当前，我国畜牧业正处于从传统养殖模式向现代化转型的关键时期，国家相关政策的推出，为后续产业高质量发展提供了支持。2026年中央一号文件《中共中央 国务院关于锚定农业农村现代化扎实推进乡村全面振兴的意见》
［1］明确提出了“锚定农业农村现代化”，强调要强化生猪产能综合调控，巩固肉牛、奶牛产业纾困成果，促进“菜篮子”产业提质增效。《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》
［2］将畜牧养殖智慧化列为重点任务，要求加快人工智能、物联网、大数据等技术在畜禽养殖中的应用，推动规模养殖智能化，按需集成精准饲喂、环境调控、疫病监测等技术和设备。《养殖业节粮行动实施方案》
［3］则聚焦畜禽养殖降本增效，鼓励通过新技术、新产品、新装备的应用来降低饲料消耗，提高养殖业的效益。这些政策共同构建了畜牧业现代化发展的框架，促进了畜牧业的发展。
畜牧业作为国家粮食安全体系的重要支柱，直接关系到城乡居民菜篮子产品的稳定供应。在2019年中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《数字乡村发展战略纲要》
［4］中，明确提到了在2025年数字乡村建设要取得重要进展。国务院印发的《加快农业农村现代化“十五五”规划》明确提出，要加快推进人工智能，运用和助力智慧农业发展建设。人工智能（Artificial intelligence，AI）技术的普及及应用，可为畜牧业“提质增效”、实现高质量发展注入强劲动能。当前人工智能相关技术大多仍处于试验研发阶段，实际落地应用难度较大，亟需搭建有效桥梁推动前沿技术下沉基层一线。科技小院作为“乡村全面振兴”重要一环，推动着涉农教育与生产实践紧密结合
［5］，正适合发挥“中转站”的作用。科技小院最早由中国农业大学张福锁院士团队于2009年在河北曲周县首创，通过研究生驻村开展“产量差分析”，针对小农户研发适配技术方案，该实践在2009—2014年使全县粮食总产增长37%、农民收入增长79%
［6］。目前在全国科技小院服务管理平台登记备案的科技小院已达到5 000余个，覆盖31个省份和新疆生产建设兵团，并拓展至坦桑尼亚、巴西等11国的14个国际科技小院。
科技小院模式自提出以来，连续多年被写入中央一号文件，各省市也根据本土特点出台配套措施，因其在农业技术推广和研究生培养方面取得了较好的实践效果，更重要的是使高校、农户和产业之间形成了更加紧密的联系
［4］。科技小院最初在种植业生产中得到广泛应用，核心是让研究生进入农业生产一线，在实践过程中开展科研与技术服务。在河北曲周科技小院，高产群体构建、绿色智能肥料、叶面营养调控以及深耕培肥等绿色高产高效技术的创新和应用，使2025年曲周王庄千亩方冬小麦夏玉米全年亩产达23 361kg/hm
2，增产26.4%，增效48.0%，减排32.7%，再次突破“绿色吨半粮”目标。辽宁兴隆台西红柿科技小院通过土壤改良等技术并应用5G+物联网系统进行智能环境调控、病虫害AI预警，使核心示范区亩产提升16%，累计产生直接经济效益48万元，并且带动78户合作社社员、400余农户实施标准化种植。随着现代畜牧业规模化发展，科技小院逐渐向畜禽养殖领域延伸，并在基层技术推广中发挥了重要作用，成为连接科研成果与实际生产的重要桥梁
［8］。当前畜牧科技小院多依托高校、科研院所和养殖企业共同建设，养殖企业和合作社提供真实生产环境，驻院研究生与技术人员共同推进试验示范与技术落地，研究内容也多围绕畜禽繁育、饲养管理、疫病防控以及粪污处理等产业关键环节展开
［7］。科技小院已有的研究更多聚焦在传统农技服务方式的改进，以及实用养殖技术的推广，这些成果在提升基层养殖水平、解决生产实际问题上发挥了积极作用。但对于将智能化技术融入日常运行、将人工智能技术本土化应用的研究仍处于起步阶段，统一数据平台和智能决策体系建设还不够完善，技术深度和创新程度仍有较大提升空间。
当前畜牧业的痛点依旧存在，不同畜种规模化水平不同，中小养殖场仍然依赖传统经验进行管理，缺乏现代化管理手段。生产效率、疫病防控能力以及资源利用水平都没有达到最大化，产业整体距离标准化与绿色化发展目标仍有不小差距
［8］。传统科技小院在深入畜牧生产一线开展服务的过程中依赖实践经验发现和解决问题，而AI+科技小院可以利用物联网传感器对环境实时监测，最终通过AI大模型进行诊断，提高了解决生产实际问题的效率。AI的应用为科技小院进入新的发展阶段提供了关键的指引
［9］。物联网设备与AI大模型等技术的应用，也可以从根本上提高生产效率
［10］。在科技小院得到的大量一线生产数据，也为大模型的训练和应用提供更多参考。AI+科技小院的模式能有助于推动科技小院数字化升级，也能够为现代畜牧业高质量发展提供新的理论与实践参考，对推动畜牧行业数字化转型、助力乡村振兴战略实施有重要意义。
1 AI技术在畜牧智慧养殖中的应用进展
1.1 养殖环境智能监测与调控
在畜舍环境管控方面，传统人工对信息的接收与处理滞后且低效，所以智能化是走向规模化养殖的必然需求。付晓等
［12］构建了包含温热环境与空气质量的核心指标体系，其指标体系构建是实现精准感知与智能调控的基础。但同时指出当前存在的许多问题，例如监测精度不足、通信可靠性存在短板、单点控制局限、标准不完善和尚未充分考虑动物个体的生理反应和行为特征，这些最终都会导致调控目标与动物的实际需求存在偏差
［12］。谢秋菊等
［13］以STM32单片机为核心，构建了基于物联网的猪舍环境智能控制系统，同时提出了基于双深度Q网络的猪舍环境优化控制策略。与传统基于温度阈值的控制策略相比，基于Double DQN控制策略的舍内温度、相对湿度、NH
3浓度和CO
2浓度更接近期望值，舍内温度和相对湿度最大相对误差分别低于温度阈值控制策略3.7%和2.5%。在实际应用中，AI基于气体传感器数据构建了“预测-预警-调控-溯源”的全闭环智能环境调控体系，其先通过多源数据融合预测气体浓度变化趋势，再根据风险等级分级预警，结合畜禽生长、天气等多因素动态精准调控通风、除臭等设备，最后以时空浓度分析定位污染源，从而达到从源头优化养殖环境管理的目的
［15］。Komaludin
［16］开发了一个集成机器学习算法的IoT系统，用于自动监测和控制氨气、温度以及湿度水平。研究表明
［16］，在商业鸡舍中进行了60 d的测试，测量准确率为98.7%，响应时间小于3 s，且死亡率降低了22%。该系统还通过基于强化学习的控制机制，使通风能耗降低了30%。这一发现证明了IoT与AI的整合可创造稳定的鸡舍环境，同时提高了养殖效率。牧原集团在全猪舍应用自主研发的物联网智能环控系统后，育肥阶段单人饲养管理规模提升至2 700~3 600头，大大降低了养殖成本。广州影子科技在规模化猪场应用FPF智能养猪整体解决方案后，人效提升60%，单头母猪养殖效益提升1 000元。
AI与物联网结合的环境管控技术在大型养殖场的应用，提高了养殖环境的稳定性同时降低了畜禽死亡率。但现阶段设备监测精度、通信稳定性有待提高，行业也缺乏统一标准，结合畜禽生理行为特征的调控逻辑还需改善，适配性未来还有提升空间。
1.2 畜禽健康与疫病智能诊断
传统的畜禽疫病诊断依赖人为巡检和经验判断，大型养殖场更是难以做到精细化管理，而疫病智能诊断可以从根本上解决这些问题。其主要通过各类传感器自动获取畜禽在养殖过程中的图像、声音、体温、心率、排泄物等各类特征信息，而后通过梅尔倒谱系数、Logistics回归分析等数学模型和支持向量机、深度学习等智能算法对采集的信息进行综合分析与处理，并对动物的健康状态做出评价与预测
［17］。Dilaver等
［18］研究明确表示AI健康监测系统目前普遍采用"传感器层-数据预处理层-AI模型层-决策执行层"的四层架构，凭借集成生物传感器、热成像、声学设备与多类型AI算法解除了传统人工监测的时效性与规模化的限制
［19］，亚临床阶段疫病早期预警、非侵入式连续健康评估与多维度福利量化等多项目标也得以实现。研究表明，AI在畜牧健康监测中的应用主要体现在生理参数异常预警、计算机视觉识别疼痛与跛行、通过声音与行为特征识别异常3个方面。研究表明，人工神经网络对奶牛亚临床乳腺炎的检测灵敏度为80%、特异性91%
［20］；Faster R-CNN识别牛羊跛行准确率可达90%以上
［21］；基于k-means聚类的行为分析可提前3~5 d预警肉牛呼吸道感染
［22］。研究表明，陈佳等
［23］改进的YOLO v5算法检测鸡头目标的mAP为80.1%，张口检测准确率为67.3%，闭口检测准确率为92.8%，基于时间序列的呼吸困难行为检测方法的识别准确率为91.8%，召回率为75%，精准率为67.9%，判断张口-闭口组合出现的频率，动态检测是否存在鸡只呼吸困难情况，可为群鸡养殖环境中的鸡只早期呼吸道疾病检测提供参考。研究同时指出，如今技术推广有不少问题，数据少造成模型泛化差，传感器环境适应性弱，养殖户数字化能力不足。未来要优化边缘计算、融合多类数据。AI方案前期投入多、技术难，短期内难以完全替代传统方法。要让AI和传统方法一起用，AI做批量监测和预警，兽医做诊断治疗，形成智能加人工的管理模式
［24］。山东畜牧兽医职业学院“畜安智诊”团队研发的“AI驱动的动物疫病智能诊断系统”已投入使用，并收获了良好的使用效果
［25］ 。莱阳盛润农牧借助系统实现了“养殖端自查+兽医复核”的诊疗模式，半年内2次对发病猪群进行精准诊断和干预，预估挽回经济损失超20万元
［25］。济南浩瀚农牧有限公司是年出栏万头的大型猪场，此前每年需投入6万余元用于疫病检测，引入系统后，通过精准推荐检测项目，年均检测成本降至3.5万元，同时疫情响应时间从24 h缩短至2 h内，疾病处置响应速度显著提升，批次成活率提高7%，每公斤生产成本降低1.1元
［25］。
AI疫病智能诊断在企业中的应用实现了对畜禽疾病的早期预警、快速筛查，降低了生产成本。但目前数据不足、模型适应力弱、传感器易损坏等问题，使智能诊断难以独立运行，还需依靠AI+人工的方式进行应用。
1.3 畜禽遗传育种
现代高通量基因组数据、表型数据及传感监测数据的日益丰富，既为畜牧育种带来了发展机遇，也出现了许多挑战。传统的统计方法往往难以捕捉遗传、环境和饲养管理3类变量之间复杂的非线性相互关系，而这些变量会直接影响具备经济与生物学价值的重要性状
［26］。因此，机器学习和深度学习作为遗传预测中的变革工具出现，增强了预测准确性、模型灵活性和整合多种数据源的能力
［26］。在奶牛基因组学中，随机森林、支持向量机、梯度提升机和集成方法等监督学习模型已被有效应用于估计GEBV，预测与健康相关的性状以及识别具有优良繁殖力或抗应激能力的动物
［27］。尽管机器学习在某些领域有明显优势，但在估算动物复杂性状的遗传育种值方面仍面临许多挑战。一些模型的可解释性较低，不利于数据、参数和特征的调整。数据异质性、稀疏性和异常值也可能导致机器学习出现数据噪音。此外，不同来源的数据收集方法统一标准和数据质量参差不齐也可能会制约育种值预测精度
［28］。深度学习是以人工神经网络为架构的机器学习分支，可从原始数据中自动提取分层特征表征。已有大量研究表明，卷积神经网络与循环神经网络能够结合基因组序列、SNP 芯片、转录组数据、传感器时序监测数据（反刍时长、活动量、体温等）实现性状预测
［27］。在产奶、繁殖、抗病相关性状的基因组育种值估算中，深度学习模型性能可媲美甚至优于传统基因组最佳线性无偏预测方法
［29］。基因型信息、表型记录以及实时传感器衍生参数等数据集经过整合和预处理后，由机器学习和深度学习模型进行分析
［30］。再经AI模型预测GEBV，并筛选出对优良目标性状具备关键作用的特征变量。Chafai等
［31］得出结论，人工智能，尤其是机器学习，在提升畜禽育种基因组预测精度方面具备巨大潜力，但想要实现落地应用，需慎重筛选模型、凭借高质量数据，并融合遗传育种的专业知识。尽管应用前景广阔，但数据匮乏与数据质量缺陷、高昂算力需求、模型可解释性不足、专业人才短缺、配套基础设施薄弱等问题，仍制约着机器学习在畜禽育种领域的落地推广。所以，机器学习应作为传统统计学方法的补充手段，而非替代品。2025年10月13日，备受瞩目的“AI+畜禽育种协同创新平台”在北京正式启动，该平台由首农食品集团牵头，联合中国农业大学、北京市农林科学院、百图生科、北京生物种业创新联合体等单位共同搭建
［32］。“AI+畜禽育种协同创新平台”的核心在于构建“采集-分析-决策”的智能育种闭环。平台将重点围绕智能表型测定和AI辅助基因组选择开展技术创新，通过自动化采集畜禽全性状、全周期、全世代数据，并利用AI模型深度挖掘数据价值，将极大地加速遗传进展，实现精准选育。这种模式有望显著提高育种效率，缩短育种周期，并提升畜禽品种的品质和生产性能。
AI技术相较于传统育种统计方法，在基因组预测、性状筛选等方面表现出明显优势，未来智能化平台的搭建更是大势所趋。但目前该领域缺乏统一的数据标准和高质量数据，并且算力成本高、模型适用性差，所以AI无法替代传统育种方法，只能作为辅助工具使用。
1.4 精准饲喂
“一刀切”群体饲喂模式被传统畜牧业普遍采用，统一日粮基于群体平均营养需求配制，动物个体间在遗传背景、生理状态、生长阶段和健康状况上存在的差异却被忽视了。研究表明，全球畜牧业约10%~15%的饲料资源被不合理的群体饲喂方式无效浪费，而畜禽养殖总成本中通常有60%~70%是饲料成本
［33］。营养供给与个体需求的不匹配，不仅直接降低动物生产性能和饲料转化效率，还会诱发代谢紊乱、生长抑制等一系列健康问题，同时加剧养殖业的环境负担。
精准营养管理体系的核心架构主要由3个技术部分组成，包括多模态个体数据采集模块、机器学习预测分析模型以及自动化闭环饲喂系统
［34］。多模态个体数据采集模块采用了多种监测手段。以RFID电子标签实现个体身份的识别，利用智能传感器实时采集动物的体重、采食量、饮水量和核心体温等生理指标，借助计算机视觉技术完成体况评分和采食行为的分析，并且通过声学传感器持续监测瘤胃的活动状态。这一套系统，构建了对动物生理状态和行为特征的实时全方位监测网络，彻底改变了传统养殖当中依赖人工观察的粗放管理模式。机器学习预测分析模型可以对多源数据融合进行处理整合，其中包括动物的品种、日龄、体重、遗传背景、生产性能和养殖环境条件等重要信息
［35］。在此之上，每一头动物每一天对代谢能、氨基酸、矿物质等各类营养物质的动态需求量都可以被确定。与传统经验模型相比，个体差异化预测明显更加精确。自动化闭环饲喂系统，是精准营养可落地的最关键环节。智能饲喂站通过和 RFID 系统进行联动，就能够准确地识别每一头动物的身份，并且自动地为它投放符合当日营养需求的特定配方的饲料。配套的动态日粮混合系统，能够根据数据采集模块还有预测模型的实时反馈，即时地调整饲料的营养组成还有配比，最终，就实现了真正意义上的个性化的精准营养供给。
在生猪生产实践中，人工智能指导的精准饲喂技术能够对妊娠母猪、哺乳母猪以及生长育肥猪等不同生理阶段的群体采用不同的生产策略，并根据每头猪的个体状况动态调整饲料中营养物质的水平。采用精准饲喂技术后，可降低生猪养殖综合生产成本8%以上，减少动物对蛋白质和磷的摄入量约25%，降低相应的营养物质排泄量40%
［34］。同时有效控制了肢蹄病、代谢病等因营养失衡引发常见疾病的发生。AI结合下的营养管理实现了三重效益。经济效益上，降低了饲料成本，提高了生产效率和产品质量。环境效益上，减少了氮、磷和温室气体排放
［35］。动物福利效益上，个体营养需求被满足，饥饿和应激反应被减少。从全球视角来看，精准饲喂技术的广泛应用将对保障粮食安全、应对气候变化和促进畜牧业可持续发展产生深远影响。
人工智能系统能够分析不同畜禽品种、生长阶段及养殖生产目标对应的采食营养需求，以此推荐适配度最优的饲料配比方案
［36］。该类系统综合考量饲料能量水平、粗蛋白含量、消化利用率与养分吸收率等多项指标，定制精准且更经济的饲料配制方案。搭载传感器的自动化饲喂系统可精准投放饲料，并根据每只畜禽的营养需求进行实时调整。高性能系统能够通过检测水分含量、排查潜在污染物等指标，完成饲料品质检测。通过分析饲料成分、畜禽行为及养殖环境数据，为精准养殖决策提供支撑，在保障养殖产能稳定的同时有效降低养殖成本
［37］。贵州康盛达食品有限公司依托金蛋数链大数据平台，实现了蛋鸡养殖从喂食、喂水、通风、温度、湿度等各环节的智能化集成管理。如今的生产人员无需进入鸡舍，在办公室即可实时监测鸡舍内的生产数据。一个存栏86 400羽鸡的鸡舍，仅需1名饲养员和1名卫生员，每羽蛋鸡平均养殖管理成本降低了1元
［38］。
AI精准饲喂串联了数据采集分析与自动投喂的全流程，传统饲喂中饲料浪费、营养失衡等问题也得到很大程度的解决，并且在生猪、蛋鸡养殖中应用效果显著。当前该技术应用普及的主要障碍是整套智能设备的成本偏高，现实中中小型养殖户难以负担，而且不同畜种、不同养殖环境下的饲喂模型仍需进一步发展完善。
2 科技小院模式在畜牧智慧养殖中的应用进展
2.1 科技小院模式的发展与研究现状
科技小院虽然近几年迅速发展，但是它也逐渐演化出了3种具有鲜明特征和代表性的应用模式，分别是科研驱动型、产业服务型和全链条赋能型。这3种模式并不是相互割裂的，而是呈现出一种递进发展、相互融合的态势，它们共同构成了科技小院模式服务畜牧产业高质量发展的多元化实践体系。
科研驱动型模式就是重点关注畜牧产业发展过程中的技术瓶颈，开展一些前沿的技术研发与试验验证工作。通常是以国家级或者省部级的重大项目作为牵引，以高校研究人员为核心，发挥高校的学科优势、企业的硬件优势和科技小院的平台优势，创建一个“实验室研发—小院中试—现场验证”的应用链条。
产业服务型模式的主要目标是把经过验证的技术快速且规模化地应用到畜牧生产一线，解决养殖户们面临的实际问题。该模式是以养殖户的需求为核心，科技小院起到中转站的作用，把高校技术资源和企业产品资源应用到基层，“小院+企业+农户”的技术推广服务体系也因此形成。
科技小院模式发展的高级阶段是全链条赋能型模式，提升整个畜牧产业链的竞争力是它的最终目标，但目前仍处于设想之中。该模式主要提供系统的解决方案，把技术应用从单一的养殖环节延伸到育种、加工、流通、销售等其他各个环节。产业基础较好、产业链相对完整、具有一定规模效应的畜牧主产区更适合这种模式，是推动畜牧产业走向数字化、智能化、品牌化的主力军。
总体而言，科研驱动型模式是科技小院模式发展的基础，它为其他2种模式提供了技术支撑。产业服务型模式是连接技术与产业的关键，是技术成果转化为现实生产力的不可或缺的一环。全链条赋能型模式则代表了未来畜牧产业的方向。
2.2 科技小院模式在畜牧养殖中的落地优势
山东单县羊业科技小院就是属于典型的科技驱动型模式，中国农业大学连正兴研究团队利用基因育种技术，不断筛选优势性状，二代青山羊平均单体重量提高30%、生长周期缩短一个半月，平均养殖成本比一代青山羊每公斤降低8.9元，青山羊良种覆盖率达到100%。目前，单县青山羊科技小院已完成超过1 000只青山羊的表型数据采集，并通过杂交繁育，显著提高了其生长性能和经济效益。此外，单县羊业科技小院还研发了“公司+农户羊场数字化管理平台”，实现了肉羊养殖的精细化、智能化管理，从羊只信息录入、生长发育评估到疾病防控、饲料配方制定等多维度全方位提升了养殖水平，迈出了向智慧畜牧业转型的关键一步
［39］。该小院以改良地方特色畜禽为契机，收集了大量的一线生产数据，为以后育种模型的训练提供了良好的条件，实现了科研攻关与产业数据积累的双丰收。
鄂托克旗科技小院则属于产业服务型模式，其以解决当地牧民羊的疫病问题为基础进行羊体支原体肺炎发病机理和诊断方法的研究。研究成功后，将在保证诊疗准确的情况下大大减少诊断费用，并能有效应对鄂托克旗出现的羊群支原体肺炎
［40］。科技小院累计派遣250名学生深入一线参与实践科普与兽医服务，其中75名同学常年驻扎，年均驻地时间超过180 d，实地出诊近370次，完成5.5万只羊和5 500头牛的疾病诊治与驱虫服务工作。通过基层兽医服务团队服务，减少牧民直接经济损失约80万元，降低潜在风险约450万元，并为牧民提供科技指导和技术示范。在鄂托克旗举办专业培训课程，显著提升了基层疫病防控的技术能力与科学认知。为提高生产效率，鄂托克旗科技小院还成功建立了犊牛早期断奶与高效育肥的科学方案，并圆满完成了周岁公犊的补饲增重试验。同时，积极探索并掌握了羔羊在30日龄时的早期断奶技术，在此基础上，科技小院成功注册了“兴马拉纪乐”生态肉国家商标，并研发出了一系列精细分割的牛羊肉产品，进一步提升了产品的附加值与市场竞争力。为了遗传改良与优化品种，小院利用人工授精技术，成功实现了多种羊只的纯种繁育，其中包括鄂尔多斯细毛羊、蒙古羊以及阿尔巴斯细绒和粗绒型白绒山羊。其在解决实际生产问题的同时也完成了学业规划，产出了研究成果，是产学研一体化发展的目标和良好示范。
3 AI与科技小院的融合逻辑与案例分析
人工智能与畜牧科技小院的结合达到一加一大于二的效果，但其并非简单的技术应用而是相互促进。AI技术为科技小院科研、服务提供了更强的技术支撑，并且对动物行为、健康状态还有养殖环境实时监测也能做到，科研试验精度、生产管理效率也随之得到提升。畜牧科技小院长期扎根养殖一线，真实养殖数据不断积累，AI模型训练、技术优化的基础条件就因此而来。小院是成果转化的前沿载体，智能技术实际生产里的效果可以快速被验证，养殖场也能接收到各类研究成果。二者一同发展，科研成果应用到生产实践会变快，技术创新和产业发展互相推动，还形成了良性循环。
AI智慧青山羊管控云平台，以“AI+科技小院”作为核心，由AI技术、数字技术、大数据分析等共同构建。该平台作为小院现代化建设的关键，承担数据采集、智能分析、决策支持与可视化展示的管理责任，为流程提供算力支撑。以青山羊养殖与科研需求为核心，依靠物联网、机器视觉、AI算法与大数据模型，形成了智能环控、精准饲喂、健康监测与科研数据管理四大功能模块，分别实现羊舍环境监测与调控、饲喂方案的优化与执行、羊只健康管理与疾病风险预警，试验数据的采集、存储与分析，为育种与养殖技术研究提供支撑。在此基础上，实现了从种质资源选育、养殖生产管控、技术服务推广到产销对接的全链条数字化覆盖，通过数据采集、模型分析、设备调控、风险预警与成果转化，支撑科研课题研究的同时，促进青山羊产业高质量发展与乡村振兴战略落地。其主要应用系统的核心技术、主要功能与应用成效如
表1所示。
4 “AI+科技小院”在畜牧智慧养殖中存在的问题和瓶颈
“AI+科技小院”模式在畜牧产业数字化转型中得到了广泛关注，相关研究也已取得阶段性进展。现有研究的主要贡献在于：初步搭建了“AI+科技小院”的理论框架，厘清了多主体协同的基本运行逻辑；建立了覆盖畜禽行为识别、环境调控、疫病预警、精准饲喂等核心环节的技术支撑体系；总结提炼出科研驱动、产业服务和全链条赋能3类典型应用模式，为各地实践提供了可参考的路径。但现有研究仍存在明显短板。一是系统性融合机制研究不足，现有研究多集中于单一主体或技术环节，对政产学研用各方的深度协同机制，尤其是数据权属划分、利益分配等关键问题的探讨不够深入。二是量化成效评估体系尚不健全，目前评估工作多依赖定性描述和个案分析，尚未形成统一的评估指标体系，对经济、社会和生态效益的综合量化分析较为薄弱。三是长效运行机制研究相对滞后，现有研究多关注模式的启动阶段和短期成效，对资金可持续性、人才队伍稳定、技术持续迭代等长期发展问题的研究不够系统，难以有效支撑模式的规模化推广和可持续发展。四是技术适配性和设备可靠性存在着明显的短板和不足，缺少本土化的AI模型，不能为精准饲喂和疫病监测提供可靠支撑，智能设备在养殖环境下故障率高，频繁的维修增加了生产成本，还严重打击了养殖户对新技术的信任感。五是缺少法规保障，相关的扶持政策不完善。针对畜牧养殖AI应用的专项政策较少，大多数智能设备和软件都没有被纳入农机购置补贴目录。而且现有的补贴政策大多都只补贴硬件，对于软件开发、数据服务、人员培训这些“软投入”的覆盖严重不足，制约了技术模式的复制和推广。
5 未来发展趋势与展望
当前，人工智能在畜牧科技小院中的应用仍处于发展阶段，未来应该研发更加适配实际养殖环境的智能装备，真正满足中小养殖户的日常使用需求。不同地区养殖环境和畜禽品种差异明显，现有AI模型在本土化应用方面仍有一定局限，可以依托科技小院扎根一线的优势，建立地方畜禽品种数据库、优化区域化算法模型，让智能决策更贴合养殖实际
［41］。随着人工智能技术不断发展，大模型和无人系统等前沿技术也有望逐步进入畜牧科技小院。未来还需要加强物联网、云计算与人工智能之间的协同研究，逐步构建覆盖环境监测、疾病预警、精准饲喂和生产决策的一体化智慧养殖体系。
“AI+科技小院”模式是技术层面、运行模式和管理机制的创新。在未来将在现有基础上完善高校、企业、政府以及养殖户参与的协同机制，明确责任和权益，提升运行活力。统一规范的建设标准与评估体系为小院的建设运营与成果评价提供参考依据，从而提高小院建设质量。后续还可以将成熟区域经验向更多地区推广，实现可复制的发展道路。
产业智能化升级以政策与人才作为支撑，所以相关部门需要完善基层扶持政策，降低养殖户与小院应用技术的成本压力。目前养殖户数字化水平普遍不高，科技小院需要面向基层养殖户开展数字技能培训，提高其对智能设备和数字平台的应用能力。高校与科研院所则应推动复合型人才培养体系建设，保障智慧畜牧的持续发展。
“AI+科技小院”正逐步成为推动畜牧业智慧化转型的重要载体。乡村振兴和农业现代化的背景下，“AI+科技小院”模式有望推动传统养殖模式向精准化、数字化和智能化方向发展，支撑畜牧生产效率的提高与绿色养殖的发展，也将为我国现代畜牧业高质量发展提供新的思路。“AI+科技小院”是推动传统畜牧业向智慧化转型的最核心的路径，目前已经形成了科研驱动型、产业服务型还有全链条赋能型3类应用模式。同时，也实现了科技创新和复合型农业人才培养的协同推进。未来，需要聚焦技术的本土化适配、多方利益联结机制的构建还有长效运行保障体系的完善，破解产学研用融合的壁垒，这样才能真正释放“AI+科技小院”的产业赋能价值，支撑畜牧产业的高质量发展与乡村振兴战略的实施。
“科技兴蒙”行动重点专项(2024BYNECAU005)
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