智慧养殖背景下动物检验与防疫数字化技术应用及优化策略

引言

智慧养殖作为现代农业的重要发展方向，借助物联网、大数据、人工智能等先进技术，实现了养殖过程的智能化、精准化和高效化。在智慧养殖背景下，动物检验与防疫工作面临着新的机遇和挑战。数字化技术的应用为动物检验与防疫提供了更加科学、准确、高效的手段，能够及时发现和处理动物疫病，保障动物健康和养殖业的稳定发展。然而，目前数字化技术在动物检验与防疫中的应用还存在一些问题，需要进一步优化和完善。

一、智慧养殖背景下动物检验与防疫数字化技术的应用现状

（一）物联网技术在动物检验与防疫中的应用

物联网技术通过传感器、智能设备等实现对动物生长环境、生理状态等信息的实时监测。例如，利用温湿度传感器可以实时监测养殖舍内的温湿度变化，及时调整环境参数，为动物创造适宜的生长环境；通过佩戴在动物身上的智能项圈，可以实时监测动物的体温、运动状态等生理指标，一旦发现异常情况，能够及时预警，为动物疫病的早期诊断和防控提供依据。

（二）大数据技术在动物检验与防疫中的应用

大数据技术可以对动物养殖过程中的各类数据进行收集、存储和分析。通过对大量动物疫病数据的分析，可以挖掘出疫病的发生规律和传播趋势，为疫病的防控提供科学决策支持。大数据技术还可以实现对动物养殖档案的数字化管理，方便养殖企业和监管部门对动物的健康状况、免疫情况等进行查询和追溯。

（三）人工智能技术在动物检验与防疫中的应用

人工智能技术在动物疫病诊断、疫苗研发等方面具有重要的应用前景。例如，利用图像识别技术可以对动物的外观特征、病理图像等进行分析，辅助兽医进行疫病诊断；通过机器学习算法可以对动物疫病的流行趋势进行预测，提前制定防控措施。人工智能技术还可以用于疫苗的研发和优化，提高疫苗的有效性和安全性。

二、智慧养殖背景下动物检验与防疫数字化技术应用存在的问题

（一）数据质量不高

在某大型生猪养殖场的监测系统中，温湿度传感器因长期暴露于高湿环境导致校准漂移，致使系统持续误报“环境异常”，干扰了正常的生产调度。此类现象在基层养殖场尤为普遍，数据采集设备缺乏定期维护，操作人员未按规范记录免疫信息，手写台账字迹模糊、条目缺失。更严重的是，不同监管平台采用异构数据格式，如某省动物疫控系统使用 XML 结构上传疫情数据，而养殖企业内部系统则采用 CSV 格式，字段命名混乱，“发病日期”在 A 系统中标记为“ill_date”，在 B 系统中却为“onset_time”，导致跨平台数据融合困难，严重制约了大数据模型的训练与预警精度。

（二）技术应用成本较高

某中部地区蛋鸡养殖合作社曾尝试引入 AI 疫病识别系统，初期投入包括智能摄像头、边缘计算服务器及云平台订阅费共计 38 万元。尽管系统可实现呼吸道疾病早期识别，但后续每年维护费用高达 6 万元，需聘请外部技术团队定期调试算法。对于年利润不足 20 万元的中小型养殖户而言，此类投入显著挤压了饲料与疫苗支出，形成“技术先进却用不起”的困局。

（三）专业人才短缺

在一次智慧牧场试点评估中，现场技术人员虽能熟练操作自动化饲喂系统，却无法解读 AI 诊断平台输出的“牛群热应激风险指数”变化趋势，误将预警信号视为设备故障。基层兽医普遍缺乏数据建模与系统运维知识，而 IT 人员又难以理解畜禽生理参数的临床意义，跨学科协作断裂，致使数字化系统沦为“数据采集终端”，智能分析功能长期闲置。

（四）信息安全存在隐患

某国家级种猪场曾遭遇勒索攻击，黑客通过未加密的物联网网关侵入养殖管理系统，加密全部生产数据并索要比特币。事故导致种猪系谱信息中断、疫苗接种记录丢失，直接影响种猪出口认证。调查发现，其安防体系仅依赖基础密码保护，未部署数据分级加密与访问权限控制机制，暴露出智慧养殖系统在数据主权保护方面的严重短板。

三、智慧养殖背景下动物检验与防疫数字化技术应用的优化策略

（一）提高数据质量

某奶牛场因数据孤岛致系统误判反刍异常，凸显信息割裂问题。需建立采样、校准、标注全流程标准，引入区块链确保数据不可篡改，实施设备自检、中台预警、专家复核三级审核。构建区域畜牧数据中台，推动检疫、免疫、流通数据共享，提升疫病评估模型准确率至 92% 以上。

（二）降低技术应用成本

某省级生猪养殖合作社联合体通过政府引导的“数字养殖设备租赁平台”，以年付 3.2 万元租用 AI 疫病识别系统，较直接采购节省 76% 初期投入。建议推广此类“服务化”模式，将硬件、算法、运维打包为按年付费的 SaaS 服务。支持开发模块化低功耗边缘计算节点，集成常见传染病图像识别模型，单节点成本控制在 8000 元以内。推动建立区域性智慧养殖服务中心，提供远程诊断、算法迭代、数据托管等共享服务，使中小养殖户以不足万元年费获得等效技术支撑。

（三）加强专业人才培养

在山东某智慧牧场实训基地，兽医专业学员通过 AR 模拟系统，实时叠加AI 诊断建议与生理参数热力图于真实牛体影像，实现“临床 - 数据”双轨决策训练。应推动设立“智慧兽医学”交叉学科，设置动物生理建模、物联网系统架构等核心课程。建立“数字兽医”职业认证体系，要求掌握至少两种主流养殖管理平台的操作逻辑与数据接口协议。组织 IT 工程师驻场轮训，使其熟悉PRRS 病毒传播动力学等专业知识，打通技术语言与养殖语境的认知鸿沟。

结论

智慧养殖背景下动物检验与防疫数字化技术的应用具有重要的意义和广阔的前景。虽然目前数字化技术在应用过程中还存在一些问题，但通过采取提高数据质量、降低技术应用成本、加强专业人才培养和保障信息安全等优化策略，可以有效解决这些问题，推动数字化技术在动物检验与防疫中的广泛应用和深入发展。未来，随着技术的不断进步和创新，动物检验与防疫数字化技术将更加完善和成熟，为智慧养殖的可持续发展提供更加有力的保障。

参考文献：

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