人工智能在家禽養(yǎng)殖中的應(yīng)用挑戰(zhàn)與優(yōu)化策略研究

摘要：本研究探討人工智能在家禽養(yǎng)殖業(yè)的應(yīng)用狀況、面臨難題及改進措施。研究表明，人工智能技術(shù)在提升家禽養(yǎng)殖效率、降低成本與改進產(chǎn)品質(zhì)量上潛力巨大。但該技術(shù)應(yīng)用也面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量安全、模型效能、成本效益及技術(shù)整合等挑戰(zhàn)。文中提出加強數(shù)據(jù)管理、改進模型構(gòu)建、權(quán)衡成本效益與促進技術(shù)整合等策略，為家禽養(yǎng)殖業(yè)者提供理論與實踐參考，推動行業(yè)持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：人工智能；家禽養(yǎng)殖；應(yīng)用挑戰(zhàn)；優(yōu)化策略

家禽養(yǎng)殖業(yè)是我國農(nóng)業(yè)重要部分，在國民蛋白質(zhì)供應(yīng)中作用關(guān)鍵。人工智能技術(shù)在家禽養(yǎng)殖應(yīng)用漸廣，有提高養(yǎng)殖效率、削減成本與提升產(chǎn)品質(zhì)量的能力。然而實際應(yīng)用存在諸多挑戰(zhàn)，需深入研究并實施優(yōu)化策略，以實現(xiàn)人工智能技術(shù)在家禽養(yǎng)殖領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用與價值最大化。

1 人工智能在家禽養(yǎng)殖中的應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1 禽舍環(huán)境智能監(jiān)控與調(diào)節(jié)

禽舍環(huán)境對家禽健康和生產(chǎn)性能意義重大。在禽舍安裝溫度、濕度、光照與氨氣等多種傳感器，人工智能技術(shù)可實時采集環(huán)境數(shù)據(jù)并傳至中央控制系統(tǒng)。經(jīng)智能算法處理，系統(tǒng)自動評估環(huán)境是否適宜家禽生長[1]。如溫度過高，自動調(diào)控通風(fēng)或降溫設(shè)備；光照不足，則開啟照明設(shè)備，確保家禽光照充足。這種精準的環(huán)境監(jiān)控與調(diào)節(jié)既能提升家禽舒適度、減少應(yīng)激，又能提高飼料轉(zhuǎn)化率與家禽生長速度，進而提升養(yǎng)殖效益。

1.2 家禽健康監(jiān)測與疾病預(yù)警

計算機視覺技術(shù)是人工智能在家禽健康監(jiān)測的關(guān)鍵應(yīng)用，通過高清攝像頭實時分析家禽外觀與行為，包括體重、體型、羽毛、行走姿態(tài)及飲食行為等。依據(jù)這些數(shù)據(jù)，人工智能模型建立生長曲線并與標(biāo)準生長模式比對，及時察覺生長異常的家禽[2]。此外，借助機器學(xué)習(xí)算法對歷史和實時數(shù)據(jù)的分析，系統(tǒng)還能預(yù)測家禽疾病發(fā)生風(fēng)險。例如家禽出現(xiàn)精神萎靡、飲食減少、行動遲緩等異常行為且體重增長偏離正常范圍，系統(tǒng)便發(fā)出預(yù)警，提示養(yǎng)殖人員檢查診斷。早期疾病預(yù)警有助于及時采取預(yù)防措施，防止疾病擴散，降低養(yǎng)殖損失。

1.3 精準飼料管理

飼料成本在家禽養(yǎng)殖成本中占比重大，對家禽生長和生產(chǎn)性能影響顯著。人工智能技術(shù)依據(jù)家禽生長階段、體重變化、歷史采食量及飼料營養(yǎng)成分，構(gòu)建定制飼料配方體系，根據(jù)不同家禽實際需求精確計算最適配的飼料配方與投喂量[3]。如快速生長的雛禽需更多蛋白質(zhì)和能量飼料；產(chǎn)蛋禽類則需更多鈣和磷等礦物質(zhì)。人工智能實現(xiàn)的精準飼料管理，可減少飼料浪費、提高利用率、降低成本，保障家禽營養(yǎng)均衡，提升生產(chǎn)性能與產(chǎn)品質(zhì)量。

2 人工智能應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)

2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全挑戰(zhàn)

第一，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。家禽養(yǎng)殖環(huán)境下，傳感器收集數(shù)據(jù)會受灰塵、濕氣、電磁干擾等影響，致使數(shù)據(jù)不準。且小型養(yǎng)殖場數(shù)據(jù)記錄管理不規(guī)范，易出現(xiàn)錄入錯誤、遺漏或延遲更新，影響人工智能模型訓(xùn)練效果與預(yù)測準確性[4]。

第二，數(shù)據(jù)安全隱患。家禽養(yǎng)殖業(yè)數(shù)據(jù)含經(jīng)營、健康、遺傳等敏感信息。在網(wǎng)絡(luò)普及背景下，面臨網(wǎng)絡(luò)攻擊與數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。一旦數(shù)據(jù)被非法獲取或篡改，會造成經(jīng)濟損失，損害產(chǎn)品質(zhì)量安全聲譽，引發(fā)消費者信任危機，甚至影響行業(yè)穩(wěn)定發(fā)展。

2.2 模型性能局限

第一，準確性短板。家禽品種多樣，不同品種在生長特性、外觀、疾病易感性上差異顯著，現(xiàn)有人工智能模型難以全面涵蓋，導(dǎo)致生長預(yù)測或疾病診斷出現(xiàn)較大誤差。而且家禽養(yǎng)殖環(huán)境受多種因素交互影響，人工智能模型可能考慮不周，影響實際應(yīng)用準確性[5]。

第二，適應(yīng)性欠佳。不同地區(qū)和規(guī)模的家禽養(yǎng)殖場在養(yǎng)殖模式、設(shè)施與管理水平上存在差異。在一種養(yǎng)殖環(huán)境下優(yōu)化的人工智能模型在其他環(huán)境可能表現(xiàn)不佳，需大量調(diào)整優(yōu)化。

2.3 成本效益失衡

第一，前期投入高昂。引入人工智能技術(shù)需購置大量硬件設(shè)備與軟件系統(tǒng)，對中小規(guī)模養(yǎng)殖場是筆不小開支。且為保障系統(tǒng)正常運行，還需改造升級基礎(chǔ)設(shè)施，增加前期成本。

第二，運營維護昂貴。人工智能系統(tǒng)運行需專業(yè)技術(shù)人員日常維護管理，涵蓋設(shè)備故障排查、維修保養(yǎng)、軟件升級更新與數(shù)據(jù)備份恢復(fù)等，運營成本高[6]。部分養(yǎng)殖場因技術(shù)效果不理想或潛力未充分發(fā)揮，無法提升預(yù)期效益，成本回收周期長，影響應(yīng)用積極性。

2.4 技術(shù)集成與操作難題

第一，技術(shù)集成阻礙。家禽養(yǎng)殖是涉及多環(huán)節(jié)與多種技術(shù)的復(fù)雜系統(tǒng)工程。人工智能技術(shù)需與傳統(tǒng)養(yǎng)殖設(shè)備、獸醫(yī)診斷技術(shù)、飼料加工技術(shù)等集成才能發(fā)揮最大效能。但不同技術(shù)系統(tǒng)缺乏統(tǒng)一接口標(biāo)準與數(shù)據(jù)交互協(xié)議，導(dǎo)致集成時存在兼容性問題，增加系統(tǒng)建設(shè)成本與時間，降低穩(wěn)定性與可靠性[7]。

第二，操作復(fù)雜繁瑣。部分人工智能養(yǎng)殖系統(tǒng)設(shè)計復(fù)雜，要求操作人員具備計算機知識、數(shù)據(jù)分析能力與技術(shù)操作技能。然而養(yǎng)殖場一線員工大多缺乏相關(guān)專業(yè)培訓(xùn)與技術(shù)經(jīng)驗，對復(fù)雜系統(tǒng)有畏難情緒，實際應(yīng)用中難以熟練操作，易出現(xiàn)失誤或無法充分利用系統(tǒng)功能，影響技術(shù)應(yīng)用效果與推廣。

3 人工智能應(yīng)用的優(yōu)化策略

3.1 數(shù)據(jù)管理與質(zhì)量提升策略

第一，數(shù)據(jù)采集優(yōu)化。采用高精度、穩(wěn)定性強且具抗干擾能力的傳感器，定期校準維護，確保數(shù)據(jù)準確可靠。同時規(guī)范小型養(yǎng)殖場數(shù)據(jù)記錄流程，建立嚴格的數(shù)據(jù)審核機制，及時糾正錯誤與補充遺漏數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)完整性與及時性。

第二，數(shù)據(jù)安全保障。運用加密技術(shù)對家禽養(yǎng)殖數(shù)據(jù)加密處理，設(shè)置訪問權(quán)限，限制數(shù)據(jù)訪問人員范圍。建立數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)機制，防范數(shù)據(jù)丟失風(fēng)險。加強網(wǎng)絡(luò)安全防護，安裝防火墻、入侵檢測系統(tǒng)等，抵御網(wǎng)絡(luò)攻擊，確保數(shù)據(jù)安全[8]。

3.2 模型性能優(yōu)化策略

第一，模型定制化改進。針對不同家禽品種與養(yǎng)殖環(huán)境特點，收集大量多樣化數(shù)據(jù)，構(gòu)建更具針對性的人工智能模型，提高模型在不同場景下的準確性與適應(yīng)性。例如對常見家禽品種分別建立獨立模型，并充分考慮當(dāng)?shù)貧夂?、養(yǎng)殖設(shè)施等環(huán)境因素對模型進行優(yōu)化訓(xùn)練。

第二，模型更新與優(yōu)化。持續(xù)跟蹤家禽養(yǎng)殖行業(yè)發(fā)展動態(tài)與技術(shù)進步，定期更新模型算法與參數(shù)，使其適應(yīng)新的養(yǎng)殖品種、疾病類型與環(huán)境變化。利用新出現(xiàn)的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)對模型進行再訓(xùn)練，不斷提升模型性能與預(yù)測能力[9]。

3.3 成本效益平衡策略

第一，降低初期投入。借助云服務(wù)外包數(shù)據(jù)存儲、處理與分析工作，削減本地硬件購置與維護成本。選用開源免費的人工智能軟件框架和工具，如 TensorFlow 或 PyTorch，節(jié)省軟件采購費用。鼓勵小型養(yǎng)殖場聯(lián)合投資共享人工智能設(shè)備與技術(shù)資源，根據(jù)實際需求與經(jīng)濟實力選擇性價比高的技術(shù)方案，避免過度投資復(fù)雜昂貴技術(shù)。

第二，提高產(chǎn)出效益。深度挖掘人工智能技術(shù)在家禽養(yǎng)殖各環(huán)節(jié)潛力，通過精準環(huán)境控制、精細飼料管理與準確疾病預(yù)測，提升家禽存活率、體重增長、產(chǎn)蛋量等生產(chǎn)性能，降低飼料消耗與疾病發(fā)生率，增加經(jīng)濟效益。推行精細化管理，優(yōu)化養(yǎng)殖流程，利用人工智能技術(shù)自動化喂食、供水、清潔等任務(wù)，減少人工成本。同時借助人工智能監(jiān)測家禽產(chǎn)品質(zhì)量安全，建立產(chǎn)品追溯系統(tǒng)，提升產(chǎn)品市場競爭力與附加值，拓寬銷售渠道與市場份額，進一步提高養(yǎng)殖效益[10]。

3.4 技術(shù)集成與操作優(yōu)化策略

第一，簡化操作流程。優(yōu)化人工智能養(yǎng)殖系統(tǒng)用戶界面，整合功能模塊，設(shè)計簡潔易用的控制面板，采用圖標(biāo)、按鈕與菜單簡化操作步驟與參數(shù)配置，使員工能輕松上手。編制詳細操作手冊與視頻教程，以直觀方式介紹系統(tǒng)功能與操作方法，助力員工快速掌握。開發(fā)移動端應(yīng)用，方便員工通過手機或平板遠程監(jiān)控與操作養(yǎng)殖系統(tǒng)，實時查看環(huán)境數(shù)據(jù)、家禽生長狀況并接收預(yù)警，執(zhí)行簡單設(shè)備控制指令，提升工作效率與便捷性。

第二，強化員工培訓(xùn)。依據(jù)員工技術(shù)基礎(chǔ)與崗位需求，量身定制培訓(xùn)課程，采用現(xiàn)場示范、實際操作演練與典型案例分析等多種教學(xué)方法，普及人工智能基礎(chǔ)知識與系統(tǒng)操作技能，增強員工對技術(shù)的接受度與熟練度，確保系統(tǒng)在養(yǎng)殖場順利應(yīng)用與推廣[11]。

結(jié)語

人工智能技術(shù)為家禽養(yǎng)殖行業(yè)變革展現(xiàn)出廣闊前景，帶來新發(fā)展契機。在禽舍環(huán)境調(diào)控、家禽健康監(jiān)測與疾病防控、飼料精準管理等方面的應(yīng)用，可提高養(yǎng)殖效率、產(chǎn)品質(zhì)量與行業(yè)可持續(xù)性。但實際應(yīng)用中存在數(shù)據(jù)質(zhì)量安全、模型效能、成本效益及技術(shù)整合等挑戰(zhàn)。通過實施優(yōu)化數(shù)據(jù)管理、提升模型準確性、平衡成本效益與促進技術(shù)整合等策略，能夠有效應(yīng)對挑戰(zhàn)，提升人工智能技術(shù)應(yīng)用成效與普及價值。家禽養(yǎng)殖從業(yè)者應(yīng)洞察人工智能的潛力與挑戰(zhàn)，遴選適配自身養(yǎng)殖場的技術(shù)方案，加強與科研及技術(shù)企業(yè)合作，共同推動家禽養(yǎng)殖行業(yè)邁向智能化、高效化與可持續(xù)發(fā)展道路，滿足市場對禽產(chǎn)品持續(xù)增長的需求。■

參考文獻：

[1]Gireesan G，Pillai N，Rothrock MJ，Nanduri B，Chen Z，Ramkumar M.目標(biāo)導(dǎo)向的組合優(yōu)化的深度敏感性分析[C]//2023 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence （CSCI）.2023：519-525.

[2] Khanal R，Choi Y，Lee J.變革家禽養(yǎng)殖：用于智能農(nóng)場環(huán)境中精確雞只計數(shù)的金字塔視覺變換器方法[J].Sensors，2024，24（10）：2977.doi：10.3390/s24102977.

[3] Taleb HM，Mahrose K，Abdel-Halim AA，Kasem H，Ramadan GS，F(xiàn)ouad AM，Khafaga AF，Khalifa NE，Kamal M，Salem HM，等.利用人工智能提高家禽生產(chǎn)力—綜述[J].Annals of Animal Science，2024，20（1）：39-52.doi：10.2478/aoas-2024-0039.

[4] Eissa ME.利用人工智能和機器人技術(shù)的精準農(nóng)業(yè)[J].Journal of Research in Agriculture and Food Sciences，2024，2（1）：63-69.doi：10.17652/2024.2.1.63.

[5] Shukla PP，Bhattachayya A，Sharma A.家禽生產(chǎn)中的人工智能[M].Vijayawada，India：SR Publications，2024：67-78.

[6] Araújo SO，Peres RS，Ramalho JC，Lidon F，Barata J.精準農(nóng)業(yè)的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用：一項綜述[J].IEEE/ASME Transactions on Mechatronics，2020，25（4）：4843-4873.doi： 10.1109/TMECH.2020.2969022.

[7] Lamping C，Kootstra G，Derks M.用于改善雞只羽毛狀況評估的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不確定性估計[J].Smart Agriculture Technologies，2023.doi：10.1016/j.soilbio.2023.108787.

[8] Yang X，Bist R，Paneru B，Chai L.利用先進的深度學(xué)習(xí)技術(shù)監(jiān)測無籠母雞的活動指數(shù)和行為[J].Poultry Science，2024，103：104193.doi：10.1016/j.psj.2024.01.002.

[9] Neethirajan S.家禽養(yǎng)殖業(yè)中人工智能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀與展望[10J].Animals，2022，12（3）： 232.doi：10.3390/ani12030323.

[10]Pillai N，Matuszek C.無監(jiān)督選擇負面樣本用于基于語言的學(xué)習(xí)[C]//The 32nd AAAI Conference on Artificial Intelligence.New Orleans，2018.

[11] Pillai N，Matuszek C，等.提高基于機器人的語言習(xí)得效率的交互式標(biāo)注[C]//Robotics： Science and Systems workshop on Model Learning for Human-Robot Interaction，2016.

收稿日期：2024-12-31

基金項目：鄉(xiāng)村振興科技專項-服務(wù)型科技特派員（202204BK090111）

作者簡介：段明文（1971—），男，本科，高級畜牧師。研究方向：在基層試驗、示范和推廣畜牧獸醫(yī)技術(shù)。