广东省畜牧兽医学会是由广东省民政厅批准成立的具有法人资格的全省性社会团体，是广东省科学技术协会的组成部分，是党和政府联系畜牧兽医科技工作者的桥梁和纽带，是发展我省畜牧兽医事业的重要社会力量。现任理事长是廖明同志。
广东省畜牧兽医学会是由广东省民政厅批准成立的具有法人资格的全省性社会团体，是广东省科学技术协会的组成部分，是党和政府联系畜牧兽医科技工作者的桥梁和纽带，是发展我省畜牧兽医事业的重要社会力量。现任理事长是廖明同志。
随着遗传育种的进步，现代猪种产仔数显著增加，但初生重降低且弱仔增加，PSY是反映猪场繁殖成绩和经济效益的重要指标，尽管我国部分头部企业的母猪PSY水平已经达到较高的水平，但平均水平远远低于养猪发达国家。为解决这一困境，华中农业大学彭健教授团队潜心研究二十载，首次公开“母猪精准饲养2.0技术”，通过全繁殖周期动态营养调控，实现群体PSY提升2.89头、终身产仔数增加12.63头的重大突破。该技术已在全国184万头母猪群验证推广，为破解我国母猪生产效率低、弱仔率高和非生产天数长等难题提供重要科技支撑。
“截止到2023年，丹麦全国的平均PSY已经超出34头，而2024年的统计数据表明，我国平均PSY为20.1头，这也意味着我们养三头母猪所获得的断奶仔猪头数还不如人家两头。”华中农业大学彭健教授在广东畜牧兽医科技大会畜禽育种与营养论坛上透露。PSY是指每头母猪每年所能提供的断奶仔猪头数，是衡量猪场效益和母猪繁殖性能的重要指标。PSY的核心影响因素包括活仔数（健仔数）、育成率及年产窝数。我国母猪PSY平均水平为20.1头，与丹麦34头的水平相比存在显著差距，生产效率相差超过35%。
据彭健教授介绍，我国美系母猪在产仔数11头以下时，低于800克的弱仔不到0.5头，当产仔数提高到14~15头时，弱仔增加至4头以上，呈现“产子数增加伴随弱仔数增多”的分化现象。这种分化现象导致仔猪育成难度加大，成为制约生产效率的关键因素。究其原因，这种“高产低效”的问题源于三大矛盾：产仔数提升与初生重分化加剧、传统饲喂模式与母猪代谢需求不匹配、以及群体管理缺乏动态数据支撑。
彭 健
华中农业大学教授
基于20余年实践研究，彭健教授团队建立了“五步法”精准饲养实施方案：
1.群体性能和膘情诊断：通过超1000万条母猪全周期数据（涵盖配种、妊娠、分娩至断奶），建立不同遗传背景下的体膘（背膘）管理目标；
2.日粮营养配方优化：提出“低妊娠（≤ 65%年耗料）、高泌乳（≥ 35%年耗料）”的量化分配标准；
3.动态精准饲喂：对比“步步高”与“高低高”饲喂模式，证实后者可显著提升产活仔数与断奶性能；
4.效果实时跟踪：结合大数据分析，实时监测饲喂效果；
5.数据驱动调整：通过菌群测序与代谢分析，优化饲养策略。
彭健教授表示PSY的关键调控点为调控妊娠期体膘（背膘）和肠道菌群，解决代谢紊乱与应激问题。
在营养调控方面，彭健教授团队通过添加功能性纤维与优化氨基酸营养，提高了母猪的营养与繁殖性能。如妊娠期添加功能性纤维可通过提高胰岛素敏感性，调控C15、C17奇数脂肪酸代谢，使肠道菌群多样性提升，稳定性增强。该干预可使后代断奶体重提高0.56头/窝，PSY提升2.89头。彭健教授团队实测第一个泌乳期赖氨酸需要量达1.14%，与传统NRC（2012）推荐的0.81%相比较，提高36%，第二个泌乳期赖氨酸需要量达0.94%，高于NRC（2012）推荐的0.78%。通过连续跟踪五个繁殖周期证实，优化蛋氨酸和丝氨酸配比可显著改善泌乳性能。
彭健教授团队通过对非生产天数的精准控制，构建多重线性回归模型，发现死淘天数与断奶至发情间隔（WEI）是影响母猪非生产天数（NPD）的核心因素。精准饲养技术可使WEI缩短1.88-3.89天，显著提升群体繁殖效率。
彭健教授表示精准饲养1.0技术体系存在局限性，例如传统模型依赖多点体膘测量，妊娠营养需要量估计误差达25%，且未纳入泌乳期体标恢复的营养需求，导致饲料消耗优化空间受限。在精准饲养2.0版本中引入机器学习预测模型，通过体重和背膘等参数建立机理-数据融合模型，能量需要量预测误差降至2%-5%，单头母猪每年节约饲料可达40公斤以上。与传统模型相比，2.0版本可使法系母猪年在维持同等生产性能的情况下，耗料从284公斤降低至257公斤。同时进行闭环管理流程：实现“配种时称重预测饲喂量→分娩后体膘验证→动态调整”的智能化闭环，减少现场测量工作量40%以上，推动精准饲养从“经验驱动”向“数据驱动”的转型进程。
母猪精准饲养技术通过体膘与菌群的双重调控、营养需要量的精准预测，已成为提升PSY、降低料耗的核心方案。2.0版本的智能化升级进一步证实，该技术可使我国母猪生产效率向国际先进水平靠拢。未来需持续深化“看得见的体膘”与“看不见的菌群”协同调控机制，结合物联网技术实现全周期实时监测，为“猪粮安天下”的国家需求提供技术支撑。
