通过智能的循环可持续性模式转变家禽生产：结合数字创新、循环经济和风险管理以实现长期韧性

《Poultry Science》：Transforming Poultry Production with Smart Circular Sustainability: Bridging Digital Innovation, Circular Economy, and Risk Management for Long-term Resilience

　　法里德·S·纳萨尔
沙特阿拉伯阿赫萨国王费萨尔大学农业与食品科学学院动物与渔业生产系

**摘要**
全球家禽产业正面临日益增加的挑战和风险，包括需求增长、气候变化、资源枯竭、严格的法规，以及流行病、市场波动和供应链中断。这些压力要求进行根本性的转变，转向更高效、更具韧性和可持续的生产系统，这凸显了需要一个整合循环经济（CE）、数字技术和风险管理的综合模型。在这种背景下，智能循环可持续性（SCS）应运而生，它将CE策略、现代数字技术工具和风险管理相结合，旨在优化资源利用、减少浪费、提高生产力，同时确保环境和经济韧性。这一概念不仅仅关注渐进式的改进，而是寻求从根本上重组家禽生产系统，使其成为智能的、适应性的和预测性的系统，能够预见中断并有效应对复杂的不确定性，同时支持动物福利并保障长期粮食安全。本研究旨在在家禽行业中确立SCS的概念，并确定其实际实施策略。在方法上，本研究采用定性描述设计，并根据PRISMA指南进行了系统性文献回顾，整合了同行评审的研究、国际报告和全球案例研究，以确保科学严谨性和分析全面性。研究结果强调需要一个统一的框架，将资源管理效率、废物减少和风险管理整合在一个整体模型中，以改善经济、环境和社会维度。研究还提出了从传统生产系统向智能、循环、技术驱动的系统过渡的结构化战略路径以及风险管理方法。当前研究建议将SCS作为战略框架，指导家禽行业的生产政策，重点关注低成本、易于本地适应的数字技术、能力建设计划以及学术界、产业界和政策制定者之间的增强型多学科合作。最终，这一概念代表了朝着平衡的家禽生产系统转型，该系统结合了经济绩效、环境保护、动物福利和可持续资源治理，造福后代。

**引言**
预计到2034年，全球家禽肉产量将持续稳定增长，达到1.73亿吨成品家禽产品，占全球肉类消费总量的62%（OECD/FAO，2025年），而2025年为1.058亿吨（USDA，2025年）。此外，近年来家禽在总动物蛋白消费中的份额显著增加，预计到2034年将提供约45%的肉类衍生蛋白。这种持续增长得益于家禽成本较低、蛋白质与脂肪比例有利、营养价值较高以及环境足迹较红肉更小。因此，对于关注成本和可持续性的消费者来说，家禽仍是首选（OECD/FAO，2025年）。

为了应对不断增长的对家禽肉和蛋的需求，生产系统应优先提高效率并优化资源利用，以应对气候变化，同时确保符合可持续发展目标（SDGs）的可持续和公平的食品系统。这需要整合现代技术：大数据支持先进的决策制定，人工智能（AI）和深度学习支持精确的预测建模，传感技术允许对生产环境进行实时精确监测。这些创新共同提高了资源效率，减少了损失，改善了动物和工人的福利，并降低了环境和社会影响，从而建立了智能、有韧性和可持续的家禽生产系统，能够有效应对未来的挑战（Franzo等人，2023年）。

此外，地球正经历由人类活动引发的环境危机，导致严重的气候变化、生物多样性丧失和生态系统退化（Haines和Patz，2004年）。到2050年，农业生产预计将大幅下降，同时全球食品价格将急剧上涨（Hristov等人，2020年）。这种情况主要是由于“获取-制造-处置”的线性经济模式导致的，这种模式加速了资源枯竭并加剧了环境退化（Payne和Kwofie，2024年）。

作为对这种不可持续模式的响应，循环经济（CE）作为线性模式的替代方案应运而生，强调产品在生命周期结束时的再利用、回收和再利用（Ellen MacArthur基金会，2019年）。这种方法在农业领域尤为重要，因为它提供了回收未充分利用资源的重大机会（Awasthi等人，2019年）。与不产生废物的自然生态系统不同，人类活动会产生大量废物，包括家禽羽毛等有害物质，这些废物可以被重新利用为可降解的、增值的农业材料（Kacorzyk等人，2025年）。

然而，可持续性的概念经历了显著的概念漂移，被广泛使用却没有明确的定义或可衡量的标准。尽管联合国广泛引用的定义强调在不损害后代的情况下满足当前需求，但它仍然过于宽泛且缺乏操作性。这种模糊性削弱了确保与资源保护和代际公平相关的可持续性目标的有效承诺（Ben-Eli，2018年）。此外，气候变化作为家禽产业面临的风险之一，对该行业产生了重大影响，家禽对环境变化高度敏感，温度升高会降低生产效率、增加死亡率并降低效率，仅在美洲，由于热应激，每年就导致大约23.6亿美元的损失（Abbas等人，2025年）。因此，持续的全球气候变化需要改进家禽管理系统，以维持最佳的环境条件，从而提高生产效率。基于公平、公平和可持续的食品生产系统实现粮食安全对于所有国家实现联合国可持续发展目标（SDGs）至关重要，这些目标包括消除贫困、零饥饿、良好的健康与福祉、产业创新和基础设施（Chigwada等人，2022年）。

本研究旨在在家禽行业中引入和确立智能循环可持续性（SCS）的概念，作为一个创新框架，整合循环经济原则、现代数字技术和风险管理，以提高生产效率，实现可持续、有韧性和长期的生产系统，并确定在家禽行业中实施这一概念所需的策略。为此，研究旨在解决四个关键方面：首先，阐明CE的概念及其整合到家禽产业中的潜力，以减少浪费和最大化副产品的利用；其次，强调智能技术在发展更高效和可持续家禽产业中的作用；第三，在家禽科学的背景下定义SCS，并将其与智能循环经济概念和传统可持续性区分开来；第四，提出在家禽行业中实施SCS的策略，以及可能阻碍其实施的主要挑战。

鉴于全球家禽行业面临的环境和经济挑战迅速加剧，迫切需要一个结合技术智能、运营效率和长期可持续性的综合框架。尽管人们对可持续畜牧业生产系统的兴趣日益增加，但在家禽行业中，数字技术、CE原则和风险管理整合到一个统一的SCS框架中的研究空白仍然存在。以往的研究分别探讨了这些维度，导致方法碎片化，未能充分利用其协同效应，尽管有证据表明它们的整合可以提高效率、增强预测能力、减少排放并提高系统韧性，特别是在数字基础设施薄弱和数据准备不足的发展中。因此，本研究旨在通过开发一个家禽行业的SCS综合概念框架来弥合这一差距，结合数字技术、CE原则和风险管理。该框架使智能生产系统的开发成为可能，这些系统能够进行预测、适应并对环境和经济变化做出主动决策，同时提出一个增强透明度、数据驱动的治理和食品安全系统长期可持续性的实施模型。

**材料与方法**
本研究采用定性描述研究方法，引入和确立家禽行业中的智能循环可持续性（SCS）概念，作为一个创新框架，整合循环经济（CE）原则、现代数字技术和风险管理，以提高生产效率并实现有韧性和长期可持续的生产系统。研究遵循PRISMA指南（Liberati等人，2009年；Moher等人，2015年），因为它们能够提高透明度、减少偏见，并确保进行系统性回顾的系统性和可追溯性（Afrifa等人，2022年）。为了提高透明度和方法学严谨性，手稿经过了修订，提供了全面的PRISMA流程描述。最初通过数据库搜索确定了128篇记录，包括Web of Science（n=51篇）和Scopus（n=77篇）。经过初步筛选后，排除了71篇记录，其中包括重复出版物（n=29篇）、非文章文档（n=38篇）和非英语语言的研究（n=4篇）。其他排除标准包括研究范围之外、非实证性质的研究、不专注于家禽生产中的CE或循环可持续性的研究，以及未明确报告与家禽生产中的CE、循环可持续性、数字技术或风险管理相关结果的研究。随后，对57篇全文文章进行了资格评估，其中36篇文章符合预定义的纳入标准，最终纳入了回顾范围，如图1所示。

**结果与讨论**
**循环经济概念及其在家禽行业中的整合，以减少浪费和最大化副产品利用**
确保为后代生产足够、安全、有营养的食物，同时不耗尽资源或破坏生态系统，仍然是一个关键的全球挑战（Rockstr?m等人，2017年）。现代农业越来越依赖于外部投入，包括合成肥料、灌溉、进口饲料、农业化学品和基础设施。虽然这些投入可以提高生产力，但同时也可能产生废物并导致环境退化。基于循环经济（CE）的商业模式提供了缓解这些压力的策略（Purnell等人，2019年）。尽管没有一种被普遍接受的CE定义，但其核心原则集中在消除废物和污染、保持产品和材料的持续使用以及再生自然系统上（Ellen MacArthur Foundation，2019年）。消除废物和污染的原则强调采用可再生和可持续的投入，包括用废物衍生的产品替代初级资源，并在可行的情况下优先使用本地来源的投入（Murray等人，2017年）。保持使用的原则侧重于延长产品和材料的寿命，以减少对新资源的需求。相关概念包括产品寿命（Figge等人，2018年）、负责任的产品管理以及促进资源再分配的商业模式（Rizos等人，2016年）。此外，Murray等人（2017年）强调了设计和管理支持生态系统功能和人类福祉的系统的必要性。

循环经济建立在旨在最小化废物和最大化资源效率的原则之上，这是出于保护地球有限自然资源的迫切需要。传统上，社会在提取和利用材料时很少考虑其处理后的环境影响。循环经济通过实施策略来缓解潜在风险，强调经济活动与环境保护的可持续整合。其核心重点在于重新设计材料循环和处理系统，增强生态系统服务，并促进人类福祉（Valavanidis，2018年）。通过节约资源，循环经济促进了经济增长（Stahel，2016年），并通过从废物流中回收经济价值来解决资源稀缺和废物管理问题（Homrich等人，2017年）。认识到这些可持续性优势，世界各国政府积极推广甚至在某些情况下强制采用循环经济的原则和实践（UNIDO，2017年）。

在干旱地区，“闭环”的概念基于强调回收和再利用的经济模型（Voulvoulis，2018年）。因此，循环经济倡议促进了环保做法，如使用可回收包装和优先选择环保产品。这些倡议有助于减少能源消耗、最小化废物产生并减轻有害环境影响，同时消除不必要的材料（Ghisellini等人，2016年）。遵循“闭环”的原则，循环经济提供了一种途径，从产生大量废物和碳排放的线性生产模式转向低废物、碳中和的经济（Scarpellini等人，2017年）。

Kirchherr等人（2017年）提出了最正式的循环经济定义（尽管仍有争议）：“循环经济描述了一种基于商业模式的经济系统，这些模式用减少、再利用、回收和在生产和分配及消费过程中回收材料来替代‘使用寿命终结’的概念，从而在微观（产品、公司、消费者）、中观（生态工业园区）和宏观（城市、地区、国家及更广泛的范围）层面上运作，目标是实现可持续发展，即创造环境质量、经济繁荣和社会公平，使当前和后代受益。”

一个必要且充分的循环经济定义应包括闭环、系统内的最优资源使用以及多层次的资源循环，同时承认由于热力学定律，回收过程的不完美性。这促使Figge等人（2023年）提出了另一种定义：“循环经济是一种多层次的资源使用系统，要求完全关闭所有资源循环。回收过程和其他改善资源流动范围和方向的方法有助于支持循环经济，作为使其成为可行实践和活动的手段。在理想的概念形式中，所有资源循环都是完全封闭的；然而，在现实世界的不完美形式中，使用一些原始资源仍然是不可避免的。”

循环经济已成为一种全球性的主导范式，优先考虑再利用、回收和减少废物，而不是传统的提取、消费和处置的线性模式。信息和通信技术的整合，包括大数据、云计算和物联网（IoT），正在推动数字化转型，重塑生态系统、商业模式和技术基础设施以支持循环经济。物联网能力的扩展，结合循环经济原则，催生了新的技术框架和循环设计策略。关键研究领域集中在基于物联网的再利用、再制造和回收系统，以及实施过程中遇到的挑战（Voulgaridis等人，2022年）。

近年来，循环经济在政策制定者、企业和学术界引起了广泛关注。各国政府通过区域和国家层面的倡议推进循环经济议程，特别是在欧盟和中国。值得注意的是，欧洲绿色协议旨在实现气候中和，包括将经济从线性模式转变为循环模式的政策，以减少废物产生，包括在食品行业，并减轻环境退化（Almulhim，2024年）。

在农业和食品系统中，循环经济更准确地被称为循环生物经济，这使其与主要依赖不可再生提取材料的制造业循环经济模型区分开来。此外，农业中的循环经济概念经常与“从农场到餐桌”框架和供应链责任混淆，后者强调生命周期管理和产品追溯性，延伸到农场大门的上游和下游。然而，这些框架主要是由高收入国家的背景塑造的（Duncan等人，2023年）。

相反，循环经济越来越多地被视为推进可持续发展目标（SDGs）的战略框架。它在农业和农业食品行业的相关性尤为显著，因为这些系统本质上是基于生物循环的，并在整个供应链中产生大量废物。此外，该行业具有促进循环性的独特机会，特别是通过将其生物废物转化为新的生产过程的宝贵投入（Rukundo等人，2021年）。

由此可见，农业和食品领域的循环经济代表了一个先进的战略框架，通过将废物转化为生产性投入、延长资源和产品的寿命，并通过闭环和多层次实现效率最大化，重新定义生产、消费和自然资源管理之间的关系。这一概念的实施不仅仅是减少废物和减轻环境影响；它还增强了生态系统功能，支持人类福祉，并通过采用物联网、大数据和云计算等技术创新，实现了全面的经济和社会可持续性，这些技术有助于设计智能系统进行资源管理、跟踪以及改进再利用和回收。此外，循环经济增强了对环境和经济挑战的韧性，如资源稀缺、碳排放和土壤退化，同时通过在新生产过程中利用有机废物创造了新的经济机会，使其成为实现可持续发展目标的有效工具。在农业背景下，特别是在生产和食用植物产品方面，循环经济提供了一个实用模型，减少了对外部不可再生投入的依赖，回收生物废物，并在生产和环境效率之间实现了可持续整合，强调了从传统线性系统向循环经济的转变不仅是选择，而且是确保当前和后代粮食安全的战略必要性。

将循环经济原则整合到家禽行业中，可以最大限度地减少废物并提高副产品的利用率。作为全球最大的食品生产行业之一，家禽行业面临着资源稀缺、环境退化和废物管理方面的日益增加的压力。传统生产模式会产生大量的副产品，如羽毛、垫料和处理残留物，这些副产品往往被丢弃或未得到充分利用。将循环经济原则整合到家禽生产中，可以战略性地将这些副产品转化为宝贵的资源，延长材料的使用寿命，并提高整个系统的效率。通过采用回收、再利用和废物增值的做法，并利用技术创新，家禽行业可以减少环境影响，提高经济回报，并为当前和后代贡献可持续的食品生产（Campos等人，2020年）。

Campos等人（2020年）展示了家禽行业副产品（如家禽脂肪、家禽副产品粉和水解羽毛粉）作为水产饲料中传统鱼粉和鱼油的替代成分的潜在用途。这种方法有助于减少废物并提高整体可持续性。此外，Grassi等人（2023年）报告称，家禽屠宰场污泥可以有效转化为活性炭，能够从水中去除药物污染物。结果显示，与传统碳相比，这种活性炭具有极高的效率，强大的污染物去除能力和多次重复使用的能力，使其成为家禽废物管理和环境保护的可持续解决方案。

基于这一废物增值的概念，Kacorzyk等人（2025年）发现，使用家禽羽毛废物生产生物降解的土工织物材料在24周内质量损失超过91%，幼苗出土率增加266%，植物生长提高了90%。这也增强了土壤湿度和微生物活性，证实了其作为改善土壤健康和农业支持的可持续解决方案的有效性。同样，Li等人（2025a）报告称，在92°C条件下，深层共晶溶剂处理家禽羽毛废物在两小时内实现了79.97%的溶解率和50.26%的提取率。该过程产生的可消化肽和氨基酸的释放速率为241.08 μg/mL，比鱼粉高出63.9%，突显了其在循环经济框架下将羽毛废物转化为高价值饲料蛋白的效率。同样地，Stiborova等人（2020年）指出，在过去17年中，家禽肉的生产和消费量翻了一番，但由于只有70%-80%的胴体被利用，因此产生了大量废物，尤其是来自机械分离过程的废物。已经开发出先进的方法将这些废物转化为可用于功能性饲料成分的生物基产品，从而加强了可持续性原则和循环经济的应用。

从材料回收转向能源生产，Cé等人（2025年）证实，火鸡垫料可以作为生产沼气的有希望的原料，每千克可产生约93.4 ± 4.6标准升的甲烷，每年估计的能量产量为2.43×10? MWh，并减少约34,000吨二氧化碳当量，从而支持可再生能源的生产并减少环境影响。同样，在马来西亚进行的一项研究表明，利用家禽废物生产沼气和太阳能系统每周期可以产生27,452.04 kWh的能量，此外，100千瓦太阳能系统覆盖25%的孵化场屋顶时每月可额外产生12,000 kWh的能量，这使得电力消耗减少了5%，促进了家禽行业的低碳循环经济发展（Manogaran等人，2025年）。

在这种情况下，将家禽废物管理整合到循环经济框架中代表了通往可持续性的有效途径，使废物转化为生物能源和高价值有机肥料，从而提高土壤肥力并减少对化学投入的依赖。它确保了资源的最优利用，减少了废物产生，并有助于生态平衡。经济评估进一步证实，这些技术对中型和大型农场具有经济可行性，提供了显著的经济回报（Kocetkovs和Zvirbule，2025年）。在家禽生产量大的国家，固体有机废物是一个主要的环境和经济挑战。生产链产生了大量的垫料、饲料残留物和尸体，且营养成分和能量的回收率有限。堆肥是一种有效的解决方案，使用植物基材料（如树枝修剪残余物、棉废料和粗甘油、Napier草）优化了碳氮比，生产出支持循环生产系统的有机肥料（Chiarelotto等人，2021年）。

与此同时，家禽产业的扩张也增加了羽毛废物的产生，但由于工业应用有限，这些废物仍未得到充分利用。从羽毛中生产可生物降解的非织造布是一种可持续的解决方案，可改善土壤性质，促进植物生长和微生物活性，并作为传统合成材料的环保替代品，同时支持营养循环（Kacorzyk等人，2025年）。此外，鸡蛋是全球消费最多的动物产品之一；然而，淘汰产蛋鸡后的处理方式对环境构成挑战，因为它们通常被填埋或焚烧，导致温室气体排放和资源损失。研究表明，可以从内脏、羽毛和血液中回收超过13,948吨的蛋白质，而废鸡可以通过厌氧消化或微生物发酵重新用于人类消费或转化为能源（Amicarelli等人，2023年）。最终，家禽业的有效废物管理对于实现环境和经济可持续性至关重要。此外，循环经济（CE）能够将废物转化为宝贵的资源，如生物能源、有机肥料和可降解的羽毛基织物，从而提高土壤肥力并减少对化学物质的依赖。堆肥和再利用残余物（包括垫料、饲料残余物和尸体）支持闭环策略，提高资源利用效率并减少环境影响。通过蛋白质回收或厌氧消化管理废产蛋鸡进一步优化了资源利用。总体而言，整合技术创新、可持续农业实践和支持性政策对于从线性模式向循环经济系统转变至关重要，以确保可持续生产、环境保护和长期的社会经济效益。

**智能技术在提高生产效率中的作用及其与家禽业可持续性实现的关系**

大数据的产生已成为现代农业的基本特征，通过数据收集技术、计算能力和先进分析工具的整合，提供了显著的机会来提高农场盈利能力、减少环境和社会影响，并改善人类和动物的健康与福利。在家禽养殖中，各种传感技术（如光学、声学和可穿戴传感器）以及热红外成像和光流分析有助于更精确和高效的管理。这些能力通过机器学习和深度学习技术的应用得到了进一步加强，使得开发出高度准确的分类和预测模型成为可能，最终提高了农业生产系统的效率和效果（Franzo等人，2023年）。在家禽农场中，数据管理是提高生产力和确保动物福利的关键因素，特别是在工业4.0框架下。现代系统依靠传感器和实时分析来监测环境条件和生产指标（如氨气和二氧化碳），并将数据传输到基于云的平台以增强准确性并支持决策制定。这种智能方法有助于实现可持续性，提高运营效率并减少环境影响（Bumanis等人，2022年）。此外，人工智能和机器人技术的整合显著提升了禽群的健康和生产力，因为机器学习技术能够及早发现疾病并限制疾病的传播。嵌入在机器人系统中的传感器和摄像头可以连续监控农场环境，并改进饲养和采蛋过程，同时降低劳动力成本。这种自动化和智能分析的整合提高了运营效率，尽管存在成本和实施的挑战，但仍强调了这一领域持续研究的重要性（Taleb等人，2025年）。此外，还有研究表明正在努力为中小型农场设计数字技术应用的原型。已经开发了一种基于智能物联网的系统，用于监测和控制小型家禽农场的环境条件（如温度、湿度和空气质量），通过传感器和互联网连接的控制单元实现实时警报和照明控制，从而优化饲养条件、减少死亡率并提高生产效率（Orakwue等人，2022年）。同样，还开发了一种低成本的基于物联网的系统，用于远程管理小型和中型家禽农场，特别是在发展中国家。它可以实时监控和控制环境因素（如温度、湿度、水质、氨气水平和照明），并提供自动化的照明计划和通过智能设备进行远程控制。这有助于降低成本、提高生产效率、增加蛋产量并提高能源效率（Chigwada等人，2022年）。

随着大规模家禽农场对数字技术的需求不断增加，传统的环境和家禽健康监测方法（通常依赖人工经验）面临着效率低下和实时性能不佳的挑战。Li等人（2025b）指出，使用自动化系统和检测喙畸形的检查机器人达到了92.7%的准确率。此外，数字孪生（DT）在实际应用中表现出高稳定性，实现了物理条件与虚拟环境之间的有效链接，为家禽养殖的数字化转型提供了创新解决方案（Li等人，2025b）。此外，智能家禽系统在预测产蛋量方面也被证明是有效的，当整合氨气、二氧化碳和温度等环境变量时，机器学习模型的表现优于传统方法，提高了预测准确性，支持了积极的农场管理，及时发现问题并减少了损失，提高了生产效率（Bumanis等人，2023年）。Ahmed等人（2021年）证明，基于合成和真实数据集训练的机器学习模型可以准确区分健康和患病的鸟类，总体准确率为97%，而对不同分类模型的比较分析确定了最有效的方法，最终形成了一个能够为工业应用准确分类家禽健康的实时物联网基础预测框架。

在有机家禽生产的背景下，农民必须完全依赖有机饲料并避免使用生长促进剂和化学添加剂，尽管生产结果存在不确定性，但研究表明，机器学习技术是一种有效的决策支持工具，在预测生产性能方面的准确率可达到98.96%（Lastanto和Djatna，2021年）。显然，向现代数字技术的转变不再是简单的操作升级，而是基于数据和数字技术的农场管理系统的全面转型。大数据、物联网（IoT）、先进传感器、机器学习和DT技术的整合使得可以持续且精确地监控农场内部环境，改进对饲料、通风、空气质量和生产效率等关键因素的控制，从而提高日常运营性能并减少浪费。这种转型还通过优化饲料、能源和水等资源的使用，加强了运营效率与可持续性之间的联系，降低了运营成本，并提高了动物福利和产品质量。它进一步增强了农场以更智能和响应的方式管理运营的能力，将运营数据转化为即时、数据驱动的决策。因此，这些技术构成了建立更高效、稳定和可持续的家禽生产系统的基础支柱，具有高度精确和灵活的资源管理能力。

**智能技术与家禽产业的风险管理**

最近的研究一致强调，风险管理已成为家禽行业可持续性和竞争力的核心。Díaz Mónica等人（2024年）强调，成本控制、绩效测量和风险管理实践的采纳是提高盈利能力、确保可持续性和增强竞争力的重要工具。Adeyonu等人（2021年）进一步指出，风险管理政策必须根据农民的社会经济特征和风险认知进行调整，以确保行业增长并防止崩溃。同样，Moura等人（2025年）强调了提高农民风险意识对于提高生产效率和可持续性的关键作用。在运营层面，Padilla等人（2021年）证明，风险管理在根据农场规模调整生产决策方面发挥着关键作用，以应对投入价格波动，突出了一些策略（如远期合同和增加批次大小）来减轻经济冲击。与此同时，Roy等人（2024年）揭示了COVID-19大流行暴露了全球供应链中的重大脆弱性，强调了构建可持续和有韧性的供应系统需要全面重组现有策略。这些发现共同表明，风险管理不再是辅助选项，而是确保家禽行业在面对日益增加的不确定性和危机时的稳定性和长期可持续性的关键战略框架。

另一方面，Collineau等人（2020年）证明，特定的肉鸡生产实践（如在生产周期之间加强清洁和消毒、仅使用风冷技术以及严格控制储存条件和零售温度）可以将海德堡沙门氏菌的风险分别降低26%、34%和88%，从而成为保护公共卫生的有效风险管理工具。同样，Rombolà等人（2024年）强调，有效的禽流感风险管理需要结合多标准空间分析来识别高风险区域并指导监测活动，并在集约化家禽生产系统中严格执行生物安全措施，同时强调了持续数据更新和基于证据的预防方法对于缓解疫情和保护家禽群和公共卫生的重要性。Salvador等人（2020年）指出，高效管理高致病性禽流感从根本上依赖于基于风险的监测和农场层面的空间建模，能够准确识别高风险区域并及时实施有针对性的预防和控制措施，从而增强疫情控制并最小化其对家禽行业和公共卫生的影响。在这种情况下，大数据分析和人工智能在通过分析大量数据并高精度识别复杂模式方面发挥着关键作用，从而提高了未来情景预测的能力，支持更有效的适应和缓解决策。将这些工具与物理模型相结合进一步提高了预测准确性，促进了更可持续和有韧性的气候策略的发展（Ukob等人，2025年）。

随着牲畜和家禽生产的加速集约化，数字管理已成为迫切需求，DT系统的采用正成为一种有前景的解决方案（Jia等人，2025年；Nassar和Abbas，2025a）。尽管目前的DT应用主要集中在监测农场环境和动物行为上，但它们具有更广泛的潜力，包括生长预测、饲料消耗估算和供应链优化。然而，它们的有效性仍需要在实际应用中进行进一步验证。因此，未来在这些领域扩展其使用需要合作研究，以开发先进的机器学习和深度学习模型（Hasan等人，2024年）。最终可以得出结论，数字技术在家禽生产中的应用不仅限于饲料、水和动物福利等实时运营管理，还扩展到与气候变化、运营中断、投入价格波动以及整个家禽和相关食品行业供应链动态相关的预测能力。这种整合最终增强了整个行业的韧性，使其能够有效预见和应对未来的危机，同时确保长期可持续性、效率和食品安全。

**家禽科学中的智能循环可持续性概念及其与智能循环经济和传统可持续性概念的关系**

自从可持续发展概念大约二十年前提出以来，它经历了显著的发展，其定义不断扩展和解释多样化，导致含义因采用的角度或组织而异。这种多样性削弱了该概念的可信度，对其实际适用性提出了质疑，甚至对其所取得的成就的真实价值产生了怀疑，从而阻碍了环境和社会领域预期的进展（Johnston等人，2007年）。此外，随着相关术语的增加和人们对可持续性重要性的认识提高，可持续性的重要性日益突出。许多作者和机构对绿色化学、清洁生产和污染预防等概念使用了多种定义，促使人们研究这些术语的模糊性和分类问题。信息来源的增多进一步促进了可持续性相关定义的广泛使用和重叠，导致新术语的出现和现有定义的扩展，往往缺乏足够的语言或概念精确性。这种定义的多样性导致了重大混淆，因为许多术语的含义模糊、重叠或仅有细微差异（Glavi?和Lukman，2007年）。虽然“可持续性”的重要性得到了广泛认可，但在实际应用中理解和应用这一概念仍然存在重大挑战（Morelli等人，2011年）。因此，在实施科学中，实现对可持续性的清晰理解被视为一个重大挑战，这主要是由于文献中缺乏一致的定义，因为大多数实施研究即使在对可持续性进行评估时也未能提供明确的定义（Moore等人，2017年）。根据Brundtland等人（1987年）的定义，可持续发展是指“满足当前需求而不损害后代满足自身需求的能力的发展”。这一原则是联合国2015年通过的十七项可持续发展目标（SDGs）的基石，这些目标旨在促进所有人的繁荣同时保护地球。研究不断推进评估可持续性的方法和指标（Hacking & Guthrie，2008年；Singh等人，2009年）。广义上，可持续性通常包括三个主要维度：环境、社会和经济（Svensson和Wagner，2015年；Khan等人，2016年）。环境维度涉及对人类生存至关重要的生命支持系统（Goodland，1995年）。正如Daly（1990年）所概述的，其指导原则是：可再生资源的消耗不应超过其再生速率，污染应保持在环境的吸收能力范围内，不可再生资源的耗尽不应超过可再生替代品的发展速率。这些原则要求对人类活动设定明确的限制。Rockstr?m等人（2009年）提出并经过Steffen等人（2015年）完善的“地球边界”定义了全球公认的环境阈值，应以这些阈值来指导人类行为。这一维度还包括土地使用、废物管理、公共健康以及能源和水资源消耗等方面（Delai和Takahashi，2011年；Khan等人，2016年）。社会维度虽然受到的关注相对较少，但其核心是社会资本的维护，包括社区价值观和规范。根据Goodland和Daly（1996年）的观点，通过积极的社区参与和加强民间机构可以促进社会可持续性。维护社会资本需要投资于教育和其他重要领域，因为忽视这些方面会导致社会资本的逐渐枯竭（Goodland，1995年）。这一维度还强调企业与利益相关者之间的关系，以及健康、安全和社会责任等方面的内容（Delai和Takahashi，2011年；Khan等人，2016年）。经济维度侧重于资本的保存（Goodland，1995年），涉及为生产提供可再生和不可再生资源的基地。它包括成本、利润以及创造新的商业机会等因素（Svensson和Wagner，2015年）。可持续发展概念大约在二十年前出现，并随着定义和解释的增多而不断发展，导致其在应用上的困惑以及对实际价值的质疑，尽管它在指导全球可持续发展政策（如SDGs）方面具有重要意义。这一概念基于三个主要维度：环境维度确保在地球边界内保护资源和控制污染；社会维度关注社会资本、社区参与、健康和安全；经济维度强调资本的保存以支持生产力和创造商业机会。主要挑战在于定义的模糊性和多样性，需要统一这些概念并开发精确的测量工具，以确保可持续性的实际有效实施，从而为当前和后代带来环境、社会和经济效益。

近年来，可持续性的概念往往被简化为一个口号，在各种情境中被使用，而没有深入理解其真正含义，常常将财务表现置于环境和社会考虑之上，有时甚至扩展到不相关的领域。虽然广泛引用的可持续发展定义在理论上是健全的，但它缺乏操作上的清晰度和可衡量的标准，也没有让后代参与到定义自身需求的过程中，使其容易受到选择性解释和工具性使用的侵蚀。这种转变削弱了对可持续性原则的真正遵守，而这些原则本应是长期承诺，旨在保护生命、节约资源并确保代际公平（Ben-Eli，2018年）。相比之下，作为地方和全球粮食安全的基本支柱，家禽产业在一个高度复杂的环境中运作，受到疾病爆发、饲料价格波动、气候变化、供应链中断和消费者需求模式变化的影响。这些因素直接影响生产力和食品供应系统的稳定性。COVID-19大流行暴露了全球供应链的脆弱性，突显了加强危机管理、生物安全措施和财务风险管理的重要性。同时，气候变化给生产效率和产品质量带来了额外压力，要求该行业向更具韧性和可持续性的生产系统转型。这种转型依赖于智能风险管理、先进的供应链系统和有效的气候适应政策，从而增强应对挑战的能力并确保行业的可持续性和粮食安全（Nassar和Abbas，2025b）。因此，从众多狭隘、模糊且不可衡量的定义中重新找回可持续性的真正本质变得至关重要，这些定义往往带有经济偏见，仅仅作为维持“一切照旧”做法的修辞性理由。要在人类与生物圈之间的关系中实现真正的可持续性，需要对这一概念的原始意图进行严格的、基于证据的解读。为了使这种解读有效，它必须为政策制定、公共机构和决策提供依据，同时更加注重解决对可持续性的主要威胁的根本原因，而不仅仅是管理其表面症状（Johnston等人，2007年）。在家禽生产背景下，随着数字技术的飞速发展和农业领域对人工智能的依赖增加，有必要以现代方式重新定义可持续性概念，将技术创新与循环经济（CE）原则和风险管理相结合。这种方法旨在提高资源管理效率，在经济增长和环境保护之间取得有效平衡，同时加强社会公平性，确保行业能够适应未来的变化和危机。因此，本研究提出了“智能循环可持续性”（SCS）的概念，该概念整合了传统的可持续性原则、循环经济、数字技术和风险管理，以实现运营效率和长期可持续性。SCS可以定义为：“智能循环可持续性是一种综合方法，结合了可持续性、循环经济、数字技术和风险管理的原则，旨在实现智能和高效的资源管理，减少浪费，提高效率和生产力，同时确保经济增长、环境保护和社会公平之间的可持续平衡。它还增强了系统的韧性，并提高了预测和有效应对风险的能力。”

基于此，所提出的定义提出了一个先进的概念框架，将可持续性与循环经济、数字技术和风险管理结合起来。该框架利用人工智能、物联网（IoT）、数字技术（DT）和大数据分析来智能管理自然资源和人力资源。这种整合提高了有效管理现实世界条件的能力，实现了尽可能高的生产效率，同时增强了系统预测和应对风险的能力，从而提高了整体系统的韧性。此外，它还增强了家禽行业应对疾病爆发、饲料价格波动、供应链中断和气候变化等危机的能力，通过建立更具主动性和适应性的系统来应对不确定性。它还有助于提高生产稳定性和资源可持续性，降低浪费，提高生产效率，增加生产质量，并确保发展的包容性和公平性——特别是通过支持发展中国家的小农，改善他们获取技术、资源和市场的机会。因此，它代表了一个动态模型，在具有韧性和适应性的生产系统中实现了经济增长、环境保护和社会公平之间的平衡。与Bressanelli等人（2022年）提出的模型相比，后者将数字技术与循环经济结合以提高可持续性和绩效，但在社会维度上存在局限性，没有明确处理风险管理或系统韧性。同样，Payne和Kwofie（2024年）提出的模型也侧重于提高效率和减少浪费，但没有明确解决风险和危机问题，也没有提供系统重新设计的愿景。相比之下，SCS提供了一个更全面的框架，将可持续性、循环经济、数字技术和风险管理整合到一个统一的模型中。它强调主动的风险预测，加强社会公平性，支持小规模生产者，并改善动物和工人的福祉。这标志着从仅仅优化现有系统向根本性重组更具有韧性和主动性的系统的质的转变。例如，在意大利，整个农业食品供应链中新鲜肉类（包括家禽肉）的浪费量估计超过450万至500万吨，相当于2.42亿至2.68亿欧元。此外，能源和水的进一步损失估计约为4.35亿至4.81亿欧元，这些数量、特征和成本通常不会在传统财务报告中体现（Bux和Amicarelli，2022年）。在这一背景下，应用SCS概念提供了一个引人注目且直接的解决方案。SCS不是将浪费仅仅视为会计损失，而是将其视为可以识别、管理和最终转化为价值的系统效率低下问题。通过整合数字技术，SCS能够全面追踪供应链中的资源和能源流动，揭示传统报告中未显示的“隐藏”成本，如水和能源损失及排放。此外，在SCS框架内嵌入风险管理可以在浪费发生之前预测热点，例如运输或储存过程中的 spoilage，从而主动减少损失，而不是事后反应。同时，循环经济原则指导这些损失的再利用，例如通过将废物转化为能源或饲料，有效地将经济负担转化为宝贵资源。最重要的是，SCS在单一决策框架内协调了经济、环境和社会维度，确保资源的真实成本既不被忽略也不被外部化，而是完全融入战略选择中，最终实现更高效、透明和有韧性的生产系统，为长期可持续性奠定基础。

综上所述，SCS代表了一个先进的模型，通过整合数字技术、循环经济原则和风险管理，在不断变化的全球背景下重新定义了可持续性。其最终目标是建立更智能、更有韧性和更可持续的生产系统，能够在复杂且不稳定的环境中运作，同时确保资源的长期可持续性。

实施智能循环可持续性对家禽产业的影响以及与传统可持续性概念的差异

SCS概念代表了一个综合性的转型框架，通过将可持续性、循环经济、数字技术和风险管理结合成一个基于主动性和韧性的单一模型，以应对在一个高度复杂和不确定环境中运作的行业的特点。鉴于与粮食安全、气候变化和市场波动相关的日益增加的挑战，生产发展不再局限于提高运营效率；相反，现在需要建立能够预测和适应风险的智能系统。在这种情况下，利用人工智能、物联网（IoT）、数字技术（DT）和大数据分析可以开发出数据驱动的生产系统，将实时分析与预测智能相结合，从而提高自然资源和人力资源管理的效率，使行业从传统的运营模式转变为面向可持续性和主动响应的动态智能系统。这一概念的应用有助于将家禽农场转变为通过连续数据流管理的完全集成数字系统，在这些系统中监测和分析环境和生产变量，以预测性能、饲料消耗和疾病发生情况，并支持基于证据的即时决策。此外，将数字技术与循环经济实践相结合，提高了废弃物的再利用及其转化为经济价值资源的能力，支持生物能源、肥料和替代饲料的生产，建立了减少损失和提高效率的闭环生产系统。这种转变不仅限于提升性能；它还通过预测模型和主动响应策略，增强了系统的抗韧性以及应对疾病爆发、供应链中断和气候变异性等危机的能力。在经济上，该框架通过提高投入效率、降低成本和提升生产质量来创造价值，这些都离不开预测算法和先进分析的支持。同时，它通过使决策者能够使用支持即时和战略性决策的数字工具，加强了智能治理。此外，它还重新定义了农民的角色——从传统的操作者转变为能够处理复杂性和不确定性的数据驱动的智能生产系统管理者。

在社会层面，这种方法通过改善小农户获取技术、资源和市场的机会，增强整个价值链的透明度，以及提高动物福利和工人福祉，来支持公平和包容的原则。更广泛地说，SCS不仅仅是一个提高效率或减少环境影响的工具，它已经成为一种发展模型，通过将数字创新与循环经济和风险管理相结合，重新构建了生产、环境和社会之间的关系，从而实现了经济增长、环境保护和社会公平之间的可持续平衡。该系统还通过数字指标实现环境、经济和社会绩效的准确实时测量，支持基于证据的决策制定并加强适应性管理。

因此，SCS的实施标志着从改进传统系统向重新设计更具韧性、主动性及可持续性的系统的质的转变，使生产系统能够在复杂和波动的环境中高效运行，确保资源的可持续性，增强粮食安全，并为禽类产业建设一个更加智能和均衡的未来。SCS在禽类生产中的应用标志着现代农业系统演变中的一个战略转折点。通过协调科学、技术、循环经济和治理，这种方法建立了一个能够平衡经济增长、环境保护和社会公平的全面框架。它将可持续性从理论概念转变为实际的可操作策略，使机构和社区能够高效创新地实现可持续发展目标。本质上，SCS通过将创新与责任以及发展与资源保护联系起来，为禽类生产奠定一个更智能、更清洁、更公平的未来基础。

另一方面，本研究提出的SCS概念旨在从环境、经济和社会维度重新定义传统可持续性。它将可持续性从基于这些维度之间相对平衡的静态模型转变为一个由数据、预测智能和风险管理驱动的集成动态系统。这一框架的出现是对饲料价格波动、供应链中断、气候变化和疾病爆发等快速变化和不确定性条件的响应，通过在单一的、更灵活和适应性的系统中整合循环经济原则、数字技术和现代治理机制实现的。在这种情况下，预计这一框架将带来传统可持续性维度性质的根本转变，这些维度的变化可以概括如下：

**环境维度**
SCS概念预计将通过整合技术效率、循环经济原则和风险管理，对环境资源管理带来质的转变。其目标不仅限于减少排放或保护资源；而是将环境作为一个由数据和预测分析驱动的相互关联的动态系统来管理，同时考虑饲料价格波动、供应链中断和气候变化对生产决策和整体环境影响的直接影响。在这种情况下，物联网和传感器网络可以实现水和能源消耗以及排放的实时监控，而人工智能应用则将环境数据与经济、物流和气候指标结合起来，转化为能够减少浪费和提高效率的即时和主动决策。此外，SCS有助于回收利用废物，将其转化为生物能源、肥料和二次材料等新资源，从而减轻对自然资源的压力，缓解市场和供应链波动的影响，最终降低整体环境足迹并提高资源利用效率。因此，这一概念将环境管理从传统方法转变为基于数字创新、全面循环经济和对不确定性适应性的互动式和预测性治理系统。

**经济维度**
SCS概念将经济增长重新定义为一种由数字智能和生产循环经济推动的连续动态过程，并纳入了对饲料价格波动、供应链中断和气候变化等不稳定变化的预测要素，因为这些因素直接影响生产成本和市场稳定性。通过人工智能和大数据分析，可以提高价值链效率，预测需求和投入的波动，并减少饲料、水和能源等关键资源的浪费，从而增强做出主动经济决策的能力，降低风险并提高运营灵活性。同时，循环经济使羽毛、粪便和处理残渣等副产品转化为高价值的经济产品，如生物能源、有机肥料和生物纺织品，支持收入多元化并减少对外部不稳定投入的依赖。这种整合还有助于增强供应链的抗韧性及其适应突发危机和中断的能力，无论是经济、气候还是物流方面的。因此，这一概念演变成一种结合价值最大化与减废的智能且面向未来的经济模型，从不稳定的线性消费过渡到高效和预测性的资源利用，在更加可持续和有韧性的生产系统中运作。

**社会维度**
SCS概念代表了从传统框架向基于数字和认知赋能的公平与福祉观念的根本转变，它不仅提高了生活质量，还增强了个人和社区适应饲料价格波动、供应链中断和气候变化等经济和环境变化的能力，通过提供实时数据和精确的性能指标来支持决策制定。通过数字治理工具和智能系统，加强了资源管理的透明度和责任感，使工人、农民和当地社区（尤其是在农村地区和发展中）能够获取信息并积极参与规划和决策过程，从而缩小知识和技术差距，支持小农户融入现代价值链。智能技术还有助于提高生活质量，通过更安全、更高效和更具响应性的生产环境改善人类和动物的福利，并在绿色数字经济中创造新的就业机会，这在农业和禽类产业是主要收入和就业来源的发展中国家尤为重要。因此，这一概念超越了传统的社会责任，成为一个灵活的参与式知识系统，增强人类和社会资本，促进创新，并有助于建设更具韧性和适应不确定性的农村社区。

另一方面，SCS框架内经济增长、环境保护和社会公平之间的平衡是通过政府、产业和学术机构之间的多层次治理体系实现的，从而增强了应对饲料价格波动、供应链中断和气候变化等环境和经济变化所带来的复杂性和不确定性的能力。政府负责制定政策和监管标准，确保社会公平，并支持在生产领域采用数字技术。产业部门致力于实施循环经济原则，运用数字技术，并在更灵活和响应性的生产系统中高效管理资源。同时，学术机构通过生成知识、开发预测模型、分析数据以及基于人工智能和先进技术的创新来做出贡献。因此，这种平衡不是单一实体所能实现的目标，而是基于数据、技术和创新的互动和动态治理系统的结果，它将政策、实践和知识生产联系起来，同时支持预测风险并主动应对风险，以确保生产系统的可持续性。

**在禽类产业实施智能循环经济的策略**
在禽类产业中实施SCS概念代表着向由数据、预测和风险管理驱动的集成生产系统的根本转变。它将该行业从传统的反应型模式转变为一种结合数字化转型、循环经济原则和有效治理的智能型框架，能够在饲料价格波动、供应链中断和气候变化等不确定性中适应。这一框架旨在将可持续性从理论概念转变为基于政府、产业和民间社会整合的操作系统，从而增强数据驱动的决策、预测分析和主动风险管理。最终，其目标不仅限于提高运营效率，还在于构建一个能够预见和管理危机、在SCS框架内最大化资源利用并增强禽类产业在全球粮食安全中的战略角色的抗韧性和可持续性生产系统。为此，在禽类产业实施了以下六大关键策略：

1. **生产过程的逐步数字化转型**
数字化转型被视为实施SCS的基石，因为它使传统的人工经验系统向基于预测分析和风险管理的智能数据驱动生产系统转变。通过整合物联网、智能传感器和数字技术，可以持续监控生产环境并预测未来表现，包括饲料消耗、能源效率、疾病风险以及价格波动和供应链中断的影响。此外，人工智能技术将运营数据与经济和气候数据结合起来，生成减少风险和提高效率的主动决策。这代表着向能够实现高运营效率并在冲击发生前做出适应性调整的智能禽类农场的战略转变，同时确保环境和经济的可持续性平衡。

2. **在资源和废物管理中采用循环经济**
将循环经济原则整合到禽类产业中是实现智能循环经济（SES）的基本支柱，旨在通过预测性资源管理，将废物和副产品转化为具有经济价值的资源和能源。通过建立厌氧消化设施，禽类农场可以生产用于清洁能源的沼气，而有机废物处理则可用于生产生物塑料和替代饲料等创新产业的天然肥料或原材料。水和热能的循环利用也有助于减少资源损失并提高整体效率。这种循环模型的应用减少了碳排放，提高了农场内部的资源自给率，增强了生产面对气候变化和资源短缺等挑战时的韧性。

3. **建立智能治理和环境监测系统**
智能治理代表SCS框架中的监管维度，确保数据、可持续性和风险管理在所有利益相关者之间的整合（Zhao等人，2025年）。这种方法专注于开发统一的数字平台，将农场、政府机构和环境机构连接在一个能够实时跟踪环境、经济和社会绩效指标的集成数据系统中。智能仪表板在显示供应中断、饲料价格变化、疾病爆发、资源消耗、排放和动物福利状况等指标方面发挥着关键作用，使决策者能够基于准确的数据采取主动行动。智能治理还有助于准备符合国际标准的标准化数字可持续性报告，提高透明度和合规性，同时在行业层面而不仅仅是农场层面支持风险管理。这增加了消费者和投资者的信任，并确保遵守现代环境和经济法规。政府通过设定绩效标准发挥监督作用，而环境机构和大学则致力于设计测量和分析系统。同时，生产设施实施内部智能监控系统。这种方法加强了数字责任文化，并支持遵守国际环境标准，同时提升行业的可持续性。

**家禽行业的能力建设和知识赋能**

人力资本开发是家禽行业实现可持续循环系统（SCS）成功的关键因素，因为先进技术和智能数据分析在没有能够管理复杂系统的合格劳动力时无法产生实际影响。这种方法通过整合智能农业、数据分析、环境信用（CE）和智能农场管理的专业课程，增强了大学中国家禽科学项目的角色，旨在培养新一代能够利用技术实现环境、经济和社会可持续性的农民、工程师和专家。实地培训计划和数字学习平台也有助于基于证据的决策、本地创新和提高生产效率。大学作为知识中心，政府提供认证和政策支持，私营部门提供培训和就业机会，国际组织则促进知识转移，特别是在农村社区和发展中国家。因此，人力资本成为该行业可持续转型的驱动力。

**绿色融资和经济激励**

绿色融资是通过鼓励农民和投资者投资环保技术来加速家禽行业采用可持续循环系统（SCS）的关键工具。这包括低息贷款、税收减免和公私合作伙伴关系以资助数字基础设施。政府和金融机构发挥监管和促进作用，私营部门将资金导向可持续生产模式，研究机构评估环境和经济影响。因此，融资成为环境和数字化转型的战略工具。

**加强研究整合和多方利益相关者合作**

这一策略侧重于统一大学、企业和政府机构之间的研究努力，以加速可持续循环系统（SES）的创新。通过合作，可以开发数据技术（DT）和预测性风险管理系统的模拟农场绩效并支持决策。建立研究网络进一步促进了知识交流，并将研究成果转化为实际应用。大学提供科学领导，政府提供资金和方向，私营部门在实践中实施创新。

**家禽行业可持续循环系统（SCS）战略的实施**

可持续循环系统（SCS）策略的实施代表了家禽行业从传统生产模式向基于数据、预测、环境信用（CE）和风险管理的综合智能系统的根本性转变，从而重塑运营机制和决策方式，提高效率和主动性。这种转变提高了资源效率，降低了成本和排放，并增强了应对供应链中断、投入价格波动和气候变化的能力，支持长期食品安全和可持续性。它还创造了新的高价值就业机会，并提升了行业内的技术和知识技能，建立了更加灵活、智能和预测性的生产模式，能够管理不确定性，并重新定义全球家禽行业的未来，使SCS成为其发展的最有效战略路径。

**在家禽行业实施智能循环可持续性的主要挑战**

最近的研究表明，数字化转型和数据管理是发展家禽行业的基石，尤其是在那些数字基础设施和机构能力仍存在明显结构差距的发展中国家。在这种情况下，Chapot等人（2024年）以印度尼西亚为例指出，市场和政治波动、收集和管理生产及健康数据的系统薄弱以及利益相关者之间的协调不足是限制行业效率的最突出障碍。研究强调，标准化数据系统、开发数据共享机制、加强数字技术培训以及支持研究和创新是提高价值链内决策质量的基本条件，从而提高生产力并降低健康和经济风险。同样，Sedina等人（2025年）指出，在多哥加速家禽行业采用数字技术需要超越单纯技术引入的综合政策。这些政策还必须包括数字基础设施的发展、人力资源建设以及设计考虑价值链中各参与者不同需求的灵活干预措施。这一观点表明，数字化转型不仅仅是一个技术过程，而是一个系统性的过程，需要技术、政策和社会经济现实之间的协调，以确保行业内的有意义和可持续影响。此外，Olanrewaju等人（2023年）以尼日利亚为例确认，数字技术具有提高家禽行业效率和生产力的巨大潜力；然而，由于其采用率仍有限，主要是由于小规模农场的主导地位和薄弱的投资能力。研究表明，缺乏足够的支持性政策、技术意识低下以及某些数字解决方案在当地环境中的适用性有限是实现全面数字化转型的主要障碍。因此，实现所需的转型需要将研发重点转向更具灵活性和包容性的数字解决方案，这些解决方案要考虑经济和社会维度，并支持小农户融入数字生态系统。

**最终，可持续循环系统（SCS）框架的实施面临一系列相互关联的挑战。其中最重要的是数字基础设施、人工智能（AI）和数据技术（DT）的高成本，这限制了小规模生产者的转型能力，并加剧了行业内的数字鸿沟。此外，数据质量差、数据碎片化以及缺乏标准的数据收集系统是一个根本性挑战，因为预测模型和风险管理系统依赖于准确和集中的数据，而这些在许多当前生产系统中并不充分。此外，还存在人类和机构适应方面的挑战，因为这种转型需要重建人力能力和转变管理思维模式，以数据驱动的管理为基础，这可能遇到组织阻力或知识空白，尤其是在农村地区。由于多个参与者之间对数据交换的依赖增加，以及市场波动、气候变化和供应链中断带来的不确定性，还出现了治理、数据安全和隐私方面的挑战，所有这些都可能降低预测模型的准确性，除非它们以灵活和适应性的方式开发。**

**结论**

全球家禽行业正面临来自食品需求增长、气候挑战加剧、资源稀缺和供应链中断的压力。这使得传统生产模式的继续已经不足以满足食品安全和可持续性的要求。在这种背景下，本研究提出了可持续循环系统（SCS）的概念作为一个转型框架，通过整合环境信用（CE）和人工智能、物联网（IoT）、数据技术（DT）和大数据分析等先进数字技术，以及将风险管理作为生产系统设计和运营的核心要素，重新定义了行业的可持续性。该框架表明，从传统可持续性向可持续循环系统（SCS）的转变不仅限于提高运营效率，而是代表了向更智能、预测性和适应性更强的生产系统的全面重组。实时数据、预测模型和环境信用（CE）原则的整合提高了生产力，减少了浪费和排放，改善了资源利用，并增强了对饲料价格波动、供应链中断和气候变化等危机的主动应对能力。此外，这项研究证实，SCS策略的实施不仅提升了经济和环境绩效，还改变了行业的决策结构，从被动管理转向数据驱动的智能治理。这支持了人类和动物的福利，增强了价值链的韧性，并在地方和全球层面上提高了食品安全效率。最终，这项工作提出了一个基于技术、循环性、可持续性和风险管理的新的生产范式，标志着从传统生产系统向动态智能系统的根本性转变，使其成为发展中最有效的战略路径。

**资金支持**

本项工作得到了沙特阿拉伯国王费萨尔大学研究生教育和科学研究副校长办公室的科学Research系的资助（授权号KFU253987）。

**利益冲突**

我在此正式声明，作为唯一作者，与题为“利用智能循环可持续性改造家禽生产：结合数字创新和循环经济以实现长期韧性”的手稿的发表无关任何利益冲突。我没有可能影响本研究客观性、完整性或结果的财务、个人或机构关系。此声明符合期刊关于伦理出版和透明度的政策。

**致谢**

参考文献：de Boer and van Ittersum, 2018; Lastanto and Djatna, 2022; Morelli, 2011; Almulhim, Ukoba et al., 2025

**作者贡献声明**

Farid S. Nassar：写作 - 审稿与编辑；写作 - 原稿撰写；可视化；验证；监督；软件；资源；项目管理；方法论；调查；资金获取；正式分析；数据管理；概念化。