（来源：智慧农业期刊）
本篇节选自：刘继芳, 周向阳, 李敏, 韩书庆, 郭雷风, 迟亮, 杨璐, 吴建寨. 人工智能驱动畜牧新质生产力高质量发展:制约因素、生成逻辑与推进路径[J]. 智慧农业(中英文), 2025, 7(1): 165-177.
Citation:LIU Jifang, ZHOU Xiangyang, LI Min, HAN Shuqing, GUO Leifeng, CHI Liang, YANG Lu, WU Jianzhai. Artificial Intelligence-Driven High-Quality Development of New-Quality Productivity in Animal Husbandry: Restraining Factors, Generation Logic and Promotion Paths[J]. Smart Agriculture, 2025, 7(1): 165-177. DOI： 10.12133/j.smartag.SA202407010
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1。
图1 人工智能赋能畜牧业新质生产力的生成逻辑Fig. 1 Artificial intelligence empowers the generative logic of new-quality productivity in animal husbandry
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 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。
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。
