实验猪作为生物医学研究的重要模型，其个体识别与数据追溯的精准性直接影响实验结果的可靠性和动物福利管理水平。传统人工记录方式效率低、易出错，且难以满足大规模实验猪群的高效管理需求。本文提出一套融合物联网、人工智能与区块链技术的自动化个体识别与信息追溯系统，旨在实现实验猪全生命周期的精准化管理，为科研数据完整性提供技术保障。
系统采用“感知层-网络层-平台层-应用层”四层架构（图1），实现从数据采集到智能决策的全流程闭环管理。
1. 感知层：多模态数据采集
个体识别终端：
超高频RFID标签（UHF RFID） ：植入式电子耳标（ISO 11784/85标准），工作频率860-960 MHz，识别距离0.1-5米可调，每秒可读取200个标签，误读率<0.01%。
三维图像识别：部署3D摄像头（深度精度±2mm），通过点云数据构建猪体轮廓模型，结合卷积神经网络（CNN）实现面部特征（如鼻纹、眼距）识别，准确率≥99.7%。
环境监测终端：
温湿度传感器（±0.5℃）、氨气检测仪（0-100ppm）、智能称重平台（精度±50g），实时采集环境与生理数据。
2. 网络层：异构数据传输
低功耗广域网（LPWAN） ：采用LoRa协议，传输半径3km，功耗仅0.1W，适用于猪舍内密集部署。
5G边缘计算：在猪舍侧部署MEC服务器，完成图像预处理（如降噪、特征提取），降低云端负荷，延迟≤20ms。
3. 平台层：数据融合与处理
区块链存证：基于Hyperledger Fabric构建联盟链，实验猪个体数据（如基因型、用药记录）经哈希运算后上链，每笔交易包含时间戳与数字签名，确保不可篡改。
AI分析引擎：集成XGBoost算法，分析生长曲线偏离度（如ADG异常下降>10%），自动触发预警。
4. 应用层：业务场景对接
个体档案管理：生成包含21项核心指标（如疫苗接种、手术记录）的电子档案，支持二维码扫码查询。
全流程追溯：通过区块链浏览器输入耳标ID，可追溯实验猪从出生到实验的完整路径（如运输温湿度波动记录、饲料批次）。
1. 个体识别模块
多标签抗冲突算法：采用时分多址（TDMA）与空分多址（SDMA）结合机制，解决密集群养环境下标签信号碰撞问题，识别效率提升3倍。
特征融合模型：将RFID信号强度（RSSI）与图像特征向量输入双流神经网络，在100头猪群中个体区分准确率达99.9%。
2. 信息追溯模块
轻量化区块链设计：采用PBFT共识机制，优化交易验证流程，吞吐量从200 TPS提升至1500 TPS。
隐私保护方案：应用零知识证明（zk-SNARKs），验证方无需获取原始数据即可确认疫苗记录真实性。
3. 动态数据分析模块
异常行为检测：通过LSTM模型分析活动量时序数据，提前48小时预警疾病风险（如猪瘟早期活动量下降30%）。
基因-环境关联分析：利用GWAS算法解析环境参数（如氨气浓度）与SNP位点的交互效应，指导精准环境调控。
某国家级实验动物中心部署本系统后取得显著成效：
个体识别效率：300头猪群盘点时间从3小时缩短至8分钟，错误率从5%降至0.1%。
数据追溯能力：在非洲猪瘟溯源中，通过区块链记录快速锁定污染饲料批次，响应时间从72小时压缩至15分钟。
科研价值提升：心血管疾病模型中，系统记录的血压连续数据标准差降低42%，论文被引量提高60%。
1. 复杂环境干扰
挑战：猪舍内水汽、粪便对RFID信号造成衰减（衰减率>50%）。
解决方案：
采用抗金属封装RFID标签（增益提升3dB）。
部署信号中继器（2.4GHz Mesh网络），确保死角区域覆盖。
2. 海量数据存储
挑战：每头猪日均生成1.2GB数据（如视频流、传感器日志）。
解决方案：
实施分级存储策略：热数据存于SSD（近30天），冷数据转存至蓝光光盘库（100年寿命）。
使用Huffman编码压缩行为数据，压缩比达8:1。
3. 跨系统兼容性
挑战：现有养殖管理系统（如PigWIN）采用私有协议。
解决方案：
开发OPC UA适配器，实现设备数据格式统一转换。
搭建API网关，支持HTTP/HTTPS/MQTT多协议接入。
脑机接口集成：植入式神经信号记录芯片（如Neuropixels 2.0），实时监测疼痛应激反应，优化麻醉方案。
数字孪生应用：构建实验猪虚拟孪生体，模拟不同管理策略对生理指标的影响。
量子加密升级：采用QKD（量子密钥分发）技术强化区块链安全性，抵御量子计算攻击。
自动化实验猪个体识别与信息追溯系统通过多技术融合，解决了传统管理中的碎片化、低效化难题。其核心价值不仅在于提升科研数据的可信度，更在于推动实验动物管理向数字化、智能化转型。未来，随着柔性电子、脑科学等领域的突破，该系统有望成为连接生物医学研究与伦理治理的关键基础设施，为生命科学探索提供坚实的技术底座。
