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畜牧兽医技术创新及发展 第六章 畜牧新技术及畜牧兽医
Innovation and Development of Animal Husbandry and Veterinary Technology

广义上讲，人工智能（AI）是隶属于对数据的分析、推理、决策的方法（算
法）范畴，即 AI 属于科学方法问题。而将其变成落地的技术，即变成应用人工
智能的技术才是真正有意义的事情。因此，如何结合具体实体行业，将这些方法
（算法）与设备、系统等硬件以及行业管理结合、使之发挥智能作用，即发挥人

工智能的功能应用和技术应用才是智能科技工作者真正要考虑的内容。就畜牧行
业而言，非常有必要分析和探究哪些环节需要人工智能的技术应用或集成。
基于人工智能科研领域的分类，认为人工智能的机器学习算法、深度学习算
法、计算机视觉算法、数据挖掘算法、语音识别算法、知识工程相关推理算法、

机器人技术等可以在畜牧行业的全产业链中的几个环节找到应用的落脚点，为此
做了粗略的归类。另外，与智能畜牧结合紧密的智能自动化方面，也必须融合在
一起，而更多地体现在养殖环节中。各种机器人装置、各种自动化装置和系统、
数据智能采集装置、智能人机交互系统、自动化精准饲喂系统、动物管理的人—

机协同系统等应该是智能畜牧系统的具体场景体现，并对于可能的应用也做了粗
略的归类。
综上所述，智能畜牧技术是以动物科学和自动化为基础，以人工智能技术、
智能控制技术、大数据技术为核心，借助信息化云平台技术。在先进的设施内实

现全过程无人化或人机协同的管控场景为目标的交叉综合体系。其中，的技术可
以分成两个层面来理解，并应给予重点关注：面向现场的技术层面，包括数据采
集与感知技术、现场自动化技术、数据传输技术、人机交互技术等；面向分析检
验的技术层面，包括在线或离线的借助于人工智能的大数据分析与决策技术、数

据库与存储技术、借助于信息化的全过程管控与支持技术等。
（二）智能畜牧技术的在线应用与离线应用
基于上述观点，在面向实际应用场景中，智能畜牧技术分为在线应用和离线
应用，特别是面对人工智能方法在对畜牧大数据处理和分析的应用上，在线应用

和离线应用有很大区别。
对于数据分析和处理而言，在线和离线是不同的处理方式。如果需要快速、
实时的处理数据以及立刻让系统发出调控指令，则为在线工作；而离线就是将数
据采集好后，事后（一定时间内）处理和分析的一种处理形式。人工智能方法对

于数据的处理和分析一般需要较长时间，这也是新一代人工智能方法自身的缺陷，
如神经网络模型复杂、层次多，有时因为数据清洗得不好，导致网络模型运行时

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