综述：评估数字工具在畜牧业中的农业生态影响：系统性综述

本综述系统评估了畜牧业数字工具（如RGB/RGB-D相机、智能项圈等）在农业生态转型中的经济、环境和社会效益。研究发现当前技术主要聚焦于反刍动物监测（78.1%）和输入减少（58.9%），虽显著提升生产效率（PA、PLF）和资源利用，但对高阶农业生态层级（如生物多样性重塑、社会公平）的推动作用仍有限。未来需加强参与式设计和系统性变革研究。

　　

引言

畜牧业正面临环境压力、气候变化和劳动力短缺等多重挑战。该行业与过度水资源消耗、污染（如细菌耐药性、粪便硝酸盐淋溶）、饲料作物大量占用耕地以及显著温室气体（GHG）排放密切相关。同时，农村人口向城市迁移导致农民老龄化加剧，劳动力短缺问题日益突出。为应对这些挑战，畜牧业需向更具可持续性和韧性的系统转型，采用涵盖经济、环境和社会维度的整体方法。

农业生态学作为一种 holistic 方法，通过耦合生物物理和社会经济过程，旨在设计和管理更可持续的生产系统。联合国粮农组织（FAO）提出了农业生态的十大要素，包括多样性、负责任治理、循环利用、效率、协同作用、韧性、循环与团结经济、人类与社会价值、知识共创共享以及文化粮食传统。研究表明，采用农业生态实践的牧场主（如替代饲料、低投入轮牧）在工作条件、健康、技能和回报方面均有改善。此外，基于农业生态原则的农牧系统可缓解气候限制、改善繁殖管理、增加收入并创造社会效益（如就业机会）。

智能农业，特别是精准畜牧业（PLF），通过数字工具如无人地面与空中系统（UAV、UGV）、相机传感器、智能项圈、气象站和物联网（IoT）设备，监测动物、牧场和环境，优化繁殖、喂养和挤奶等操作，有望推动农业生态转型。这些工具收集的数据通常通过网络平台和决策支持系统（DSS）进行处理，以优化管理。例如，UAV用于牛群放牧调节、饲草生物量评估和动物追踪；智能项圈和瘤胃bolus用于疾病和发情检测；IoT传感器监测气候、资源消耗和产出，以优化资源利用并减少环境外部性；挤奶机器人（AMS）提高了操作效率并减少了劳动力需求；地面机器人用于无笼养禽场的鸡蛋收集、放牧辅助和畜舍清洁；固定相机用于动物行为分析和视觉测量（如体重、体型）。

尽管智能农业的目标与农业生态学一致，但二者的结合仍是一个相对较新且未充分探索的领域。支持者强调数字化的高产量和优化决策，而批评者则关注决策自主性的限制和权利剥夺问题。因此，本综述旨在 mapping 畜牧业中使用的数字工具，评估其经济、环境和社会影响，并确定它们作为农业生态推动者的潜力。

材料与方法

通过Web of Science数据库进行系统性文献检索，采用PRISMA（系统评价和Meta分析优先报告条目）方法筛选相关文章。检索策略覆盖了数字技术（如IoT、AI、传感器、机器人等）与农业生态要素（如多样性、效率、循环经济等）的组合查询，时间范围为2012年1月至2024年12月。初始检索获得2412篇文章，经标题和摘要筛选后排除1531篇，全文评估后最终纳入73篇文章进行深入分析。

研究从 livestock 特性（类型、养殖系统、操作）、技术（应用、平台、传感器、软件）、农业生态层级和影响类型（经济、环境、社会）等维度对文章进行分类。影响评估采用专家评分法，基于Wolters等人的工作，对各项影响（如生产力、GHG排放、劳动时间等）从“大幅减少”到“大幅增加”进行量化评分，并计算总体影响值（低、中、高）。统计分析了年度发表趋势、频率分布和影响分布。

结果与讨论

3.1 畜牧场特征与数字工具应用

73篇纳入研究中，78.1%聚焦反刍动物（如牛、羊），其次为猪（15.1%）和家禽（12.3%）。这反映了反刍动物在利用人类不可食用饲草和副产品方面的独特优势。操作类型中，“监测”占主导（89%），涉及动物行为、环境条件和生产过程的跟踪；“动物保健”次之（53.4%），凸显了数字技术在健康管理中的重要性；“饲喂”（28.8%）和“肉类生产”（13.7%）关注度中等；“繁殖”、“蛋品生产”和“乳品生产”研究较少（均<7%），可能与创新障碍（如投资成本高、兴趣低）有关。

3.2 数字工具的特性与使用

应用类型中，“记录、监测与制图”占绝对主流（95.9%），而“信息知识共享”（4.1%）、“反应/变量速率应用（VRA）/控制”（2.7%）和“导引/ Steering”（1.4%）研究不足， due to 高投资需求、室内环境限制和社会效益评估的早期阶段。

传感器类型中，RGB/RGB-D相机使用最频繁（42.5%），用于行为分析、体重估计、个体识别和放牧管理，因其信息丰富且成本较低；智能项圈位居第二（12.3%），用于个体追踪和健康监测；热像仪、气象站、RFID/eID和温度传感器使用较少（各5.5%）；流量计、多光谱/高光谱相机、GNSS等工具使用率低于5%， due to 信息输出有限或成本高昂。多工具融合应用（如相机+传感器）常见，以弥补单一数据源的不足。

平台类型中，“固定系统”占主导（61.6%），适用于室内环境的连续监测；“可穿戴技术”次之（23.3%），强调个体动物监测；“移动地面平台”占13.7%；而自主机器人平台（UAV、UGV）最少（<7%），因成本高和动物应激风险尚未成为主流。

3.3 数字工具与农业生态转型贡献

农业生态层级分析显示，大多数研究（58.9%）集中于“第一层级：减少投入”（如饲料、水）；“第三层级：系统 redesign 以整合生物多样性”占20.5%；“第五层级：创建公平全球粮食系统”占17.8%；“第二层级：替代可持续投入”占15.1%；“第四层级：重新连接生产者与消费者”仅1.4%。这表明当前研究和工具开发仍以效率和生产力的输入减少为主，对系统性变革和产销关系的高阶层级关注不足， due to 社会动员、治理改革和市场准入的演进需求。

3.4 数字工具的影响评估

社会影响方面，数字工具显著减少“体力劳动量”、“农民压力”和“劳动时间”（大幅/一些减少），并通过自动化降低“人身事故”和“泄漏事故”风险；“化学品暴露”影响不一。

环境影响方面，工具主要促进“空气、土壤、水 and 生物多样性保护”（大幅/一些增加），并通过资源优化减少GHG排放（无影响/大幅减少），与输入减少和生产力维持一致。

经济影响方面，“生产率”、“收入利润”和“产品质量”预期大幅提升；“投入成本”影响混合；“产品浪费”大幅减少。表明数字工具整体具有积极影响，尤其在经济维度，而环境和社会效益在当前研究中较少强调。

整体影响分布中，“经济影响”的高影响占比最高（49.3%），环境和社会的高影响分别占39.7%和37.0%；“社会经济与环境综合影响”的高影响占42.5%，而“社会影响”的低影响占50.7%，反映社会维度关注不足。数字工具可作为农业生态推动者，但需在开发和测试中整合社会与环境框架。

研究局限性

本研究存在若干限制：关键词选择可能遗漏相关术语；单数据库检索可能引入偏差；影响评分基于文献解读，缺乏实地验证；未来研究可通过多数据库（如Scopus）和客观方法（如基准数据集）改进。

结论

本综述表明，畜牧业数字工具（如RGB/RGB-D传感器、固定平台）主要用于反刍动物监测和输入减少（第一农业生态层级），在经济、环境和社会方面总体积极，但聚焦经济收益，高阶系统变革关注不足。未来研究应加强地面/空中机器人应用、参与式设计，并 co-design 工具以提升社会可接受性，推动更高层级农业生态转型。