鄉村振興戰略背景下人工智能技術在畜禽疾病監測與預警系統中的挑戰與對策

中圖分類號：TP18 文獻標志碼：A 文章編號：2096-9902（2025）15-0005-05

Abstract：Inordertodeeplydiscusstheapplicationofartificialintellgencetechnologyinlivestockandpoultrydisease monitoringandearlywarningsystemsinthecontextofRuralRevitalizationStrategy，thispapercomprehensivelyanalyzesthe currentdevelopmentstatus，chalengesfacedbythelivestockandpoultrybredingindustryandvariousatificialinteligence technologies，suchasapplicationsofexpertsystems，neuralnetworks，imagerecognitionvoicerecognitionanddataanalysis.he researchrevealstherestritiveefectofthehighincidenceandcomplexityoflivestockandpoultrydiseasesonthedevelopment ofthebreedingindustry.Italsopointsoutthatartificialintellgencetechnologfacesrisksofinaccuratetechnicalqualityand misjudgmentduringtheapplicationprocess，shortageofprofesionaltalents，datasecurityandsharing，anddataqualityand multipleissuessuchasintegrity，costandsustainability.Inresponsetothesechalenges，thispaperproposestoincrease technologyresearchanddevelopmenteforts，strengthentalenttrainingandtechnicaltraining，promotetheconstructionofdata standardizationandsharingmechanisms，buildaninteligentlivestockandpoultrydiseasemonitoringandearlywarningsystem， optimizecostsandcontinuousinnovation，etc.Aseriesofmeasuresandcountermeasuresaimtoimprovetheeffciencyof livestockandpoultrydiseasepreventionandcontrol，ensurethhealthydevelopmentofthebredingindustr，andprovidestrong support for the sustainable development of the livestock and poultry breeding industry.

Keywords：ruralrevitalizationstrategyartificialintelligence;livestockandpoultrydiseases；monitoringandwarningsystem; challenges and countermeasures

隨著鄉村振興戰略的推進，我國畜禽養殖業正逐步邁向現代化和智能化。然而，畜禽疾病的高發與復雜性仍是制約其發展的主要障礙。傳統的疾病監測與預警依賴于人工觀察和經驗判斷，存在效率低且準確性不足的問題。養殖行業中畜禽疾病的高發是一個嚴峻的問題。據中華人民共和國農業農村部截至2024年11月的統計數據顯示，全國共報告發生一、二、三類主要動物疫病22種，發病動物10.6667萬頭/羽/只/匹，病死動物1.6010萬頭/羽/只/匹。動物傳染病的高傳染性還引起畜禽死亡，直接引發經濟損失。其中，存在著人畜共患病，例如口蹄疫、布魯氏桿菌病（又稱布病、布魯氏菌病），疾病的傳播威脅著畜禽健康、導致畜禽生長遲緩、構成人類衛生安全潛在危險、影響養殖者的收入、增加治療成本與飼料浪費。引入人工智能技術，構建智能化的畜禽疾病監測與預警系統，對于加強疾病防控能力、提高疾病防控效率、保障養殖業健康發展、提升整體效益具有重要意義。

1鄉村振興戰略與畜禽養殖業發展

1.1鄉村振興戰略概述

實施鄉村振興戰略，是推動農業農村現代化的重要戰略抉擇，旨在解決中國農村面臨的基礎設施薄弱、耕地碎片化、人力資源匱乏等實際難題。該戰略通過政策引導、資金支持和技術創新，旨在促進農村產業、人才、文化、生態和組織的全面振興，以實現農業農村現代化、提高生產效率和質量、促進農民收人增長，并改善農村生態環境與治理水平，作為農村經濟關鍵板塊的畜禽養殖業，其發展情況直接影響著鄉村振興戰略實施成效。

1.2畜禽養殖業的國內外發展現狀

國家統計局數據顯示，中國畜牧業產業規模持續擴張，養殖規模逐漸增長。2023年中國畜牧業生產全面增長，肉蛋奶消費需求得到有效保障。全國肉蛋奶總產量超過 1.75×10⁸t ，同比增長 4.7% ，創歷史新高。2024年前3季度，全國豬牛羊禽肉產量 7044×10⁴t ，同比增長 1.0% ，且首次突破 7 000×10⁴t ；全國禽蛋產量2642×10⁴t ，增長 3.5% ，且首次突破 2600×10⁴t ；牧原食品股份有限公司、大北農DBN等企業，擁有大型養殖場并實行現代化管理，實現規模效益。根據國際農業組織、研究機構及學術期刊的廣泛報道和深入研究，國外畜禽養殖業在養殖技術、疾病防控、飼料配方等方面具有較高的水平，多采用規模化、集約化生產方式，養殖規模較大，生產效率較高，并依托循環農業體系與嚴格環保法規實現高效可持續發展。

1.3畜禽養殖業發展趨勢

近年來，我國畜禽養殖業取得了顯著的發展成果。一方面，隨著人們生活水平的提高和消費結構的升級，畜禽產品的需求量不斷增加。國家統計局公布的全國2023年度畜牧業生產經濟數據顯示，2023年，我國牛肉產量為 752.68×10⁴t ，同比增長 4.8% ，較2014年復合增長 2.26% ；牛奶產量為 4196.658×10⁴t 同比增長 6.74% ，較2014年復合增長 3.2% ；羊肉產量為 531.26×10⁴t ，同比增長 1.28% ，較2014年復合增長2.44% ；羊絨產量為 17589.45×10⁴t ，同比增長20.08% ，我國牛羊養殖業生產的相關畜牧產品產量日益提升。另一方面，隨著科技的進步和農業現代化的推進，畜禽養殖業的生產效率和質量也在不斷提高。然而，畜牧養殖業迅猛發展的同時，伴隨著諸多的問題和挑戰。一是畜禽疾病的高發和復雜性給養殖業帶來了巨大的經濟損失和風險；二是環境污染和生態破壞等問題也日益突出。因此加強畜禽疾病的防控和治理以推動畜禽養殖業的可持續發展，已成為當前和未來一段時期的重要任務。

2人工智能技術在畜禽疾病監測與預警系統中的應用

人工智能技術在畜禽養殖中的應用越來越廣泛，畜禽養殖產業人工智能領域的機器學習、圖像識別、專家系統和神經網絡等技術，當前人工智能技術在畜禽養殖業的環境控制、精準飼喂、健康管理、蛋奶管理及糞污處理等主要應用場景中，發揮著重要作用。在實際運用上，基于可穿戴設備技術和圖像識別技術，可以實現對畜禽生理健康狀況的實時監測和個體識別等功能，還能夠依托智能控制系統和傳感器技術，實現飼料從倉庫到飼喂器的全自動控制，以及自動擠奶機器人和禽蛋收集與包裝機器人等智能設備的應用，提高了生產效率和質量。例如貴州省赤水市的烏骨雞AI林下養殖系統，該系統借助安裝在雞舍和養殖區域的智能攝像頭，利用計算機視覺識別技術實時監測烏骨雞的活動狀態和健康狀況，烏骨雞佩戴可定位、可溯源、能計步數的智能腳環，用于監測運動步數，支持步數統計和剩余電量通知（數據來源：貴州省人民政府門戶網站）。又如丹麥養豬場的智能耳標和AI系統，每頭豬佩戴智能耳標，用于監測豬的體溫、活動和飲食情況，AI系統收集并分析智能耳標的數據，提供個性化的飼養建議，幫助豬場優化管理，通過數據分析，AI系統能夠及時發現豬只的異常癥狀，如體溫升高或活動量減少，提示養殖人員采取相應措施。

2.1 專家系統與神經網絡的應用

專家系統ES（Expert System）是一個智能計算機程序系統，含有大量的領域專家水平的知識和經驗進行推理和判斷，應用人工智能技術和計算機技術，模擬人類專家的決策過程，是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統。而這種系統應用于動物疾病診療、養殖生產管理，還可以用于牛的育種等方面。陸昌華團隊構建疾病計算機專家系統ESCCD，對雞疾病的診斷準確率可達 81.69% 。神經網絡是一種仿照人腦神經元網絡結構的計算模式，擁有強大的學習和適應特性。在畜禽疾病監測及預警系統里，其可以學習大量的疾病數據和養殖數據，建立疾病預測模型，實現對畜禽疾病的早期預警和精準診斷。

2.2 圖像識別技術的應用

圖像識別是人工智能的關鍵技術之一，進行處理與分析圖像，圖像中的物體能夠被識別并分類。在畜禽養殖中，可用于個體辨別和健康監測。基于圖像識別的智能監控系統，可以實時監測畜禽的生長狀態、行為特征等，及時發現異常情況并發出預警。圖像識別技術還可以用于畜禽疾病的早期診斷，對畜禽體表特征的識別和分析，判斷是否存在疾病癥狀。

2.3聲音識別技術的應用

聲音識別技術是分析聲音信號的特征，實現對聲音的識別和分類。在畜禽養殖業中，畜禽監測技術采集信號進行識別，實現畜禽健康、生長狀態和監測的技術。深度學習、機器學習等方法能夠從聲音數據中提取出更為復雜和高級的特征，畜禽的叫聲往往反映了它們的健康狀況和行為特征。聲音識別技術，可以實時監測畜禽的叫聲變化，判斷是否存在異常情況。例如當畜禽出現呼吸困難、咳嗽等癥狀時，它們的叫聲會發生變化。Exadaktylos等提出了一種針對生病豬咳嗽聲音的監測方法，結果表明病豬咳嗽的監測準確率為 82.2% ，聲音識別技術可以及時發現這些癥狀并發出預警，為疾病的早期防控提供有力支持。

2.4數據分析與預測技術的應用

數據分析與預測技術是人工智能領域的重要技術之一，其可在對海量數據處理分析后發掘數據間的關聯性與規律性，達成針對未來的預測與決斷。在畜禽養殖行業當中，在畜禽疾病預警、養殖效益評估等領域可采用數據分析與預測技術，開展畜禽生長、疾病、飼料等數據的收集與分析工作，可以創建疾病預測模型及經濟效益評估模型，養殖者可借助這些模型及時察覺潛在風險與問題，擬定具有針對性的防控舉措與優化規劃，實現養殖效益及疾病防控能力的增長。

3人工智能技術在畜禽疾病監測與預警系統中面臨的挑戰

盡管人工智能技術在畜禽疾病監測與預警系統中取得了顯著的應用成果，但仍面臨著諸多挑戰和問題。

3.1技術層面的挑戰

3.1.1 技術質量不準確性與誤判風險問題

由于畜禽疾病的復雜性和多樣性，以及不同畜禽個體之間的差異，疾病診斷模型也存在著一定的不確定性和誤判的風險。疾病癥狀表現出相似的臨床癥狀，比如牛巴氏桿菌病（Pasteurellainfectionin cattle）和其他呼吸道疾病都伴隨著咳嗽和呼吸不暢的臨床癥狀，使得模型在區分不同的疾病時容易出現誤判，增加診斷的難度；有些畜禽發病迅速，病情也會在短時間內急劇惡化，診斷系統在應對快速變化的病情時，存在一定的滯后性，致使診斷結果出現不準確性；畜禽個體之間存在顯著的差異，包括遺傳背景、飼養環境、營養狀況等，這些因素都可能影響疾病的臨床表現和診斷結果。

3.1.2技術人才短缺與專業能力不足問題

人工智能技術在畜禽疾病監測與預警系統中的應用需要跨學科的知識和技能，包括計算機科學、畜牧學、獸醫學等。同時，兩者的結合需要深入理解畜禽的生物學特性、疾病發生機制及人工智能技術的基本原理，在跨學科知識的融合方面比較困難，目前具備這些跨學科知識和技能的復合型人才相對稀缺，這限制了人工智能技術在畜禽疾病監測中的深入應用和發展。相關專業人才的培養和儲備還遠遠不能滿足市場需求，在技術研發、系統維護和優化等方面存在人才短缺的問題。針對人工智能技術在畜禽疾病監測與預警系統中的應用，相關的培訓和教育體系尚不完善，這讓相關人員在學習和掌握新技術時存在困難，難以適應快速發展的技術需求。

3.2數據層面的挑戰

3.2.1 數據安全與共享問題

在監測過程中，會涉及眾多包含養殖戶個人及商業敏感信息的數據，例如經營詳情、飼養條件、健康狀態及疾病記錄等，一旦這些數據泄露或被濫用，不僅會對畜禽養殖業造成重大損失，還會給相關方帶來不必要的風險。保護敏感數據的安全，防止未經授權的訪問和濫用，是確保系統正常運行的關鍵；然而，在畜禽疾病監測與預警系統中，數據的共享問題不容忽視。盡管人工智能技術在畜禽疾病監測與預警系統的應用需要跨領域的合作和數據共享，但目前政府、學術界、產業界之間的數據共享尚不完善。不同地區和養殖場間的數據標準差異大，缺乏統一規范，并且出于對數據安全和知識產權保護的擔憂，各參與方往往對數據共享持謹慎態度。這種狀況阻礙了有效的合作關系建立，限制了數據資源有效利用。為促進信息化技術的發展和應用，必須強化各方間的合作，制定統一的數據標準，同時采取措施增強數據保護，鼓勵安全的數據共享和知識交流。

3.2.2數據質量和完整性問題

數據收集過程面臨著質量問題、數據缺失或錯誤的挑戰。傳感器和監測儀的精度不足或存在誤差，人為失誤（如疲勞或疏忽）可能導致數據錄入錯誤，而網絡不穩定或設備故障則可能造成數據丟失或損壞，影響數據的準確性。確保數據的準確性、完整性和一致性是人工智能技術在畜禽疾病監測與預警系統中應用的關鍵挑戰之一。目前的數據收集往往側重于某些特定類型的疾病或癥狀，而對于其他可能影響畜禽健康的因素（如環境條件、飼養管理等）缺乏充分的記錄和考慮。這造成了數據的片面性和不完整性，難以全面反映疾病的實際情況。隨著畜禽養殖技術和疾病譜的不斷變化，相關的數據庫需要定期更新以保持其時效性。但是，現有的一些數據庫更新速度較慢，無法及時反映最新的研究成果和技術進展，限制了人工智能系統的預測能力和適應性。

3.3 成本和可持續性

3.3.1 高昂的初期投資

人工智能技術在畜禽疾病監測與預警系統的應用中需要高昂的初期投資，包括硬件設備的購置、軟件系統的開發、專業人才的引進等，對畜禽養殖業的成本控制和盈利能力造成壓力。為了實現精準的數據收集和分析，安裝一系列高精度傳感器和監控設備開支及后續的維護都是一筆高額的費用。

3.3.2技術更新與迭代的快速性

除高成本的初期投資外，人工智能技術快速發展及迭代的速率同樣成為畜禽養殖業的挑戰，伴隨科技的持續進步，新的算法及技術不斷涌現，這需要現有的系統一定要定期進行更新與升級，以維持其適用性與競爭力，該種持續的技術迭代不僅代表著額外的成本付出，還涉及與時間相關的成本，因人工智能技術發展和迭代迅速系統需不斷更新升級，為維持其競爭力及適用性，這還會引起額外的成本投人及時間損耗，若未能及時跟進，系統若出現過時現象會進一步影響到整個養殖過程的效率及效益。

4人工智能技術在畜禽疾病監測與預警系統中的對策與建議

見疾病的測試中，將早期診斷準確率從以往的 70% 提升至 85% 。

4.2 加強人才培養與技術培訓

鼓勵高校及科研機構開設跨學科課程與研究領域，培養計算機科學、畜牧學、獸醫學等知識融匯的復合型人才，已有超過20所農業類高校針對專業需求增設人工智能與畜牧獸醫交叉學科課程，例如西北農林科技大學、南京農業大學等實例。推測未來5年這個階段，預計該專業畢業生數量每年以 20% 的速度增長，為行業輸送更多專業化人才，促進產學研各主體的合作互動，搭建起“高校-研究院所-龍頭企業\"的合作模式，組建“人工智能 + 精準畜牧\"式的模塊化課程體系，實現知識技術的共享聯通，增強從業人員整體素質水平。由華南農業大學與溫氏集團展開合作，實施“人工智能在畜禽養殖中的應用\"培訓計劃，參與此次培訓的企業員工在實際事務中，運用新技術實現問題解決的能力提高 40% ，聚焦于現有的從業者，實施人工智能技術及畜禽疾病監測相關培訓教育，提高其專業素養與技能的綜合水平，以定期舉辦培訓班及研討會的方式促進技術交流和知識更新。

4.3推動數據標準化與共享機制建設

應制定統一的數據標準和規范以確保數據的準確性和可比性。通過數據清洗和格式轉換等手段實現標準化處理，提升數據質量和可用性。現如今行業內已初步擬定了涵蓋數據采集、存儲、傳輸等環節的10余項數據標準草案，預計在未來2～3年內可完成推廣應用。促進政府、學術界和產業界的合作，共同建立和完善數據共享平臺；共享數據和知識有助于推動信息化技術的發展和應用，提升畜禽疾病監測與預警系統的準確性和效率。同時，加強數據安全保護，確保數據的安全性和隱私性。

4.1加大技術研發力度，提高技術成熟度和穩定性 4.4構建智能化的畜禽疾病監測與預警系統

針對畜禽疾病的復雜性和多樣性，研發更加精準和高效的算法，提高疾病診斷模型的準確性和穩定性。引入深度強化學習、機器學習等先進技術，構建多模態疾病表征學習網絡，不斷優化模型參數，降低誤判風險，以實現亞臨床癥狀的早期識別。研發實時監測和快速響應機制以解決畜禽發病迅速、病情急劇惡化的問題。優化數據采集和傳輸技術可實現疾病的早期預警和及時干預，從而降低疾病風險和損失。例如，中國農業科學院北京畜牧獸醫研究所的科研團隊通過融合畜禽的影像、聲音及生理參數等多源數據，構建了深度學習模型，在對豬瘟、雞新城疫等常

人工智能技術與畜禽疾病監測整合起來，構建具有智能化的畜禽疾病監測預警系統，實現傳感器和監測儀等設備的集成，達成實時狀態下數據采集傳輸，開展系統結構及功能的優化事項，增強系統于實際運用中的穩定性與可靠性，市場上多款成熟智能監測設備的數據傳輸穩定程度達到 95% 以上。隸屬于上海物和電子科技有限公司的物和星斗W630智能防疫耳標，采用融合低功耗藍牙的無線傳輸技術，可實時把涉及畜禽體溫、運動步數、進食情況等的數據傳至監測平臺，處在復雜養殖環境里面，實現了高達 98% 的數據傳輸成功率，依靠人工智能技術給予智能決策方面支持，協助畜禽養殖業者制訂科學恰當的疾病防控策略，采用數據分析、模型預測等形式，為畜禽養殖者精準奉上疾病預警和防控方面的建議。

4.5 優化成本與持續創新

優化投資結構、提高投資效益等方式，降低人工智能技術在畜禽疾病監測與預警系統中的應用成本。例如鹽都區康農牧家庭農場選用了國產的性價比高的傳感器設備，同時利用開源的數據分析軟件，在保證系統功能的前提下，大大降低了成本，應用自動化監控和調控技術，棚舍養殖環境改善，育成率從 87% 提高至 92% ，料重比由2.85下降至2.7，顯著提升了養殖效益。成本的優化可以提高系統的準確性和效率，降低畜禽養殖業的疾病風險和損失，提高盈利能力。加大技術研發創新投入，促進人工智能技術持續升級迭代。通過引入新技術和新方法，提高系統的競爭力和適用性。強化與高校、科研機構的溝通合作，整合各方資源，攜手共進，共同為技術的持續進步與創新發展提供堅實保障。

5 案例分析

在來賓市興賓區黃潛養殖場，技術專家團隊研發了一項基于人工智能的牛膠囊疾病監測與預警系統的創新技術，系統專注于肉牛早期健康問題的檢測，對奶牛的活動信息、體溫狀況、心率數據及其他重要生理指標加以綜合分析，高效預測出多種疾病的初期征兆。實施對奶牛活動水平變化的監測，模型可以識別出潛在的健康隱患，就像活動量明顯下降或行為習性異常。該系統融入了牛舍溫濕度、通風等環境監測數據，提高了疾病預測準確性。智能膠囊大大增強了養殖場監控肉牛健康的能力，讓技術人員能在癥狀出現前采取預防行動。及時干預讓個體肉牛所面臨的健康問題得到減輕，也大幅削減了牛群內疾病傳播的風險系數。該案例揭示了人工智能在動物健康監測管理方面的創新亮點，也突出了跨學科合作對推動畜牧業智能化進步的重要意義，實施這款智能膠囊的嘗試活動，使畜牧業正漸進地邁向精準度與高效性兼具的健康管理模式，保障肉牛健康成長。

6結論

本文研究表明，雖然人工智能技術給畜禽疾病的實時監測、早期預警與精準診斷帶來了前所未有的契機，不過其廣泛應用依舊面臨多方面復雜阻礙，于技術層面要不斷引入如深度強化學習這般的先進技術，實現模型參數的優化，提高診斷模型的精準性及穩定性，需另外構建可處理亞臨床癥狀的多模態疾病表征學習網絡。再者，數據共享機制、安全及數據質量與完整性也是亟待解決的問題，制定統一的數據標準及規范意義重大。另外，高昂成本及技術的快速迭代速度對畜禽養殖業形成經濟和技術雙重壓力，可借助優化投資結構、選用高性價比技術與設備、強化產學研合作等途徑有效緩解此類問題。本文提出的對策建議目的是提升畜禽疾病防控成效，減少經濟領域的虧損，促進畜牧業朝著更高效率與智能化方向邁進，這要求促成政府、學術界、產業界等多部門的緊密結合，并加大力度進行研究，以解決在養殖過程中出現的相關問題，實現畜禽養殖業的智能化轉型，助力鄉村振興戰略的有效實施。

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