人工智能在家禽养殖中的应用挑战与优化策略研究

摘要：本研究探讨人工智能在家禽养殖业的应用状况、面临难题及改进措施。研究表明，人工智能技术在提升家禽养殖效率、降低成本与改进产品质量上潜力巨大。但该技术应用也面临数据质量安全、模型效能、成本效益及技术整合等挑战。文中提出加强数据管理、改进模型构建、权衡成本效益与促进技术整合等策略，为家禽养殖业者提供理论与实践参考，推动行业持续发展。

关键词：人工智能；家禽养殖；应用挑战；优化策略

家禽养殖业是我国农业重要部分，在国民蛋白质供应中作用关键。人工智能技术在家禽养殖应用渐广，有提高养殖效率、削减成本与提升产品质量的能力。然而实际应用存在诸多挑战，需深入研究并实施优化策略，以实现人工智能技术在家禽养殖领域的广泛应用与价值最大化。

1 人工智能在家禽养殖中的应用现状

1.1 禽舍环境智能监控与调节

禽舍环境对家禽健康和生产性能意义重大。在禽舍安装温度、湿度、光照与氨气等多种传感器，人工智能技术可实时采集环境数据并传至中央控制系统。经智能算法处理，系统自动评估环境是否适宜家禽生长[1]。如温度过高，自动调控通风或降温设备；光照不足，则开启照明设备，确保家禽光照充足。这种精准的环境监控与调节既能提升家禽舒适度、减少应激，又能提高饲料转化率与家禽生长速度，进而提升养殖效益。

1.2 家禽健康监测与疾病预警

计算机视觉技术是人工智能在家禽健康监测的关键应用，通过高清摄像头实时分析家禽外观与行为，包括体重、体型、羽毛、行走姿态及饮食行为等。依据这些数据，人工智能模型建立生长曲线并与标准生长模式比对，及时察觉生长异常的家禽[2]。此外，借助机器学习算法对历史和实时数据的分析，系统还能预测家禽疾病发生风险。例如家禽出现精神萎靡、饮食减少、行动迟缓等异常行为且体重增长偏离正常范围，系统便发出预警，提示养殖人员检查诊断。早期疾病预警有助于及时采取预防措施，防止疾病扩散，降低养殖损失。

1.3 精准饲料管理

饲料成本在家禽养殖成本中占比重大，对家禽生长和生产性能影响显著。人工智能技术依据家禽生长阶段、体重变化、历史采食量及饲料营养成分，构建定制饲料配方体系，根据不同家禽实际需求精确计算最适配的饲料配方与投喂量[3]。如快速生长的雏禽需更多蛋白质和能量饲料；产蛋禽类则需更多钙和磷等矿物质。人工智能实现的精准饲料管理，可减少饲料浪费、提高利用率、降低成本，保障家禽营养均衡，提升生产性能与产品质量。

2 人工智能应用面临的挑战

2.1 数据质量与安全挑战

第一，数据质量参差不齐。家禽养殖环境下，传感器收集数据会受灰尘、湿气、电磁干扰等影响，致使数据不准。且小型养殖场数据记录管理不规范，易出现录入错误、遗漏或延迟更新，影响人工智能模型训练效果与预测准确性[4]。

第二，数据安全隐患。家禽养殖业数据含经营、健康、遗传等敏感信息。在网络普及背景下，面临网络攻击与数据泄露风险。一旦数据被非法获取或篡改，会造成经济损失，损害产品质量安全声誉，引发消费者信任危机，甚至影响行业稳定发展。

2.2 模型性能局限

第一，准确性短板。家禽品种多样，不同品种在生长特性、外观、疾病易感性上差异显著，现有人工智能模型难以全面涵盖，导致生长预测或疾病诊断出现较大误差。而且家禽养殖环境受多种因素交互影响，人工智能模型可能考虑不周，影响实际应用准确性[5]。

第二，适应性欠佳。不同地区和规模的家禽养殖场在养殖模式、设施与管理水平上存在差异。在一种养殖环境下优化的人工智能模型在其他环境可能表现不佳，需大量调整优化。

2.3 成本效益失衡

第一，前期投入高昂。引入人工智能技术需购置大量硬件设备与软件系统，对中小规模养殖场是笔不小开支。且为保障系统正常运行，还需改造升级基础设施，增加前期成本。

第二，运营维护昂贵。人工智能系统运行需专业技术人员日常维护管理，涵盖设备故障排查、维修保养、软件升级更新与数据备份恢复等，运营成本高[6]。部分养殖场因技术效果不理想或潜力未充分发挥，无法提升预期效益，成本回收周期长，影响应用积极性。

2.4 技术集成与操作难题

第一，技术集成阻碍。家禽养殖是涉及多环节与多种技术的复杂系统工程。人工智能技术需与传统养殖设备、兽医诊断技术、饲料加工技术等集成才能发挥最大效能。但不同技术系统缺乏统一接口标准与数据交互协议，导致集成时存在兼容性问题，增加系统建设成本与时间，降低稳定性与可靠性[7]。

第二，操作复杂繁琐。部分人工智能养殖系统设计复杂，要求操作人员具备计算机知识、数据分析能力与技术操作技能。然而养殖场一线员工大多缺乏相关专业培训与技术经验，对复杂系统有畏难情绪，实际应用中难以熟练操作，易出现失误或无法充分利用系统功能，影响技术应用效果与推广。

3 人工智能应用的优化策略

3.1 数据管理与质量提升策略

第一，数据采集优化。采用高精度、稳定性强且具抗干扰能力的传感器，定期校准维护，确保数据准确可靠。同时规范小型养殖场数据记录流程，建立严格的数据审核机制，及时纠正错误与补充遗漏数据，保证数据完整性与及时性。

第二，数据安全保障。运用加密技术对家禽养殖数据加密处理，设置访问权限，限制数据访问人员范围。建立数据备份与恢复机制，防范数据丢失风险。加强网络安全防护，安装防火墙、入侵检测系统等，抵御网络攻击，确保数据安全[8]。

3.2 模型性能优化策略

第一，模型定制化改进。针对不同家禽品种与养殖环境特点，收集大量多样化数据，构建更具针对性的人工智能模型，提高模型在不同场景下的准确性与适应性。例如对常见家禽品种分别建立独立模型，并充分考虑当地气候、养殖设施等环境因素对模型进行优化训练。

第二，模型更新与优化。持续跟踪家禽养殖行业发展动态与技术进步，定期更新模型算法与参数，使其适应新的养殖品种、疾病类型与环境变化。利用新出现的优质数据对模型进行再训练，不断提升模型性能与预测能力[9]。

3.3 成本效益平衡策略

第一，降低初期投入。借助云服务外包数据存储、处理与分析工作，削减本地硬件购置与维护成本。选用开源免费的人工智能软件框架和工具，如 TensorFlow 或 PyTorch，节省软件采购费用。鼓励小型养殖场联合投资共享人工智能设备与技术资源，根据实际需求与经济实力选择性价比高的技术方案，避免过度投资复杂昂贵技术。

第二，提高产出效益。深度挖掘人工智能技术在家禽养殖各环节潜力，通过精准环境控制、精细饲料管理与准确疾病预测，提升家禽存活率、体重增长、产蛋量等生产性能，降低饲料消耗与疾病发生率，增加经济效益。推行精细化管理，优化养殖流程，利用人工智能技术自动化喂食、供水、清洁等任务，减少人工成本。同时借助人工智能监测家禽产品质量安全，建立产品追溯系统，提升产品市场竞争力与附加值，拓宽销售渠道与市场份额，进一步提高养殖效益[10]。

3.4 技术集成与操作优化策略

第一，简化操作流程。优化人工智能养殖系统用户界面，整合功能模块，设计简洁易用的控制面板，采用图标、按钮与菜单简化操作步骤与参数配置，使员工能轻松上手。编制详细操作手册与视频教程，以直观方式介绍系统功能与操作方法，助力员工快速掌握。开发移动端应用，方便员工通过手机或平板远程监控与操作养殖系统，实时查看环境数据、家禽生长状况并接收预警，执行简单设备控制指令，提升工作效率与便捷性。

第二，强化员工培训。依据员工技术基础与岗位需求，量身定制培训课程，采用现场示范、实际操作演练与典型案例分析等多种教学方法，普及人工智能基础知识与系统操作技能，增强员工对技术的接受度与熟练度，确保系统在养殖场顺利应用与推广[11]。

结语

人工智能技术为家禽养殖行业变革展现出广阔前景，带来新发展契机。在禽舍环境调控、家禽健康监测与疾病防控、饲料精准管理等方面的应用，可提高养殖效率、产品质量与行业可持续性。但实际应用中存在数据质量安全、模型效能、成本效益及技术整合等挑战。通过实施优化数据管理、提升模型准确性、平衡成本效益与促进技术整合等策略，能够有效应对挑战，提升人工智能技术应用成效与普及价值。家禽养殖从业者应洞察人工智能的潜力与挑战，遴选适配自身养殖场的技术方案，加强与科研及技术企业合作，共同推动家禽养殖行业迈向智能化、高效化与可持续发展道路，满足市场对禽产品持续增长的需求。■

参考文献：

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[10]Pillai N，Matuszek C.无监督选择负面样本用于基于语言的学习[C]//The 32nd AAAI Conference on Artificial Intelligence.New Orleans，2018.

[11] Pillai N，Matuszek C，等.提高基于机器人的语言习得效率的交互式标注[C]//Robotics： Science and Systems workshop on Model Learning for Human-Robot Interaction，2016.

收稿日期：2024-12-31

基金项目：乡村振兴科技专项-服务型科技特派员（202204BK090111）

作者简介：段明文（1971—），男，本科，高级畜牧师。研究方向：在基层试验、示范和推广畜牧兽医技术。