综述：动物饮水行为与饮水量自动监测系统：探索自动化、人工智能与生成式人工智能驱动的技术、应用与新兴挑战

《Computers and Electronics in Agriculture》：Automation, AI, and GenAI-driven systems for animal drinking behaviour and water intake monitoring: Exploring technologies, applications, and emerging challenges

这篇系统综述（涵盖2000-2025年）聚焦于牛群饮水行为与水摄入的自动化监测前沿。它系统性梳理了RFID（射频识别）、加速度计、水表、电子饮水系统以及集成AI（深度学习、生成式AI）的视觉系统等核心技术，并评价了其在精准获取个体数据、提升健康福利预测能力及实现规模化水资源管理等方面的应用潜力与现存挑战。

　　

引言：精准畜牧养殖的关键一环

有效监测牛群的饮水行为和饮水量，对于确保动物健康、福利和畜牧生产的可持续性至关重要。充足的水摄入是保障牛只生产力和健康的基础，受环境条件、生理状态和社会动态等多种因素影响。饮水模式的改变可作为应激、疾病或其他健康问题的早期指标。传统的监测方法耗时耗力且易出错，缺乏获取大规模牛群连续、实时个体数据的可行性。因此，本文旨在系统性回顾与分析2000年至2025年间，在牛只饮水行为自动监测技术方面的进展，聚焦于传感器、人工智能及视觉系统，以识别关键发现、当前局限与未来研究方向。

研究与方法

本综述遵循PRISMA（系统综述和荟萃分析的首选报告项目）指南，采用系统化方法对文献进行识别、筛选与纳入分析。通过对Elsevier Scopus和Web of Science数据库的检索，使用与饮水行为、监测分析及智能技术相关的关键词组合，最终从1339篇文献中筛选出121篇进行深入分析。研究还通过聚类分析，将相关主题归纳为技术集成、健康监测、营养与饲养策略、气候适应和农场管理五大集群，以进行多学科交叉分析。

自动化系统与传感器技术

传感器技术在监测水摄入和饮水行为方面具有多样化的应用，覆盖集约化饲养场、奶牛场和粗放式放牧系统。

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  核心传感器技术
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     射频识别（RFID）：通过耳标或植入式芯片识别个体牛只，记录其访问水源点的时间、时长，常与水表结合以关联个体饮水量。研究表明，RFID系统记录牛只进出饮水点的移动准确率可达95%，与水表测量体积的相关性高达0.99。
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     电子饮水器/水槽：配备流量计和称重传感器，可精确测量个体每日饮水量，并提供访问开始时间、时长等行为数据。这类系统对于研究群养动物中的社会等级和竞争行为尤为有用。例如，研究发现，当水槽位于通道时，优势牛比从属牛拥有更多的饮水次数和更长的饮水时间。
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     水流计：主要用于测量群体或农场分区的水消耗总量，成本较低，但通常不提供个体数据，需人工监测。
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     动物附着传感器：如集成在项圈或耳标中的加速度计，通过检测与饮水相关的特定头部和颈部运动来识别饮水事件。算法已能成功检测超过94%的持续时间大于10秒的饮水事件。然而，对短暂饮水事件的精确分类仍具挑战性。
  5. 5.
     网胃温度传感器：用于监测奶牛核心体温。饮水会导致网胃温度出现短暂但显著的下降（平均下降约2.29 ± 1.82 °C），这种生理反应虽可用于指示饮水事件，但也可能干扰其作为发热监测主要用途的解读。
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  视觉系统与机器学习
  基于计算机视觉的技术，利用低成本摄像头系统，为非侵入式监测提供了强大工具。
  1. 1.
     深度学习模型：如YOLO、CNN（卷积神经网络）等，被用于从视频流中检测和识别饮水行为。例如，基于YOLOv5架构的模型识别饮水行为的准确率可达97.50%，而使用DeepLabCut姿态估计模型的分析方法对肉牛饮水行为的识别准确率甚至高达98.25%。
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     应用与优势：视觉系统能够持续监测，安装相对简便，可作为传统昂贵设备的替代方案。它们不仅能有效评估热应激对奶牛饮水习惯的影响（研究发现饮水频率和时长与温湿指数THI高度相关），还能用于早期疾病检测，例如患病犊牛会表现出饮奶速度减慢、访问次数减少等行为变化。

数据建模与分析

对采集数据的处理和分析采用了从传统非AI方法到先进AI驱动的多种策略。

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  非AI方法
  主要包括统计建模、相关性分析、线性回归以及经验公式开发。这些方法用于验证自动化系统的准确性、探究行为参数之间的关系、并基于干物质摄入量、产奶量、体重和环境变量等预测水摄入量。例如，研究发现荷斯坦奶牛的总水摄入量最强预测因子是干物质摄入量。
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  AI与深度学习方法
  AI技术极大地提升了对复杂行为模式的识别和预测能力。
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     行为识别与预测：CNN-LSTM（长短期记忆网络）算法能准确检测单头奶牛的基本行为（包括饮水），在复杂环境中平均准确率达0.976。人工神经网络也能基于泌乳牛数量、产奶量等简单变量，以约94.3%的准确率预测奶牛场的水消耗。
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     多模态学习：融合视觉、传感器和环境等多源数据，通过多模态深度学习算法能更全面地识别奶牛行为，对饮水行为的识别精确度可达97.67%。
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  生成式人工智能的变革性角色
  生成式人工智能（GenAI），如生成对抗网络，通过合成多样化、真实的饮水行为图像或模拟传感器数据模式，有效解决了动物行为识别中常见的数据稀缺问题，特别是对于罕见或短时事件。这不仅能增强深度学习模型的准确性和鲁棒性，还支持创建动物“数字孪生”，用于模拟水摄入场景、预测对环境应激源的反应以及虚拟测试管理干预措施，从而降低成本并促进符合伦理的研究。然而，确保合成数据的保真度（以避免模型偏差）以及解决复杂GenAI模型的“黑箱”可解释性挑战，是其应用面临的关键问题。

应用、挑战与未来方向

这些技术为实现精准畜牧养殖提供了强大支持，其应用价值主要体现在：

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  健康与福利监测：通过监测饮水模式的变化，实现疾病的早期预警（如犊牛腹泻、奶牛乳腺炎引起的发热）。
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  热应激评估：饮水行为是反映热应激的敏感指标，其变化可用于预警甚至预测产奶量。
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  水资源管理：精确测量个体和群体水耗，有助于制定高效的水资源管理策略，优化用水。
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  社会行为研究：揭示群养牛只中因社会等级导致的饮水竞争与资源获取不平等。

尽管取得了显著进展，但仍存在诸多挑战：

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  技术局限：准确分类短时饮水事件、在粗放式环境中确保系统可靠性、以及先进系统的高昂实施成本。
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  知识缺口：关于不同环境条件下牛只最佳水需求量的认知仍不足。
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  未来发展：需要继续开发经过验证的传感器和先进分析工具，重点研究方向包括：提升成本效益和可扩展性、实现多模态数据融合、构建高级数字孪生、确保经济可行性、加强从研究到实际应用的转化、保障数据隐私与安全，以及制定农业领域的伦理AI框架。

结论

自动化、人工智能及生成式人工智能驱动的监测系统，正在彻底改变我们对牛只饮水行为和水摄入量的理解与管理方式。从基础传感器到先进的视觉分析与合成数据生成，这些技术为获取实时、精准的个体层面数据提供了可能，极大地推动了预防性动物医疗、福利提升和资源可持续利用。面对当前的技术挑战与知识空白，未来的研究应致力于开发更稳健、经济且可扩展的解决方案，以保障全球食品安全和环境管理，最终引领畜牧业走向更智能、更精准、更可持续的未来。