（4）內循環(huán)生產
①點對點設計
牧原在非瘟疫情前的養(yǎng)殖場設計中，采用的是母豬場與保育育肥場分開建設的兩點式模式，但母豬場與保育育肥場是一一對應的，每個母豬場生產的仔豬只轉移至對應的保育育肥場進行育肥，形成點對點的批次化循環(huán)生產，這種模式能夠有效防止不同養(yǎng)殖場之間的較差感染，有利于疫情防控和疫病凈化。
②全進全出
但是非瘟疫情暴發(fā)后，出于加強防疫的考慮和疫情發(fā)生的隨機性，牧原的育肥場轉向全進全出模式，即多個批次仔豬同時進入保育育肥場內，然后養(yǎng)殖場徹底封閉，人員不得外出，等到全場生豬全部生長到可以出欄時再統一出欄，人員同時可以外出。
全進全出模式不僅對養(yǎng)殖人員的身心健康有巨大的影響，而且大幅降低了保育育肥場的利用效率，最關鍵的是，全進全出模式下，育肥場的仔豬來源較為復雜，而后備母豬又需要從育肥場中挑選，交叉感染的風險較大。
③批次化循環(huán)生產
隨著非瘟疫情的逐漸穩(wěn)定和牧原防控能力的逐漸提升，全進全出模式減少豬場與外界的接觸次數的重要性已經大幅下降，尤其是在智能洗消設備大規(guī)模應用之后，人員和車輛的風險大幅度降低，批次化循環(huán)生產的風險已經下降到可以接受的范圍。
而批次化循環(huán)生產模式可以顯著提升產利用率，不僅能夠降低當前的攤銷成本，而且還可減少圈舍需求進而減少潛在資本開支，因此從2022年下半年開始，牧原開始將育肥段生產模式從全進全出逐步轉變?yōu)榕位h(huán)生產。
④內循環(huán)生產
育肥場批次化循環(huán)生產逐漸穩(wěn)定后，仔豬需求也逐漸穩(wěn)定，不再需要多個母豬場調入，具備了實現最初設計點對點生產的條件，即母豬場與育肥場一一對應，育肥場只從固定的母豬場調入仔豬，母豬場也基本只從固定的育肥場選擇后備母豬，實現母豬-育肥豬的內循環(huán)。內循環(huán)生產能夠避免各類疫病的交叉感染，有助于各類疫病的凈化。
（5）養(yǎng)豬新思維
牧原從2025春節(jié)后開始推行養(yǎng)豬新思維，以防大于治的原則，通過工作方式和技術路徑的調整，減少人與豬的直接接觸和不必要的治療。
通過推行養(yǎng)豬新思維，降低了傳染病擴散風險，提升了豬的健康度，降低了員工勞動強度和藥費投入，最終體現在成本的持續(xù)降低上。
①人工巡圈
在傳統的養(yǎng)豬生產中，巡圈是一個非常重要的工作，通過定時巡查圈舍，對圈舍內的生豬進行觀察，確定生豬的生豬情況和健康情況，及時發(fā)現采食不均、外傷、染疫等異常狀態(tài)，并及時處置，減少損失。但是人工巡圈的效果非常依賴養(yǎng)殖人員的經驗；不能24小時實時監(jiān)測豬只狀態(tài)，對于一些疫病的潛伏期癥狀很難發(fā)現；巡圈過程對豬只干擾過大，有時候為了確定豬只的健康情況還要驅趕生豬活動，容易造成應激；此外人與豬接觸過多，也會造成疫病傳播風險。
②智能巡檢
牧原在2019年研發(fā)了巡檢機器人并大規(guī)模投入使用。巡檢機器人上集成了光學、3D成像和紅外攝像頭，聲音搜集裝置，并集成了溫度、濕度、粉塵、二氧化碳氨氣各種有害氣體監(jiān)測等多種傳感器，在圈舍頂部的固定軌道上對整棟豬舍進行往復式巡檢，實時監(jiān)測豬舍內的各種環(huán)境指標，豬只體溫，豬只聲音、各種行動等，并通過人工智能程序對豬只的異常狀態(tài)進行預警。
智能巡檢機器人不僅可以24小時不間斷巡檢，更加及時的發(fā)現各種異常情況，而且通過聲音識別、體溫監(jiān)測和異常行為判斷能夠比人工更加及時準確的對豬只異常狀況進行預警，人只需要在系統發(fā)出預警后及時入場處置。
但在過去幾年，一線養(yǎng)殖人員仍然需要頻繁的進入養(yǎng)殖場，一方面需要對智能化系統提出的預警進行處置，過去幾年由于生產并未穩(wěn)定，預警頻率較高；另一方面智能化系統仍不完善，需要人工巡圈發(fā)現智能化系統疏漏的問題。
③智能化升級
人工智能系統通過數年的學習和進化，有了顯著的提升，成為今年推行養(yǎng)豬新思維的基礎。
通過學習人工反饋結果，一方面大幅提升了預警的全面性，基本不存在問題疏漏，基本不再需要人工巡圈；另一方面提升了預警的準確率，加之疫病防控能力提升和疫病凈化推進帶來的生產穩(wěn)定，智能化系統預警次數大幅度減少，減少了人工入圈處置的次數。
今年春節(jié)后推行養(yǎng)豬新思維，要求一線養(yǎng)豬工程師不接到系統預警不得進入豬圈，顯著減少了對豬生長的干擾，而且減少了人源疫病的傳播。
④精準用藥
通過人工智能分析健康豬和患病豬不同的作息習慣，選擇在健康豬休息時用藥，既能精準作用于患病豬，又能減少對健康豬的干擾。
通過養(yǎng)豬新思維的推行，大幅減少了獸藥消耗。
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