随着全球禽肉需求的持续增长,肉鸡产业已迅速进入集约化、规模化的生产阶段,不过在抗生素禁用、动物福利标准提高和环境可持续性要求日益严苛的新背景下,这种高效的生产模式也带来了一系列亟待解决的新挑战。规模化生产下养殖环境密度高,易导致禽流感、坏死性肠炎等疾病传播速率急剧增加[1]。亚临床健康问题缺乏明显的临床症状,传统人工巡视难以及时察觉,常延误防控时机,造成巨大经济损失。另外,肉鸡在不同生长阶段对温度、相对湿度等关键环境参数的需求存在显著差异,传统人工调控方式难以实现精准适配,从而影响动物生长速率[2]。此外,日益提升的消费者期望(尤其在动物福利和食品安全方面),叠加农村劳动力短缺和养殖经验的传承危机,使得高度依赖人工经验的传统管理模式越来越难以满足现代产业的可持续发展需求,已成为制约行业发展的关键瓶颈[3]。精准畜牧业(precision livestock farming,PLF)作为新型养殖模式,其核心理念是依靠先进技术手段实现对肉鸡个体或群体连续自动化的监测,从而突破传统养殖粗放式管理的局限,完成从被动应对向主动预防的转变[4]。PLF以数据驱动为重点,融合多源感知技术和智能分析,实时捕获养殖过程中的关键信息,为精细化管理提供科学依据[5]。
1 AI在肉鸡生产中的应用技术
1.1 计算机视觉
在肉鸡监测的众多技术中,计算机视觉应用最为广泛,其借助图像传感器获取鸡群的视觉信息,利用图像识别、目标检测和姿态估计等算法,实现对肉鸡行为、健康状况及生长情况的自动化分析。该技术最大的优势在于其非接触式特性,既规避了对鸡群造成应激,又可实现24 h不间断监测,有效弥补了传统人工观察效率低、主观性强的缺陷[8]。根据数据源的类型,用于肉鸡监测的摄像头主要可分为3类:1)2D(RGB)摄像头最基础且应用最广,它能获取鸡只的颜色、形状及运动轨迹等信息,常用于行为识别和群体分布分析;2)3D(深度)摄像头则更进一步,它通过捕捉深度信息,能够精准估算肉鸡的体积,从而对体重、体尺等体型参数进行非接触式测量,为生长性能的动态评估提供关键数据支撑;3)红外热成像摄像头通过检测鸡只的体表温度分布,可用于热应激的判断和疾病的早期预警,且其不受光照条件限制,在夜间或昏暗的鸡舍环境中依然能稳定工作[9]。计算机视觉为后续的行为识别、健康评估和生长预测提供了强大的数据基础。
1.2 生物声学分析
生物声学分析是另外一种重要的非接触式检测技术,其核心原理是采集肉鸡发出的声音信号,并结合声音信号处理和模式识别算法,从中提取能够反映其健康和应激状态的声学特征。由于声波不受光照条件限制且具有穿透性,该技术在高密度、结构复杂的鸡舍环境中适用性强,能与计算机视觉技术形成有效互补[8]。生物声学分析流程通常包括3个步骤:首先是声源定位和降噪,利用麦克风阵列采集并定位鸡群中的特定声音信号,采用算法滤除风机、设备等背景环境噪声,从而确保信号的纯净度;其次为信号预处理和特征提取,对降噪后的声音信号进行分帧、加窗和滤波,从中提取能够反映声音本质的数字特征,如梅尔频率倒谱系数;最后一步为模式识别和分类,即将提取的声学特征输入机器学习或深度学习模型进行训练,最终建立一个能够自动区分正常叫声和异常声音(如咳嗽)的分类模型[10]。
1.3 传感器技术
2 AI在肉鸡生产中的应用领域
2.1 疾病早期发现和健康管理
在实际运用中,AI能够借助多维度数据实现疾病风险的综合判断。从行为数据来看,采食和饮水行为是肉鸡健康状况的重要指标。例如,肉鸡在感染坏死性肠炎、球虫病等疾病早期,便会呈现采食量和饮水量降低的情形。计算机视觉技术通过量化采食频率、单次采食时长等参数,能够捕捉到这些细微改变。同时,疾病也会导致肉鸡活动量减少,表现为理羽行为频率降低、行走迟缓,姿态估计算法可通过分析关节运动轨迹、活动范围等特征识别此类异常信号[9]。在声音数据层面,生物声学分析技术具有显著优势。肉鸡感染呼吸道疾病后,会发出咳嗽、打喷嚏等异常声音,这些声音在频率和强度上与正常叫声存在明显差异。陈佳玮[10]通过构建基于语音识别的肉鸡咳嗽监测系统,提取咳嗽声特征参数并建立识别模型,实现了对咳嗽声和正常叫声的精准区分,从而实现呼吸道疾病的早期预警,为疫病防控争取了宝贵的时间窗口。此外,生理数据,如可穿戴设备所采集的心率、体温等参数变化(肉鸡感染疾病时体温会异常升高),也能为疾病诊断提供依据[15-17]。于力吉[16]通过机器学习算法构建了肉鸡疾病诊断模型,该模型整合了采食、活动、声音等多源数据,对于坏死性肠炎、球虫病等常见疾病,该模型能实现比人工观察提前2~3 d的预警,且准确率可超85%,此模型不仅能通过历史数据训练识别已知疾病特征,还能凭借增量学习适应新的疾病模式,为不同规模鸡场提供个性化的预警方案。
AI技术还可在疾病溯源和防控决策方面发挥辅助作用,通过结合肉鸡个体监测数据和养殖环境数据,分析疾病传播路径,为隔离病鸡、优化消毒方案提供支持,从而有效防止疾病扩散[18]。
2.2 生长预测和生产管理
在肉鸡生产管理中,生长性能是核心指标,包括体重、均匀度和出栏时间等。传统管理的手段通常采用人工抽样称重,但这种方式耗时耗力,易引起鸡群应激反应,且样本代表性有限。AI技术借助无接触式监测和数据分析,能够实现生长性能的精准预测,从而优化生产决策,提升养殖效率和经济效益。
在体重和均匀度预测方面,计算机视觉技术具有显著优势。借助2D或3D摄像获取肉鸡图像信息,并结合体型特征与体重间的关联模型,可以实现群体平均体重的无接触式估计。岳鹏飞[14]设计的无线动态自适应称重系统,将计算机视觉技术与传感器技术融合,能够在不捕捉肉鸡的情况下估算体重,并将误差率控制在5%以内;该系统还能通过分析个体体型差异评估群体均匀度,为分群饲养提供依据,对于均匀度不佳的鸡群,可以通过调整饲喂量和分群管理等手段提高养殖生产效益。在精准饲喂领域,AI技术通过整合生长性能预测数据和鸡群健康状态数据,实现了饲粮配方与饲喂量的动态优化。传统的统一饲喂模式无法满足个体差异需求,容易导致饲粮浪费或营养不足。AI赋能的精准饲喂系统能够依据肉鸡的日龄、体重及健康状况,制定具个性化的饲粮配方。针对生长速度较快的肉鸡,适度下调能量饲料占比以防止脂肪过度沉积;对健康状态不佳的肉鸡,则提高维生素、矿物质含量以增强其免疫力。刘同来等[18]设计的肉鸡养殖信息化服务平台,将AI预测模型与自动化饲喂设备结合,实现了饲粮的自动调配与精准投喂,使饲料转化率提高8%~10%,并减少了饲粮浪费。在优化生产决策方面,AI技术能够整合养殖全流程数据,为鸡场管理供给综合性的决策支持。通过分析不同季节和养殖密度下的生长数据,有助于优化养殖密度方案;结合市场需求与生长预测,可以调整出栏时间以实现收益最大化。
此外,通过结合环境传感器采集的数据与鸡群行为反应,可构建多变量调控模型,实现环境参数的动态优化。孙思明[11]设计的智能环境控制系统,将温湿度以及氨气浓度传感器数据与肉鸡生长阶段需求模型融合,自动调节通风机转速和供暖设备功率,从而精准适配环境参数,有效提升肉鸡生长效率和饲料转化率。
2.3 动物福利评估
消费者对动物福利的关注度日益提升,使得福利评估成为肉鸡产业高质量发展中不可或缺的关键环节。传统福利评估方法依赖于人工评分,例如跛行评分和热应激评分等。然而,这些传统方法普遍存在主观性、效率低下以及难以实现连续监测等问题。AI技术通过自动化和客观化的检测手段,能够实时捕捉与福利相关的各项指标,这不仅为福利评估提供可靠的数据支撑,也为福利认证和监管奠定了基础[19]。
在跛行评估领域,人工评分易受评估人员经验和情绪的影响,且难以覆盖大规模鸡群。计算机视觉技术通过采集肉鸡行走视频,提取步长、步频、关节弯曲角度等特征,构建了客观的跛行评分模型。Bist等[20]开发的笼养肉鸡跛行检测系统,利用深度学习算法识别肉鸡行走时的姿态异常,能够自动区分正常、轻度跛行和重度跛行3种状态,该系统评分结果与专家评分的一致性超过90%,且能实现24 h不间断监测,及时发现早期跛行鸡只,为治疗和环境调整提供支持。
在应激状态评估方面,生物声学技术占据着关键地位。将AI技术与生物声学分析相结合,不仅能实现疾病的早期预警,还能优化养殖管理,提升产业效益[8]。肉鸡遭遇疼痛、恐惧等应激源时,其叫声的频率和强度会增加。通过分析这些变化,算法可以量化应激水平,为养殖环境调整提供依据,进而降低应激因素对肉鸡生长性能的负面影响。在热应激评估领域,传统人工观察主要依据肉鸡张口呼吸、翅膀下垂等行为判断,其准确性较低且反应滞后。计算机视觉技术通过分析鸡群的群体分布模式、个体行为特征,并结合红外热成像获取的体表温度数据,构建热应激评估模型。Peña Fernández等[21]研发的肉鸡福利监测系统,利用摄像头技术实时量化热应激程度,一旦检测到热应激信号变化,自动触发通风设备调整,从而避免热应激对肉鸡生长和福利产生影响。
3 挑战与局限
尽管AI技术在精准肉鸡养殖领域展现出巨大的潜力,但其产业化推广进程目前仍面临多方面的复杂挑战。这些挑战广泛涉及数据、技术与经济等多元维度,对技术的实际落地应用构成了严重制约。
从数据相关挑战的视角审视,AI模型训练所赖以依存的基础是高质量且已精确标注的数据。在商业鸡舍实际情境中,数据的获取和标注却遭遇重重困难。鸡舍内部光照条件复杂多变,粉尘弥漫,加之鸡群密度较高,这些情形极易致使图像模糊不清,声音信号亦遭受严重干扰,进而对原始数据质量产生显著影响。同时,不同鸡场之间在肉鸡品种和养殖模式上存在显著差异,使得所采集的数据呈现出极强的场景特异性,这无疑增加了通用数据采集的难度[6]。数据标注工作则需专业人员的深度介入,例如对疾病症状、行为类型等进行精确标注,此过程不仅耗时费力,且成本高昂。加之当前数据标注标准缺乏统一规范,不同标注人员的判断差异容易引发数据偏差,进而对模型的训练效果造成负面影响。此外,数据隐私与安全问题日益凸显,养殖数据往往关乎鸡场的商业机密,数据归属权的界定模糊不清,易出现数据泄露的风险。更为重要的是,数据共享机制付诸阙如,使得不同鸡场之间的数据难以互通,直接导致模型训练所需数据量匮乏,严重限制了模型的泛化能力[19]。
从技术和算法所面临的挑战视角审视,AI模型泛化能力欠缺构成了当下所直面的核心难题[9]。AI模型在某一特定鸡场完成训练后,由于不同鸡场之间在光照、温度、养殖密度、肉鸡品种等诸多环境因素上存在显著差异,若想将其直接应用于另一鸡场,通常面临重重困难。例如,在高光照环境条件下训练的行为识别模型,一旦置于低光照鸡场之中,其识别准确率便会出现显著下降[24]。此外,模型实时性和计算成本问题同样对其应用推广形成了制约。肉鸡监测工作通常要求实现实时数据分析与反馈,然而边缘设备的算力普遍有限,难以负荷复杂AI模型的实时运行任务。倘若选择采用云端计算方式,数据传输延迟以及网络稳定性等方面的问题,不仅会对实时性产生负面影响,而且会致使计算成本显著增加[25]。再者,AI模型普遍存在的黑箱特性,进一步削弱了养殖户对PLF技术的信任度。养殖户对模型决策逻辑的理解困境及对技术厂商的信任缺失,已成为制约智慧养殖发展的关键社会学因素。Klerkx等[26]指出,数字技术的黑箱化特征以及数据主权带来的信任赤字,使得生产者在面对缺乏解释性的模型输出(如健康预警)时,往往表现出较低的采纳意愿和执行动力。
从经济和实施所面临的挑战审视,高昂的初始资金投入是制约中小规模鸡场采纳AI技术的关键要素。一套完备的AI监测体系通常涵盖摄像头、各类传感器、边缘计算装置以及复杂的软件平台等诸多部分,对于一个中等规模的鸡场而言,部署这样一套AI监测系统的投资通常处于1.5万~5万欧元,这远远超出了普通肉鸡养殖场的经济承受范畴[21]。再者,投资回报率的不确定性进一步削弱了生产者对相关技术的应用意愿。AI技术对应的实际经济效益(如死亡率控制、饲料成本优化)缺乏精准的量化研究支撑,再加上硬件设备的高额初期投入、云服务的持续运营成本,这些尚未被充分验证的财务成本和收益预期,使得生产者对技术投入的信心普遍不足[27]。
4 未来展望
4.1 多模态数据融合
在未来的发展进程当中,多模态数据融合无疑将成为AI技术在精准肉鸡养殖领域拓展的关键方向。目前,AI应用普遍高度依赖单一类型数据,信息维度受限及抗干扰能力薄弱等问题随之浮现。伴随基因组学、微生物组学等组学技术的逐步演进,将此类组学数据与AI监测所获取的表型数据进行有机结合,将能够搭建起全景式精准养殖模型架构,从而达成从单纯的表型监测向基因型-表型-环境协同分析模式的重要跨越。例如,基因组学数据可被应用于筛选具备较强抗病性能以及生长速率较快的优质品种,微生物组学数据则能够反映肉鸡肠道健康状况。将这些信息与AI所监测到的行为、生理数据相结合,能更全面地评估肉鸡的健康风险,进而实现个性化的精准养殖管理[28-31]。多模态数据融合还能够显著增强模型的泛化能力,通过整合不同场景下的多源异构数据进行训练,有望构建通用性更强的AI模型,从而有效降低场景适配过程中所需的成本[27]。
4.2 可解释AI
4.3 机器人和自动化
AI驱动的机器人技术将实现肉鸡养殖流程的全方位自动化,从而大幅度降低对人工的依赖。未来,自助巡检机器人有望成为鸡场的智能管家,这类机器人搭载摄像头、麦克风及环境传感器,能够在鸡舍内自主移动,对鸡群行为、健康状况及环境参数实施实时监测,有效替代传统的人工巡检模式。此外,机器人可配置红外热成像模块,实现夜间监测,进一步提升监测覆盖率[5,34-38]。机器人可完成指定时间内的高效路径规划,既减少无效运输与能耗损耗,又通过精准补料规避过量饲喂或饲粮短缺问题;结合料桶称重传感器和无线通信模块的实时数据反馈,还能助力智慧农场达成动物福利养殖和生产效率双重提升的目标[39]。机器人可与自动化饲喂、饮水设备联动,实现养殖流程的闭环管理,例如系统可依据AI预测出生长需求,自动调节饲喂量等关键生产指标,从而显著优化养殖效率并降低资源损耗[40]。
5 小结
综上所述,AI已成为推动肉鸡养殖向精准化、智能化转型的核心引擎。通过集成计算机视觉、机器学习及多源传感技术,AI不仅实现了对肉鸡健康、行为及福利状态的全天候无接触式监测,更通过从经验驱动到数据驱动的范式转变,有效解决了集约化养殖中劳动力短缺、应激频发及管理滞后等关键难题。AI技术在疾病早期预警和生产决策优化方面已展现出显著的应用价值,是实现肉鸡产业高效、优质与可持续发展的关键技术支撑。展望未来,随着多模态数据融合、可解释AI及智能机器人等前沿技术的突破,AI系统的鲁棒性和应用广度将得到进一步提升。
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