殖技术近年来发展较快,但是主要集中在规模化畜禽、水产养殖,应用物联网特种养殖环境监测系统的竹鼠养殖存活率提高了23%,应用AI图像识别技术开展畜禽疾病预警准确率达到88%。然而,在反刍类动物乃至蛇类等特色养殖行业智能化的研究处于起步阶段,缺乏适合农户散养场景下的一体化解决方案,尤其是在蛇类行为分析与预警等方面的研究没有突破性进展。
应用农业VR培训技术,由于VR技术具有沉浸式和交互式的优点,在于把VR用于农业培训上,如:美国农业部联合高校开展的农业VR培训平台针对种养全过程都进行了细致全面的讲解,并且其能够将学员的学习效率提升了35%,在日本东京农业大学开展的畜禽养殖VR培训系统则将疫病防治的实践场景仿真给培训对象以供试用。
国内的相关研究主要有粮食种植、畜禽养殖的研究,例如:前人研制的水稻种植VR培训系统,通过VR技术的直观逼真演示,合格率达到90%以上;有学者研制的畜禽养殖VR平台,可以解决传统培训“学不会、不敢试”的问题。有研究指出,VR技术已在粮食、畜禽等规模化种养领域展现出“低风险、高转化”的优势,但在特种养殖领域的应用仍处于“理论探讨多、实操落地少”的阶段,缺乏适配特种养殖高风险性、操作特殊性的场景化课程。然而,有关特种养殖的VR培训研究极少,目前没有研发出蛇类养殖VR培训系统来满足农户对专业性、低风险性实际操作培训的需要。
国外农户赋能以合作组织、产业联合体等方式将农户组织化,如印度“企业+合作社+农户”的蛇类养殖模式,通过技术培训、产品回收一体化服务来带动农户增收,农户年均可增收1.2万美元。
国内赋能研究主要从技术培训和政策扶持两个方面开展,“技术培训+设备支持+订单收购”的赋能让一部分水产业户的收益有了明显提高。但还没有蛇类等特种养殖的赋能方案,缺少将数字技术融入“技术—设备—市场”方面的创新性模式。
1.3研究意义
建立以“AI监管+VR培训+智能养殖”为代表的三位一体赋能体系,完善特种养殖应用层面的数字技术支撑体系,从全新的角度观察智能养殖技术的跨界应用;在健全和完善乡村振兴背景下的农户赋能结构框架下,将技术赋能和设备赋能及利益链接等各方面进行结合;进一步深化VR技术应用于农业培训的新场景中,在目前研究较少的相关方向上补充了蛇类养殖VR培训相关的部分研究内容。
技术层面提供“看得懂、学得会、用得起”的智能化解决方案,破解传统养殖技术、监测、培训三大痛点;经济层面预计带动示范基地农户年均增收2-3万元,拓宽山区农户增收渠道;产业层面推动产业从粗放型向标准化、科技型转型,提升整体竞争力;社会层面规范行业秩序,减少非法养殖与野生蛇类捕捉,实现生态保护与产业发展协同推进。
1.4研究内容与技术路线
研究内容:蛇类智能养殖系统的相关建设包括了环境监测、行为分析预警以及智能调控三个部分,最终实现了整个蛇类养殖生产流程的全程智能化操作;蛇类养殖VR培训平台搭建,使用Unity三维引擎制作沉浸式的标准化课程,包含蛇类养殖各个环节所需要的全部基础知识;以“技术培训—设备支持—资格认证—产品回收”的全过程服务体系,开展农户赋能工作,摸索创新利益联结模式;利用赣南地区的示范基地开展农户的实操性培训并推广给100名农户进行尝试。
技术路线:在此期间会先去赣南、吉安等主产区进行实地调研走访50余家农户和10余家下游企业,并收集各养殖户养殖环境数据、农户诉求以及目前存在的问题等,积累一手资料;2025年6—9月期间会完成智能养殖系统的研发(传感器布设、AI算法完善)及VR培训平台的开发(场景搭建、课程制作);2025年10—2026年3月会建设“智能养殖+VR培训”示范基地,在基地内完成智能监测设备、VR培训终端的布置工作,并组织有100位农户参加整个系统的现场培训;2026年4—9月,继续跟踪养殖存活率、产品质量、农户技术掌握情况等相关指标,并针对养殖存活率进行优化;2026年10—12月总结项目成果,整理形成标准的操作手册;宣传赋能模式,申报相关专利和软件著作权。
2相关理论与技术基础
2.1 农户赋能理论
农户赋能理论来源于赋能理论运用到农业生产当中,指的是通过对农户进行技术支持、能力建设、资源对接等方面的工作,增强农户自身的生产经营能力以及其对市场的参与能力,使农户真正能够实现自主发展的目的并最终达到增收致富的目的。农户赋能包括技术赋能、组织赋能、市场赋能及文化赋能。具体来说,技术赋能主要是指提供适用的技术和机器设备提高农业生产效率和质量;组织赋能指的是成立合作社或产业联盟等团体使农户获得议价权和抗风险能力;市场赋能是指为农品搭建销路以化解农品的销售难题;文化赋能是为了保存和发展农品文化,通过完善当地产业文化去提升产品的附加值。
学者针对特种养殖产业的农户赋能研究指出,当前国内特种养殖赋能多局限于单一技术培训或政策补贴,缺乏“技术—设备—市场—利益”的一体化赋能模式,导致农户赋能效果短暂、产业带动能力薄弱。本文主要从技术赋能和组织赋能两个方面展开论述,在此使用智能养殖技术和VR培训助力农民提高生产技术能力;利用利益联结机制提升农民组织化水平,由此达到全方位赋能的效果。
2.2物联网技术
物联网是一种智能网,其技术指利用各种信息传感装置,根据预定的协议把任何物品和互联网联系起来,进行信息交换和通讯,并实现智能识别、定位、跟踪、监控和管理的一种新型网络技术。应用到农业领域中就是农业生产信息(包括生产资料、生产过程、产品、市场的信息)的采集、传输与处理。赵军等在特种养殖领域的研究中明确,物联网技术的核心价值在于构建“数据采集—远程传输—智能分析—决策反馈”的全链路闭环,其在特种养殖中应用的关键是传感器精度与通信技术的适配性。物联网技术主要包含数据采集、传输、处理三个部分。首先用各种各样的传感器(比如温湿度、光照度、空气质量等等),来采集养殖环境以及动物的状态的数据;其次运用无线通信技术(如WiFi、LoRa、5G等等)把采集的数据上传到云端平台;然后通过云计算来进行数据分析和处理,从而给养殖的管理者提供正确的决策依据。
本论文利用物联网技术建立的蛇类养殖环境监测网络,可以实时收集养殖环境中相关参数,并实现远程监控,以此达到精准养殖的目的。
2.3 VR 虚拟培训技术
VR(Virtual Reality)虚拟现实是一种由计算机产生的多源信息融合的、可交互的三维动态视景及实体行为的系统仿真,给用户感知上一种沉浸虚拟世界的感觉,VR技术主要包含沉浸感、交互性、构想性。沉浸感:指用户进入到所设计的场景中后产生置身其中的感觉。交互性:指用户能通过各种专门设计的专业设备同虚拟环境中场景及其主体进行交互。构想性:指虚拟环境的应用能锻炼人的发散思维,启发人们的灵感,使人们能够模仿或创造虚拟世界。
VR技术在农业培训中的优势是打破时空界限,农户可随时随地学;可以降低操作风险,在操作不当时不用承担巨大的经济损失;并且可以加强学习的效果,让农户有更强的记忆度和更高的技能转化率。为此,本文针对农户需求设计并构建了基于VR的蛇类养殖培训平台。
3体系总体设计
3.1设计原则
实用性原则:适配农户操作能力与农村供电、网络环境,硬件选型兼顾性价比与稳定性,优先选用低功耗、易维护的设备;VR课程聚焦实操技能,避免复杂理论,确保农户“看得懂、学得会、用得上”。
系统性原则:形成“智能养殖(生产支持)—VR培训(能力提升)—产品回收(市场保障)”完整闭环,各环节协同发力,实现从技术到市场的全方位赋能。
可扩展性原则:采用模块化设计,支持后续添加产品溯源、电商销售、区块链存证等功能,适配不同地区、不同规模的蛇类养殖场景,确保赋能模式的可复制性与推广价值。
生态友好原则:通过智能化环境调控减少养殖废弃物排放,降低对周边生态环境的影响;规范养殖行为,引导农户从正规渠道采购蛇种,避免非法捕捉野生蛇类,保护生物多样性,实现产业可持续发展。
3.2 总体架构
体系分为三层架构,协同联动实现全流程赋能:
3.2.1 感知层
部署温度传感器(测量范围:-40℃~85℃,精度±0.1℃)、湿度传感器(量程为:0%RH~100%RH、精度为±2%RH)、氨气浓度传感器(量程为:0~100ppm、精度为±1ppm)、空气质量传感器等环境监测设备和红外热释电传感器、高清动作捕捉摄像头等行为监测设备;已有研究表明,蛇类养殖环境监测的核心痛点是局部环境异质性导致的参数误差,有研究者在蛇类养殖环境监测中通过部署温湿度、氨气浓度等核心参数传感器,实现了养殖环境的初步精准感知,本研究在此基础上优化布设方案。每个棚舍4组传感器(四角+中央)来采集全部数据,行为监测设备在养殖箱上方安装,能够做到时时监测蛇的行动状态。
3.2.2 平台层
主要由数据存储(云端服务器+MySQL数据库)、数据分析(以TensorFlow为基础建立机器学习模型)、VR培训(基于Unity引擎构建虚拟课程)、管理服务四大部分组成,完成数据处理、课程运营、系统管理等工作,并提供给上层应用使用。
3.2.3 应用层
面向用户的服务终端,农户端通过手机APP、VR设备获取环境监测、预警通知、VR培训、产品回收等服务;管理端通过电脑客户端实现数据统计、设备运维、农户管理,提升体系管理效率。
3.3 核心功能模块
智能养殖管理:环境精准调控:通过蛇类各个时期适宜的环境参数阈值,利用AI算法自动控制通风、加湿和加热装置的启闭,比如温度低于25℃时,自动开启加热器;氨气浓度高于20ppm时,自动开启排风系统;健康预警:通过分析蛇体行为(活动次数、进食量、蜕皮周期)与环境数据,建立评估健康状态模型,一旦发现有连着3天没进食、活动次数突降的情况发生,立刻发给APP预警提示并提出解决方案;个性化饲喂管理:依据每个时期适宜生长的环境以及自身体重状况和健康情况来饲喂,制定独特的饲喂计划,通过记录饲喂日志方便后期追溯。
VR虚拟培训:包括了基本知识(养殖常识、棚舍搭建)、技能(幼蛇培育、疾病防治)、进阶(规模化管理、质量控制)三类课程;包括了课程学习(虚拟讲解+动画演示)、实操模拟(VR手柄互动操作+实时反馈)、考核认证(理论+实操考核)三大子模块,以眼镜蛇、五步蛇等本地常见品种为主。第一部分是疾病防治模拟场景,农户能够观察到虚拟蛇体的表象,根据表象判断出该蛇患病并挑选适合其服用的药物,利用VR手柄模拟进行投喂操作,通过系统给出的打分纠正并改正农户的操作方法。
农户赋能服务:技术咨询:通过搭建线上专家咨询平台,农户可以通过文字、图片或视频进行在线提问咨询,专家24小时解答;为农户提供种蛇供应,和正规的种蛇繁育基地合作,提供好的种蛇,并且为农户解决种蛇运输及检疫等问题;和生物医药及食品加工企业签订回收协议,回收价格高出市场价5-10%,确保农户利益;利益分红,农户将自己的蛇毒卖给企业的收益按一定的比例回入村股份经济合作社,以此来构建新型联农带农利益共同体。村股份经济合作社再将股民收益以打板分红的方式发放到各家各户。
4 核心系统开发与实现
4.1 蛇类智能养殖监测系统
硬件选型与部署:采用精度高的数字设备作环境传感器;采用红外热释电传感器(检测范围为0~5米,响应时间为≤2s)和1080P高清摄像头作为行为监测设备;用LoRa无线通信模块(通信距离为1~3公里,功耗低,抗干扰能力强)和4G路由器做数据传输;将控制设备放置于棚舍外防水控制箱中,避免受潮损坏;按“均匀分布、便于维护”的原则进行硬件部署,且不直接将传感器等接触蛇体。
软件系统开发:基于Python+Django的云端平台实现了数据存储、数据分析和设备管理等功能,基于React Native的农户端APP支持Android和iOS系统,具备数据可视化、远程控制、技术咨询等功能;基于Vue.js的管理端网页端支持电脑登录,在此功能下可以产生养殖数据统计报表、设备运维日志、农户培训档案等。
4.2 VR培训平台开发
使用Unity2023.3作为开发引擎,在OculusQuest3上运行,借助Blender软件进行3D建模还原养蛇棚舍、蛇类和养殖设备等场景元素,并且运用Unity Animator组件做出蛇类进食、蜕皮等动画,运用C#语言编写交互脚本来实现用户可以进入到真实现场,在这里不仅可以做爬虫观察也可以用手机实现拍摄记录功能;根据网课进行了培训用的知识点选择课程,以及操作界面上考核评分等内容,最终使用户界面更美观易懂。
还原真实的养殖棚舍环境,设置幼蛇育苗、疾病预防和治疗、饲料配制等六大专项实操场景,将考核场景按实际养殖场所1∶1还原,并且设置任务倒计时及操作评分等环节。比如幼蛇育苗场景下可以还原农户手工助产幼蛇、调节温湿、喂初乳等动作,在这一过程中,可以做到任务开展过程中会有语音或文字提醒用户注意各个细节、应注意问题等。
5结论与展望
5.1研究结论
智能化养殖监测系统进行自动控制养殖环境、自动采集监控数据并进行智能分析实现对蛇的健康状态进行实时预测预警,使幼蛇存活率达到85%以上,疾病发生率控制在3.8%以下,养殖收益明显增加。
建立VR培训平台,打破传统培训弊端,农户技术掌握水平达85%以上;培训转化率提升40%,为农户技术赋能的有力武器。
在此基础上建立了“技术培训—设备支持—资格认证—产品回收—利益分红”的全流程赋能机制,形成一条完整的产业服务链条,使农户综合收益增长118.8%;为特种养殖产业赋能乡村振兴提供了一个可供复制、推广的样本模式。
5.2研究展望
未来将从四方面深化研究:一是将饲料营养、遗传特性和气候等因素综合起来,来改进AI健康预警算法,把预测准确率提高到95%以上;二是开发AR增强现实的培训功能,把虚拟培训和现实养殖场景相结合,做到“虚拟指导+现实操作”,打造更真实的培训体验;三是建立区域产业服务平台,整合研发技术、蛇源供给、加工销售等资源,带动整个产业集群的发展;四是加大政府与企业之间的合作力度,寻求更多的政策帮助,把范围进一步扩大,在三年内把江西所有主产区的养殖户都服务好,并慢慢向湖南、广东等其他地区拓展,能够让更多的农户参与进来,振兴乡村的同时也能让乡村振兴的速度提升。
参考文献:
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