姜冰,湯文潔,崔力航,包軍
(1. 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150030;2. 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展研究中心,黑龍江 哈爾濱 150030)
隨著動(dòng)物源產(chǎn)品消費(fèi)需求提高,畜禽養(yǎng)殖規(guī)模不斷擴(kuò)大,基于養(yǎng)殖戶的觀察、判斷和經(jīng)驗(yàn)的傳統(tǒng)牧場管理決策難以滿足現(xiàn)代規(guī)?;竽翗I(yè)發(fā)展要求[1]。因此,以信息技術(shù)為支撐的精準(zhǔn)養(yǎng)殖成為現(xiàn)代牧業(yè)發(fā)展的必然趨勢。
精準(zhǔn)畜牧業(yè)結(jié)合精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的技術(shù)思想,通過各種傳感器和執(zhí)行裝置,提高養(yǎng)殖戶對(duì)大規(guī)模畜禽養(yǎng)殖的管理能力,是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)概念在畜牧業(yè)系統(tǒng)中的體現(xiàn)[2]。Berckmans Daniel最早提出精準(zhǔn)畜牧業(yè)的概念,認(rèn)為精準(zhǔn)畜牧業(yè)指連續(xù)、直接、實(shí)時(shí)監(jiān)測或觀察動(dòng)物狀態(tài),使養(yǎng)殖者及時(shí)發(fā)現(xiàn)和控制與動(dòng)物健康和福利相關(guān)的問題[3]。隨著學(xué)者探究精準(zhǔn)畜牧業(yè)逐漸深入,對(duì)其概念界定也逐漸得到了更加統(tǒng)一的認(rèn)知。精準(zhǔn)畜牧業(yè)將過程工程原理和技術(shù)、信息技術(shù)應(yīng)用于畜牧業(yè),是用于實(shí)時(shí)監(jiān)測和控制動(dòng)物健康、福利、生產(chǎn)、繁殖和環(huán)境影響的一系列技術(shù)[4-5]。它旨在向養(yǎng)殖戶提供相關(guān)信息作為管理決策的依據(jù),以提高對(duì)大規(guī)模畜禽的管理能力,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的養(yǎng)殖[2,4]。結(jié)合上述概念,本研究認(rèn)為精準(zhǔn)畜牧業(yè)是以信息技術(shù)為支撐,以實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集和分析為基礎(chǔ),以動(dòng)物個(gè)體信息和行為的智能感知與分析為核心,以提高動(dòng)物生產(chǎn)效率,改善動(dòng)物福利為目標(biāo)的一系列精細(xì)管理畜禽的方法。
源于信息技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能技術(shù)集成應(yīng)用和現(xiàn)代畜牧業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的迫切需要,我國畜牧業(yè)快步進(jìn)入集成整合和融合創(chuàng)新的新階段[6]。國家高度重視精準(zhǔn)畜牧業(yè)技術(shù)發(fā)展,2012年國務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新持續(xù)增強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品供給保障能力的若干意見》中提出,要在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)方面取得重大突破;2020年國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《關(guān)于促進(jìn)畜牧業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的意見》中明確提出,要加強(qiáng)大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)在畜牧業(yè)的應(yīng)用,提高圈舍環(huán)境調(diào)控、精準(zhǔn)飼喂、動(dòng)物疫病監(jiān)測等智能化水平。在政策推動(dòng)下,畜牧業(yè)精準(zhǔn)技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用受到了廣泛的關(guān)注。近年來我國精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究在動(dòng)物呼吸頻率檢測、個(gè)體識(shí)別及行為分析等方面取得較大進(jìn)展,在動(dòng)物體尺、體重的自動(dòng)化檢測方面做了大量改進(jìn)與創(chuàng)新[7-8],并對(duì)禽畜舍內(nèi)環(huán)境監(jiān)控、預(yù)測的設(shè)備和算法等進(jìn)行了優(yōu)化[9-10]。
精準(zhǔn)畜牧業(yè)是一個(gè)多學(xué)科命題,主要從動(dòng)物科學(xué)、獸醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、農(nóng)業(yè)工程4個(gè)視角展開研究。動(dòng)物科學(xué)視角下重點(diǎn)研究傳感器和智能監(jiān)測系統(tǒng)對(duì)動(dòng)物行為、生理狀態(tài)和環(huán)境因素的實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析,以優(yōu)化動(dòng)物的飼養(yǎng)與管理;獸醫(yī)學(xué)視角下關(guān)注動(dòng)物疾病智能預(yù)防與診斷;計(jì)算機(jī)科學(xué)視角下研究傳感器網(wǎng)絡(luò)、人工智能、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)在動(dòng)物數(shù)據(jù)監(jiān)測、挖掘和收集方面的應(yīng)用;農(nóng)業(yè)工程學(xué)視角下主要關(guān)注畜牧業(yè)機(jī)械化及其自動(dòng)化技術(shù)的研發(fā)與利用,以幫助養(yǎng)殖戶更好地管理動(dòng)物群體?,F(xiàn)有研究主要從自然科學(xué)角度開展關(guān)于精準(zhǔn)畜牧業(yè)技術(shù)層面的探索,但對(duì)其基礎(chǔ)知識(shí)演變和研究熱點(diǎn)更替展開的探討不足,難以反映精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究動(dòng)態(tài)、主題與未來趨向。鑒于此,本研究利用可視化工具CiteSpace,以2003—2022年Web of Science(WoS)和CNKI數(shù)據(jù)庫中的精準(zhǔn)畜牧業(yè)相關(guān)文獻(xiàn)為研究對(duì)象,繪制研究國家分布、機(jī)構(gòu)合作、作者合作以及關(guān)鍵詞共現(xiàn)等知識(shí)圖譜,客觀揭示國內(nèi)外在精準(zhǔn)畜牧業(yè)領(lǐng)域的研究動(dòng)態(tài)、發(fā)展過程及演變趨勢,挖掘研究的前沿與熱點(diǎn),為我國精準(zhǔn)畜牧業(yè)未來的發(fā)展方向提供思路和國際視野。
在WoS數(shù)據(jù)庫設(shè)置檢索條件為:TS=(big data OR artificial intelligence OR cloud computing OR IOT OR Blockchain OR 5G OR machine vision OR machine learning OR robot)AND TS=(livestock);TS=(precision livestock farming),檢索時(shí)間為“2003-01-01—2022-12-31”,引文索引限定為“SCI-EXPANDED”、“SSCI”,刪除news、meeting abstract、letter和其他不相關(guān)的記錄,去除重復(fù)文獻(xiàn)后,共獲得1 167篇文獻(xiàn);在CNKI數(shù)據(jù)庫設(shè)置檢索條件為:主題=(大數(shù)據(jù) OR 人工智能 OR 云計(jì)算 OR 物聯(lián)網(wǎng) OR 區(qū)塊鏈 OR 5G OR 機(jī)器視覺 OR 機(jī)器學(xué)習(xí) OR 機(jī)器人 OR 智能 OR 精準(zhǔn) OR 自動(dòng) OR 精準(zhǔn)畜牧業(yè)),文獻(xiàn)分類目錄限定為“農(nóng)業(yè)科技”下的“畜牧與動(dòng)物醫(yī)學(xué)”,檢索時(shí)間為“2003-01-01—2022-12-31”,期刊來源類別限定為核心期刊、CSSCI、CSCD,刪除書評(píng)、新聞報(bào)道和其他不相關(guān)的記錄,共獲得524篇文獻(xiàn)。
文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)文獻(xiàn)信息進(jìn)行定量分析,廣泛應(yīng)用于文獻(xiàn)量統(tǒng)計(jì)、作者、期刊等影響評(píng)價(jià)、學(xué)術(shù)熱點(diǎn)跟蹤等領(lǐng)域,可以更客觀地分析學(xué)術(shù)研究的進(jìn)展[11]。CiteSpace是由美國德雷塞爾大學(xué)陳超美教授基于Java語言開發(fā)的一項(xiàng)信息可視化工具,該軟件基于共引分析理論、尋徑網(wǎng)絡(luò)算法和最小生成樹算法等,可對(duì)特定文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析,以探尋該領(lǐng)域演化的關(guān)鍵路徑及其知識(shí)拐點(diǎn),并通過繪制一系列可視化圖譜來形成對(duì)學(xué)科演化潛在動(dòng)力機(jī)制的分析和學(xué)科發(fā)展前沿的探測[12]。
本研究選用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)中的科學(xué)知識(shí)圖譜法和經(jīng)驗(yàn)定律,借助可視化工具CiteSpace(6.2.R2),對(duì)精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究進(jìn)行可視化分析,包括發(fā)文數(shù)量、研究國家、研究機(jī)構(gòu)、核心作者、核心期刊以及關(guān)鍵詞共現(xiàn)、聚類和突現(xiàn)分析,通過繪制相關(guān)知識(shí)圖譜與圖表,梳理和總結(jié)精準(zhǔn)畜牧業(yè)的研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)與動(dòng)態(tài)前沿。
3.1.1 發(fā)文數(shù)量時(shí)序分析
從總體趨勢來看(圖1),2003—2022年,精準(zhǔn)畜牧業(yè)發(fā)文數(shù)量呈增加態(tài)勢,說明該研究的關(guān)注度逐步上升,且國外發(fā)文數(shù)量增加態(tài)勢明顯高于國內(nèi)。
圖1 2003—2022年精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究發(fā)文數(shù)量
根據(jù)發(fā)文數(shù)量的變化軌跡,國外精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究可劃分為3個(gè)階段,即平穩(wěn)起步期(2003—2007年),波動(dòng)增長期(2008—2016年)和快速發(fā)展期(2017—2022年)。在平穩(wěn)起步階段,受畜牧業(yè)發(fā)展水平以及信息技術(shù)認(rèn)識(shí)水平限制,國外精準(zhǔn)畜牧業(yè)的研究內(nèi)容較少,主要討論動(dòng)物的個(gè)體識(shí)別、自動(dòng)稱重以及奶牛自動(dòng)擠奶等技術(shù)[13]。在波動(dòng)增長階段,人們對(duì)動(dòng)物健康和福利問題的關(guān)注增加,動(dòng)物行為監(jiān)測與分析成為研究重點(diǎn)[14],機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在畜牧分類、模式識(shí)別、優(yōu)化和前瞻性預(yù)測等方面的相關(guān)研究逐漸增多[15]。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)逐漸成熟,加之生產(chǎn)需求和動(dòng)物數(shù)量的增加,人工管理動(dòng)物難度加大[5],國外精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究的發(fā)文數(shù)量呈現(xiàn)快速增長趨勢。2017—2022年刊文量達(dá)955篇,占國外文獻(xiàn)總量的81.83%,機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等人工智能在畜牧業(yè)中的開發(fā)利用愈發(fā)受到學(xué)者關(guān)注,國外精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究進(jìn)入快速發(fā)展階段。
國內(nèi)精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究可劃分為緩慢增長期(2003—2009年)和波動(dòng)增長期(2010—2022年)。在緩慢增長階段,發(fā)文數(shù)量較少,畜禽舍環(huán)境監(jiān)控[16](溫度、濕度、氨氣濃度等)是主要研究方向,同時(shí)電子標(biāo)識(shí)[17]、飼喂機(jī)器人[18]等也受到關(guān)注。在波動(dòng)增長階段,學(xué)者們在畜禽行為監(jiān)測和識(shí)別[19]、畜禽疾病預(yù)防和健康監(jiān)測[20]等方面的研究成果不斷涌現(xiàn),物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)為畜牧業(yè)智能化提供了重要支持,其應(yīng)用逐漸廣泛。
3.1.2 國家分布特征分析
將WoS文獻(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入CiteSpace軟件中,功能選擇區(qū)節(jié)點(diǎn)類型設(shè)置為country,閾值設(shè)置為21,得到國家共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。國家間聯(lián)系整體呈現(xiàn)團(tuán)簇狀分布,共有93個(gè)節(jié)點(diǎn),664個(gè)連接,國家合作網(wǎng)絡(luò)的密度為0.155 2,說明該領(lǐng)域的國際合作較強(qiáng)。發(fā)文數(shù)量排名前5位的國家分別為美國(220)、中國(163)、英國(130)、意大利(112)和德國(101),均為畜牧生產(chǎn)大國,精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究主要集中在發(fā)達(dá)國家。其中,美國作為畜牧業(yè)發(fā)展現(xiàn)代化程度最高的國家,其精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究在世界上處于領(lǐng)先地位[21]。中國是世界第一大畜牧業(yè)生產(chǎn)國,其畜牧業(yè)正向規(guī)?;同F(xiàn)代化方向發(fā)展,對(duì)信息化和智能養(yǎng)殖技術(shù)的需求不斷提高。2016年以來,中國啟動(dòng)了畜禽養(yǎng)殖智能感知關(guān)鍵技術(shù)與裝備、畜禽養(yǎng)殖智能裝備與信息化技術(shù)研發(fā)等重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目,相關(guān)企業(yè)和科研院校也圍繞智慧畜牧業(yè)和無人牧場等開展了多層次的研發(fā)與實(shí)踐。
節(jié)點(diǎn)的中心性可以量化其在網(wǎng)絡(luò)中的重要性[22]。英國、美國、德國和意大利是精準(zhǔn)畜牧業(yè)領(lǐng)域具有關(guān)鍵影響的前4個(gè)國家。其中,英國和美國的國際影響力尤為明顯,中心性分別為0.24和0.22;中國和巴西(90)發(fā)文數(shù)量雖高,但中心性分別為0.07和0.01;相較之下,法國(73)、荷蘭(69)和西班牙(67)發(fā)文數(shù)量雖不如中國和巴西,但其中心性均為0.11。歐美發(fā)達(dá)國家精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究起步早,在相關(guān)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用方面更具有經(jīng)驗(yàn),國家間的交流合作較為密切,發(fā)展中國家在精準(zhǔn)畜牧業(yè)跨國家合作方面有待進(jìn)一步加強(qiáng)。
3.1.3 研究機(jī)構(gòu)特征分析
對(duì)研究機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行分析,可以識(shí)別該領(lǐng)域的核心機(jī)構(gòu)并進(jìn)一步了解機(jī)構(gòu)間的合作情況[23]。在CiteSpace功能選擇區(qū)中設(shè)置節(jié)點(diǎn)類型為institution,得到精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究機(jī)構(gòu)的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。
對(duì)國外研究機(jī)構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析,法國國家農(nóng)業(yè)食品與環(huán)境研究院(57)、魯汶大學(xué)(42)、瓦赫寧根大學(xué)(39)、中國農(nóng)業(yè)大學(xué)(28)和美國農(nóng)業(yè)部(26)等機(jī)構(gòu)發(fā)文數(shù)量較高,是精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究的代表性機(jī)構(gòu)。其中,法國國家農(nóng)業(yè)食品與環(huán)境研究院作為世界頂級(jí)的農(nóng)業(yè)、食品和環(huán)境領(lǐng)域研究機(jī)構(gòu),在精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究中發(fā)揮重要作用。魯汶大學(xué)作為歐洲頂尖高等學(xué)府,其機(jī)械工程學(xué)科排名位于世界前列,在畜牧業(yè)工程技術(shù)研發(fā)方面實(shí)力強(qiáng)勁。瓦赫寧根大學(xué)作為世界頂級(jí)的農(nóng)業(yè)和環(huán)境科學(xué)研究機(jī)構(gòu),其農(nóng)業(yè)科學(xué)、植物與動(dòng)物科學(xué)和環(huán)境科學(xué)等學(xué)科在全球高校教育水平中均排名第一。中國農(nóng)業(yè)大學(xué)作為中國農(nóng)業(yè)最高學(xué)府,依托農(nóng)業(yè)工程這國家重點(diǎn)一級(jí)學(xué)科和世界一流學(xué)科設(shè)有智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)集成研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和農(nóng)業(yè)信息獲取技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室等。從機(jī)構(gòu)屬性來看,發(fā)文數(shù)量前20的機(jī)構(gòu)中有9個(gè)高校,5個(gè)國家科研機(jī)構(gòu)和4個(gè)政府部門,表明學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)非常重視精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究,是研究的主要力量。從機(jī)構(gòu)地域來看,主要發(fā)文機(jī)構(gòu)在全球分布不均,主要集中在歐美發(fā)達(dá)國家。從機(jī)構(gòu)合作來看,研究機(jī)構(gòu)的合作網(wǎng)絡(luò)密度為0.015 1,法國國家農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院和美國農(nóng)業(yè)部在合作網(wǎng)絡(luò)中具有重要的連接作用,但其他高校和科研院所之間的聯(lián)系與合作程度依然較低,各領(lǐng)域研究較為獨(dú)立。各核心機(jī)構(gòu)引領(lǐng)下的組團(tuán)發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)分割形態(tài)明顯,各核心機(jī)構(gòu)彼此間聯(lián)系有待深化,精準(zhǔn)畜牧業(yè)學(xué)術(shù)共同體尚未形成。
對(duì)國內(nèi)研究機(jī)構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析,機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)總體松散。網(wǎng)絡(luò)中最大的節(jié)點(diǎn)為內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院(15),其次為中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院(14)、西北農(nóng)林科技大學(xué)機(jī)械與電子工程學(xué)院(14)和東北農(nóng)業(yè)大學(xué)電氣與信息學(xué)院(12),這些學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)在精準(zhǔn)畜牧業(yè)領(lǐng)域發(fā)文數(shù)量較多,具有一定的優(yōu)勢。從機(jī)構(gòu)的屬性看,農(nóng)業(yè)大學(xué)是該研究的主要力量。從機(jī)構(gòu)合作來看,研究機(jī)構(gòu)的合作網(wǎng)絡(luò)密度為0.005,合作網(wǎng)絡(luò)疏松,同一機(jī)構(gòu)的下屬機(jī)構(gòu)和相近地區(qū)的不同機(jī)構(gòu)間合作較為密切,但跨區(qū)域的不同機(jī)構(gòu)間聯(lián)系較為松散,有待進(jìn)一步加強(qiáng)。
3.1.4 高產(chǎn)作者特征分析
對(duì)發(fā)文作者的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行分析,有助于識(shí)別該研究領(lǐng)域的核心作者并進(jìn)一步反映出作者間的合作關(guān)系[24]。根據(jù)普萊斯定律:
(1)
式中TPn表示核心作者發(fā)文數(shù)量的閾值,Nmax表示最高產(chǎn)作者的發(fā)文數(shù)量。
國外精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究核心作者發(fā)文數(shù)量應(yīng)在4篇以上,共有15位研究人員被劃定為核心作者,共發(fā)文164篇,占文獻(xiàn)總數(shù)的14.05%;國內(nèi)精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究核心作者發(fā)文數(shù)量應(yīng)在2篇以上,共有37位研究人員被劃定為核心作者,共發(fā)文266篇,占文獻(xiàn)總數(shù)的50.76%。穩(wěn)定的合作網(wǎng)絡(luò)中核心作者發(fā)文占文獻(xiàn)總數(shù)需達(dá)到50%,國外精準(zhǔn)畜牧業(yè)尚未形成穩(wěn)定的核心作者群[25]。從作者的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)來看,精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究學(xué)者數(shù)量眾多,但合作關(guān)系不強(qiáng),呈現(xiàn)出“小集中、大分散”的特點(diǎn)。作者集中度較高,大部分學(xué)者形成了較為固定的合作群體。
對(duì)國外文獻(xiàn)進(jìn)行作者合作圖譜分析,網(wǎng)絡(luò)共有594個(gè)節(jié)點(diǎn),911個(gè)連接,合作網(wǎng)絡(luò)密度為0.005 2。該研究已初步形成了由Berckmans Daniel(29)和NortonTomas(22)兩位核心學(xué)者為主導(dǎo)的研究群體。不同學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)、不同作者之間聯(lián)系較弱,相關(guān)研究較為分散。從作者的研究方向看,Berckmans Daniel是全球精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究的領(lǐng)軍者,專注于開發(fā)實(shí)時(shí)算法,監(jiān)測和改善個(gè)體人類和動(dòng)物的生活。Norton Tomas主要開發(fā)用于動(dòng)物健康和福利監(jiān)測與管理的PLF技術(shù)。Guarino Marcella(17)主要研究動(dòng)物疾病監(jiān)測和生長狀態(tài)預(yù)測等,并探究精準(zhǔn)畜牧業(yè)對(duì)環(huán)境的影響。
對(duì)國內(nèi)文獻(xiàn)進(jìn)行作者合作圖譜分析,網(wǎng)絡(luò)共有461個(gè)節(jié)點(diǎn),508個(gè)連接,合作網(wǎng)絡(luò)的密度為0.004 8。何東健(10)、沈明霞(9)和劉剛(9)是國內(nèi)發(fā)文數(shù)量前3的學(xué)者。其中,何東健研究主要集中在奶牛個(gè)體及行為識(shí)別、體征檢測等領(lǐng)域。沈明霞的研究主要圍繞著畜禽養(yǎng)殖中的自動(dòng)化技術(shù)、行為監(jiān)測與識(shí)別以及健康管理等,研究畜種包括生豬、肉雞。劉剛的研究涉及奶牛、生豬等多畜種,關(guān)注畜禽的健康管理、疾病檢測、體尺測量、行為識(shí)別和活動(dòng)監(jiān)測等。
3.1.5 核心期刊特征分析
對(duì)相關(guān)期刊的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行分析,可以為該領(lǐng)域文獻(xiàn)搜集和前期知識(shí)積累提供方向并在一定程度上反映研究領(lǐng)域的理論和實(shí)踐價(jià)值[26](表1)。國外精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究的1 167篇論文發(fā)表在376本期刊上,刊文量前5的期刊為《COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE》、《ANIMALS》、《SENSORS》、《ANIMAL》和《BIOSYSTEMS ENGINEERING》,其刊文總量約占樣本的39.76%,平均影響因子為4.5 134,說明精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究已形成具有一定影響力的觀點(diǎn)。綜合JCR學(xué)科分類,這10本核心期刊學(xué)科類別主要包括動(dòng)物科學(xué)、獸醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和農(nóng)業(yè)工程,可知精準(zhǔn)畜牧業(yè)是一個(gè)多學(xué)科交叉融合的研究領(lǐng)域,主要受到自然科學(xué)領(lǐng)域的關(guān)注。其中動(dòng)物科學(xué)期刊數(shù)量最多,相關(guān)期刊發(fā)文數(shù)量約占樣本的22.62%,表明精準(zhǔn)畜牧業(yè)是動(dòng)物科學(xué)研究的熱點(diǎn)問題。
表1 刊文量前10的期刊
國內(nèi)精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究的524篇論文發(fā)表在86本期刊上,刊文量前5的期刊為《黑龍江畜牧獸醫(yī)》、《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)》、《農(nóng)機(jī)化研究》、《中國家禽》和《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)》。排名前5的期刊發(fā)文數(shù)量約占樣本的53.24%,平均影響因子為2.272。刊文量前10個(gè)期刊主要是畜牧與動(dòng)物醫(yī)學(xué)方向和農(nóng)業(yè)工程方向的期刊。相對(duì)于國外,國內(nèi)學(xué)者的發(fā)文數(shù)量相對(duì)較少但來源期刊更集中。
3.2.1 研究熱點(diǎn)分析
關(guān)鍵詞是對(duì)文章內(nèi)容的高度概括[22]。關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率高表示該領(lǐng)域?qū)υ撽P(guān)鍵詞的研究熱度較高。在CiteSpace中設(shè)置節(jié)點(diǎn)類型為keyword,得到關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜。
國外文獻(xiàn)共現(xiàn)頻率最高的關(guān)鍵詞是“precision livestock farming”,其次是“system”、“machine learning”等。精準(zhǔn)畜牧業(yè)是現(xiàn)代牧業(yè)發(fā)展的必然要求,系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)屬于精準(zhǔn)畜牧業(yè)技術(shù),相關(guān)研究包括智能決策支持系統(tǒng)[27]、電子鼻系統(tǒng)[28]、精準(zhǔn)養(yǎng)豬系統(tǒng)[29]和深度學(xué)習(xí)[30]等。
國內(nèi)文獻(xiàn)共現(xiàn)頻率最高的關(guān)鍵詞是“物聯(lián)網(wǎng)”,其次是“奶?!?、“機(jī)器視覺”等。物聯(lián)網(wǎng)屬于精準(zhǔn)畜牧業(yè)技術(shù),能實(shí)時(shí)采集畜禽養(yǎng)殖過程中的信息,實(shí)現(xiàn)畜禽環(huán)境監(jiān)測、行為監(jiān)控、健康監(jiān)測以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)?。?guī)?;翀鰧?duì)養(yǎng)殖的數(shù)字化和智能化水平提出了更高要求,通過精準(zhǔn)畜牧業(yè)技術(shù),可以對(duì)奶牛養(yǎng)殖環(huán)境進(jìn)行準(zhǔn)確感知、數(shù)據(jù)分析和預(yù)測預(yù)警,從而減少人為誤差,提高養(yǎng)殖效益,并改善動(dòng)物福利[31]。機(jī)器視覺屬于精準(zhǔn)畜牧業(yè)技術(shù),可用于畜禽體尺、體重評(píng)估、行為監(jiān)測與識(shí)別以及分娩檢測等。
對(duì)國內(nèi)外文獻(xiàn)高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行整理分類,可以將其劃分為3個(gè)維度:(1)精準(zhǔn)畜牧業(yè)技術(shù)方法,包括“machine learning”、“物聯(lián)網(wǎng)”等。精準(zhǔn)畜牧業(yè)所用的技術(shù)方法需要依托系統(tǒng)化數(shù)據(jù)收集和分析,并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等人工智能領(lǐng)域的技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)畜禽的動(dòng)態(tài)監(jiān)測和管理。(2)精準(zhǔn)畜牧業(yè)技術(shù)的應(yīng)用對(duì)象,主要包括“cattle”、“奶牛”等。大多數(shù)精準(zhǔn)畜牧業(yè)技術(shù)的應(yīng)用是基于附著在動(dòng)物身上(頸部、腿部和耳部)的監(jiān)測設(shè)備來實(shí)施的,大型動(dòng)物能為這些設(shè)備的使用提供更多空間;此外大型動(dòng)物具有更高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。(3)精準(zhǔn)畜牧業(yè)技術(shù)的用途,包括“animal welfare”、“行為識(shí)別”等。精準(zhǔn)畜牧業(yè)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)畜牧業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的智能感知、智能預(yù)警和智能分析,為畜牧業(yè)生產(chǎn)提供精準(zhǔn)化養(yǎng)殖、可視化管理和智能化決策,能有效改善動(dòng)物生活環(huán)境,提高動(dòng)物福利水平。
3.2.2 研究方向分析
關(guān)鍵詞聚類分析突出了研究方向與關(guān)鍵詞之間的關(guān)系,對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行時(shí)間軸分析有利于進(jìn)一步揭示集群與關(guān)鍵詞集歷史跨度之間的關(guān)系[24]。利用CiteSpace軟件,得到精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間線圖譜。為便于討論,分別選擇國內(nèi)外規(guī)模最大的前4個(gè)集群進(jìn)行分析。
國外精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究方向主要包括以下4個(gè)方面:
第一大集群是computer vision,相關(guān)研究的時(shí)間跨度為2004年至今,文獻(xiàn)數(shù)量81篇,涉及計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)、精準(zhǔn)畜牧、福利、身體狀況評(píng)分等熱點(diǎn)詞,反映出計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在動(dòng)物精準(zhǔn)養(yǎng)殖、福利提升和身體狀況評(píng)分等方面應(yīng)用廣泛。Guzhva等[32]利用改進(jìn)的圖像分割和跟蹤方法來檢測奶牛的社會(huì)互動(dòng),采用兩步模式來識(shí)別其行為,為奶牛社會(huì)互動(dòng)檢測提供了更為準(zhǔn)確的方法。Cang等[33]使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來估計(jì)豬的體重,輸入俯視深度圖像中豬的背部面積,輸出豬體重的估計(jì)值,該方法為智能稱重研究者提供了參考。Du等[34]提出了2D-3D融合的身體測量方法,有效解決了以往非接觸式身體測量方法僅使用三維數(shù)據(jù)來構(gòu)建身體測量的幾何特征,容易產(chǎn)生誤差的問題。
第二大集群是precision livestock farming,相關(guān)研究的時(shí)間跨度為2003年至今,文獻(xiàn)數(shù)量60篇,涉及精準(zhǔn)畜牧業(yè)、態(tài)度、機(jī)器學(xué)習(xí)、保護(hù)等熱點(diǎn)詞,探討?zhàn)B殖戶對(duì)精準(zhǔn)畜牧技術(shù)的態(tài)度以及畜牧生產(chǎn)中各種信息技術(shù)的應(yīng)用,包括傳感器技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、自動(dòng)擠奶系統(tǒng)、可穿戴物聯(lián)網(wǎng)等。為了更好地了解意大利奶農(nóng)對(duì)精準(zhǔn)畜牧業(yè)工具的使用情況,Abeni等[35]對(duì)克雷蒙那490位奶農(nóng)進(jìn)行了調(diào)查,發(fā)現(xiàn)大多數(shù)奶農(nóng)使用傳感器來自動(dòng)記錄牛奶產(chǎn)量和檢測發(fā)情,養(yǎng)殖規(guī)模較大的奶農(nóng)更傾向于使用精準(zhǔn)畜牧業(yè)工具。Seber等[36]設(shè)計(jì)了能有效評(píng)估肉雞啄食力和啄食量的智能飼喂裝置原型。Qiao等[37]對(duì)自動(dòng)化技術(shù)在牛跛行檢測和行為識(shí)別方面的應(yīng)用進(jìn)行了總結(jié)和分析,提出后續(xù)研究應(yīng)致力于提高建模精度和商業(yè)可用性等。
第三大集群是machine learning,相關(guān)研究的時(shí)間跨度為2003年至今,文獻(xiàn)數(shù)量55篇,涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、隨機(jī)森林、信號(hào)處理、行為分類、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等熱點(diǎn)詞,反映出機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)主要應(yīng)用于動(dòng)物信息處理及其行為分類方面,其中,隨機(jī)森林和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)應(yīng)用較為廣泛。Liakos等[38]分別從動(dòng)物福利和畜牧生產(chǎn)兩個(gè)角度對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)在畜牧業(yè)中的應(yīng)用進(jìn)行了回顧,包括基于機(jī)器學(xué)習(xí)的牛行為分類、自動(dòng)識(shí)別和小牛咀嚼模式分類、數(shù)字圖像豬臉識(shí)別等。由于現(xiàn)有自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)無法追蹤動(dòng)物輪廓,使得大量信息丟失,Brunger等[39]采用全景分割方法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)單個(gè)豬像素的精確分割,有助于更好地提取動(dòng)物相關(guān)信息。由于現(xiàn)有奶牛健康監(jiān)測系統(tǒng)是為室內(nèi)或牧場開發(fā)的,無法預(yù)測其他地點(diǎn)奶牛的行為,Schmeling等[40]使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型,實(shí)現(xiàn)了牧場和牛舍奶牛躺臥行為的自動(dòng)預(yù)測,為開發(fā)牧場和牛舍的奶牛監(jiān)控系統(tǒng)邁出了成功的第一步。
第四大集群是animal welfare,相關(guān)研究的時(shí)間跨度為2004年至今,文獻(xiàn)數(shù)量52篇,涉及動(dòng)物福利、精準(zhǔn)畜牧業(yè)、性能、虛擬圍欄等熱點(diǎn)詞,主要探討信息技術(shù)在動(dòng)物情感狀態(tài)識(shí)別、活動(dòng)監(jiān)測、發(fā)聲分類、呼救自動(dòng)識(shí)別等方面的應(yīng)用,以提高動(dòng)物健康狀態(tài)和疫病防控能力。動(dòng)物聲音中包含了大量與健康和行為有關(guān)的信息,針對(duì)當(dāng)前多畜種發(fā)聲分類算法的缺失,Bishop等[41]利用特定的音頻特征提取技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型,提出了多功能動(dòng)物發(fā)聲算法,為后續(xù)動(dòng)物發(fā)聲自動(dòng)檢測系統(tǒng)的開發(fā)奠定了基礎(chǔ)。跛行是奶牛場的常見問題,由于連續(xù)監(jiān)測奶牛跛行太過費(fèi)時(shí),Warner等[42]使用基于決策樹歸納的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,檢測了奶牛群的跛足風(fēng)險(xiǎn)水平。Mao等[43]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)了雞呼救信號(hào)識(shí)別裝置,有效避免了依靠人工識(shí)別效率不高的問題。
國內(nèi)精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究方向主要包括以下4個(gè)方面:
第一大集群是物聯(lián)網(wǎng),相關(guān)研究的時(shí)間跨度為2010年至2020年,文獻(xiàn)數(shù)量41篇,涉及物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、奶牛、信息管理等熱點(diǎn)詞。物聯(lián)網(wǎng)以感知為基礎(chǔ),是基于互聯(lián)網(wǎng)、傳統(tǒng)電信網(wǎng)絡(luò)等的信息傳輸載體,能實(shí)現(xiàn)養(yǎng)殖場傳感器、設(shè)備和裝置之間的通信。結(jié)合大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等其他信息技術(shù),物聯(lián)網(wǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)畜牧業(yè)的全面監(jiān)測、智能決策和精細(xì)管理,推動(dòng)畜牧業(yè)信息化、智能化發(fā)展。為解決現(xiàn)有孵化技術(shù)監(jiān)測實(shí)時(shí)性不高、調(diào)控精準(zhǔn)度不夠的問題,海濤等[44]開發(fā)了一種基于LoRa和NB-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的可視化監(jiān)控系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了對(duì)孵化環(huán)境參數(shù)的遠(yuǎn)程高精準(zhǔn)監(jiān)測?;谖锫?lián)網(wǎng)技術(shù),趙繼政等[45]設(shè)計(jì)出可連續(xù)監(jiān)測奶牛瘤胃pH值和溫度的監(jiān)測系統(tǒng),能為奶牛健康監(jiān)測和精準(zhǔn)飼喂提供可靠依據(jù)。依托物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),段續(xù)峰[46]設(shè)計(jì)了生豬精準(zhǔn)投飼系統(tǒng),具備生豬身份識(shí)別、稱重、下料等功能,可有效提升飼喂效率。
第二大集群是奶牛,相關(guān)研究的時(shí)間跨度為2005年至今,文獻(xiàn)數(shù)量40篇,涉及奶牛、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、決策樹、繁殖性能等熱點(diǎn)詞。國內(nèi)奶牛養(yǎng)殖規(guī)模的不斷擴(kuò)大,給養(yǎng)殖場管理帶來了日益復(fù)雜的挑戰(zhàn),同時(shí)對(duì)勞動(dòng)力的需求也逐漸增加,精準(zhǔn)技術(shù)為優(yōu)化養(yǎng)殖場管理、降低對(duì)勞動(dòng)力的依賴提供了重要的解決途徑。王彥超等[47]改進(jìn)了YOLO v3-tiny算法,構(gòu)建了奶牛關(guān)鍵部位檢測模型,成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)奶牛關(guān)鍵部位的精準(zhǔn)定位,該方法可用于奶牛乳房炎檢測?;谀膛I锾卣鞯臒o接觸識(shí)別方法存在易受干擾等問題,張瑞紅等[48]提出基于機(jī)器學(xué)習(xí)的奶牛頸環(huán)ID自動(dòng)定位與識(shí)別方法并驗(yàn)證了該方法的能力。趙凱旋等[49]構(gòu)建了基于點(diǎn)云凸包距離的三維結(jié)構(gòu)特征圖,作為EfficientNet深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的輸入,提高了奶牛體況自動(dòng)評(píng)分的準(zhǔn)確率。
第三大集群是畜牧學(xué),相關(guān)研究的時(shí)間跨度為2003年至2021年,文獻(xiàn)數(shù)量36篇,涉及畜牧學(xué)、精準(zhǔn)飼養(yǎng)、應(yīng)用、溫度控制、can總線等熱點(diǎn)詞。畜牧學(xué)是研究家畜飼養(yǎng)、管理、繁育及其制品利用的科學(xué),為精準(zhǔn)畜牧業(yè)提供了數(shù)據(jù)來源和科學(xué)依據(jù),幫助精準(zhǔn)畜牧業(yè)建立準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)模型和算法。馮彥坤等[50]基于生豬頭部運(yùn)動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)劃分出最佳耳根測溫區(qū)域,然后采用位置偏移算法檢測最佳耳根測溫區(qū)域中的頭部姿態(tài)端正幀,為生豬頭部和耳根區(qū)域精準(zhǔn)定位提供準(zhǔn)備工作。體溫是衡量畜禽健康狀況的重要指標(biāo),通過實(shí)時(shí)監(jiān)測奶牛陰道溫度,可以為其發(fā)情預(yù)測、疾病預(yù)防提供重要數(shù)據(jù)[51]。
第四大集群是信息化,相關(guān)研究的時(shí)間跨度為2004年至今,文獻(xiàn)數(shù)量33篇,涉及信息化、妊娠母豬、智能化、草牧業(yè)、控制等熱點(diǎn)詞。信息化技術(shù)在畜禽養(yǎng)殖中的應(yīng)用,不斷推動(dòng)著畜牧業(yè)的信息化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。通過物聯(lián)網(wǎng)、傳感器、大數(shù)據(jù)分析等先進(jìn)技術(shù),養(yǎng)殖場可以實(shí)時(shí)采集并監(jiān)測畜禽的生長、健康、行為和環(huán)境等關(guān)鍵數(shù)據(jù),從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)管理和個(gè)體化養(yǎng)殖[45]。信息化技術(shù)有助于畜禽疾病的早期預(yù)警、監(jiān)測和診斷等,以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況并采取措施,減少疾病傳播風(fēng)險(xiǎn)[52]。
3.2.3 研究前沿分析
關(guān)鍵詞突現(xiàn)是指關(guān)鍵詞在較短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)頻次顯著增加,進(jìn)行關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析可以進(jìn)一步顯示不同時(shí)期研究熱點(diǎn)的轉(zhuǎn)移,判斷潛在的發(fā)展趨勢與前沿研究[53]。圖2顯示了引用突現(xiàn)前10的關(guān)鍵詞。
“Keywords”表示關(guān)鍵詞,“Year”表示關(guān)鍵詞首次出現(xiàn)的年份,“Strength”表示表示關(guān)鍵詞的突現(xiàn)強(qiáng)度,“Begin”和“End”分別表示關(guān)鍵詞突現(xiàn)開始和結(jié)束的時(shí)間,深灰色部分代表關(guān)鍵詞出現(xiàn)的時(shí)間跨度,黑色部分代表關(guān)鍵詞突現(xiàn)的時(shí)間跨度,淺灰色部分代表文章研究的時(shí)間跨度。
國外精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究的關(guān)鍵詞突現(xiàn)集中在2014年之后。從影響周期來看,“stress”突現(xiàn)持續(xù)時(shí)間最長,圍繞動(dòng)物應(yīng)激等健康問題的研究一直受到學(xué)者們的關(guān)注,是精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究的熱點(diǎn)問題。從突現(xiàn)強(qiáng)度來看,排在首位的突現(xiàn)詞為“dairy cow”,奶牛由于體型較大,其微小運(yùn)動(dòng)難以捕捉和分析,且關(guān)節(jié)多、運(yùn)動(dòng)形式多樣、運(yùn)動(dòng)空間廣并伴有與心理狀態(tài)相關(guān)的高級(jí)行為,因此,奶牛相關(guān)信息的獲取手段、分析方法更為困難,其養(yǎng)殖對(duì)智能化信息技術(shù)的需求程度更高,精準(zhǔn)奶牛養(yǎng)殖成為精準(zhǔn)畜牧業(yè)的研究重點(diǎn)。排在第二位的突現(xiàn)詞為“image analysis”,圖像分析技術(shù)能夠監(jiān)測與個(gè)體動(dòng)物健康、福利和生產(chǎn)力有關(guān)的變量(即長度、寬度和背部面積),幫助農(nóng)戶設(shè)計(jì)更有效的養(yǎng)殖管理策略,受到學(xué)者的廣泛關(guān)注[54]。新出現(xiàn)的突現(xiàn)詞預(yù)示著未來研究的方向,最近突現(xiàn)的關(guān)鍵詞是“shape”,形狀是反映牲畜健康和價(jià)值的重要指標(biāo)[55],動(dòng)物形態(tài)的相關(guān)研究可能成為國外精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究的前沿問題。
國內(nèi)精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究的關(guān)鍵詞突現(xiàn)最早出現(xiàn)在2004年,“單片機(jī)”是突現(xiàn)時(shí)間最早且突現(xiàn)持續(xù)時(shí)間最長的關(guān)鍵詞,國內(nèi)精準(zhǔn)畜牧業(yè)早期研究關(guān)注畜禽舍環(huán)境監(jiān)控,單片機(jī)多用來設(shè)計(jì)環(huán)境調(diào)控系統(tǒng)[56]。從突現(xiàn)強(qiáng)度來看,排在首位的突現(xiàn)詞為“物聯(lián)網(wǎng)”。在國內(nèi)畜牧養(yǎng)殖從粗放經(jīng)營向集約發(fā)展轉(zhuǎn)變時(shí)期,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用為轉(zhuǎn)變提供了橋梁,其在遠(yuǎn)程監(jiān)控[57]、數(shù)據(jù)檢測[58]等多方面發(fā)揮重要作用。排在第二位的突現(xiàn)詞為“深度學(xué)習(xí)”,隨著人工智能的興起,深度學(xué)習(xí)技術(shù)在畜禽行為監(jiān)測[59]、行為識(shí)別[60]、圖像分割[61]等方面應(yīng)用廣泛。最近突現(xiàn)的關(guān)鍵詞包括“行為識(shí)別”、“深度學(xué)習(xí)”和“目標(biāo)檢測”,畜禽行為識(shí)別和目標(biāo)檢測的方法創(chuàng)新以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)在畜牧業(yè)中的進(jìn)一步應(yīng)用可能成為國內(nèi)精準(zhǔn)畜牧業(yè)接下來的研究前沿。
高被引文獻(xiàn)是指某一研究領(lǐng)域里具有突出貢獻(xiàn)且研究結(jié)論被廣為接受的文章,分析高被引文獻(xiàn)可以探究精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究知識(shí)基礎(chǔ),以及基于現(xiàn)有基礎(chǔ)展開的熱點(diǎn)研究主題。
3.3.1 國外熱點(diǎn)主題
截至2022年12月31日,WoS核心合集的ESI數(shù)據(jù)庫直接界定的精準(zhǔn)畜牧業(yè)領(lǐng)域的10篇高被引文獻(xiàn)(表2),代表了該領(lǐng)域最近10年來被引頻次排在前1%的論文??梢钥闯觯灰妙l次最多的文獻(xiàn)主要集中在2018—2022年,2021年的高被引文獻(xiàn)最多。結(jié)合被引頻率對(duì)高被引文獻(xiàn)主題進(jìn)行劃分,近5年來,國外精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究的熱點(diǎn)主題主要是畜牧業(yè)系統(tǒng)中機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用、傳感器技術(shù)的應(yīng)用以及精準(zhǔn)畜牧業(yè)的環(huán)境影響等。
表2 WoS界定的被高度引用的前10篇文章
機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是人工智能的1個(gè)分支,它使用數(shù)據(jù)和算法來模仿人類的學(xué)習(xí)方式,以逐漸提高在應(yīng)用中的準(zhǔn)確性[62]。ML已經(jīng)成為現(xiàn)代畜牧業(yè)不可或缺的技術(shù),被廣泛地應(yīng)用于動(dòng)物福利改善和畜牧生產(chǎn)力提升中[62]。一方面,動(dòng)物福利涉及動(dòng)物的健康和福祉,與產(chǎn)品質(zhì)量密切相關(guān),其評(píng)價(jià)指標(biāo)包括生理應(yīng)激指標(biāo)和行為指標(biāo),ML主要用于監(jiān)測動(dòng)物行為,以監(jiān)測其健康狀態(tài),便于在早期發(fā)現(xiàn)疾病[63]。另一方面,畜牧生產(chǎn)系統(tǒng)中存在著諸多問題,ML方法主要應(yīng)用于準(zhǔn)確預(yù)測和估計(jì)相關(guān)參數(shù)以提升生產(chǎn)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益[64]。
傳感器是一種檢測裝置,能感受到被測量的信息,并按一定規(guī)律將其變換成電信號(hào)或其他形式的信息輸出,具有微型化、數(shù)字化、智能化等特點(diǎn),是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測和自動(dòng)控制的基礎(chǔ)。動(dòng)物個(gè)體信息和行為的智能感知與分析是精準(zhǔn)畜牧業(yè)的核心,傳感器技術(shù)使得人們可以實(shí)時(shí)監(jiān)測單個(gè)動(dòng)物,已廣泛應(yīng)用于精準(zhǔn)畜牧業(yè)中[65]。單個(gè)傳感器,如照相機(jī)、機(jī)器人等主要針對(duì)體型較小、價(jià)值較低的動(dòng)物,如小型反芻動(dòng)物綿羊和山羊等,用于身體狀況評(píng)分、體重估計(jì)、早期疾病檢測等。大型動(dòng)物如肉牛、奶牛等能提供更多位置懸掛傳感器且具有較高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,對(duì)其監(jiān)測主要基于可穿戴傳感器。可穿戴傳感器多佩戴于動(dòng)物耳、頸、腿、背、尾部,能準(zhǔn)確采集動(dòng)物個(gè)體數(shù)據(jù),通過實(shí)時(shí)傳輸、分析、統(tǒng)計(jì)和對(duì)比相關(guān)數(shù)據(jù),能實(shí)現(xiàn)動(dòng)物健康監(jiān)測和異常檢測。該技術(shù)被廣泛應(yīng)用于動(dòng)物日常行為識(shí)別,如進(jìn)食、反芻、飲水、運(yùn)動(dòng)和休息等,以及日常行為特征檢測,如發(fā)情、產(chǎn)犢、跛足和疾病等[66]。目前,可穿戴傳感器占據(jù)市場主導(dǎo)地位,未來新的傳感器技術(shù)將更多地基于圖像系統(tǒng)[66]。在動(dòng)物價(jià)值較低的系統(tǒng)中,如羊、豬、家禽等,在集中飼養(yǎng)時(shí)為每個(gè)畜群部署1個(gè)傳感器,即單個(gè)傳感器的應(yīng)用將會(huì)更加常見。
畜牧業(yè)養(yǎng)殖規(guī)模不斷擴(kuò)大,在增加畜產(chǎn)品供給的同時(shí)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生了諸多負(fù)面影響,主要表現(xiàn)為污染水質(zhì)和空氣。畜牧業(yè)需要在保證高生產(chǎn)水平的基礎(chǔ)上找到能夠有效緩解環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的方法。精準(zhǔn)畜牧業(yè)旨在持續(xù)實(shí)時(shí)監(jiān)測動(dòng)物健康和福利,減少畜牧業(yè)對(duì)環(huán)境的污染并不是其主要目標(biāo),但它為減少畜牧業(yè)對(duì)環(huán)境的影響提供了寶貴的工具。精準(zhǔn)畜牧業(yè)不是通過使用專門的技術(shù)來減少環(huán)境污染,而是采用精準(zhǔn)技術(shù)來優(yōu)化管理,從而緩解對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響。精準(zhǔn)飼喂系統(tǒng)可以優(yōu)化飼料配比,能更準(zhǔn)確地滿足個(gè)體動(dòng)物的營養(yǎng)需求,減少因吸收不良而排出的營養(yǎng)物質(zhì),減少污染[67]。動(dòng)物遭遇健康和應(yīng)激問題時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)不必要的氣體排放,通過精準(zhǔn)畜牧業(yè)技術(shù)及時(shí)識(shí)別動(dòng)物健康情況,有助于減少畜牧業(yè)對(duì)環(huán)境的污染。此外,高水平的畜禽生育率可減少20%以上的溫室氣體排放[68]。一些學(xué)者研發(fā)了傳感器、算法、智能設(shè)備等,可以檢測出動(dòng)物合適的受精時(shí)間,提高受孕率,從而緩解溫室效應(yīng)[69]。
3.3.2 國內(nèi)熱點(diǎn)主題
從CNKI數(shù)據(jù)庫精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究排名前十的高被引文章(表3)可以看出,國內(nèi)精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究更關(guān)注精準(zhǔn)技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用,熱點(diǎn)主題主要包括畜禽信息的智能感知與分析以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用。
表3 CNKI中被高度引用的前10篇文章
精準(zhǔn)畜牧業(yè)的核心是畜禽信息的智能感知與分析。畜禽信息主要涵蓋養(yǎng)殖環(huán)境信息、動(dòng)物行為信息和健康指標(biāo)信息[70]。養(yǎng)殖環(huán)境主要包括畜禽舍溫度和濕度、空氣質(zhì)量以及光照,這些因素影響畜禽健康和生產(chǎn)力[3]。利用精準(zhǔn)技術(shù)準(zhǔn)確高效地采集養(yǎng)殖環(huán)境參數(shù),智能調(diào)控養(yǎng)殖環(huán)境,有助于充分發(fā)揮畜禽生產(chǎn)潛能[71]。畜禽行為是其生理健康狀況的外在表現(xiàn),如飲水、運(yùn)動(dòng)等能反映出動(dòng)物生長過程的不同狀態(tài),利用精準(zhǔn)技術(shù)準(zhǔn)確識(shí)別、分析行為有助于監(jiān)控畜禽生長過程,提高養(yǎng)殖管理效率[72]。
物聯(lián)網(wǎng)是基于互聯(lián)網(wǎng)、傳統(tǒng)電信網(wǎng)絡(luò)等的信息載體,可以實(shí)現(xiàn)養(yǎng)殖場傳感器和設(shè)備之間的通信,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于畜牧業(yè)智能管理中。借助物聯(lián)網(wǎng),可以將傳感器和無線通信技術(shù)嵌入可穿戴設(shè)備中,用于收集海量的動(dòng)物數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)畜禽數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)捕獲、收集和傳輸,優(yōu)化養(yǎng)殖場動(dòng)物管理[73]。物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)能實(shí)時(shí)采集養(yǎng)殖場溫度、濕度、光照、空氣質(zhì)量等環(huán)境參數(shù),并通過數(shù)據(jù)分析,獲得智能控制環(huán)境設(shè)備的依據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)生豬養(yǎng)殖環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)測與優(yōu)化[44]。
本研究借助CiteSpace軟件,對(duì)2003—2022年WoS和CNKI數(shù)據(jù)庫中有關(guān)精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究的文獻(xiàn)進(jìn)行計(jì)量學(xué)分析,通過梳理精準(zhǔn)畜牧業(yè)相關(guān)研究的主要特征、研究核心與熱點(diǎn)主題,得出以下結(jié)論:
從發(fā)文特征來看,國內(nèi)外精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究發(fā)文數(shù)量呈現(xiàn)增長趨勢,歐美發(fā)達(dá)國家發(fā)文數(shù)量較多且國家間合作密切,研究機(jī)構(gòu)主要為高校,國外Berckmans Daniel發(fā)文最多,國內(nèi)何東健學(xué)者發(fā)文最多,國內(nèi)外學(xué)者間合作關(guān)系都有待加強(qiáng),該研究屬于多學(xué)科交叉融合的領(lǐng)域,主要包括動(dòng)物科學(xué)、獸醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)及農(nóng)業(yè)工程等。
從研究核心來看,國外精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究熱點(diǎn)集中在智能系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí),研究方向主要集中在計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)和動(dòng)物福利,2018年以來學(xué)者對(duì)動(dòng)物形態(tài)相關(guān)研究的關(guān)注度提高;國內(nèi)精準(zhǔn)畜牧業(yè)熱點(diǎn)主要研究物聯(lián)網(wǎng)和機(jī)器視覺,研究方向主要集中在物聯(lián)網(wǎng)、奶牛精準(zhǔn)養(yǎng)殖和畜牧業(yè)信息化,研究前沿包括行為識(shí)別、深度學(xué)習(xí)和目標(biāo)檢測。
從熱點(diǎn)主題來看,國外精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)、傳感器技術(shù)和精準(zhǔn)畜牧業(yè)的環(huán)境影響。國內(nèi)精準(zhǔn)畜牧業(yè)更關(guān)注畜禽信息的智能感知與分析以及物聯(lián)網(wǎng)在畜牧業(yè)的應(yīng)用。
本研究也存在一些不足:一是本研究僅以WoS和CNKI數(shù)據(jù)庫收錄的相關(guān)論文作為研究對(duì)象,無法完全代表精準(zhǔn)畜牧業(yè)領(lǐng)域的研究結(jié)果,后期進(jìn)一步研究可以增加其他學(xué)術(shù)檢索數(shù)據(jù)庫的相關(guān)文獻(xiàn);二是本研究在搜索檢索式的設(shè)定上重點(diǎn)關(guān)注精準(zhǔn)畜牧業(yè)所使用的信息技術(shù),不可避免地會(huì)遺漏一些文獻(xiàn),但本研究的研究結(jié)果仍具有重要代表意義,今后可以在檢索式的設(shè)定上繼續(xù)完善。
精準(zhǔn)畜牧業(yè)通過對(duì)信息獲取、處理、理解與應(yīng)用,建立起科學(xué)管理系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng),能夠促使日趨規(guī)?;男竽翗I(yè)低成本、高效率和安全發(fā)展,實(shí)現(xiàn)畜牧業(yè)現(xiàn)代化。未來精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究可以從以下3個(gè)方面深入:
加強(qiáng)精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究的交流與合作。國際上,在精準(zhǔn)畜牧業(yè)領(lǐng)域具有突出貢獻(xiàn)的高校,如魯汶大學(xué)、米蘭大學(xué)等,應(yīng)積極舉辦學(xué)術(shù)交流會(huì)議或交換生項(xiàng)目,其他機(jī)構(gòu)應(yīng)積極參與,建立友好交流關(guān)系,開展相關(guān)項(xiàng)目合作。學(xué)者們應(yīng)積極參加國際交流會(huì)和論壇,與各國學(xué)者探討和學(xué)習(xí)精準(zhǔn)畜牧業(yè)的研究經(jīng)驗(yàn)和最新成果。國內(nèi)機(jī)構(gòu)應(yīng)加強(qiáng)跨區(qū)域間的合作交流,開展聯(lián)合研究項(xiàng)目,促進(jìn)精準(zhǔn)畜牧業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展。
注重多學(xué)科與多方法結(jié)合研究。在研究內(nèi)容上需要?jiǎng)游锟茖W(xué)、獸醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和農(nóng)業(yè)工程等多學(xué)科、多領(lǐng)域介入;在研究方法上應(yīng)將大數(shù)據(jù)分析、模型分析等多種方法有機(jī)結(jié)合,促進(jìn)精準(zhǔn)畜牧業(yè)方法創(chuàng)新,推動(dòng)精準(zhǔn)畜牧業(yè)研究發(fā)展。
加強(qiáng)計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的應(yīng)用。優(yōu)化養(yǎng)殖環(huán)境調(diào)控系統(tǒng)和畜禽行為識(shí)別方法,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的決策支撐作用,實(shí)現(xiàn)根據(jù)動(dòng)物健康、體況等信息的分群精細(xì)管理。