0 引 言
习近平总书记在二十届中央政治局第十一次集体学习时指出，发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和核心着力点［1］。新质生产力是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生出的先进生产力。学者对如何发展农业新质生产力开展了研究。马晓河和杨祥雪［2］指出，农业新质生产力的形成对于推动农业实现高质量发展、推进乡村实现全面振兴具有重要作用。姜长云［3］认为，发展农业新质生产力的基本要求可以概括为创新驱动、以人为本、绿色低碳、融合赋能、链网联动和强产兴农。罗必良和耿鹏鹏［4］提出，农业新质生产力必须以科技创新为动力、以高质量发展为中心、以建设农业强国为目标。魏后凯和吴广昊［5］认为，以原创性、颠覆性创新来弥合现代化大农业的科技短板的过程，本质上就是培育和发展新质生产力的过程。
近年来，随着技术不断进步，中国畜牧业蓬勃发展，畜禽种业自主创新取得新突破，规模化、设施化、智能化养殖水平逐步提高，替代蛋白等新型饲料创制成果初显，畜禽疫病防控能力建设稳步提升，畜牧生产绿色低碳转型步伐加快，这些都有效地促进了畜牧业转型升级。但是，中国畜牧业还存在畜禽育种核心竞争力不强、部分智能装备有效供给不足、饲料生物合成技术水平和生产效益有待提高等问题。人工智能通过机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多种技术手段，实现动物生长状况智能分析、精准投喂、疾病预警，以及环境自动化控制等，能够有效提升畜禽养殖的自动化、精准化和智能化水平，从而成为畜牧业新质生产力的重要驱动力量。为厘清人工智能推动畜牧新质生产力高质量发展的机理和方向，本文深入研究了畜牧新质生产力的内涵与特征，明确了人工智能赋能畜牧业新质生产力的生成逻辑，阐述了人工智能在畜牧业研究应用，剖析了发展畜牧新质生产力的制约因素，最后提出了人工智能驱动畜牧新质生产力形成的路径与对策建议。
1 畜牧新质生产力的内涵与特征
按照马克思生产力理论，劳动者、劳动资料和劳动对象是生产力三大要素。新一轮科技革命和产业变革深入发展，赋予了畜牧生产力新的内涵和鲜明特征。
1.1 畜牧新质生产力的内涵
畜牧新质生产力是以生物技术、信息技术和绿色技术等前沿技术创新为主导，以数智化、绿色化和生态化为产业升级方向，以畜禽育种、智能装备研发和畜禽粪污循环利用为主要应用领域，以高效率、高效益和可持续为特征的先进生产力质态。畜牧新质生产力基本内涵表现为更高素质的劳动者、更先进的劳动资料和更广范围的劳动对象，具体见图1。
1.1.1 更高素质的劳动者是畜牧新质生产力的决定性要素
劳动者是生产力中最活跃、最具决定意义的要素，培育高素质的新型劳动者是发展畜牧新质生产力的关键。一方面，养殖主体数字素养不断提升。随着人工智能、云计算、大数据，以及物联网等新一代信息技术的普及应用，越来越多的养殖户能够熟练运用智能化农业装备开展精准畜牧生产，大幅提高了畜牧养殖效率；另一方面，新型劳动者队伍快速壮大。据《中国畜牧兽医统计年鉴2023》数据，中国畜牧生产经营主体类型正在从小散养殖场（户）加速向规模化经营主体转变，家庭牧场、养殖专业合作社和畜牧养殖龙头企业等新型农业经营主体数量迅速增加，知识型、技能型、创新型等高素质劳动者大量涌现，为中国畜牧新质生产力发展注入了新力量。
1.1.2 更先进的劳动资料是畜牧新质生产力的核心标志
以生产工具为主体的劳动资料是生产力发展水平的显著标志，利用更加先进的生产工具是发展畜牧新质生产力的有效途径。一方面，新型生产工具得到广泛应用。人工智能技术广泛应用在畜禽良种高效繁育、圈舍环境调控、精准饲喂、动物疫病监测、畜禽产品追溯等领域，智能养殖装备、畜禽舍环境智能调控装备、智能化畜禽疾病诊断装备等日益成为新型农业劳动工具，提升了畜牧养殖机械化、智能化和数字化水平；另一方面，非实体生产工具加快创制。以大数据和云计算为基础的各类智慧管理平台高效采集、处理、分析海量数据，依据机器深度学习算法技术，提出最优畜牧生产经营决策方案，拓展了畜牧生产工具形态，促进畜牧生产力跃迁升级。
1.1.3 更广范围的劳动对象是畜牧新质生产力的物质基础
劳动对象是生产活动的必要前提，更广范的劳动对象是发展畜牧新质生产力的重要载体。一方面，生物技术发展丰富了劳动对象。基因编辑技术、全基因组选择育种、分子标记技术和胚胎工程技术等生物技术在畜禽育种领域加快应用，不断培育出畜禽新品种，丰富了畜牧生产活动的劳动对象，拓展了畜牧生产力范围；另一方面，数字技术应用催生了新兴劳动对象。随着人工智能等信息技术在畜牧业加快应用，数据的智能采集、深度挖掘和高效利用成为畜牧智能化升级的核心内容，数据成为畜牧领域新型生产要素，并转化为新型劳动对象，开辟了畜牧生产力新领域。
1.2 畜牧新质生产力的特征
与传统生产力相比，畜牧新质生产力是以科技创新为导向、以新发展理念为引领、以全要素生产率提升为核心的先进生产力，具有生产效率高、产业效益好、可持续发展能力强的显著特征。
1.2.1 生产效率高
新品种、新装备和新技术等畜牧科技创新成果的研发应用大幅提高畜牧生产效率，激发了全要素生产率的增长潜力。表型组智能化精准测定、基因组选择等畜禽良种选育技术的应用，培育出畜禽新品种，提高了中国畜禽种业自主创新水平；精准饲喂设备、环境巡检防疫机器人、疫苗注射机器人、自动清理粪便机等智能化养殖装备广泛应用，提高了畜禽智能装备水平；人工智能核心算法、生长发育智能调控模型和大数据等关键技术在畜牧业生产、经营、管理和服务领域加快应用，提高了畜禽产业科学管理水平。
1.2.2 产业效益好
随着人民收入水平提高和营养健康需求增强，中国畜禽产品消费呈现出个性化、多样化和高端化发展新趋势。畜牧新质生产力的发展能够提供质量更高、品质更好、种类更丰富的新供给，更好地满足畜牧产品消费结构升级需要。一方面，依托畜牧新质生产力，加快应用“良种、良法、良技、良机、良艺”，能够提升畜牧产品优质化、绿色化和品牌化水平，打造高品质畜牧产品，提升畜牧产业效益。另一方面，互联网技术同传统畜禽供应链深度融合，短视频、网络直播、预售定制等新流通模式快速发展，休闲观光牧场、农牧庄园、奶牛主题公园等新经营业态不断涌现，深度开发畜牧多种功能和多元价值，促进畜牧产业链升级和价值提升。
1.2.3 可持续发展能力强
习近平总书记指出：“新质生产力本身就是绿色生产力。”畜牧新质生产力是“资源节约、环境友好、低碳循环”的可持续生产力。更加低碳、可持续性更强的绿色养殖先进技术大量引入，人工智能、区块链、大数据等信息技术和基因工程、细胞工程、酶工程等生物技术积极应用，提高了资源利用效率，提升了绿色养殖水平；种养结合发展体系不断完善，按照草畜一体化思路推动以养带种、为养而种、循环发展，农牧循环水平全面提升；环境友好型养殖模式加快推广，畜禽粪污资源化利用和病死畜禽无害化处理能力不断增强，提高了畜禽养殖废弃物资源化利用效率。
2 人工智能赋能畜牧业新质生产力的生成逻辑
进入21世纪，人类社会进入综合发展阶段。人类认知世界的方式从“分析”主导转向以经验和自觉为出发点的“综合”主导，形成了以“人类知识体系和认知能力融会贯通”“人类心智和人工智能协同进化”为主要特征的“大科学”综合系统。2024年，“人工智能+”首次被写入《政府工作报告》，报告中指出，“深化大数据、人工智能等研发应用，开展‘人工智能+’行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。人工智能的发展离不开数字技术、数据要素和数据经济的支撑。因此，人工智能经由以数字技术为代表的畜牧业技术革命性突破、以数据要素为纽带的畜牧业生产力要素创新性配置、与数字经济相适应的畜牧业生产力要素创新性配，催生畜牧业新质生产力，赋能畜牧业高质量发展，详见图2。
2.1 以数字化为代表的畜牧业技术取得革命性突破
科技革命是形成“康德拉季耶夫长波”的主要原因，是人类生产力实现历史性跃迁的重要驱动力。以人工智能为核心的数字技术通过机器学习、模拟、延伸、拓展人类智能，被快速应用于各个领域。而数字技术与畜牧业的结合，正在引领畜牧业向智能化、高效化、可持续化等新方向突破性发展。
以数字化为代表的畜牧业技术革命性，不仅改变了传统畜牧业的生产方式，提高了生产效率，还为实现畜牧业可持续发展、保障国家粮食安全、促进农民增收发挥了重要作用，为中国畜牧业的转型升级提供了强大动力。数字技术的迅速发展为畜牧业带来的革命性突破主要体现在三个方面。
（1）智能感知技术。通过集成传感器、穿戴设备、无人机等多重感知技术与装备，准确高效地获取与监测畜牧生产过程中涉及的空间信息、环境信息和动物本体信息等，构建高质量的畜牧业数据体系。这些技术的应用不仅提高了数据采集的速度和精度，还极大地扩展了监测范围，使从宏观到微观层面的信息都能被全面掌握。例如，利用地面传感器可以实时监控土壤湿度、温度等环境因素；而空中无人机则能够覆盖更广阔的区域，快速捕捉牧场的整体状况；在动物个体层面，可以通过佩戴式追踪器来记录每只牲畜的行为模式及其健康状况。未来智能感知系统将更加强大且灵活，能够支持更多种类的传感器接入，并且数据传输速度更快、延迟更低，从而进一步提升整个系统的响应能力和效率。而数据感知的维度也将覆盖畜牧业全产业链，从养殖、疾病防控到流通、销售等各个环节都可以建立标准化的数据体系，为整个畜牧业转型升级奠定坚实的数据基础。
（2）智能分析技术。利用机器学习、深度学习等大数据处理与分析手段，建立动物生长模型、进行疫病自动诊断、优化资源配置与养殖方案、实现风险评估，为畜牧业生产管理提供科学的决策依据。通过收集动物生长过程中的各种数据，如体重、饲料消耗量、活动量等，智能分析技术能够构建出精准的动物生长模型，帮助养殖户预测动物的生长趋势和最佳出栏时间。同时，结合疫病监测数据，可以自动识别潜在的疫情风险，及时发出预警并提供相应的防治措施建议，从而减少疾病传播的可能性。此外，通过对历史数据的分析，还能优化饲料配方、调整饲养密度，以及制定个性化的养殖计划，以达到提高生产效率的目的。未来，随着物联网技术的进步和5G网络覆盖范围扩大，更多实时监测设备将被应用于牧场之中，使得数据采集变得更加便捷高效；而边缘计算的应用则有助于降低数据传输延迟，进一步提升数据处理速度与准确性；人工智能算法也将不断迭代升级，使智能分析结果更加精确可靠，最终推动整个行业向更加智能化、精细化方向发展。
（3）智能装备。利用环境控制装备、自动化喂食机、清洁机器人、巡检机器人等自动化机械与装备减少人力成本和劳动强度，提高养殖效率和动物健康水平。智能装备能够根据不同品种、年龄、健康状况的动物需求提供个性化养殖方案，提高动物福利和产品质量。高级的自主决策能力，能够使各类机器人在没有人为干预的情况下执行复杂任务，如自动诊断和治疗疾病。随着技术的成熟和规模化生产，智能装备的成本将逐渐降低，使得更多中小型养殖场也能负担，从而提高整个行业的成本效益。智能装备将更加集成化，将多种功能如监控、喂养、清洁、健康监测等集成在一个系统中，实现一站式管理；将更加注重环境友好，如减少能耗、降低废弃物排放、提高资源循环利用率等，以实现可持续发展。同时，智能装备的发展将促进畜牧业与信息技术、生物技术和材料科学等领域的深度融合，推动更多创新技术的应用。
2.2 以数据要素为纽带的畜牧业生产力要素创新性配置
任何社会的物质、能量和信息都是并存的，它们的占比变化决定社会性质。农业社会的物质占比更高，工业社会的能量占比更高，数智社会的信息占比更高。当今生产要素的创新朝着信息、数据、智能、软件等轻资产、软要素的方向发展，土地、能源、劳动等要素的分量在降低，传统管理正在被数字化、智能化改造升级。同样，数据要素在畜牧业生产力要素的创新性配置中扮演着重要角色。通过提高生产信息透明度、实现生产要素溯源确权、促进生产资源流动流通，数据要素能够激发其他各类生产要素活力，助推畜牧业高质量发展。以畜牧业数据要素为纽带实现土地、资本、劳动力等传统生产力要素的优化配置，将从三个方向开展。
（1）提高生产信息透明度。通过大数据、机器学习、云计算等技术应用，实时收集和分析畜牧生产过程中的各类数据，为养殖户提供精准决策依据，养殖户可根据土地资源状况、资金实力和劳动力状况，合理规划养殖规模、品种和结构，提高资源利用效率。以数据要素为纽带的生产力要素创新性配置，有助于提高畜牧产品质量和安全。通过建立产品质量追溯体系，实现对养殖、加工、销售等环节的全程监控，确保产品质量。同时，数据驱动的疫病防控和养殖管理，有助于降低病死率，保障消费者餐桌安全。此外，畜牧业数据要素的创新性配置为政府决策提供了有力支持。通过对畜牧生产、市场、政策等数据的实时监测和分析，政府可以更准确地把握畜牧业发展态势，制定有针对性的政策措施，提高政策实施的效果，确保政策目标得以实现。
（2）实现各要素优化升级。畜牧业数据要素的深度挖掘，推动了科技创新与生产力要素的深度融合。借助视觉感知和图像识别等技术手段，对海量畜牧数据进行挖掘和分析，有助于发现新的养殖规律和技术路径，科研机构和企业可针对性地开展技术研发和创新，在优化饲料配方、提升饲养效率、改善动物福利、预防疾病等方面取得突破，实现生产力要素的优化升级。另外，通过构建高效的数据采集系统以及应用先进的数据处理算法，不仅可以提高信息获取的速度与准确性，还能促进知识共享，加速科研成果向实际应用转化。
（3）促进生产要素流动流通。以数据要素为纽带，促进了畜牧业产业链的协同发展。通过构建畜牧业大数据平台，实现产业链各环节的信息共享和业务协同，降低产业链成本，提高市场竞争力。同时，数据要素的流动和共享还有助于金融、物流、销售等服务业与畜牧业的深度融合，为畜牧业发展提供更多支持。例如，基于大数据分析结果提供的信贷评估服务可以帮助解决小微企业融资难问题；而精准农业保险产品的推出则有效分散了自然灾害带来的风险。总之，人工智能技术的应用，以数据要素为纽带，不仅促进了畜牧业生产要素的流动与流通，而且推动了产业链的内部协同和外部服务行业的深度融合，为畜牧业的持续发展和竞争力提升开辟了新的路径。
2.3 与数字经济相适应的畜牧业产业深度转型
中国自2015年开始对乡村数字经济探索，2021年以来进入深化阶段。据农业农村部发布的《中国数字乡村发展报告（2022年）》，2021年中国数字乡村发展水平已达39.1%，农业生产信息化率达25.4%。畜禽养殖是农业数字化转型的重要组成部分，中国出台多项文件大力推动畜禽养殖行业向集约化、自动化、标准化、信息化、智能化方向转型。据《中国数字乡村发展报告（2022年）》数据，2021年中国畜禽养殖信息化率达34%，生猪和家禽养殖信息化率分别为36.9%和36.4%。数字经济与畜牧养殖有机融合成为畜牧业转型升级、高质量发展的必然要求和发展趋势。与数字经济相适应的畜牧业产业深度转型，主要是利用数字技术、创新成果，对畜牧业的经营模式、产业结构、支撑体系进行全方位、深层次的改造和升级。
（1）经营模式改造。主要涉及供应链数字化、电子商务推广、数据驱动决策和服务化延伸。通过建立可追溯的供应链体系，发展线上交易市场，养殖户能精准把握市场动态，提高销售效率。电子商务的推广为畜牧业开辟了新的销售渠道，使得养殖户可以直接面对消费者，减少中间环节，降低交易成本。电商平台的大数据分析能力，帮助养殖户更好地理解消费者需求，调整产品结构和营销策略。同时，提供远程咨询、在线培训和金融保险等服务，拓宽经营渠道，增强市场竞争力，实现畜牧业的高效、可持续发展。
（2）产业结构转型。具体体现在产业融合和服务化升级。在产业融合方面，人工智能技术的应用打破了传统畜牧业的边界，促进了畜牧业与旅游、教育、文化等产业的深度融合。通过信息技术的整合，畜牧业开始向休闲农业、教育农场等新型业态发展，这些新业态不仅丰富了畜牧业的内涵，也为消费者提供了更加多元的体验。在服务化升级方面，畜牧业正从单一的养殖生产向提供技术服务、市场咨询、金融支持等多元化服务转变。通过这些服务扩展，畜牧业的产业链得到延伸，附加值显著增加，推动产业结构优化，实现畜牧业的多元化、高值化发展。
（3）支撑体系升级。涉及政策引导、人才培养和基础设施建设。政府出台相关政策，鼓励数字技术应用，以提升产业智能化水平。这些政策不仅为畜牧业的发展提供了明确的方向，还通过资金支持、税收优惠等措施，支持人工智能技术和畜牧业的研发和应用，降低企业转型升级的成本，激发创新活力。在人才培养方面，随着数字技术人才重要性的凸显，相关机构加大了人才培养力度，加强培养既懂技术又懂畜牧的复合型人才。同时，通过产学研合作，搭建实践平台，让科研人员能够将理论知识应用于实际生产中，为畜牧业的数字化转型提供智力保障。在基础设施建设方面，各级政府加快了农村信息基础设施的建设步伐，完善了网络通信、数据中心等关键设施搭建，为数字化畜牧业提供坚实基础。
3 人工智能在畜牧业中的研究与应用
在畜牧业的现代化进程中，人工智能技术正以前所未有的深度和广度渗透其中，为各个关键环节带来了革命性的变革与创新。从养殖环境的精细调控，到畜禽个体的精准识别与行为剖析，再到生长发育的精确评估与饲喂优化，乃至健康状况的严密监测与疾病的早期预警，人工智能的身影无处不在，成为推动畜牧业迈向智能化、高效化、可持续发展新阶段的新质驱动力。
3.1 养殖环境监测与调控
智能环控技术的核心在于通过智能传感器、物联网设备和人工智能算法，对养殖环境中的温湿度、空气质量、光照等因素进行实时监测与动态调节。目前，随着无线传感器、物联网、数据传输与优化等技术在畜牧生产实际中的普及应用，养殖环境的监测与调控正向智能化、精细化方向发展。
如图3所示，基于人工智能的养殖环控系统，能够对大量的环境数据进行快速处理和深度分析，根据畜禽的品种、生长阶段和生理需求，制定最优的环境调控策略，动态调整禽舍养殖环境指标，包括但不限于温度、湿度、风速和光照等［6］。Li等［7］设计了一种基于轨道机器人的智能环控系统，监测轨道下方不同高度的温度、湿度、NH3浓度、CO2浓度、光照强度、H2S浓度、粉尘浓度和风速等环境参数，并在封闭猪舍内进行了测试应用，系统可维持温度在2 ℃以内波动，气体浓度均控制在阈值以下。Narayana等［8］则基于多传感器（压力、气质量、pH、风速、降雨等）、微控制器（Arduino Uno ATMega1280）及全球移动通信系统、Wi-Fi和超文本传输协议等技术提出了一种基于物联网的实时智能监控系统，实时对空气质量、水位、温度、湿度等环境参数进行监测，并构建了基于Wi-Fi网络的实时数据传输系统。秦英栋和贾文珅［9］提出一种基于窄带物联网的兔舍环境实时监测系统。系统基于Arduino开发板，实现兔舍内部声、光、水、温、气五方面实时监测，整机成本不超过400元。Chen和Liu［10］开发了一种基于无线传感器网络的猪舍环境监测系统，基于模糊控制器分别控制温度和湿度，并设计了补偿解耦控制器，以减少耦合效应；当外界环境发生变化时可进行自主学习并在线调整权重系数，分别将温度和湿度调控相对误差降低到5.5%和10.1%以下。综合而言，一些先进的智能环控系统已经能够实现对通风、加热、降温，以及照明等设备的精准自动控制，使养殖环境始终保持在适宜牲畜生长的状态，减少了因环境波动引起的应激反应，提高了牲畜的免疫力和生长速度。
然而，现阶段智能环控技术仍面临一些挑战。首先，传感器的稳定性和准确性在复杂的养殖环境中可能受到影响，如高湿度、灰尘等因素可能导致传感器故障或数据偏差。其次，不同地区、不同畜种对环境的需求存在差异，现有的智能环控系统在适应性方面有待进一步提高，难以实现通用的精准调控模式。此外，智能环控系统的建设和维护成本较高，对于一些小型养殖场来说，经济负担较重，限制了其广泛应用。
3.2 个体识别与行为监测
个体识别与行为监测技术是智能养殖管理中的关键组成部分，通过高精度的传感器、机器视觉，以及人工智能算法，实现对畜禽个体的自动识别、跟踪和行为分析。
相比于耳标、挂牌、打孔、涂染等传统动物个体识别技术，基于机器视觉的个体识别技术主要依赖于高效的图像处理与模式识别算法，通过提取动物外观特征（如毛色、体型、面部特征等）实现个体的精准识别，可在无人工干预、非接触条件下快速完成大规模动物的个体识别。同时，随着卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）、视觉Transformer和注意力机制等深度学习算法在机器视觉领域的应用，个体识别的鲁棒性与适应性显著增强，即使在光线变化或部分遮挡的情况下，仍能保持较高的识别准确率。如，在猪只个体识别方面，谢秋菊等［11］基于改进的DenseNet-CBAM模型对猪脸进行识别，取得99.25%识别准确率的同时大幅降低参数量。Wang等［12］提出了一种基于级联网络的猪脸检测与识别模型，通过批量归一化、Dropout、跳跃连接和残差模块等设计显著提升了在多角度、多环境下猪脸识别准确率，在三个数据集上的准确率分别达到99.38%、98.96%和97.66%。在牛只识别方面，周意和毛宽民［13］提出一种基于YOLO-Unet组合网络的识别方法，使用YOLOv5模型提取牛只面部图像，随后采用Unet模型去除面部图像背景，最终输入MobileNetV3模型实现个体分类，模型识别准确率提升11.99个百分点。Bakhshayeshi等［14］开发了一种基于YOLOv5和孪生神经网络的牛脸识别系统，解决了传统RFID耳标的局限性，实现了95.13%的识别准确率，且无需重新训练即可适用于多种环境，具有广泛的适用性。在禽类识别方面，Bao等［15］提出了一种基于人工智能和传感器网络的方法，通过脚环测量鸡的活动强度并利用机器学习识别死鸡和病鸡，识别准确率达95.6%，且运行成本比人工操作降低25%。赵一名等［16］针对规模化养殖环境中死鸡巡检自动化程度低的问题，提出了一种基于图像配准融合算法和改进YOLOv5s的死鸡检测方法，检测准确率达到97.7%，可有效满足实际生产中死鸡实时检测的需求。
行为监测则基于多模态传感器（如摄像头、加速度计、陀螺仪、雷达等）采集动物的行为数据，如图4所示，通过个体识别技术相结合分析视频数据中的动作轨迹与行为特征，实现对牛等动物活动规律、健康状态和异常行为的实时监控，为精细化管理和疾病早期预警提供可靠依据。例如，猪的进食、休息、活动等行为直接影响其生长速度与免疫水平［17］，奶牛的反刍与站立行为则与其乳量和健康状态息息相关［18］。李艳文等［19］提出了一种改进YOLOX行为识别模型，引入攻击活动比例和攻击行为比例指标，对群养猪只的撞击、咬耳和咬尾等典型攻击行为进行识别，识别准确率达98.55%，有效解决因猪只攻击行为动作连续导致单帧图像行为识别可信度低的问题。Li等［20］提出基于改进YOLOX和Bytetrack算法的Dual-YOLOX-Tiny-ByteTrack （DYTB）跟踪模型，实现了对猪行为的高精度检测（98.3%）和跟踪（95.3%和97.1%），相比基准模型在多目标跟踪准确率上提升了3.4%，为非接触式智能监测猪健康提供了有效解决方案。牛行为监测方面，Liang等［21］基于牛颈部项圈内的惯性测量单元数据，实现牛躺卧、行走、站立、反刍、进食、饮水六种行为识别，准确率普遍超过85%。Bai等［22］则提出了一种双路径X3DFast模型，通过整合时空特征实现了奶牛行为的高效识别，在复杂背景下对走、躺、站、爬跨四种行为的识别准确率达98.49%，显著提升了推理速度和识别精度。Zhang等［23］聚焦奶牛反刍与进食行为，利用Tensorflow.js在边缘设备上实时处理图像，通过SSD MobileNet V2模型进行高效推理，识别精度达到96.50%。
总体而言，个体识别与行为监测技术在智能养殖中的应用前景广阔，但仍需进一步优化识别精度和系统适应性。计算机视觉技术在复杂养殖环境下的识别准确率有待进一步提高，如在牲畜密集、光线变化较大的场景中，个体识别和行为跟踪的难度较大。此外，行为跟踪数据的分析和解读需要专业的知识和经验，目前相关的数据分析工具和方法还不够完善，难以将大量的行为数据转化为有实际指导意义的管理决策。
3.3 生长评估与精准饲喂
在畜牧养殖领域，畜禽生命周期内生长评估是精准饲喂管理的关键技术支撑。通过对动物生长过程中的关键生理参数进行精准测量与分析，生长评估技术不仅能够提升饲养效率，还能优化饲喂策略，提高养殖效益。姚裔芃等［24］提出了一种基于关键点检测和多目标跟踪的猪只体尺自动估计方法，结合YOLOv8-Pose模型和ByteTrack算法，实现猪群实时跟踪和高效识别，模型验证测量误差小于3 cm，数据处理速度为19.3帧/s，为猪场提供了一种轻量化、易部署的自动体尺测量解决方案。耿艳利等［25］提出了一种基于点云语义分割的猪只体尺测量方法，测量值与实测值最大绝对误差为6.8 cm，平均绝对误差均在5 cm以内，具有较高的估算准确性。翁智等［26］使用英特尔双目深度相机并结合改进后的Mask2former实例分割网络，设计了一种图像采集装置和体尺自动测量算法，将深度图转换为点云数据并进行滤波和空值填充，体尺测量误差均小于8%，基本满足牧场对肉牛体尺无接触自动测量的精度要求。
智能化饲养系统的设计与应用正在成为提高生产效率和动物健康管理的重要手段。通过集成先进的传感器技术、数据分析方法和自动化控制系统，现代智能化饲喂系统能够实现对养殖动物生产性能的精准测量和实时监控，优化饲喂策略并降低成本。如图5所示，智慧猪场可利用地磅和摄像头等感知设备，实时采集并评估猪只的生长指标，结合饲喂数据平台和自动饲喂系统精准调控饲料的投放量和时间，大幅提升饲料利用率，减少对人工的依赖，有效提高养殖效率和动物福利水平。熊本海等［27］设计了一种集自动识别、体重感知、采食行为数据采集与分析的种猪生产性能智能测定系统，由耳标识别模块、精准下料控制模块、称重模块、数据通信模块和远程控制模块组成，具有高精度的饲料投喂和体重测定功能。测试结果表明，该系统在体重测量精度和采食行为监测方面表现良好，有效提升了下料精度并降低了生产成本。黄昊等［28］设计了一种基于嵌入式Linux的智能化母猪饲喂控制系统，结合Exynos4412母板、传感器（耳标、温度、光电开关等）和执行机构（电机、电磁阀等），实现定时定量饲喂与饮水控制，系统下料误差小于3.6%、下水误差小于3.75%，并能实时监测母猪体温（误差±0.2 ℃），有效支持母猪健康管理。Gauthier等［29］提出了一种结合在线预测与离线学习的新方法，分析了6个农场39 090头泌乳母猪的采食数据，使用k-Shape时间序列聚类方法提取采食轨迹曲线，并通过3种预测函数进行验证，研究结果表明，该方法能够准确预测母猪的采食量变化，平均误差为-0.08 kg/d，均方根误差为1.06 kg/d。
畜牧养殖过程中，不同畜种饲料成本占比存在差异，但普遍约不低于养殖总成本的60%。基于数据和智能驱动的生长发育与精准饲喂技术在畜牧养殖现代化进程中起着重要推动作用，可有效提高饲料利用率，促进牲畜健康快速生长，降低养殖成本，同时也为实现绿色可持续养殖提供有力支撑。
3.4 健康管理与疾病预警
健康监测与疫病防控是畜牧业中人工智能技术应用的核心领域之一，基于传感器（如脚环、颈圈、耳标等）、机器视觉和声音识别等数据采集系统，实时监测动物的生理指标、行为模式、声音频谱的变化信息，结合大数据分析和人工智能算法，不仅能实现对动物健康的精确评估，还能在疾病发生的早期阶段提供及时预警，极大地提高了养殖管理的精准性与响应速度。
在畜牧养殖中，传感器技术为监测动物健康提供了精确的数据支持，脚环、颈圈和耳标等传感器设备因其便捷性和相对稳定性，在众多养殖场广泛应用，可长时间不间断地传输数据，为健康管理系统提供稳定的数据支持。刘艳昌等［30］设计了一种低功耗智能耳标，融合无线微控制器与体温、心率、运动感知等传感器，建立了生猪体征信息采集、健康评估和异常诊断监测平台，该系统在体温、心率测量精度上表现优异，体温误差小于1%，心率误差小于5%，无线覆盖范围超过3 km，且行为辨识准确率高于90%。Zhang等［31］提出了一种半监督长短期记忆-自编码器算法，基于脚环采集到的奶牛步态数据实现奶牛早期跛行检测，准确率达到了97.78%。
机器视觉技术则侧重于对动物的外形、体态、进食和排泄等行为进行视觉监测。通过在养殖区域安装高清摄像头，利用图像识别算法，能够快速识别动物的姿态异常、外伤、体况等情况。Li等［32］基于实例分割算法提取奶牛颈背部轮廓、关键步态特征构建了多特征融合的奶牛跛行检测算法，跛行检测准确率98.65%，随后其进一步提出基于改进DeepLabCut的关键点检测算法［33］，通过精准定位牛蹄着地视频帧，提取前蹄释放角、后弓高度、颈部倾斜角、支撑相位和重叠度等运动特征，跛行检测的平均准确率为93.64%。吴振邦等［34］提出了一种基于深度学习的“端到端”猪步态评分方法，通过采集单头种猪经过测定通道的视频数据，并基于3D卷积网络和时间注意力模块进行特征提取，构建了步态评分模型TA3D，达到了96.43%的识别准确率，为猪肢蹄病的自动化检测提供了有效的技术支持。机器视觉还能对养殖环境进行监控，如饲料消耗状态［35］、养殖场地的清洁度［36］等，这些环境因素同样与动物健康息息相关。
声音数据也是不可忽视的重要信息源。动物的叫声往往能反映其身体状况和情绪状态，通过对声音的频率、振幅、持续时间等特征进行分析，可以判断动物是否处于应激、不适或患病状态。沈明霞等［37］提出了一种基于深度神经网络的猪只咳嗽识别方法，通过对声音信号进行去噪和端点检测，分别提取梅山猪咳嗽、喷嚏、鸣叫和呼噜声的滤波器组（LogFBank）和梅尔频率倒谱系数特征，并构建了基于CNN猪只咳嗽多分类模型，在测试集上总体识别准确率为96.71%，为猪只咳嗽声的自动识别提供了技术支持，具有广泛的应用前景。Pan等［38］提出了一种基于深度神经网络和隐马尔可夫模型的猪声音识别算法，通过预处理和特征提取，在猪声音数据集和公开数据集AudioSet上分别实现了83%和79%的识别准确率，并表现出较好的鲁棒性。杜晓东等［39］则构建了基于轻量CNN的种鸡发声识别方法，并指出其模型对鸡舍内风机噪声、饮水声，以及鸡的应激、鸣叫和产蛋等声音的平均识别准确率达到了95.7%，为规模化无人值守鸡舍的智能装备研发提供了重要的技术参考和理论支持。
尽管取得了一定进展，但畜牧健康管理领域的人工智能应用仍存在不少挑战。一方面，图像或视频数据的采集质量受养殖环境光线、牲畜运动等因素影响较大，可能导致诊断误差。另一方面，疾病的复杂性和多样性使得建立全面准确的诊断和预测模型面临巨大挑战。一些疾病的症状相似，难以通过单一的外观或行为特征进行准确区分，需要综合多方面的信息进行判断，而目前的人工智能技术在多模态数据融合分析方面还不够成熟。再者，兽医对人工智能诊断和治疗建议的信任度和接受度也在一定程度上影响着技术的推广应用，需要加强兽医与人工智能技术之间的协作与磨合。
4 畜牧新质生产力发展的制约因素
当前中国畜牧新质生产力的发展面临多重因素制约，主要体现在发展要素投入、政策机制和资源环境约束等方面，深入分析并有效应对这些挑战，对于促进畜牧新质生产力的全面发展具有重要意义和长远战略价值。
4.1 畜禽育种技术创新不足，核心竞争力不强
育种技术存在瓶颈。中国畜禽育种工作起步晚，尤其是商业化育种时间很短，种质资源保护利用、基因组选择、表型组智能测定、表型与基因型的关联分析、动物胚胎工程等技术研发力量和联合育种机制都比较缺乏，规模化、集约化的集成创新不足。首先，基因组信息的挖掘不充分，育种策略的制定依然基于经验和有限的基因信息，这使得育种工作难以达到理想的精准度。其次，表型数据的收集和分析能力有限，难以实现大规模、多维度的表型信息整合，这限制了育种过程中对优良性状的准确筛选和遗传改良。此外，表型与基因型的关联分析不足，导致难以充分发挥基因组选择的潜力。
综合性状较国外差距大。虽然中国大部分畜禽基本可以实现品种自主，但饲料转化率、肉质、繁殖效率、疾病抵抗力等综合性状与世界先进水平相比还有较大差距，畜禽品种改良速度落后于国际先进水平。在猪育种方面，每头母猪每年所能提供的断奶仔猪头数指标上，丹麦已达35头以上、美国达到27头，中国仅约20头。生猪料重比较世界先进水平低20%。据测算，如果中国肉猪饲料转化率由2.8∶1降低到2.6∶1，养猪业将节约1 300万吨以上的饲料量，大约相当于中国年粮食进口量的10%［40］。肉牛育种方面，自主品种产肉能力和生长速度与国外主导品种相比仍有差距，胴体重较世界先进水平落后33%，且种群分布范围小，推广受限。
4.2 畜牧养殖机械化率不高，智能装备自主研发能力较弱
畜禽养殖机械化率有待提高。农业的根本出路在于机械化。中国不同地区、畜种、养殖规模和生产环节机械化发展不平衡不充分，畜牧业机械化总体水平还不高，中国畜禽养殖机械化率为39%，其中生猪养殖机械化水平在30%左右，蛋鸡和肉鸡养殖的机械化水平在40%左右，肉牛、水禽等机械化水平普遍低于30%。
部分智能装备有效供给不足。首先，中国在高端养殖装备的自主研发方面仍存在较大差距，尤其是在大型转盘挤奶机、畜禽健康感知传感器等高端装备上，国内企业的技术水平相对落后，无法有效满足市场需求。其次，现有的机械设备在智能化改造方面面临较大的技术和资金壁垒。中小型养殖场由于经营规模有限，难以承担高昂的智能化改造成本，这进一步限制了智能装备在畜牧业中的普及应用。此外，传统机械设备的设计较为单一，缺乏智能化的集成和系统化的管理能力，难以适应复杂的养殖环境和多变的生产需求。
4.3 “机器换人”需求迫切，但畜牧人才量质存在短板
随着畜牧业的快速发展和现代化转型，对高素质专业人才的需求日益迫切。然而，当前畜牧业劳动力整体素质偏低，特别是高层次技术人才的匮乏，已经成为制约畜牧业智能化发展的重要因素。一是劳动力基础呈缩减趋势，据《中国人口普查年鉴》数据，2020年畜牧业就业人口为105.3万人，相比于2010年减少了22.5万人，畜牧业劳动力略显不足。二是高学历专业人才供给乏力。2022年高等教育研究生毕业生数862 165人，农学领域的博士毕业生仅占0.44%，共计3 786人，农学硕士毕业生占比4.44%，总数为38 297人［41］，高级专业人才培养与畜牧行业需求之间存在显著的不匹配。三是人才吸引与留存不足，受限于工资收入、社会认知、行业特点等因素，目前从事畜牧业科技创新人才比例不高，农业行业待遇缺乏竞争力，很难吸引人才长期留存。
4.4 养殖规模化程度不高，智能化管理水平有限
不同畜种养殖规模化率参差不齐。近年来规模化养殖趋势明显，但不同畜种规模化发展水平不一。据全国畜牧总站数据，2022年中国畜禽养殖规模化率为71.5%，其中肉鸡和蛋鸡行业规模化率超过80%，奶牛和生猪分别为73.9%和65.1%，羊和肉牛分别仅为46.7%和34.8%，羊和肉牛养殖规模化程度明显偏低。中小型养殖场普遍缺乏现代化的管理手段，依赖于传统的人工管理方式，这不仅效率低下，而且难以应对复杂的养殖环境和多变的市场需求。
畜禽疫病防控智能化程度不高。尽管畜禽疫病防控已借助机器视觉、人工智能和物联网技术实现了智能化升级，但在高成本压力、设备运行稳定性，以及算法精确性的制约下，诊断效能仍有待提升，且较为依赖专家经验［42］。此外，由于中国畜禽疫病的复杂性与养殖规模、管理水平等方面的差异，畜禽疫病整体防控体系建设相对薄弱，各地养殖场信息化与智能化建设水平不一，信息采集的真实性、时效性和可操作性亟需改善，这不仅妨碍了物联网监测的全面智能化推进，也不利于决策层获取及时、可靠的数据支持。
5 人工智能驱动畜牧新质生产力形成的路径与对策建议
基于畜牧新质生产力发展的基础条件和现实要求，加快人工智能在畜牧生物、信息、绿色技术创新等领域的推广与应用，畜牧科技集成创新和发展模式创新，通过人工智能促进科技支撑体系进一步完善，解决技术创新不足、绿色科技落后、装备研发能力较弱问题；不断提高信息化管理水平、健全畜牧新质生产力发展机制，促进产业链融合，实现“政产研学用”一体化发展。
5.1 提升畜牧科技创新能力
强化现代畜牧科技支撑能力，进一步提高畜牧科技自主研发能力，加大政策支持力度，加强科技研发投入，通过人工智能技术助力畜牧科技研发和成果推广应用，促进畜牧产业向规模化、设施化和智能化转型升级。支持畜牧育种一揽子科技创新。继续加快发展基于人工智能的分子育种、细胞育种、基因组育种等现代畜牧育种新技术。综合利用现代信息技术，建立畜牧育种数据库，通过人工智能技术对育种数据进行分析和管理，提高育种效率；利用精准营养育种技术，根据动物的营养需求，培育具有高效饲料转化能力的新品种。推动畜牧智能技术研发与装备应用。制定主要畜禽品种养殖设施装备配套技术规范，提升现代化、智能化和规模化养殖水平，聚焦智能监控系统、智能饲喂系统、健康管理与疾病防控、生产管理与优化、自动化设备与机器人等领域的技术研发与装备应用，推进养殖工艺与设施装备的集成配套，提高饲草料和畜禽生产加工等关键环节设施装备自主研发能力。
5.2 建立畜牧业全链条信息化监管模式
以人工智能为代表的现代信息技术在畜牧业的广泛应用为畜牧新质生产力发展提供新动能，推动畜牧兽医一体化检测和数据管理，探索畜牧业全链条信息化监管模式。完善动物检疫证明电子出证系统，探索建立畜禽养殖数量、免疫数量与检疫申报数量相结合、产地检疫与运输监管相结合、启运地出证与目的地反馈相结合的动物检疫全链条信息化监管模式，强化动物检疫监督，提高智慧监管水平和工作效能，构建高效协同的智慧监管网络，为各类经营主体提供便利化服务。
5.3 加快畜牧绿色科技推广应用
鼓励畜牧企业采取绿色生产模式，减少资源消耗和环境负荷，发展生态养殖，合理利用自然资源，保护生态环境。通过饲料优化、清洁能源利用等技术方式，降低生产过程中的碳足迹；推动畜牧业绿色转型，对采用绿色生产方式的企业给予财政补贴和政策支持，降低其生产成本；设立畜牧业绿色发展专项基金，支持环保技术的研发和推广；建立绿色认证体系，为采用绿色技术的企业和产品背书，提高市场竞争力。加快饲料科技推广，聚焦饲料精准配制技术、高效低蛋白日粮配置技术、绿色新型饲料添加剂应用技术和非粮饲料资源高效利用技术的创新和推广，实现精准配料、高效用料，提升饲料品质和使用效率。
5.4 提高畜牧业全产业链管理水平
提高畜牧业信息化管理水平是提升畜牧新质生产力的重要手段。利用人工智能技术，实现精准饲喂控制、生产效率提升和节本增效，着力解决传统畜牧业养殖过程中劳动力投入最多、劳动强度最大的饲喂和清粪两个生产环节的高成本、低效率问题。充分利用生猪、奶牛等重点畜牧业养殖行业信息化程度较高的优势，规范使用和管理制度，逐步提高动物行为分析、疫病监测、产品溯源等全产业链各个环节信息化水平，提高畜牧业全要素生产率，培育发展新动能，促进畜牧业向信息化和智能化发展。
5.5 完善重要畜禽品种商业化育种机制
按照2020年中央经济工作会议对打好种业翻身仗做出的总体部署，加大科技创新支持力度，开展畜禽良种联合攻关，自主培育一批具有国际竞争力的突破性品种，确保畜禽核心种源自主可控。加快现代畜禽种业建设，扎实推进生产性能测定、遗传评估等基础性育种工作，实施重要畜禽遗传改良计划，构建市场主导、科技支撑、产学研用结合的商业化育种机制，提高畜禽新品种市场竞争力，通过政府引导，扶优扶强一批具有较大发展潜力的育种企业，打造一批具有较强市场竞争力的畜禽种业民族品牌。利用人工智能技术提高畜牧育种效率和准确性，筛选出与优良性状相关的基因，提升畜牧业的生产力和经济效益。
