有效對策

3.1   產學研融合

信息化發展人才支撐不足，農業農村信息化發展機制不成熟，科研要以促進畜牧業信息化的產業發展為目標，產業化要以科研為基礎支撐力量——科研為產業化提供理論和技術支撐，企業提供資源投入，提高產出比，增加經濟效益。

3.2   推進物流建設

在綠色有機示范省項目推進中，通過扶持特色電商的發展結合先進的冷鏈物流體系，進一步提升青海畜牧產品的推廣和銷售。

前景展望

就目前青海智慧畜牧業發展的情況來看，從技術應用、組織管理、數據分析等方面，均存在諸多問題，但同時也蘊藏著很大的潛能，是智慧農牧業發展的藍海，具有廣闊的前景。

4.1   區域經濟協同發展

畜牧業是青海重要的第一產業，也是青海少數民族區域內的重要經濟支柱產業。隨著5G、物聯網、大數據、人工智能等信息科技的快速發展，農牧業生產中的智慧化進程逐步加快，正在改變著傳統的畜牧業方式。大數據滲透、智慧化裝備、減少人工成本是智慧畜牧業的主要特點。青海畜牧業數字化轉型要與推進區域經濟增長、社會進步發展相協調發展，通過畜牧業的轉型升級推動經濟增長，加快社會進步，社會進步反哺畜牧業智慧化高質量發展。

4.2   產學研體系化發展

4.2.1數字化資源庫

“世界牦牛之都、中國藏羊之府”，牦牛藏羊作為青海省的重要畜禽資源，其數據化資源的重要程度不言而喻。目前關于青海畜牧業的數字化資源庫還未建立起來，該庫的創建對產業發展、科學研究、市場推廣等都有重要意義。

4.2.2智能識別

牦牛藏羊的種畜識別是一個典型的專家系統問題，在實踐中畜牧專家會根據視覺特征，觸覺特征結合地域特征等綜合分析，得出牲畜種畜方面的結論。但是實踐中發現往往由于經驗不足，認知不充分等原因，造成了種畜判斷的水平參差不齊。因此種畜識別也是一個專家經驗的有效量化問題。

種畜識別是一個非常有戰略價值和前瞻性意義的工作。是在建立青海畜牧資源數字化庫的基礎上，對數據資源的合理分析和運用，并將畜牧專家的經驗進行量化，與計算機視覺等方式相融合，在卷積神經網絡分析的基礎上，形成一個智能化的種畜篩選方法。如圖1所示，是種畜智慧識別的一個初步方法，其中存在著專家經驗的收集和機器特征的關聯量化。目前，種畜多維特征信息采集方法，卷積神經網絡的選擇等存在較大的科研空白。

總結

智慧畜牧業是通過信息化手段實現傳統畜牧業轉型升級，提升效率、提高質量、加速發展的“捷徑”。雖然青海智慧畜牧業在基礎設施、數據應用和產學研結合等方面有了初步的進展，但是還存在著“大”“小”環境的限制和其他不足。基于此筆者提出了對應的政策支持、融合式發展建議、閉環策略等推動青海智慧畜牧業向好發展；分析了青海智慧畜牧業發展的未來前景即產學研結合的融合式發展，畜牧業數字化提升帶動區域經濟增長，科學研究和產業發展協調促進，最終通過智慧畜牧業的發展實現智能賦能，科技促振興，推動青海畜牧業高質量發展，產業轉型升級、牧區社會經濟快速進步，畜牧業產業鏈做大做強。