一、数据驱动的养殖决策平台
阿里云ET大脑通过构建多维数据采集网络，在猪场部署智能摄像头、红外测温仪和物联网传感器，实时捕捉每头猪的个体特征数据。系统每日可处理超过1TB的影像数据，通过计算机视觉技术自动生成包含品种、日龄、体重、运动轨迹等信息的数字档案。依托动态数据模型，ET大脑能精确预测母猪年生产能力，将死淘率降低3%，并提前淘汰低效繁殖个体。
二、精准饲喂与生长优化
基于RFID和称重传感技术，ET大脑构建了全自动饲喂系统，实现三项核心突破：
- 个性化营养方案：根据个体生长曲线动态调整饲料配方，料肉比降低0.15-0.2，每头猪节省成本50元
- 智能投喂控制：通过机电终端实现毫米级精准投料，减少5%-8%的饲料浪费
- 生长绩效分析：自动生成饲喂效率报告，优化群体生长均匀度
三、疾病预警与生物安全
ET大脑整合声纹识别与红外热成像技术，建立三级疾病防控体系：
- 咳嗽声频分析：通过深度学习识别异常声纹特征，提前48小时预警呼吸道疾病
- 体温监测网络：部署500米范围的无线测温节点，实时发现0.3℃以上的体温波动
- 生物安全监控：利用机器视觉追踪人员动线，对隔离区违规行为实现98%识别准确率
四、生产流程的智能化重构
在育种环节，ET大脑通过基因组数据分析将种猪选育周期从5年缩短至18个月，准确率提升40%。环境控制系统整合20余项传感器参数，自主优化出比传统方案节能24%的通风策略，减少35%的环境应激性生长迟缓。通过物联网设备联动，实现猪舍温湿度波动控制在±0.5℃范围内，氨气浓度自动调节响应时间缩短至15秒。
阿里云ET大脑通过数据融合与算法迭代，将AI养猪从单点技术突破发展为系统性革新。该平台使母猪年产能提升3头，养殖效率提高30%，推动生猪产业向标准化、可追溯的智能生产模式转型。这种技术赋能不仅重构了传统养殖价值链，更为农业数字化转型提供了可复制的实践样本。
