中国农业大学动科学院张帅与王军军教授综述大数据与人工智能驱动的动物营养数学模型研究进展 助力精准营养与畜牧业可持续发展

近日，中国农业大学动物科学技术学院张帅教授与王军军教授在国际出版集团Wiley旗下学术期刊《先进科学》（Advanced Science）发表综述论文《大数据和人工智能驱动的数学模型：为可持续精准畜牧业提供解决方案》（Big Data and AI-Powered Modeling: A Pathway to Sustainable Precision Animal Nutrition）。该论文从数据收集、模型构建到实际应用角度系统梳理了人工智能时代精准动物营养体系的完整闭环建设路径，为全球畜牧业的可持续发展提供了切实可行的解决方案。

随着全球人口增长和城市化进程加速，动物源性食品需求持续增长，给畜牧业生产系统带来巨大压力。畜牧业消耗了全球约三分之一的谷物和三分之二的大豆、玉米和大麦，饲料资源短缺问题日益突出。

精准动物营养作为应对全球畜牧业可持续发展挑战的关键策略，其核心驱动力正是数学模型的不断创新与发展。数学模型通过将生物学知识和数据转化为定量框架，为饲料中营养素生物学利用率的精准评定、动物营养需求的动态预测和饲料配方的综合优化提供了科学基础。

但是传统的动物营养数学模型存在明显局限性，例如可用于建模的数据量不足、预测指标有限、模型形式静态简单、难以整合实时数据等。依托人工智能技术的新一代动物营养数学模型的出现在克服传统模型缺陷上展现了巨大潜力。

该论文系统总结梳理了基于大数据和人工智能的数学模型在动物营养学中的应用现状，包括智能传感器与机器视觉驱动的数据采集、基于原料体外动力学与动物多组学分析的预测因子筛选挖掘、基于机器学习的数据增强算法、基于机器学习和可解释机器学习算法的饲料营养价值与动物营养需要量预测、多目标与启发式饲料配方算法、基于全生命周期分析的绿色饲喂策略等。

同时作为案例研究，介绍了作者所在的中国农业大学饲料工业中心数据库与模型研究团队在猪的智能精准饲喂领域开展的相关方法学、算法、模型、软件和硬件的创新探索。

作者还提出，下一代动物营养数学模型将趋向更加精准化和智能化，其中大语言模型和多智能体以及具身AI饲喂机器人是未来的发展方向。此外，动物营养数学模型的技术积累将为人类精准营养研究提供重要的范式参考。

中国农业大学是该研究的第一完成单位，动科学院张帅教授为论文第一作者，王军军教授为论文通讯作者，赖长华研究员和赵金标青年研究员为论文撰写提供了帮助。该研究获得了国家重点研发计划（2021YFD1300201和2021YFD1300205）、国家自然科学基金（32372922）、国家生猪产业技术体系（CARS-35）和中国农业大学“2115”人才培育发展支持计划的支持。

此外，由动科学院张帅教授独立撰写的中文专著《定量动物营养能量学导论：传承、思考与创新》于近日由中国农业大学出版社正式出版发行。

本书系统总结了动物营养能量学在国内外的起源与发展历史和当前形成的主流定量化研究方法与范式（主要是间接测热法和基于数学模型的研究体系），并提出了新一代定量动物营养能量学的研究方法与范式，填补了2004年后国内畜禽能量代谢领域缺少专著的空白。编写工作得到了国家重点研发计划（2021YFD1300205）和农业农村部饲料原料营养价值评定等项目的支持。