《Computers and Electronics in Agriculture》：Tech-driven evolution of animal housing: an in-depth analysis of the impact of digital technologies, AI, and GenAI in the Era of precision livestock farming
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这是一篇系统性回顾与计量文献学分析，深入探讨了数字技术与人工智能（AI/GenAI）如何重塑牛、猪、禽三大物种的畜牧设施与管理。文章分析了1242篇科学文献，揭示了从传感器、计算机视觉到云端数据管理与AI分析的技术整合趋势，并指出这些技术正推动养殖场在物理布局、基础设施和数据管理方面发生根本性变革。研究者特别关注了技术应用的物种差异、当前的知识缺口以及向“智能畜舍”演化的未来方向。
在当代畜牧业，动物福利、环境可持续性与经济效益的交织，推动了一场静默的技术革命。传统的畜舍正从单纯提供庇护的空间，演变为一个集成了传感器网络、自动化系统和高级算法的“智能生命支持平台”。这篇综述通过梳理过去十年间超过1200篇科学文献，为我们描绘了这幅技术驱动畜牧设施演进的生动图景。
1. 引言：从拴系到智能，畜牧设施的范式转变
动物福利已成为畜牧业创新的核心焦点，高达86%的相关研究都涉及于此。然而，从传统的拴系饲养转向散栏饲养，远不止是给予动物更多自由那么简单。它意味着需要对舍内环境——温度、湿度、通风、有害气体（如NH3）——进行前所未有的精确控制，因为这些因素直接关系到动物的死亡率、健康水平以及养殖场的整体环境足迹。优化流程与技术升级是提升农场盈利的关键驱动力，这使得精准畜牧业（PLF）技术，即对动物生产、繁殖、健康、福利及环境影响进行自动化、连续性监测的技术，正日益成为行业新标准。
过去十年，PLF技术的发展在不同畜种间走出了不同的轨迹。牛产业由于动物个体较大、生产周期较长，较早采用了自动化系统，使得基于个体的监测成为可能。相比之下，猪和禽类养殖因饲养密度高、通常以群体为单位进行管理，初期在个体监测技术的采纳上面临更多技术和经济限制，早期研究更多集中在环境控制、群体行为评估和基于摄像头的解决方案上。尽管有56%的农民认为这些技术有益于农场整体管理，但其在实际生产中的采纳仍然参差不齐，大量解决方案正处于研究或初步应用阶段。
2. 技术工具箱：从视觉到震动，全方位的感知
现代畜牧技术应用场景多样，且常不限于特定物种。图像分析与摄像头传感器的结合便是典型代表。在禽类养殖中，它被用于热应激监测、实时动物检测和健康评估，单台摄像头成本可低于100美元。计算机视觉还能辅助操作员识别需要照料的区域，例如自动识别死鸡，或在群体水平监测应激状态。在养牛业，图像分析被应用于发情监测，以及跛行检测、体况评分（BCS）等健康评估，置信度可超过95%。在养猪业，计算机视觉既关注单个动物也关注群体，主要研究方向包括早期疾病识别、应激监测，以及以超过97%的准确率估测体重和清点仔猪。
三轴加速度计是另一项跨物种广泛应用的技术，可实现动物运动的连续多日记录。在牛身上，它用于监测行为、反刍、采食饮水，并检测跛行等健康问题；在禽类中用于追踪行为和识别运动问题；在猪身上则被用于通过监测运动来预测分娩。此外，还有诸如自动挤奶系统（AMS）等物种特异性精准系统，它们集成了多种传感器，在履行不同监测功能的同时，也生成了海量数据，对农场的数据管理能力提出了挑战。
3. 数据洪流与智能大脑：管理、分析与生成
为应对日益复杂的数据管理，数字化管理软件和集成化农场数据库已成为标准工具。然而，数据处理的范畴早已超越了简单的存储和记录。人工智能（AI）和生成式人工智能（GenAI）的快速发展，为处理、建模和解读大规模异构数据集（包括行为数据、环境参数和自动化系统产生的高频时间序列数据）引入了先进能力。基于AI的系统能够执行自动化的图像和视频分析，用于动物检测、体况评分、跛行评估、热成像和行为模式识别。GenAI虽然仍处于新兴阶段，但其通过实现自动特征生成、用于模型训练的合成数据创建以及支持决策过程的预测模拟，进一步扩展了这些可能性。
4. 设施的适应与重塑：当畜舍遇见芯片
近期文献清晰地表明，引入此类技术系统迫使畜牧建筑为满足新的功能需求而进行适应和演进。首先，内部空间组织直接受到影响。自动化系统、传感器网络、图像或视频采集设备的安装需要专用的安装点、无遮挡的视线、可控的照明条件以及敏感设备的保护性外壳。这些新增物可能要求重新规划布局、调整天花板高度、为安装摄像头加固墙体或梁，并布设不影响动物或工人的线缆通路。环境传感器（如温湿度、空气质量、噪音）需要策略性分布以确保测量的代表性，这可能改变生产区域传统的分区方式。
其次，采用数字化系统带来了新的基础设施需求。可靠的高带宽互联网连接对于支持持续的数据传输、实时分析和云端存储至关重要；因此，许多建筑必须进行线路升级或安装无线网状网络。与传感器、服务器、自动饲喂器、视觉系统和通风监测相关的电力需求增长，常常需要增强电力容量、冗余电源供应，并且在许多情况下，需要整合光伏阵列等可再生能源系统以维持运营连续性和成本效益。在充满粉尘、湿度和温度波动的农场环境中，电子元件的冷却和保护系统也变得必要。
再者，现代化的数字化畜牧设施越来越需要为计算和数据存储设备的安装指定专属空间。专用的“畜牧农场数据机房”或技术中心正变得越来越普遍，它们为服务器、边缘计算单元、本地数据库、路由器和备份系统提供了安全的运行环境。这些空间充当了数据处理和短期存储的农场本地节点，在延迟成为关键因素时减少对外部云基础设施的依赖，同时也作为技术人员或农场经理监督系统性能、警报和AI平台生成的仪表板的监控站。
5. 研究方法：系统性梳理与深度挖掘
为深入探索数字技术与主要畜牧品类设施之间的关系，研究者进行了一项混合的系统性文献计量学回顾与探索性分析。研究遵循PRISMA指南，检索了Scopus和Web of Science核心合集数据库中2014年至2024年的文献，使用了结合畜牧物种与数字或PLF相关技术的结构化检索式。经过去重和筛选，最终有1242篇科学论文被纳入分析。
研究者建立了一个系统分类框架，对所有论文进行了人工全文分析，提取了技术类型、所需输入、提供的结果、应用区域、数据传输方法以及人工智能（AI）/生成式人工智能（GenAI）使用情况等信息。数据通过文本挖掘处理，使用Python识别了语料库中最常见的100个术语，并进行了聚类分析。最终形成了三个主要的主题聚类及其子聚类：“建筑与环境控制”（含工程与建筑、环境监测与控制、环境影响）、“管理与行为”（含群组管理、动物生产与繁殖、动物健康与疾病）以及“数字技术与应用”（含分析与建模、传感器/工具、应用与使用）。
6. 结果洞察：趋势、差异与未来焦点
6.1 文献概览与物种差异
分析显示，牛产业的相关出版物数量占主导地位，但自2021年以来其增长停滞，而猪和禽类的出版物数量增加，缩小了物种间的差距。从增长幅度看，禽类相关出版物增长近900%，显示出该领域研究活力的显著提升。
6.2 技术应用与数据管理
在技术应用方式上，物种间存在显著异质性。与动物直接相关的技术（如可穿戴传感器）在牛论文中占21%，远高于猪（6%）和禽类（1%）。这很可能与牛的体型和较长寿命使其更适合佩戴项圈或腿带式传感器有关。相反，软件/建模/数据类创新在禽类系统中占主导地位，这强化了禽类养殖严重依赖计算机视觉和图像分析的观念。
在数据管理方面，云存储 across all species is predominant （牛48%，猪69%，禽类63%）。这表明大部分信息存储在云端，但由于数据常通过私有的、传感器或系统特定的软件收集，因此需要足够的硬件和网络基础设施来支持全面的农场管理平台。
人工智能已被应用于约30%的研究中，但存在明显的物种差异：牛29%，猪63%，禽类36%。在方法论上，机器学习（ML）占主导（牛70%，猪60%，禽类65%），而深度学习（DL）和传统神经网络的应用相对有限。生成式人工智能（GenAI）的应用仍然很少，仅占AI相关论文的约8%，且尚无在商业化或大规模农场中实施的记录。其应用主要集中在改进计算机视觉系统或数据分析，例如使用AI增强热图像中禽类疾病的检测能力。具体GenAI工具中，大语言模型（LLM）用于异构数据的标准化与整合，扩散模型用于视觉数据的生成与增强，生成对抗网络（GAN）则广泛应用于图像增强和基于图像的疾病检测。
6.3 研究焦点与基础设施影响
对论文输入和产出的分析揭示了不同物种的研究焦点。在牛产业，输入数据主要关注动物健康参数（如乳房和蹄部状况）、产奶量参数和采食参数；产出则最关注动物健康改善（如跛行和乳房炎管理）和动物福利。在养猪业，输入侧重于体重监测、采食数据和攻击行为；产出则高度集中于动物福利。在禽类养殖，输入主要是与生长相关的数据（采食、体重）和计算机视觉数据；产出也以动物福利为主。
在畜牧设施内的应用区域上，运动区域（特别是通道和牧场）是技术应用最具代表性的区域，主要因其在动物管理和使用摄像头监控方面的战略作用。休息区域在养猪业中特别受到关注，主要是由于针对分娩母猪的解决方案。当技术安装在物种特异性区域时，它们通常与重要系统相关，如奶牛场的挤奶系统、禽类的鸡蛋收集系统和母猪妊娠舍。
7. 结论：走向集成化的智能畜牧未来
本综述揭示，数字技术、人工智能和生成式人工智能的整合，不仅改变了农场管理实践，也正在重塑畜牧饲养系统的物理配置、基础设施需求和技术格局。这些变化凸显了将数字化转型视为一个建筑和基础设施挑战的必要性，而不仅仅是纯粹的技术挑战。
研究发现，所有物种都对动物监测、福利和饲养相关主题表现出持续增长的研究兴趣。“工程与建筑”、“群组管理”以及“数据分析与建模”等主题在整个分析期间反复出现。数据管理和处理已成为PLF技术的关键组成部分。尽管人工智能的应用日益增多，但生成式人工智能在畜牧业中的应用仍处于起步阶段，拥有广阔的未来潜力。
不同畜牧物种在研究重点和技术采纳路径上存在显著差异，反映了其各自的饲养系统、管理实践和监测可行性。这种差异性提示，未来的技术开发和设施改造需要更具物种针对性。同时，云计算和AI的广泛应用，对农场的数据基础设施（网络、电力、存储与计算空间）提出了新的标准和要求，预示着现代畜牧设施正在向高度集成化、智能化的“生产-数据”复合体演进。
