综述：大数据与人工智能驱动的模型：实现可持续精准动物营养的路径

本综述系统阐述了大（Big Data）与人工智能（AI）技术如何驱动动物营养建模革新，以应对全球畜牧业面临的饲料资源短缺与环境压力挑战。文章重点介绍了智能数据采集、多组学（Multi-Omics）数据挖掘、可解释机器学习（XAI）算法、多目标优化及生命周期评估（LCA）等前沿技术在精准动物营养（PAN）中的应用，并通过猪与替代饲料案例验证其提升饲料效率、减少氮磷排放与温室气体（如CO2-eq）的潜力。最后展望了大型语言模型（LLMs）与具身智能机器人等下一代技术推动可持续畜牧业发展的前景。

　　

全球畜牧业挑战与精准营养的必要性

全球畜牧业面临饲料资源短缺和环境压力的双重挑战。随着人口增长，动物源性食品需求持续上升，但畜牧业贡献了14.5%的温室气体排放，且饲料生产与人类粮食存在竞争关系。精准动物营养（PAN）通过动态调整营养素供给，显著提升资源利用效率，减少环境污染。研究表明，PAN技术在猪生产中可降低赖氨酸摄入25%以上、饲养成本8%、氮磷排泄40%和温室气体排放6%。

传统营养模型的局限性

传统数学模型主要依赖线性回归和静态经验公式，难以适应个体化营养需求。例如，饲料营养素生物利用度预测通常基于近似成分分析，但纤维成分（如NDF、ADF）与能量值的负相关性常因统计方法与生物学原理冲突而受限。此外，传统模型无法整合实时传感器数据和多维度生物信息，制约了精准饲喂的实现。

大数据与AI驱动的技术革新

智能传感器（如可穿戴设备、高光谱成像HSI）和计算机视觉技术实现了动物体重、采食量和行为的高通量监测。多组学技术（基因组学、转录组学、代谢组学）揭示了营养素与基因表达的交互机制，为精准需求预测提供新指标。机器学习算法（如XGBoost、随机森林RFR）在预测饲料效率、干物质采食量和净能（NE）需求方面显著优于传统线性模型，其中ANN模型对生长猪NE需求的预测误差最低。

可解释AI与混合智能模型

为解决机器学习"黑箱"问题，可解释AI（XAI）技术（如SHAP、LIME）解析了关键特征贡献度，而混合智能机制模型（HIMM）结合数据驱动与生物学机制，提升了模型透明度和泛化能力。例如，梯度提升树（GTB）模型通过分析妊娠母猪实时传感器数据，将能量和赖氨酸需求预测误差降至0.91 MJ/d和0.08 g/d。

饲料配方算法的演进

多目标优化和元启发式算法（如遗传算法GA、粒子群优化PSO）替代传统线性规划，平衡经济成本与环境影响。生命周期评估（LCA）显示，使用菜籽粕、昆虫蛋白等替代饲料可降低碳足迹（CO₂-eq）25%以上，而多目标贝叶斯优化进一步实现了经济与生态效益的协同。

案例研究：猪营养与替代饲料应用

中国研究团队开发了基于心率监测的净能测定低成本方法，结合BIA体成分分析技术，成本降低百倍。通过GANs数据增强和XAI算法，构建了猪生长性能预测模型，精度提升显著。替代饲料（如黑水虻BSF、黄粉虫YMW）的应用研究证实，昆虫蛋白可替代10-15%日粮蛋白，且富含月桂酸和几丁质，具有调节肠道菌群和免疫功能的潜力。

下一代技术展望

大型语言模型（LLMs）与多智能体（MAKA）框架可实现动态知识增强，通过知识探测、导航和监督智能体优化饲粮推荐。具身智能机器人整合GPT-4与强化学习，实现自主饲喂、疾病预警和多机器人协同管理，推动畜牧业向全流程智能化演进。

从牧场到临床的转化价值

动物营养模型为人类精准营养提供范式参考。穿戴设备监测采食量与人类动态血糖监测技术相通，而"遗传特性-营养素需求-生产性能"关联模型启发了个性化营养计划设计。猪模型作为人类婴儿营养研究平台，通过转移学习加速营养基因组学研究成果向慢性病防治的转化。

技术局限与伦理考量

AI模型依赖数据质量与多样性，存在算法偏差和隐私泄露风险。训练大模型需巨额算力和能源，产生显著碳足迹。当前法律与伦理框架滞后于技术发展，需建立跨物种数据标准化体系和适应性监管机制。

结论

大数据与AI驱动的动物营养模型正推动畜牧业向智能化、可持续化转型。未来需突破低成本控制、个体精准预测和AI技术深度融合等瓶颈，通过LLMs与具身智能机器人创新应用，实现人类健康与畜牧业可持续发展的协同共赢。