综述：家禽养殖中的智能技术：智能育种与精准生产综述

《Computers and Electronics in Agriculture》：Intelligent technologies in poultry farming: a review of smart breeding and precision production

　　本文系统综述了物联网（IoT）、机器视觉与深度学习在家禽养殖中的整合应用，重点分析了环境调控（如计算流体力学CFD与红外热成像协同）、健康监测（多模态声学/步态分析）及生产性能评估（无接触体重估计）等关键技术突破，并指出数字孪生、边缘计算等前沿创新面临的算法鲁棒性不足等挑战，为行业精准化管理与动物福利平衡提供重要参考。

　　

智能创新在家禽养殖模式中的演进

全球家禽养殖正经历从传统集约化模式向福利导向型智能系统的范式转变。欧洲通过立法推动无笼养殖模式，注重垫料改良和全生命周期健康管理，但面临环境应激控制和生物安全风险升高的挑战。北美则侧重自动化技术集成，通过环境传感器网络与禽舍设备联动实现精准调控，显著提升饲料转化效率。亚洲市场更关注高密度养殖条件下的技术适配性，开发低成本传感器与轻量化算法成为重点方向。

家禽养殖健康监测关键技术突破

健康监测技术已从经验判断迈向多模态智能感知新阶段。在呼吸道疾病预警方面，结合梅尔频率倒谱系数（MFCC）的声学分析技术可识别咳嗽、打喷嚏等异常音频，准确率可达92%。步态分析通过卷积神经网络（CNN）提取禽只行走视频中的关节运动轨迹，实现对腿病早期诊断的灵敏度提升至89%。值得注意的是，环境-健康交互模型揭示氨气浓度超过15 ppm会使呼吸道感染风险增加3.2倍，而基于数字孪生的多物理场耦合系统能模拟病原体传播路径，为生物安全防控提供新思路。

生产性能监测的技术革新

无接触体重监测系统通过深度相机采集禽只体尺参数，结合长短期记忆网络（LSTM）预测模型，将称重误差控制在3%以内。蛋品品质无损检测方面，高光谱成像技术可同步检测哈氏单位、蛋壳厚度等6项指标，检测速度达每分钟120枚。饲喂行为分析系统通过U-Net分割算法精准识别采食竞争行为，使饲料浪费率降低17%。这些技术正通过边缘计算设备实现实时决策，如自动调整饲喂器高度参数。

讨论与展望

当前智能养殖技术面临算法泛化能力不足的瓶颈，不同品种、养殖场景下的模型适配性差异显著。区块链技术的引入构建了从养殖到消费端的全链条追溯体系，但传感器网络成本过高制约了大规模应用。未来研究应聚焦疾病-环境-行为交互机制建模，开发成本可控的自适应传感技术，同时加强跨学科协作攻关，推动家禽养殖向智慧化、可持续方向演进。