超越农场：利益相关者对生猪产业精准畜牧业的看法

《Frontiers in Animal Science》：Beyond the farm: stakeholder perspectives on precision livestock farming in the swine industry

本研究通过焦点小组讨论和名义群体技术（NGT），分析了非农场利益相关者对精准畜牧技术（PLF）的感知及数据需求，揭示了成本分摊、数据价值、利润与福利平衡、技术应用对动物福利的影响及数据治理等核心问题，为技术推广提供了跨行业视角。

　　
本研究聚焦于非农场利益相关者对精准畜牧（Precision Livestock Farming, PLF）技术的认知与数据需求，通过焦点小组讨论与名义群体技术（Nominal Group Technique, NGT）结合的方法，揭示了从政府机构到食品加工企业再到消费者群体对PLF技术应用的多维视角。研究团队通过两次焦点小组会议，首次采用NGT方法收集数据，第二次转为传统焦点小组形式进行深入探讨，最终提炼出五个核心主题，为技术落地与政策制定提供了关键依据。

### 研究背景与核心问题
传统畜牧生产依赖人工观察与经验判断，存在效率低下、动物福利难以量化等问题。随着物联网、传感器与大数据技术的进步，PLF通过实时监测动物生理状态、环境参数及行为模式，理论上可提升疾病预防、资源利用效率及动物福利水平。然而，技术的实际应用不仅涉及技术可行性，更需协调经济利益、伦理规范与社会需求。研究特别关注非农场主体——包括政府监管机构、食品加工企业、零售商及消费者组织——对PLF的认知，试图填补现有文献中关于非生产端技术采纳障碍的空白。

### 研究方法与实施过程
研究采用混合方法：首先通过NGT引导参与者在不考虑成本或技术限制的情况下，提出理想数据需求。参与者来自政府、动物科学、食品加工、零售及消费者倡导领域，涵盖政策制定、技术评估、市场运营等多维度视角。其次，通过传统焦点小组讨论，探索参与者对PLF技术优先级、成本分摊及伦理争议的深层态度。数据通过转录文本与视觉材料（如贴纸便签）结合分析，确保信息完整性与客观性。

### 关键发现与主题解析
#### 1. 成本分摊与利益平衡困境
非农场利益相关者普遍质疑技术成本与收益的分配机制。政府机构担忧监管成本转嫁至农场，而食品加工企业认为PLF数据的价值应通过产品溢价实现，却拒绝分担初期投入。零售商则主张通过透明化标签（如动物福利认证）间接获利，但反对承担技术部署费用。参与者指出，若无法建立公平的成本分摊机制（如政府补贴、产业链利润共享），技术普及将受限于单一主体的经济压力。

#### 2. 技术价值认知的差异化
研究揭示了不同利益相关者对PLF价值的理解存在显著差异：
- **政府机构**：强调PLF在疾病防控（如非洲猪瘟监测）和环保合规（如碳排放追踪）中的公共卫生价值，主张通过政策激励企业应用技术。
- **食品加工企业**：关注数据对供应链透明化的作用，例如实时追踪原材料来源，降低食品安全风险，但要求技术输出标准化且具备可验证的商业回报。
- **零售商与消费者组织**：推动动物福利标签与生产追溯体系，但认为现有PLF技术缺乏消费者可感知的效益，如动物行为改善的具体证据。
- **动物科学家**：呼吁技术设计需以动物个体需求为核心，而非仅优化群体管理指标，例如通过实时行为监测减少集约化养殖导致的应激反应。

#### 3. 动物福利与经济效益的冲突与调和
参与者普遍认同PLF的动物福利潜力，但担忧技术可能被用于合理化更密集的养殖模式。例如，通过精准监控降低人工干预频率，反而可能加剧动物压力。研究提出“伦理嵌入设计”概念：技术应预设动物行为参数（如活动量阈值、社交需求评估），而非仅优化生产效率。此外，参与者建议将福利指标纳入产品定价体系，如为福利认证产品溢价，从而形成经济驱动力。

#### 4. 数据治理的复杂性与安全性
非农场主体对数据所有权、隐私保护及标准化存在高度敏感。参与者指出，若农场掌握生物识别数据（如个体健康档案），可能面临商业泄露风险；而零售商或政府机构获取数据需建立明确的授权与加密机制。研究强调需构建跨行业数据协议，例如统一的数据接口格式（如ISO标准）、匿名化处理规则，以及利益共享的区块链存证体系。同时，数据使用需平衡监管需求与农场自主权，例如政府仅获取脱敏后的汇总健康趋势数据，而非个体记录。

#### 5. 技术推广的协同机制
研究提出“多方协同框架”以突破PLF推广瓶颈：
- **政府角色**：制定强制性的数据采集标准（如空气质量监测）与成本分摊政策，例如要求食品企业按销售额比例资助农场技术升级。
- **企业责任**：食品加工与零售企业需主动参与技术合作，例如通过订阅农场数据流获取产品溯源支持，或投资定制化分析工具。
- **消费者驱动**：建立PLF技术对动物福利的实际贡献可视化机制，如通过扫码查看某批次猪肉的养殖环境数据，直接关联消费者支付意愿。

### 研究局限与未来方向
样本局限于特定领域的专家（如仅包含5位参与者），可能遗漏中小型农场主或新兴技术公司的观点。此外，远程参与可能影响讨论深度，未来需采用混合方法（线上问卷+线下工作坊）扩大样本多样性。研究未深入探讨技术失败的具体案例（如传感器误报导致误判），后续可结合实证数据验证技术可靠性对采纳意愿的影响。

### 对行业的启示
1. **技术设计伦理化**：将动物福利指标（如压力激素水平、社交互动频率）纳入PLF算法核心参数，避免技术工具理性碾压价值理性。
2. **成本分摊创新**：建立“政府-企业-农场”三方基金，政府补贴50%，企业承担30%（用于数据服务），农场承担20%（硬件维护）。
3. **数据价值变现**：试点“数据交易所”模式，允许农场向食品企业出售匿名化行为数据（如群体健康趋势），同时保留伦理监管权。
4. **消费者教育**：开发PLF数据可视化工具（如AR扫描包装查看动物福利评分），将技术效益转化为可感知的消费价值。

该研究首次系统揭示了非农场主体对PLF技术的价值评估框架，其提出的“伦理嵌入设计”与“数据协同治理”模式，为平衡技术效率与伦理责任提供了可操作路径，对全球畜牧业的数字化转型具有重要参考价值。