代東亮，劉志紅，趙 存，秦 箐，張崇妍

（1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)動(dòng)物科學(xué)學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018；2.內(nèi)蒙古自治區(qū)動(dòng)物遺傳育種與繁殖重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018；3.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部肉羊遺傳育種重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018；4.內(nèi)蒙古自治區(qū)山羊遺傳育種工程技術(shù)研究中心，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018）

畜牧業(yè)文明大概經(jīng)歷以家畜為主要生產(chǎn)工具的傳統(tǒng)手工農(nóng)牧?xí)r代，以家畜為生產(chǎn)對(duì)象的機(jī)械化時(shí)代和信息化時(shí)代［1］。中國(guó)是農(nóng)牧業(yè)大國(guó)，世界糧農(nóng)組織近期公布，中國(guó)豬業(yè)、羊業(yè)和禽業(yè)飼養(yǎng)量及產(chǎn)量位居世界第一， 肉牛產(chǎn)量位居世界第 二［2-3］。

人工智能（artificial intelligence，AI）技術(shù)是新興科學(xué)技術(shù)革命和畜牧業(yè)革命的重要新生力量。隨著AI 技術(shù)的快速應(yīng)用，我國(guó)畜牧業(yè)正由粗放型向家庭農(nóng)場(chǎng)、規(guī)?；?、數(shù)字化、現(xiàn)代化方向邁進(jìn)。通過(guò)將物聯(lián)網(wǎng)、AI、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析、區(qū)塊鏈網(wǎng)格等科學(xué)技術(shù)與畜牧業(yè)相融合， 可實(shí)現(xiàn)養(yǎng)殖效益更佳、管理效率更高、收益回流更快，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)畜牧業(yè)的高效、持續(xù)、健康發(fā)展［4-5］。

AI 技術(shù)包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別、 機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器人技術(shù)等，主要是通過(guò)模擬人的一系列行為實(shí)現(xiàn)對(duì)周?chē)臻g物體的傳感、抽象、判斷、運(yùn)算、處理。 筆者闡述了AI 畜牧的概念，總結(jié)了AI 技術(shù)在畜種中的應(yīng)用，對(duì)智慧識(shí)別、行為監(jiān)測(cè)、體尺參數(shù)及體重預(yù)估、精準(zhǔn)飼喂、疾病遠(yuǎn)程診療等技術(shù)在國(guó)內(nèi)外畜牧業(yè)中的應(yīng)用進(jìn)展進(jìn)行綜述，對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析總結(jié)，并提出未來(lái)應(yīng)用發(fā)展趨勢(shì)， 為該領(lǐng)域相關(guān)的研究提供理論與實(shí)踐參考。

1 人工智能畜牧的概念

人工智能（artificial intelligence，AI）概念最早可追溯到1950 年， 是探究及運(yùn)用計(jì)算機(jī)進(jìn)行系統(tǒng)模擬和延伸人類(lèi)大腦功能的交叉性學(xué)科，采用計(jì)算機(jī)深度算法和模型構(gòu)建提升人的智能化水平，讓機(jī)器學(xué)習(xí)人類(lèi)思考，從而自動(dòng)獲得智慧工作任務(wù)［6-7］。

人工智能畜牧 （artificial intelligence animal husbandry，AIAH）， 是將以前生產(chǎn)過(guò)程中飼喂穿戴、生物安全、疾病監(jiān)測(cè)、體重等人工操作步驟，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷深入融合畜牧業(yè)， 實(shí)現(xiàn)設(shè)備自動(dòng)化替代人工， 進(jìn)一步把光敏傳感器、 信息傳感器、 環(huán)境變量傳感器等數(shù)據(jù)持續(xù)收集并同步上傳到云端處理系統(tǒng)進(jìn)行微機(jī)儲(chǔ)存、 自動(dòng)檢測(cè)和自動(dòng)分析，逐漸形成互聯(lián)網(wǎng)+畜牧業(yè)信息系統(tǒng)，以指導(dǎo)生產(chǎn)實(shí)踐，提高生產(chǎn)效益［8］。

2 AI 技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域

AI 技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，重要性日益凸顯。傳感器的普及與應(yīng)用，能夠準(zhǔn)確地對(duì)汽車(chē)內(nèi)外部環(huán)境的各項(xiàng)系數(shù)，進(jìn)行全方位智能實(shí)時(shí)監(jiān)控，從而極大降低了汽車(chē)行駛過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)［9］。人臉圖像識(shí)別在智能終端的普及運(yùn)用很大程度上改變了人們的行為生活方式，如網(wǎng)購(gòu)、信貸、金融等逐步從線(xiàn)上取代了線(xiàn)下， 通過(guò)遠(yuǎn)程監(jiān)控服務(wù)系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模型， 以及智能終端自帶的RGB 多功能攝像等圖形圖像采集器，用戶(hù)身份在短時(shí)間迅速得到認(rèn)證［10］。 目標(biāo)檢測(cè)是一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別和圖形圖像處理的數(shù)據(jù)算法技術(shù)， 可快速檢測(cè)數(shù)字圖形圖像和視頻集中特定語(yǔ)義目標(biāo)（例如人、動(dòng)物、汽車(chē)或建筑物等），在安防、交通監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、動(dòng)物電子圍欄分析和VR 視覺(jué)等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用［10-11］。

3 可應(yīng)用于畜牧業(yè)的AI 技術(shù)

3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （convolutional neural network，CNN）是目前機(jī)器學(xué)習(xí)最為經(jīng)典的代表算法之一，它是一種特殊的基于多層感知器或者前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1962 年大衛(wèi)·休伯爾（David Hunter Hubel）等人將其發(fā)展大致分為3 個(gè)階段：理論階段、實(shí)現(xiàn)階段以及大范圍研究與應(yīng)用階段［12］。 與傳統(tǒng)算法相比， 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)目標(biāo)物體表征檢測(cè)能力更有優(yōu)勢(shì)，準(zhǔn)確度更高，機(jī)器學(xué)習(xí)能力更強(qiáng)，目前在圖像分析、目標(biāo)檢測(cè)、聲音鑒別和語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了突出的成果［13-14］，并迅速被應(yīng)用于工商業(yè)、金融業(yè)、航天事業(yè)、畜牧業(yè)等領(lǐng)域，豬臉識(shí)別、牛臉識(shí)別、體尺測(cè)量、智慧稱(chēng)重等AI 技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于畜牧業(yè)。

3.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrent neural network，RNN）是基于計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)，通過(guò)復(fù)雜的算法，處理收集到的數(shù)據(jù)源和預(yù)測(cè)事先設(shè)計(jì)好的序列資源庫(kù)，經(jīng)過(guò)一系列數(shù)據(jù)洗選和訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究最早開(kāi)始于1982 年， 由約翰·霍普菲爾德（John Hopfield）提出的霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)［15-16］。 隨著時(shí)代顛覆式發(fā)展，目前循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在挖掘大數(shù)據(jù)處理速度和能力上不斷升級(jí)迭代， 特別是處理和深挖大數(shù)據(jù)語(yǔ)義信息能力及時(shí)序運(yùn)算的機(jī)器學(xué)習(xí)能力已被人們充分使用和認(rèn)可，目前在語(yǔ)音鑒別、圖像建模、面部識(shí)別以及序列數(shù)據(jù)分析能力等方面取得了有目共睹的發(fā)展，也為快速實(shí)現(xiàn)智慧畜牧業(yè)奠定了可行方法和理論基礎(chǔ)。目前在畜牧業(yè)生產(chǎn)中，電子圍欄、智能耳標(biāo)、通道智慧測(cè)評(píng)、畜種識(shí)別、云平臺(tái)建設(shè)等方面有深入的實(shí)踐運(yùn)用。

3.3 基于深度學(xué)習(xí)圖像語(yǔ)義分割

基于機(jī)器深度學(xué)習(xí)圖像具有信息源大、 精準(zhǔn)度高、內(nèi)容體量豐富的優(yōu)勢(shì)。由于一系列繁雜的非線(xiàn)性處理等特點(diǎn)， 計(jì)算機(jī)圖像處理和視覺(jué)分析成為人們最重要的研究對(duì)象之一。 數(shù)字圖像語(yǔ)義分割就是將數(shù)字圖像分割成若干個(gè)不重復(fù)的圖像子區(qū)域的系列過(guò)程， 目的是簡(jiǎn)化或更改圖像的信息表達(dá)， 進(jìn)而使圖像傳遞的內(nèi)容更容易學(xué)習(xí)理解和理性分析［17-18］。

圖像語(yǔ)義分割技術(shù)在圖形分類(lèi)、 圖像分割、圖片識(shí)別以及目標(biāo)檢測(cè)等方面的運(yùn)用越來(lái)越普遍。 據(jù)最新研究，圖像分割可總結(jié)為三大類(lèi)：基于像素聚類(lèi)分割方法、圖像語(yǔ)義分割方法及基于圖論的圖像分割方法，而圖像語(yǔ)義分割方法是以像素源作為基本依據(jù)，通過(guò)像素級(jí)別分層深度處理圖形圖像［19］。 圖像語(yǔ)義分割的關(guān)鍵性技術(shù)是場(chǎng)景理解，目前已被廣泛應(yīng)用到汽車(chē)自動(dòng)駕駛、物流過(guò)程控制、無(wú)人廠(chǎng)庫(kù)系統(tǒng)、基于機(jī)器視覺(jué)羊只體尺測(cè)量以及智慧安防監(jiān)控等無(wú)人系統(tǒng)技術(shù)［20］。 數(shù)字圖像語(yǔ)義分割被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，同時(shí)也是推動(dòng)社會(huì)變革重要的科學(xué)技術(shù)之一，隨著科技進(jìn)步， 新型分割算法不斷被開(kāi)發(fā)出來(lái)并廣泛實(shí)踐［18］。 如今在豬只智能點(diǎn)數(shù)、羊臉快速識(shí)別、動(dòng)物體重預(yù)估、智慧體尺測(cè)量、精準(zhǔn)飼喂等領(lǐng)域得到快速應(yīng)用。

4 AI 技術(shù)在不同畜禽生產(chǎn)中的應(yīng)用

4.1 智慧養(yǎng)豬板塊

2019 年中國(guó)畜牧業(yè)協(xié)會(huì)會(huì)長(zhǎng)李希榮在中國(guó)智能畜牧業(yè)大會(huì)上指出，AI 在畜牧業(yè)實(shí)踐看，將AI 技術(shù)同各養(yǎng)殖畜種充分融合， 通過(guò)應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)，可大幅度節(jié)省人工投入，降低生產(chǎn)成本，提高養(yǎng)殖生產(chǎn)效率。智慧養(yǎng)豬+大數(shù)據(jù)快速推進(jìn)， 使得養(yǎng)豬業(yè)再次成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)和焦點(diǎn)，AI 技術(shù)同養(yǎng)殖端的緊密連接標(biāo)志著互聯(lián)網(wǎng)+畜牧業(yè)進(jìn)入新的發(fā)展階段［21-25］。

4.1.1 豬只智慧識(shí)別通過(guò)智能圖像識(shí)別技術(shù)，采集豬只體貌、面部行為等表型特征，提取收集每只豬的特征外貌，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位和飼喂。 Navarrojover 等［26］提出一種基于RGB 的計(jì)算機(jī)臉部識(shí)別算法用于跟蹤定位仔豬，識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)89.1%，但該算法易受背景光線(xiàn)強(qiáng)度及豬只的清潔程度影響，常發(fā)生識(shí)別不準(zhǔn)或識(shí)別錯(cuò)誤等問(wèn)題。為了減少背景光線(xiàn)強(qiáng)度變化、豬只停滯或緩慢行為等情況，可借助偽球算子邊緣模型算法［27］，實(shí)現(xiàn)豬只前景幀檢測(cè)，降低其失真效果。

4.1.2 豬只行為監(jiān)測(cè)豬的行為包括群居、采食、咬斗、易化、飲水、拱地、排泄、異食等。 通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)監(jiān)測(cè)每只豬采食行為、 飲水情況、豬群活動(dòng)、母豬分娩、豬舍溫濕度等，可為精準(zhǔn)飼喂、精準(zhǔn)管理、可視化管理等提供行為依據(jù)，并可提高豬的福利飼養(yǎng)水平。 但計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)監(jiān)測(cè)豬只行為還存在許多亟待攻克的難題，數(shù)據(jù)信息量大和深度學(xué)習(xí)算法繁雜的瓶頸制約著圖像實(shí)時(shí)傳輸和信息數(shù)據(jù)的處理速度［28-29］，因此，豬只的行為監(jiān)測(cè)技術(shù)還有待深入研究和企業(yè)實(shí)踐。

4.1.3 豬只智能體尺參數(shù)和體重預(yù)估豬只體尺、體重、體型等參數(shù)是豬只生長(zhǎng)、種豬選育培育評(píng)價(jià)的關(guān)鍵性指標(biāo)， 目前絕大多數(shù)是通過(guò)人工接觸式測(cè)量獲得數(shù)據(jù)參數(shù)，不僅耗費(fèi)物力財(cái)力，而且會(huì)給豬只造成較大應(yīng)激。 通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)對(duì)豬只體尺測(cè)量參數(shù)和體重預(yù)估，具有快、準(zhǔn)、零接觸等優(yōu)點(diǎn)。 目前針對(duì)豬只體尺和體重的智能手段主要采用物體識(shí)別算法和矢量量化聯(lián)想記憶（vector-quantized temporal association memory，VQTAM）， 利用RGB 攝像技術(shù)， 收集每只豬行動(dòng)軌跡，再通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建模，能夠準(zhǔn)確測(cè)算出每只豬的體尺和體重［30-31］。 采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型深度學(xué)習(xí)對(duì)每只豬體尺和體重建模改造升級(jí)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析和參數(shù)優(yōu)化， 結(jié)論為基于體長(zhǎng)、體寬、體高、臀寬和臀高的線(xiàn)性回歸系數(shù)模型具有較好的預(yù)估準(zhǔn)確度， 預(yù)估值與真值的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.996［32］。

AI 視覺(jué)識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于豬只體重估測(cè)、體況分析、體型鑒定，有利于豬場(chǎng)精細(xì)化管理和豬場(chǎng)管理者規(guī)范化運(yùn)營(yíng)， 更有利于快速推動(dòng)畜牧業(yè)智能化現(xiàn)代化。 在計(jì)算機(jī)深度識(shí)別技術(shù)方面，更需要不斷精于A(yíng)I 深度挖掘圖像分割、消音降噪、體重估測(cè)等算法。 在飼養(yǎng)技術(shù)架構(gòu)組織方面，豬場(chǎng)末端，原始圖像采集，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模過(guò)濾失真圖片，利用黑匣子技術(shù)將有效數(shù)據(jù)傳至云端服務(wù)器；在云端服務(wù)器，通過(guò)計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)算法建模， 從而對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理獲取體重信息，測(cè)算最佳出欄時(shí)間、補(bǔ)欄周轉(zhuǎn)計(jì)劃、智能評(píng)測(cè)出豬只生長(zhǎng)性狀，指導(dǎo)飼養(yǎng)人員合理投喂；在使用終端， 管理者第一時(shí)間能夠獲悉豬只日增重、鑒于豬只體重?cái)?shù)據(jù)提出合理喂養(yǎng)建議和預(yù)測(cè)預(yù)警等。

4.1.4 AI技術(shù)豬場(chǎng)企業(yè)實(shí)踐2009 年，網(wǎng)易提出通過(guò)“互聯(lián)網(wǎng)+”打造國(guó)內(nèi)智慧幸福豬場(chǎng)計(jì)劃，未央智慧養(yǎng)豬吸引行業(yè)眾多眼球。 2015 年，北京農(nóng)信互聯(lián)利用“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”技術(shù)率先開(kāi)拓豬聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程控制平臺(tái)，該平臺(tái)融合互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、智能設(shè)備、大數(shù)據(jù)與企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理有機(jī)結(jié)合，至今可視化智能養(yǎng)豬平臺(tái)升級(jí)至5.0 系統(tǒng)， 已成為國(guó)內(nèi)為數(shù)不多的農(nóng)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)［33-34］。 智慧養(yǎng)豬現(xiàn)已進(jìn)入業(yè)務(wù)電商化、管理信息化、發(fā)展金融化、產(chǎn)業(yè)生態(tài)化的可持續(xù)發(fā)展運(yùn)營(yíng)狀態(tài)，初步實(shí)現(xiàn)智慧化、數(shù)字化、現(xiàn)代化養(yǎng)殖。

2017 年，正大集團(tuán)內(nèi)蒙古豬業(yè)公司全面推進(jìn)云畜牧平臺(tái)建設(shè)，云平臺(tái)、云實(shí)景、云服務(wù)、云實(shí)景學(xué)習(xí)、畜牧大數(shù)據(jù)分析五大板塊，掀開(kāi)我國(guó)AIAH新篇章， 該平臺(tái)的創(chuàng)建將為我國(guó)全面推動(dòng)畜牧業(yè)數(shù)字化、自動(dòng)化、智能化樹(shù)立典范。

2020 年，華為發(fā)布《5G 引領(lǐng)現(xiàn)代豬場(chǎng)AI 使能智慧養(yǎng)豬》的報(bào)告。 在未來(lái)智慧養(yǎng)豬過(guò)程中，真實(shí)數(shù)據(jù)將是現(xiàn)代化養(yǎng)豬的最核心要素之一， 更是智慧養(yǎng)豬迭代升級(jí)的核心驅(qū)動(dòng)力。 實(shí)現(xiàn)從“人管”到“數(shù)據(jù)管”豬場(chǎng)的改變，通過(guò)數(shù)字化管理豬場(chǎng)，結(jié)合AI 技術(shù)做更科學(xué)的決策指導(dǎo)，從而實(shí)現(xiàn)養(yǎng)豬的標(biāo)準(zhǔn)化和程序化以及現(xiàn)代化。 2021 年3 月，基于信息通信技術(shù)（ICT）華為進(jìn)一步指出，華為智慧豬場(chǎng)將充分運(yùn)用5G 基礎(chǔ)性技術(shù)優(yōu)勢(shì)， 實(shí)現(xiàn)端邊云協(xié)同，全網(wǎng)生態(tài)智能，全面構(gòu)建現(xiàn)代化智能豬場(chǎng)生產(chǎn)體系。智慧運(yùn)營(yíng)中心（IOC）根據(jù)接入的全源性數(shù)據(jù)結(jié)合業(yè)務(wù)實(shí)際需要，迅速將分散的、異構(gòu)的各類(lèi)數(shù)據(jù)聚合在一個(gè)數(shù)據(jù)集，通過(guò)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選、清洗、馴化、挖掘及研判，最后通過(guò)可視化管理系統(tǒng)（BIM）對(duì)豬場(chǎng)進(jìn)行三維重構(gòu)，將圖形圖像、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、生物安全等信息進(jìn)行智能分析，幫助管理者科學(xué)決策，使飼養(yǎng)、防疫、管理更科學(xué)智能高效［34-37］。AI 助力豬場(chǎng)繁育工作全面提升PSY 指數(shù)，實(shí)現(xiàn)無(wú)人化生產(chǎn)更加精準(zhǔn)高效。

4.2 智慧家禽板塊

4.2.1 智慧蛋雞智慧化、 精準(zhǔn)化大環(huán)境下的蛋雞養(yǎng)殖， 由借助獨(dú)立機(jī)械的運(yùn)營(yíng)生產(chǎn)模式逐漸向大數(shù)據(jù)訓(xùn)練和智能化生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變。 我國(guó)南北溫差較大，氣候區(qū)域差異顯著，進(jìn)一步加大規(guī)?；B(yǎng)殖場(chǎng)局部環(huán)境的控制，在實(shí)現(xiàn)蛋雞場(chǎng)規(guī)?；⒅悄芑?、產(chǎn)業(yè)化的過(guò)程中，現(xiàn)代化智能遠(yuǎn)程傳感器、云端服務(wù)器、智慧設(shè)備等的投入是必不可少的，需要通過(guò)自動(dòng)化裝備對(duì)溫濕度、氣體、風(fēng)速等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行計(jì)算機(jī)云端收集建庫(kù)， 提前設(shè)定蛋雞棚舍各項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)及預(yù)警值， 監(jiān)測(cè)設(shè)定參數(shù)指標(biāo)達(dá)到閾值時(shí)發(fā)出提示指令， 管理員可第一時(shí)間通過(guò)移動(dòng)設(shè)備或中央處理器對(duì)養(yǎng)殖環(huán)境進(jìn)行遠(yuǎn)程控制，如自動(dòng)控制濕簾風(fēng)機(jī)、保溫板、加熱器、飲水等設(shè)備開(kāi)關(guān)［38-42］，以保持適宜飼養(yǎng)環(huán)境，提高蛋雞生產(chǎn)性能。

2016 年，世界級(jí)蛋雞育種企業(yè)峪口禽業(yè)利用物聯(lián)網(wǎng)、云聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從種蛋孵化、飼料生產(chǎn)、種雞飼養(yǎng)、智慧育種、雞苗銷(xiāo)售到蛋雞超市閉環(huán)構(gòu)建，在操作過(guò)程中，遠(yuǎn)程監(jiān)控、云端視頻、數(shù)據(jù)庫(kù)建模及信息共享都有AI的身影。 峪口禽業(yè)順應(yīng)時(shí)代浪潮，開(kāi)創(chuàng)了國(guó)內(nèi)智慧化蛋雞育種的先河［43-46］，在未來(lái)的育種道路上將插上智慧的翅膀繼續(xù)引領(lǐng)行業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展。

4.2.2 智慧肉雞AI 技術(shù)在現(xiàn)代化籠養(yǎng)肉雞模式下不單純是機(jī)械化、系統(tǒng)化、信息化的運(yùn)用，還是實(shí)現(xiàn)肉雞養(yǎng)殖全程無(wú)人化、智能化、數(shù)字化的關(guān)鍵舉措。 將智能設(shè)備、智慧腳環(huán)、自動(dòng)控制等信息技術(shù)應(yīng)用到養(yǎng)殖端每一個(gè)環(huán)節(jié)， 如飼養(yǎng)安全管理、生物聯(lián)防聯(lián)控、線(xiàn)上遠(yuǎn)程診斷等多個(gè)階段［47-48］，從而實(shí)現(xiàn)肉雞飼養(yǎng)的高產(chǎn)出、高回報(bào)、高效益。AI 技術(shù)在未來(lái)現(xiàn)代籠養(yǎng)肉雞飼養(yǎng)過(guò)程中應(yīng)用會(huì)更加普遍。

AI 技術(shù)應(yīng)用典型的代表有福建圣農(nóng)發(fā)展股份有限公司、正大集團(tuán)、溫氏食品集團(tuán)股份有限公司，新希望六和股份有限公司、山東鳳祥股份有限公司等。 目前在病死雞監(jiān)控方面，通過(guò)在現(xiàn)代化棚舍的走廊間裝置專(zhuān)用的托架和可移動(dòng)的RGP 攝像機(jī)器人，將抓拍到的病死雞的圖片用于計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，通過(guò)圖形圖像大數(shù)據(jù)建模， 馴化后的信息技術(shù)系統(tǒng)可迅速識(shí)別病死雞、弱殘雞，從而避免了飼養(yǎng)員需要連續(xù)不斷進(jìn)行棚舍巡邏檢查和依靠肉眼觀(guān)察判斷肉雞的生長(zhǎng)情況［49-50］。通過(guò)智慧識(shí)別技術(shù)的融入和應(yīng)用，有助于降低人工成本投入及肉雞病死引發(fā)瘟疫造成的重大損失。

4.3 智慧反芻板塊

目前，在牛、羊規(guī)?；B(yǎng)殖中的智慧化技術(shù)主要包括環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)、個(gè)體身份識(shí)別技術(shù)、精準(zhǔn)飼喂技術(shù)和疫病遠(yuǎn)程診斷技術(shù)［51-52］。 憑借AI 技術(shù)，根據(jù)智慧管理平臺(tái)反饋動(dòng)物行為信息及時(shí)得出可行有效的干預(yù)手段， 為動(dòng)物的健康生長(zhǎng)建好最后一道智慧屏障，以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效益最大化，為人類(lèi)提供健康、安全、美味的綠色食品。

4.3.1 環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)充分應(yīng)用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)有效監(jiān)測(cè)牛羊養(yǎng)殖內(nèi)外環(huán)境， 是智慧化養(yǎng)殖牛羊的最有效途徑之一。 大部分人認(rèn)為建設(shè)智能化的現(xiàn)代牧場(chǎng)投入成本高，回報(bào)率低，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)和目前踐行的牧場(chǎng)看具有可持續(xù)性和較強(qiáng)的盈利能力。大量科研工作者和牧場(chǎng)生產(chǎn)實(shí)踐表明，通過(guò)AI 技術(shù)對(duì)棚舍的溫度、濕度、光照等環(huán)境因素控制會(huì)更加人性化、及時(shí)化和舒適化，為反芻動(dòng)物提供更加有益于生產(chǎn)的生長(zhǎng)環(huán)境［53-54］。 隨著低高頻傳感器技術(shù)、 區(qū)塊鏈技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的深入發(fā)展，利用低高頻傳感服務(wù)器將實(shí)時(shí)獲取的牧場(chǎng)環(huán)控參數(shù)、圖形圖像傳輸至云端，通過(guò)復(fù)雜的計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)收集的大數(shù)據(jù)進(jìn)行洗選和訓(xùn)練， 從而在智能手機(jī)、Ipad 和PC 計(jì)算機(jī)等終端實(shí)現(xiàn)環(huán)控參數(shù)的數(shù)字化顯示， 成為規(guī)?；翀?chǎng)普遍采用的信息管理模式。

4.3.2 個(gè)體身份識(shí)別技術(shù)動(dòng)物個(gè)體身份識(shí)別技術(shù)已被廣泛應(yīng)用到畜牧業(yè)。 動(dòng)物身份識(shí)別實(shí)現(xiàn)手段主要包括智能耳標(biāo)、智慧項(xiàng)圈、超高頻FRID、可穿戴設(shè)備等。 牛羊個(gè)體身份的標(biāo)識(shí)是實(shí)現(xiàn)其行為動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、標(biāo)準(zhǔn)化飼養(yǎng)及疾病預(yù)防預(yù)警的關(guān)鍵和基礎(chǔ)。 傳統(tǒng)飼養(yǎng)模式中的常見(jiàn)身份標(biāo)識(shí)技術(shù)手段有耳號(hào)、身體噴碼、記錄卡等。 值得注意的是，近年來(lái)興起的射頻（FRID）識(shí)別技術(shù)已在我國(guó)反芻動(dòng)物身份標(biāo)識(shí)中取得較大發(fā)展，通過(guò)智慧化的穿戴、跟蹤、定位設(shè)備可以方便快捷采集到動(dòng)物的移動(dòng)軌跡、生長(zhǎng)狀況、采食行為等。 隨著AI 技術(shù)在畜牧業(yè)的不斷發(fā)展， 包括虹膜識(shí)別技術(shù)、姿勢(shì)識(shí)別技術(shù)、面部識(shí)別技術(shù)等的信息識(shí)別技術(shù)逐漸成為牛、羊、駱駝身份標(biāo)識(shí)的主流手段，這也讓個(gè)體健康檔案的建立、生命體征狀態(tài)的跟蹤與預(yù)警變得更加準(zhǔn)確和科學(xué)［55-59］，但在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中動(dòng)物身份識(shí)別操作時(shí)必須聯(lián)網(wǎng)在線(xiàn)，由服務(wù)器進(jìn)行大數(shù)據(jù)比對(duì)運(yùn)算上傳至云端。 據(jù)了解，現(xiàn)實(shí)中大多數(shù)規(guī)模牧場(chǎng)及育種場(chǎng)建在人煙稀少、遠(yuǎn)離城市、網(wǎng)絡(luò)條件差等區(qū)域，并不能做到實(shí)時(shí)在線(xiàn)，當(dāng)應(yīng)用到更大范圍時(shí)， 對(duì)云端服務(wù)器的存儲(chǔ)能力、運(yùn)算能力、挖掘能力要求更高，從而導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)成本過(guò)大。 因此，在未來(lái)的動(dòng)物識(shí)別技術(shù)上需要攻克的問(wèn)題還很多，要不斷進(jìn)行技術(shù)上的顛覆和創(chuàng)新。

4.3.3 精準(zhǔn)化飼喂技術(shù)所謂動(dòng)物精準(zhǔn)化飼喂就是根據(jù)不同動(dòng)物生長(zhǎng)特點(diǎn)，合理進(jìn)行營(yíng)養(yǎng)搭配、精準(zhǔn)施策、 精細(xì)化管理以及飼料工藝設(shè)備等各環(huán)節(jié)有機(jī)結(jié)合的系統(tǒng)過(guò)程。 實(shí)施營(yíng)養(yǎng)精準(zhǔn)管理和精準(zhǔn)飼喂是牧場(chǎng)成功的關(guān)鍵， 牛羊精準(zhǔn)化飼喂包括自動(dòng)投喂、 智慧稱(chēng)重、AI 分群和采食監(jiān)測(cè)等一系列工作。精準(zhǔn)化飼料投喂技術(shù)是動(dòng)物個(gè)體識(shí)別、多源數(shù)據(jù)評(píng)測(cè)和智能化監(jiān)控的集成性運(yùn)用， 通過(guò)結(jié)合反芻動(dòng)物營(yíng)養(yǎng)知識(shí)、生理信息、生物安全及管理水平， 借助大數(shù)據(jù)智能化算法算力精準(zhǔn)測(cè)定每頭動(dòng)物不同生長(zhǎng)階段的飼料用量， 并調(diào)節(jié)飼喂器自動(dòng)實(shí)現(xiàn)飼料投喂次數(shù)和數(shù)量，從而達(dá)到精準(zhǔn)化定時(shí)、定位、定量精準(zhǔn)投喂，滿(mǎn)足不同動(dòng)物品種、不同階段、不同環(huán)境的動(dòng)態(tài)化營(yíng)養(yǎng)生理需求［60-62］。 目前，在日糧精準(zhǔn)配方和實(shí)際喂養(yǎng)間還存在不可控的可變因素，如何把控各差異間的影響因子，對(duì)于動(dòng)物實(shí)際攝入飼料的需求量還存在一定的挑戰(zhàn)，因此，AI 飼喂在未來(lái)規(guī)?；?、精準(zhǔn)化、現(xiàn)代化養(yǎng)殖中將大有可為。

4.3.4 疾病遠(yuǎn)程診斷技術(shù)疾病遠(yuǎn)程診斷（remote diagnosis of disease）是基于遠(yuǎn)程信息技術(shù)、圖形圖像技術(shù)、語(yǔ)義分割技術(shù)等現(xiàn)代科學(xué)手段，以互聯(lián)網(wǎng)為傳播媒介， 實(shí)現(xiàn)對(duì)牧場(chǎng)動(dòng)物疾病的實(shí)時(shí)在線(xiàn)遠(yuǎn)程診斷， 從而實(shí)現(xiàn)行業(yè)知名專(zhuān)家與牧場(chǎng)工作人員的實(shí)時(shí)互動(dòng)交流［63］。 通過(guò)牧場(chǎng)工作人員及現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)傳回的圖片和視頻信息， 專(zhuān)家在線(xiàn)觀(guān)察和分析生病病畜的行為特征、飼養(yǎng)環(huán)境、生物安全、病變程度等， 綜合分析得出診治措施和補(bǔ)救方案的全過(guò)程。

在全球生態(tài)環(huán)境發(fā)生巨大變化的大背景下，動(dòng)物流行性疾病態(tài)勢(shì)變得更加嚴(yán)峻復(fù)雜，從最初影響牛羊健康狀況，逐步擴(kuò)大到對(duì)整個(gè)畜牧業(yè)健康發(fā)展等產(chǎn)生負(fù)面影響，特別是包括牛羊在內(nèi)的大牲畜動(dòng)物的重大疫情疫病的發(fā)生，已經(jīng)嚴(yán)重威脅公共衛(wèi)生安全和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展穩(wěn)定。 隨著新一代疾病遠(yuǎn)程診斷信息技術(shù)被逐步推廣應(yīng)用到牛羊等畜牧動(dòng)物的疫病診斷和治療中， 出現(xiàn)了多種牛羊遠(yuǎn)程智能診斷平臺(tái)， 通過(guò)智能在線(xiàn)平臺(tái)指導(dǎo)可實(shí)現(xiàn)對(duì)牧場(chǎng)遠(yuǎn)程影像診斷和疫病信息實(shí)時(shí)觀(guān)察、分析、獲取等功能［64-67］。 通過(guò)智能遠(yuǎn)程診斷技術(shù)的廣泛推廣，一方面可節(jié)省人財(cái)物，降低疾病診斷不及時(shí)帶來(lái)不必要的經(jīng)濟(jì)損失； 另一方面可不斷豐富專(zhuān)家在線(xiàn)診斷經(jīng)驗(yàn)， 第一時(shí)間獲得動(dòng)物疫情流行趨勢(shì)，更快更準(zhǔn)地拿出治療方案，阻擊動(dòng)物重大疫病的蔓延和發(fā)展。

5 AI 技術(shù)在畜牧業(yè)中的未來(lái)展望

實(shí)現(xiàn)AIAH 的核心驅(qū)動(dòng)力是大數(shù)據(jù)庫(kù)的建立。算法、算力日趨成熟，關(guān)鍵技術(shù)壁壘會(huì)被攻克，真正的難點(diǎn)和痛點(diǎn)是海量數(shù)據(jù)集訓(xùn)練和數(shù)據(jù)的真實(shí)性、實(shí)時(shí)性、可靠性。 需要對(duì)獲取的海量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行整理、洗選、挖掘、訓(xùn)練等，從而使得數(shù)據(jù)建模、圖論運(yùn)算、云端回傳更科學(xué)實(shí)用可靠。 將來(lái)掌握海量數(shù)據(jù)源的企業(yè)或平臺(tái)在行業(yè)內(nèi)將更具有權(quán)威性和引領(lǐng)性。

AI 技術(shù)是我國(guó)畜牧業(yè)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的新生力量。隨著畜牧業(yè)智能化普及應(yīng)用，在一定程度上大大降低人與飼料、動(dòng)物、設(shè)備等養(yǎng)殖要素的接觸概率和范圍， 在較大程度上有效阻止動(dòng)物與病原體接觸，減少動(dòng)物被病原菌感染的發(fā)生率，顯著降低疫情暴發(fā)帶來(lái)的養(yǎng)殖風(fēng)險(xiǎn)及人工成本的投入。 智能畜牧技術(shù)的廣泛應(yīng)用將對(duì)養(yǎng)殖端的疾病預(yù)防、精準(zhǔn)治療、精準(zhǔn)營(yíng)養(yǎng)、生物安全防控、智能稱(chēng)重等重大核心難題的解決提供新思路， 也必將是推動(dòng)畜牧業(yè)走向現(xiàn)代化的有力助推器。實(shí)踐證明，推進(jìn)畜牧業(yè)智能化發(fā)展并不是簡(jiǎn)單將“AI”與畜牧業(yè)疊加，而是需要全產(chǎn)業(yè)鏈同仁聯(lián)合起來(lái)共同推進(jìn)，大力宣傳普及畜牧業(yè)智能化發(fā)展核心理念和標(biāo)桿示范， 使整個(gè)行業(yè)從業(yè)者都能深刻意識(shí)到畜牧業(yè)智能化是推進(jìn)我國(guó)畜牧業(yè)現(xiàn)代化最有力手段和舉措，更是養(yǎng)殖企業(yè)實(shí)現(xiàn)規(guī)范化、信息化、全球化發(fā)展的有力保障。

6 結(jié)語(yǔ)

畜牧業(yè)與AI 技術(shù)的充分結(jié)合，借助關(guān)鍵性AI 技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是畜牧業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈等核心技術(shù)互聯(lián)互通。 嚴(yán)控飼養(yǎng)過(guò)程實(shí)現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈精細(xì)化、安全化、自動(dòng)化、智能化、數(shù)字化帶動(dòng)畜牧產(chǎn)業(yè)整體管理技術(shù)水平的提升，將成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)智慧牧業(yè)發(fā)展的有效途徑之一。 與此同時(shí)，這也對(duì)提升我國(guó)畜牧業(yè)全要素生產(chǎn)率、資源綜合利用率和全球競(jìng)爭(zhēng)能力具有現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義，畜牧業(yè)在A(yíng)I 技術(shù)推動(dòng)下也必將跨入發(fā)展快車(chē)道，承載更多普惠廣大農(nóng)牧民和城鎮(zhèn)居民的偉大使命。