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当AI遇上畜牧业：传统产业的数字化蝶变
现代畜牧网 http://www.cvonet.com 2025/5/28 19:24:55 关注：110 评论： 我要投稿
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政策东风引领，畜牧数智化启航
在本年度全国两会上，政府工作报告明确提出持续推进 “人工智能 +” 行动，强调将数字技术与制造优势、市场优势深度融合，大力支持大模型广泛应用。这一战略部署为数字经济发展指明重点方向，也为畜牧业数字化转型提供了清晰指引。
近年来，科技浪潮在畜牧业领域掀起波澜。以大数据、人工智能为核心的现代信息技术，正逐步渗透至畜禽养殖各环节，在畜禽表型测定、行为识别等方面初露锋芒，为传统畜牧业变革注入新活力。这些技术应用不仅提升养殖精准度与效率，还在重塑行业生产方式、经营模式和治理体系，一场数字化变革正在畜牧业领域全面展开。
畜牧 AI：现状与挑战并存
在前景光明的表象下，畜牧领域人工智能发展面临诸多问题。全国畜牧总站副站长左玲玲在第四届（2025）畜牧业数智化大会开幕式致辞中指出：畜牧领域人工智能仍处于探索起步阶段，从思想认识、宏观战略到底层能力均存在不足，尚不具备大规模实践应用的坚实基础，实现质的飞跃仍需时日。
（一）起步与探索
当前，畜牧领域人工智能尚处初级阶段。虽在部分前沿技术应用上有所尝试，如利用图像识别监测畜禽生长状况、借助传感器收集养殖环境数据等，但大多应用仍停留在实验或小规模试点阶段，尚未形成成熟、可广泛推广的模式。在多数养殖场，传统养殖方式仍占主导，人工智能技术应用较为有限，远未成为行业主流。
（二）生产端困境
从生产端来看，畜牧业智能化装备水平较低。许多养殖场仍依赖人工操作，劳动强度大且效率低下。智能化养殖设备，如自动喂料系统、智能温控设备等虽已出现，但市场普及率较低。一方面，设备价格高昂，中小养殖场购买与维护成本过高；另一方面，设备稳定性和适应性有待提高，难以满足复杂多变的养殖环境需求。
同时，生产数据积累与共享严重不足。数据是人工智能发展的关键要素，缺乏足够数据，人工智能难以充分发挥作用。实际养殖过程中，由于缺乏统一的数据采集标准与平台，各养殖场数据分散存储，难以整合利用。此外，数据质量参差不齐，存在数据缺失、错误等问题，给数据分析与模型训练带来较大困难。
相关基础理论、底层算法的薄弱也制约着畜牧领域人工智能发展。与其他行业相比，畜牧业在人工智能技术研发方面投入较少，缺乏专业研发人才与团队。许多关键技术依赖国外，自主创新能力不足，导致我国在畜牧领域人工智能发展中难以掌握核心竞争力，处于被动跟随地位。
（三）管理端滞后
在管理端，政务系统和企业经营多采用传统信息化手段，与快速发展的人工智能时代不相适应。依托深度学习的大模型等智能决策系统研发滞后，成熟案例较少。政府部门在畜牧业监管与服务中，难以运用人工智能技术实现精准管理与科学决策。例如，在疫情防控、市场监测等方面，传统管理方式反应迟缓，无法及时有效应对突发情况。
对于企业而言，传统信息化管理手段难以满足日益增长的业务需求。在企业生产调度、供应链管理、市场营销等环节，缺乏智能化决策支持，导致企业运营效率低下、成本增加。许多企业虽意识到人工智能的重要性，但因技术门槛高、资金投入大等原因，智能化转型进程缓慢。
（四）服务端差距
对标国际先进水平，我国畜牧业人工智能在服务端存在明显差距。数据孤岛问题尚未解决，各环节数据无法有效共享与流通，导致人工智能技术应用缺乏全面、准确的数据支持，影响服务质量与效果。例如，在畜禽疾病诊断方面，不同地区、养殖场数据无法共享，限制了诊断模型的准确性与可靠性。
应用场景覆盖不足也是重要问题。尽管人工智能在畜牧业应用前景广阔，但目前实际落地的应用场景有限。许多潜在应用场景，如智能养殖规划、精准营养配方等仍处于探索开发阶段，人工智能技术优势难以充分发挥，无法满足养殖户多样化需求。
用户体验也有待提升。许多人工智能产品和服务在设计时未充分考虑养殖户实际需求与使用习惯，导致操作复杂、界面不友好。养殖户使用过程中常遇问题，不仅影响其对人工智能技术的接受度，也制约了技术推广应用。
畜牧 AI，潜力无限
尽管当前畜牧领域人工智能发展面临困境，但从长远看，我国畜牧业人工智能仍具广阔前景。我们应充分认识自身优势，坚定发展信心，积极探索创新，为畜牧业智能化转型开辟新路径。
（一）资源优势
我国作为农业大国，畜牧业在国民经济中占据重要地位，拥有丰富的数据资源。养殖环节中，数以亿计的畜禽存栏量每日产生海量数据，涵盖畜禽生长周期、健康状况、饲料消耗、繁殖情况等方面。这些数据有待挖掘利用，通过分析挖掘，可深入了解畜禽生长规律与需求，为精准养殖提供有力支持。
我国完备的产业体系为畜牧业人工智能发展奠定坚实基础。从上游饲料生产、种畜禽繁育，到中游畜禽养殖，再到下游畜产品加工、销售，各环节紧密相连，形成完整产业链。产业链各环节蕴含巨大创新空间与应用场景。例如，饲料生产环节可利用人工智能技术优化饲料配方，提高饲料利用率；畜产品加工环节可借助智能化设备提高生产效率与产品质量。
广阔的应用场景是我国畜牧业人工智能发展的显著优势。无论是畜禽养殖过程中的环境监测、疫病防控、精准饲喂，还是畜牧企业的生产管理、市场预测、供应链优化等方面，人工智能技术均能发挥重要作用。以疫病防控为例，通过人工智能技术实时监测分析畜禽体温、呼吸、行为等数据，可提前预警疫病发生，为及时防控赢得时间，有效降低疫病损失。
巨大的市场空间为畜牧业人工智能发展提供强大动力。随着生活水平提高，人们对畜产品需求增加，对质量和安全要求更高。人工智能技术应用可提高畜牧业生产效率与产品质量，满足市场对优质畜产品的需求。同时，随着畜牧业智能化转型推进，相关技术服务、设备销售、数据处理等市场将快速发展，为企业和创业者带来机遇。
（二）发展前景
人工智能技术在畜牧业的广泛应用将带来革命性变化，发展前景广阔。在提高生产效率方面，人工智能可实现养殖过程自动化与智能化。智能养殖设备能根据畜禽生长阶段和需求，自动投喂饲料、调节养殖环境，大幅减少人工操作，提高养殖效率。通过实时监测分析养殖数据，可及时发现并解决生产问题，进一步提升生产效率。研究表明，采用智能化养殖方式，养殖效率可提升 30% 以上。
在降低成本方面，人工智能优势明显。精准饲喂技术可根据畜禽实际需求提供饲料，避免浪费，降低饲料成本。智能化疫病防控系统可提前预警疫病，减少损失，降低医疗成本。此外，自动化养殖设备和智能化管理系统可减少人工成本，提高企业经济效益。
在改善产品质量方面，人工智能技术可实现养殖过程全程监控与管理，保障畜产品质量安全。通过精准控制养殖环境、饲料、疫病等因素，可提高畜禽健康水平，生产优质畜产品。利用区块链技术，可实现畜产品质量追溯，增强消费者信心。
从行业变革角度看，人工智能将推动畜牧业向数字化、智能化、绿色化方向发展。数字化养殖模式实现养殖数据实时共享与分析，为科学决策提供依据；智能化养殖设备和管理系统提高养殖效率与质量，降低成本；绿色化养殖方式注重环境保护与资源利用，实现畜牧业可持续发展。这些变革将重塑畜牧业产业格局，提升我国畜牧业国际竞争力。
携手共进，破局前行
面对畜牧领域人工智能发展的机遇与挑战，需汇聚各方力量，从政策引领、应用导向、场景赋能和数据支撑等多方面入手，共同推动畜牧领域人工智能发展，实现畜牧业数字化、智能化转型。
（一）强化政策引领
政策引导与支持是推动畜牧领域人工智能发展的重要保障。目前，农业农村部已启动编制 “十五五” 智慧农业规划，为畜牧业智能化发展提供政策契机。各地应把握机遇，谋划本地畜牧业智能化发展蓝图。
在标准规范建设方面，要加强数字化通用标准规范的制定与完善。统一的数据采集标准、接口规范和数据格式是实现数据共享和系统互联互通的基础。只有建立完善的标准体系，才能打破数据孤岛，促进人工智能技术在畜牧业的广泛应用。例如，制定统一的畜禽养殖数据采集指标和方法，确保不同养殖场数据具有可比性和兼容性；规范智能设备接口标准，实现设备无缝对接，推动养殖过程自动化和智能化控制。
政策扶持同样重要。各地应积极争取扩大畜牧业智能装备补助范围，通过财政补贴、税收优惠等政策手段，降低养殖场户购买智能装备成本，提高其应用人工智能技术的积极性。同时，鼓励金融机构加大对畜牧业智能化项目的信贷支持，为企业技术研发和设备升级提供资金保障。例如，对购买智能养殖设备的养殖场户给予一定比例补贴，或为畜牧业智能化项目提供低息贷款，解决企业资金难题。
（二）突出应用导向
技术发展应以实际应用为出发点和落脚点，畜牧领域人工智能发展也不例外。要深入调研养殖场户技术需求，了解其生产过程中的痛点和难点问题，以此为导向开展技术攻关。只有解决实际问题，人工智能技术才能得到养殖场户认可和应用。
在精准饲喂方面，研发智能化饲料投喂系统，根据畜禽生长阶段、体重、健康状况等因素，精准控制饲料投喂量和营养成分，提高饲料利用率，降低养殖成本。在智能识别方面，利用图像识别、生物识别等技术，实现畜禽个体精准识别，实时监测畜禽生长状况、行为习惯和健康状态，及时发现疾病和异常情况，为养殖决策提供科学依据。在智慧推广方面，搭建智能化养殖技术推广平台，通过线上线下结合方式，为养殖场户提供及时、准确的技术信息和咨询服务，解决其生产中的技术难题。
构建企业主导的产学研用协同创新体系是推动技术攻关和成果转化的关键。企业作为市场主体，对市场需求具有敏锐洞察力，能将技术研发与市场需求紧密结合。科研机构和高校拥有丰富科研资源和专业人才，可为技术研发提供智力支持。通过产学研用各方紧密合作，实现资源共享、优势互补，加速技术创新和成果转化，推动科技成果落地应用，服务畜牧业发展。
（三）深化场景赋能
畜禽养殖作为传统产业，长期面临效率较低、资源配置不合理等问题。人工智能技术应用为解决这些问题提供新途径。通过人工智能技术，可实现养殖资源优化配置，提高生产效率和产品质量，推动畜禽养殖产业升级转型。
在实际应用中，要尊重产业规律，贴合畜禽养殖真实需求。深入生产一线，了解养殖各环节细节，以场景驱动融合，以需求牵引创新。例如，在养殖环境控制方面，利用人工智能技术实时监测养殖环境温度、湿度、光照、空气质量等参数，根据畜禽生长需求自动调节环境参数，营造舒适、健康的生长环境。在疫病防控方面，通过实时监测分析畜禽体温、呼吸、行为等数据，提前预警疫病发生，及时采取防控措施，降低疫病损失。
支持人工智能技术在适宜场景的应用落地，需要政府、企业和社会各方共同努力。政府应加大对人工智能应用场景建设的支持力度，通过示范项目、补贴政策等方式，引导企业和养殖场户积极应用人工智能技术。企业要加大技术研发和产品创新力度，开发更多适合畜禽养殖场景的人工智能产品和服务。同时，加强对养殖场户的培训和指导，提高其对人工智能技术的应用能力和操作水平。
（四）强化数据支撑
大数据是人工智能和数字经济发展的重要资源，在畜牧领域人工智能发展中同样发挥关键作用。大数据作为训练数据，广泛应用于机器学习算法的训练和优化，实现智能化的分类、预测和决策功能。畜牧业数字化离不开产业链大数据支持，只有拥有足够数据，人工智能技术才能充分发挥作用。
要秉持开放共享理念，打破数据壁垒，实现高质量数据更大范围、更高效率、更加有序的流动。建立畜牧数据共享平台，整合养殖场户、科研机构、企业等各方数据资源，实现数据集中管理和共享利用。同时，加强数据安全管理，建立健全数据安全保障体系，确保数据安全和隐私。例如，采用加密技术对数据进行加密传输和存储，设置严格访问权限，防止数据泄露和滥用。
在数据共享过程中，要明确数据所有权和使用权，建立合理的数据利益分配机制，充分调动各方参与数据共享的积极性。鼓励企业和科研机构开展数据合作，共同挖掘数据价值，推动畜牧领域人工智能发展。例如，企业可将生产过程中积累的数据与科研机构共享，科研机构利用这些数据进行技术研发和创新，研发成果反哺企业，实现互利共赢。
拥抱变革，共赢未来
人工智能已成为数字经济发展的核心驱动力，蕴含巨大创新动能。其与畜牧产业的融合是时代发展必然趋势，也是推动畜牧业转型升级、实现高质量发展的关键。尽管目前二者有机融合仍面临挑战，但只要行业内各方携手合作，坚定信心，积极探索，就一定能克服困难，迎来智慧畜牧业发展的新阶段。
产业数字化、管理信息化、生产智能化，已成为畜牧业新质生产力的增长点。我们应以此次畜牧业数智化大会为契机，深入分析研判形势，加强交流合作，共同把握智慧畜牧业发展新机遇。在人工智能浪潮中，紧跟时代步伐，勇担使命，为我国畜牧业智能化发展贡献力量，共创畜牧业更加辉煌的未来。
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| 文章来源：现代畜牧网 文章作者：豆包 文章编辑：一米优讯 |
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