人工智能在家禽養殖中的應用挑戰與優化策略研究

摘要：本研究探討人工智能在家禽養殖業的應用狀況、面臨難題及改進措施。研究表明，人工智能技術在提升家禽養殖效率、降低成本與改進產品質量上潛力巨大。但該技術應用也面臨數據質量安全、模型效能、成本效益及技術整合等挑戰。文中提出加強數據管理、改進模型構建、權衡成本效益與促進技術整合等策略，為家禽養殖業者提供理論與實踐參考，推動行業持續發展。

關鍵詞：人工智能；家禽養殖；應用挑戰；優化策略

家禽養殖業是我國農業重要部分，在國民蛋白質供應中作用關鍵。人工智能技術在家禽養殖應用漸廣，有提高養殖效率、削減成本與提升產品質量的能力。然而實際應用存在諸多挑戰，需深入研究并實施優化策略，以實現人工智能技術在家禽養殖領域的廣泛應用與價值最大化。

1 人工智能在家禽養殖中的應用現狀

1.1 禽舍環境智能監控與調節

禽舍環境對家禽健康和生產性能意義重大。在禽舍安裝溫度、濕度、光照與氨氣等多種傳感器，人工智能技術可實時采集環境數據并傳至中央控制系統。經智能算法處理，系統自動評估環境是否適宜家禽生長[1]。如溫度過高，自動調控通風或降溫設備；光照不足，則開啟照明設備，確保家禽光照充足。這種精準的環境監控與調節既能提升家禽舒適度、減少應激，又能提高飼料轉化率與家禽生長速度，進而提升養殖效益。

1.2 家禽健康監測與疾病預警

計算機視覺技術是人工智能在家禽健康監測的關鍵應用，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、行走姿態及飲食行為等。依據這些數據，人工智能模型建立生長曲線并與標準生長模式比對，及時察覺生長異常的家禽[2]。此外，借助機器學習算法對歷史和實時數據的分析，系統還能預測家禽疾病發生風險。例如家禽出現精神萎靡、飲食減少、行動遲緩等異常行為且體重增長偏離正常范圍，系統便發出預警，提示養殖人員檢查診斷。早期疾病預警有助于及時采取預防措施，防止疾病擴散，降低養殖損失。

1.3 精準飼料管理

飼料成本在家禽養殖成本中占比重大，對家禽生長和生產性能影響顯著。人工智能技術依據家禽生長階段、體重變化、歷史采食量及飼料營養成分，構建定制飼料配方體系，根據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和能量飼料；產蛋禽類則需更多鈣和磷等礦物質。人工智能實現的精準飼料管理，可減少飼料浪費、提高利用率、降低成本，保障家禽營養均衡，提升生產性能與產品質量。

2 人工智能應用面臨的挑戰

2.1 數據質量與安全挑戰

第一，數據質量參差不齊。家禽養殖環境下，傳感器收集數據會受灰塵、濕氣、電磁干擾等影響，致使數據不準。且小型養殖場數據記錄管理不規范，易出現錄入錯誤、遺漏或延遲更新，影響人工智能模型訓練效果與預測準確性[4]。

第二，數據安全隱患。家禽養殖業數據含經營、健康、遺傳等敏感信息。在網絡普及背景下，面臨網絡攻擊與數據泄露風險。一旦數據被非法獲取或篡改，會造成經濟損失，損害產品質量安全聲譽，引發消費者信任危機，甚至影響行業穩定發展。

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，現有人工智能模型難以全面涵蓋，導致生長預測或疾病診斷出現較大誤差。而且家禽養殖環境受多種因素交互影響，人工智能模型可能考慮不周，影響實際應用準確性[5]。

第二，適應性欠佳。不同地區和規模的家禽養殖場在養殖模式、設施與管理水平上存在差異。在一種養殖環境下優化的人工智能模型在其他環境可能表現不佳，需大量調整優化。

2.3 成本效益失衡

第一，前期投入高昂。引入人工智能技術需購置大量硬件設備與軟件系統，對中小規模養殖場是筆不小開支。且為保障系統正常運行，還需改造升級基礎設施，增加前期成本。

第二，運營維護昂貴。人工智能系統運行需專業技術人員日常維護管理，涵蓋設備故障排查、維修保養、軟件升級更新與數據備份恢復等，運營成本高[6]。部分養殖場因技術效果不理想或潛力未充分發揮，無法提升預期效益，成本回收周期長，影響應用積極性。

2.4 技術集成與操作難題

第一，技術集成阻礙。家禽養殖是涉及多環節與多種技術的復雜系統工程。人工智能技術需與傳統養殖設備、獸醫診斷技術、飼料加工技術等集成才能發揮最大效能。但不同技術系統缺乏統一接口標準與數據交互協議，導致集成時存在兼容性問題，增加系統建設成本與時間，降低穩定性與可靠性[7]。

第二，操作復雜繁瑣。部分人工智能養殖系統設計復雜，要求操作人員具備計算機知識、數據分析能力與技術操作技能。然而養殖場一線員工大多缺乏相關專業培訓與技術經驗，對復雜系統有畏難情緒，實際應用中難以熟練操作，易出現失誤或無法充分利用系統功能，影響技術應用效果與推廣。

3 人工智能應用的優化策略

3.1 數據管理與質量提升策略

第一，數據采集優化。采用高精度、穩定性強且具抗干擾能力的傳感器，定期校準維護，確保數據準確可靠。同時規范小型養殖場數據記錄流程，建立嚴格的數據審核機制，及時糾正錯誤與補充遺漏數據，保證數據完整性與及時性。

第二，數據安全保障。運用加密技術對家禽養殖數據加密處理，設置訪問權限，限制數據訪問人員范圍。建立數據備份與恢復機制，防范數據丟失風險。加強網絡安全防護，安裝防火墻、入侵檢測系統等，抵御網絡攻擊，確保數據安全[8]。

3.2 模型性能優化策略

第一，模型定制化改進。針對不同家禽品種與養殖環境特點，收集大量多樣化數據，構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性。例如對常見家禽品種分別建立獨立模型，并充分考慮當地氣候、養殖設施等環境因素對模型進行優化訓練。

第二，模型更新與優化。持續跟蹤家禽養殖行業發展動態與技術進步，定期更新模型算法與參數，使其適應新的養殖品種、疾病類型與環境變化。利用新出現的優質數據對模型進行再訓練，不斷提升模型性能與預測能力[9]。

3.3 成本效益平衡策略

第一，降低初期投入。借助云服務外包數據存儲、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，節省軟件采購費用。鼓勵小型養殖場聯合投資共享人工智能設備與技術資源，根據實際需求與經濟實力選擇性價比高的技術方案，避免過度投資復雜昂貴技術。

第二，提高產出效益。深度挖掘人工智能技術在家禽養殖各環節潛力，通過精準環境控制、精細飼料管理與準確疾病預測，提升家禽存活率、體重增長、產蛋量等生產性能，降低飼料消耗與疾病發生率，增加經濟效益。推行精細化管理，優化養殖流程，利用人工智能技術自動化喂食、供水、清潔等任務，減少人工成本。同時借助人工智能監測家禽產品質量安全，建立產品追溯系統，提升產品市場競爭力與附加值，拓寬銷售渠道與市場份額，進一步提高養殖效益[10]。

3.4 技術集成與操作優化策略

第一，簡化操作流程。優化人工智能養殖系統用戶界面，整合功能模塊，設計簡潔易用的控制面板，采用圖標、按鈕與菜單簡化操作步驟與參數配置，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功能與操作方法，助力員工快速掌握。開發移動端應用，方便員工通過手機或平板遠程監控與操作養殖系統，實時查看環境數據、家禽生長狀況并接收預警，執行簡單設備控制指令，提升工作效率與便捷性。

第二，強化員工培訓。依據員工技術基礎與崗位需求，量身定制培訓課程，采用現場示范、實際操作演練與典型案例分析等多種教學方法，普及人工智能基礎知識與系統操作技能，增強員工對技術的接受度與熟練度，確保系統在養殖場順利應用與推廣[11]。

結語

人工智能技術為家禽養殖行業變革展現出廣闊前景，帶來新發展契機。在禽舍環境調控、家禽健康監測與疾病防控、飼料精準管理等方面的應用，可提高養殖效率、產品質量與行業可持續性。但實際應用中存在數據質量安全、模型效能、成本效益及技術整合等挑戰。通過實施優化數據管理、提升模型準確性、平衡成本效益與促進技術整合等策略，能夠有效應對挑戰，提升人工智能技術應用成效與普及價值。家禽養殖從業者應洞察人工智能的潛力與挑戰，遴選適配自身養殖場的技術方案，加強與科研及技術企業合作，共同推動家禽養殖行業邁向智能化、高效化與可持續發展道路，滿足市場對禽產品持續增長的需求。■

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收稿日期：2024-12-31

基金項目：鄉村振興科技專項-服務型科技特派員（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技術。