㈠背景介绍

　　1.我国的粮食安全集中表现为饲料粮安全，发展猪精准营养配方是节粮、增效、减排的重要技术途径

　　2.养猪业主要任务：降本增效，实现利润

　　3.蛋白质和净能采食量是决定养猪利润的关键

　　4.影响蛋白质和净能采食量的因素

　　4.1疾病

　　4.2品种

　　4.3饲养环境：饲养密度和环境温度

　　4.4营养精准供给：

　　①饲料原料中营养价值的精准评估：净能含量

　　②营养需要量的精准评估：净能需要量、净能和赖氨酸比、饲料氨基酸平衡、其他各种养分的平衡

　　5.我国猪精准营养管理面临的问题与难点

　　5.1饲料营养变异大：原料种类多；同一原料营养价值变异大

　　5.2猪营养需要变异大：不同猪品种与品系营养需要量差异；营养需要量受生长阶段、环境以及个体变异影响

　　5.3饲料资源浪费，养猪成本升高

　　5.4参数缺乏、变异大、变异规律不清、快速预测手段缺乏

　　5.5精准把握饲料原料有效养分的营养价值变异及猪的营养需要量变异是猪精准营养管理的关键

　　㈡饲料原料营养价值数据库建立完善及系统软件开发

　　1.猪饲料原料营养价值数据库的建立

　　国家饲料工程技术研究中心建立了112种原料、58项概略养分、44项有效养分、10万综合参数的猪饲料营养价值数据库。

　　2.影响饲料原料有效能值的关键因子解析

　　3.基于多元回归的猪原料有效能值预测模型

　　3.1建立了33种单一饲料原料的猪消化能、代谢能和可消化氨基酸预测模型

　　3.2建立了14种单一饲料原料的猪消化能和代谢能近红外定标模型

　　4.基于新饲料原料价值的猪营养需要量评估

　　5.FeedSaaS大数据平台发布与玉米豆粕减量替代

　　持续优化FeedSaaS平台系统数据库。

　　6.基于机器学习分类算法的原料净能预测模型

　　目的：增大数据量，提高原料净能预测模型的精度。

　　7.基于可解释机器学习的有效能动态预测模型建立

　　7.1阐明机器学习模型（黑箱模型）背后的复杂逻辑，对模型中的变量关系进行解释

　　7.2提升算法的可解释性而不牺牲其预测性能

　　8.基于数据增强算法的有效能数据拓展与模型建立

　　目的：增大用于建模的数据量，提高预测模型的精度。

　　9.基于NIR的有效养分预测模型及其转移

　　10.基于在线近红外的饲料生产品控系统

　　㈢猪低蛋白日粮技术研发及其碳氮适配

　　1.饲粮养分的体内沉积效率急需提升

　　2.低蛋白日粮：氮沉积效率大幅提高

　　3.建立了覆盖养殖全程的低蛋白日粮技术参数

　　4.低蛋白日粮：需要净能配方

　　蛋白原料和纤维原料的热增耗高、净能转化效率低。

　　5.玉米豆粕供应偏紧、价格攀升对增效降本提出新需求

　　中国特色多元化饲料配方是养猪业可持续发展的必由之路。

　　6.基于NIR的消化动力学参数预测模型

　　6.1基于近红外建立了饲料原料碳、氮释放速率的定标模型

　　6.2建立猪粪便与回肠食糜化学组分含量的近红外定标模型

　　6.3基于NIR快检的新平衡配方系统及粪便监测为精准动物营养提供支撑

　　7.小肠碳氮不协同影响大肠养分利用与健康

　　8.纤维特性决定后肠发酵模式与肠道健康效应

　　适宜日粮纤维组合可改善猪的养分代谢与肠道健康。

　　9.日粮纤维的组成成分决定其发酵性能

　　10.纤维体外发酵动力学模型的建立及其应用

　　10.1建立了10种纤维原料的发酵动力学参数

　　11.基于原料消化和发酵动力学的新型猪日粮配制

　　㈣基于新型检测指标和设备的营养评价优化

　　1.猪维持净能测定的新方法

　　1.1净能是最真实地反映饲料能量利用效率和动物能量需要量的体系

　　2.猪体成分测定的新方法

　　2.1体成分测定是研究动物营养需要量的基础性工作

　　3.血浆代谢标记物作为餐后营养状况评价新指标

　　4.基于血浆代谢组的猪营养评价/优化技术

　　5.基于血浆靶标代谢物的猪有效能预测方法

　　6.智能设备+数据平台：精喂坊

　　7.饲料+猪：全生命周期；群体→个体+环境

　　主持人总结：王军军教授的报告围绕着精准营养，尤其是动态动物营养需要进行了详细的介绍；同时王教授强调低蛋白日粮的研制不是简单地把蛋白降下来，而是要从“碳氮平衡”的角度（尤其是葡萄糖与氨基酸的比例关系）来考虑，在氨基酸平衡的情况下，低蛋白日粮完全能够满足动物需要；并且有研究表明，低蛋白日粮条件下，单胃动物应用一些非蛋白氮能够提升生产性能，降低料肉比。