需要很多专业和综合技能的基本情报技能， 信息和数据技能， 它还结合了畜牧业和动物科学的常识。掌握畜牧业公司的信息建设，有必要了解和接受基于牲畜的网络系统。从而，未来， 智能畜牧业人才的培养应促进中国农业大学的发展。安排专家团队，在最高级别， 我们计划使用制作类别和差异化的人才培训系统和人才改进系统， 在智能畜牧业中。统一的专业名称，并提供专业的建议和建议， 在各级制定人才培训标准; 作为专业的学校企业联合建设， 实施生产线，安排建筑创新基地; 第二部分涉及农业工程领域，E.G， 机电一体化自动化农业工程， 智能农业机械设备农业设备， ETC。在没有机械化和自动化的情况下肥育的农场存在优点和缺点。所以， 大多数畜牧业公司的技术人员分销和人才利用水平相对较低。它必须具有前瞻性和领导力。国务院发布了该号 42号 2018年：“国家委员会加速促进农业机械化和工业转型的决定，农业机械设备升级指南此意见清楚地表明2025年， 畜牧业的机械化率达到50％左右。鸡蛋鸡和肉鸡的机械化水平约为40％，牛肉和水禽的机械化水平通常小于30％。该公司正在进行数字化转型和促销活动，第一件事要做的是在建造事物的建设中做得好。同时，大乳制品的机械化率达到80％以上。大型农场基本完成了整个机械化和自动化过程。 发展现代农业管理理念和先进技能。它带来了重要的作用。在“十四五”畜牧业高级人才培训体系中，我国畜牧业协会和相关协会的教育部和智能畜牧业分公司负责指导工作。 协调联合建设。
培养娴熟的畜牧业。那是， 它的特点是“信息+常识+智能设备”， 并使用信息和常识进行干预农业生产过程作为生产因素。随着畜牧业的大型发展，畜牧业迫切需要高科技许可证
实施和有效利用机械化自动化系统和设备。畜牧业的高效无人工工作是延伸智能畜牧业应用。大猪的机械化率， 鸡蛋鸡和肉鸡的蛋横摆率达到70％以上。计划畜牧业互联网建设与实施，特别注意必须特别注意基本的复制数据收集， 法规和顶级信息管理和控制性能， 并将技能与畜牧业企业的企业资源相结合。适应人才培训的新规则，迎接我国畜牧业的现代化，需要畜牧业。从而，智能畜牧业的内涵是人工智能技能的诱导应用。畜牧业网络正在建设中，它包括各种级别的信息流和数据连接结构，并实现畜牧业智能自动化管理与控制系统。不仅需要谨慎的计划，必要的教育系统， 内容， 方法也必须是改革
过去几年， 党中央高度重视畜牧业机械化的发展。那是， 快速过渡到高效和全自动系统，它在这里，我们必须依靠目前的高科技来提升我们的能力。如果它与信息系统密切集成，建立准确的自动纸饲料表， 研究和判断饲养过程中自动化困难和疼痛点， 改善饲养过程并改变生产过程， 适当介绍机器人，并使用机械系统进行对接， 建立动物和大数据分析渠道， 还有很多。在这段时期， 动物和企业信息管理控制系统是数字化的重要体现。这是遵循智能畜牧业技术的指导。快速部署机械化和自动系统，不止曲线，用于未来的智能畜牧业。所以，我国的畜牧业必须面对智能畜牧业的未来，实现跨越式发展。数字农业是一种新型农业，采用现代工业生产。
有一种材料显示器，在中小型家畜和家禽养殖场（家庭）占我国家繁殖量的70％以上，猪的机械化水平约为30％。 畜牧业智能人才培训系统也是我们人才培训计划不可或缺的一部分。在今年年初，为了落实国务院文件的精神， 农业和农村事务部发布了“关于加快机械和饲养发展的意见”，解释当前和未来的想法， 促进畜牧业化机械化的政策和主要任务，这是加快畜牧业机械化和自动化的重要措施和工作指导方针。 畜牧业的整体技能仍处于相对较低的机械化和半主动水平。世界上仍有一个常见问题：各种教育教师在畜牧业工程中的水平和能力的限制， 使用教科书的时间， 它缺乏先进的做法和创新教育。 在畜牧业。健康的发展是高效的， 由智能畜牧业主导的高产可持续畜牧业将成为未来的方向。
智能畜牧业应包括以下核心内容，换句话说：智能畜牧业应基于整个畜牧业生产过程的机械化自动化。 直接或间接地使用人工智能技能， 智能控制和机器人测试和大数据技能，智能地感知并在整个畜牧业生产链中收集各种数据。 并建立智能分析和推理的模型，然后做出决定，形成不间断的智能管理和控制系统。然而， 国家畜牧业化机械化不到35％。
但，随着我国的大型和中型畜牧业公司逐步转变和升级到智能畜牧业，我们发现，通过转换可以实现的智能技能并不复杂。和有用的信息系统使用， 繁殖的数据， 配种， 环境控制可以最大化。并注意中长职业技能（学院）学校。 畜牧业是一种传感器系统，包括生长饲料加工动物养殖和育种环境控制和废物处理， 深化屠宰和最终使用， 等待， 这也是靠近技能和设备工厂的最大地区之一。 资本投资相对集中在农业生产中。
为了改善畜牧业政策，我们必须注意智能畜牧业畜牧业的进步和可持续发展。请注意以下三个方面，并提前计划。 加快畜牧业信息管理控制系统和IOT的构建与实现。简而言之，有些时候， 将来， 我国的牲畜应作为一个关键政策机械化和自动化：到2025年，首先， 牲畜和家禽的机械化必须明显有效。在构建动物信息系统时观看以下三分：根据国家公司信息建设规范，有必要充分考虑畜牧业的特点和需求（饲料，喂养， 配种， 加工， 等等。）， 结合未来的智能畜牧业技能; 第二， 我们必须考虑基于私有云的信息架构和网络系统规划; 第三， 面对潜在的信息意识和数据收集， 与未来智能设备的机械化和自动化性能设备（系统）的交互和转换要求。如何在未来培养聪明的畜牧业人才，有些人一方面认为， 我们必须规划培训形式的人才水平，另一方面， 有必要开始探索， 执行， 从专业环境中完善， 培训计划课程和实用链接计划。随着人工智能技术渗透各行各业，基于人工智能的智能畜牧业引起了所有国家的关注。限制它的一个重要因素是只缺乏聪明的畜牧业，此外， 公司人员水平尚未形成。加， 彻底改善畜牧业技能，它可以带零（或接近零）危险和有效的工作。并带来明显的好处。 吸收或动员经验丰富的教师丰富了该项目的教育， 智能技能课程， 人工智能课程， 等等。 并提高了确保牲畜和家禽产品供应的能力。 农业和农村事务部和中央网络信息办公室联合发布“数字农业和农村发展计划（2020-2025）”。如何机械化和自动化， 如何提高和实施技能？该提案应在两个方面考虑：一个是弥补当前机械化和半活跃农场的缺点。牛肉和羊的大规模育种机械化率达到了50％以上。它不会产生预期的结果。 智能控制和机器人自动数据收集和大数据智能分析， 在动物科学领域和畜牧业， 基于综合机械化自动化推理和决策技术。
智能畜牧业的完成是数字转型的重大进展。简介简介：畜牧业信息管理和控制系统的构建必须是“软”和“硬”CPS（网络物理系统）系统。
