人工智能在家禽行业的应用

人工智能（AI）在革新家禽业方面发挥着越来越重要的作用，尤其是在疫情后的几年里。作为一个至关重要的全球经济驱动力，以及在食品安全和全球饥饿指数方面的重要参与者，它面临着其他行业从未遇到过的挑战，例如在COVID-19危机及其后果期间的疫情情况。这些挑战，加上供应链中断、严格封锁、食品价格波动以及食品资源稀缺等问题，导致该行业因疫情而失去稳定。这反过来又导致供需失衡，家禽和动物产品价格飙升。在这方面，基于AI的解决方案正在成为游戏规则的改变者，有助于优化运营和资源管理，以实现家禽行业的可持续增长。

家禽业已逐渐转向人工智能以应对这些挑战并实行可持续的实践。它已将AI融入家禽养殖和贸易实践的几乎每一个环节。通过战略性地利用AI来提高运营效率，避免意外中断，并利用先进的数据收集和分析技术。AI使家禽业能够进入一个更面向数据、更可预测的家禽市场，从而能够做出明智的决策。从优化饲料使用和动物健康监测，到管理供应链和预测家禽市场趋势，AI已成功地将家禽业转变为一个更强大、更高效的行业。

简单来说，AI是计算机科学与数据的结合，旨在构建能够模仿人类完成任务或解决问题的机器。整个过程涉及对AI进行编程，以开发复杂的算法，使其能够从数据中学习，然后使用分析模型进行预测。关键的进步领域包括机器学习和深度学习，机器人技术等等。这些技术普遍为各行各业带来了独特的能力。AI在家禽生产中的应用领域非常广泛，能够应对健康监测、优化饲料使用或预测市场趋势等各种挑战。

家禽行业的领导者一直在寻求物联网（IoT）赋能的农场管理系统，例如PLF（家禽生产生命周期）技术、增强型传感器和数据驱动的决策工具，以保护家禽生产和市场利益。现在，PLF技术正变得非常流行，因为它可以通过实时监测禽群来自动化家禽农场的运营，监测它们的健康状况、识别禽类、饲料，并通过数据解释和智能执行操作来实现虚拟围栏。

人工智能（AI）正在改变全球各行各业，农业也不例外，家禽生产尤为突出其创新应用。通过结合AI方法，家禽行业正朝着更智能、更高效、更可持续的实践方向显著转变。以下是AI在家禽生产中的一些关键应用方式。

数据分析与预测

AI算法处理家禽农场收集的海量数据，包括环境参数、饲喂行为、禽类健康指标和产量等模式。利用这些信息，AI能够识别趋势并突出异常情况，从而做出可操作的决策，使运营更加高效。

例如，AI系统能够识别禽类行为或健康指标的微小波动，这些波动可能预示着疾病的开始，应及早干预以防止疾病传播。另一方面，例如，通过实时密切监测饲料消耗，AI可以优化饲喂计划和数量，提供所需的营养，同时最大限度地减少浪费和成本。

在生产方面，AI的预测产量模式使农民能够根据市场需求调整供应，从而最大化利润。AI支持的预测分析还使家禽农场能够预测潜在的挑战，如环境条件或供应链中断，并采取主动措施减轻其影响。数据创造性地使用可提高生产力和可持续性，并增强行业的韧性。

以下是数据分析和预测在家禽生产中的实施方式

1. 绩效监控：农民收集关键绩效指标（KPI）的数据，如生长速度、饲料转化率、死亡率和产蛋量。农民回顾记录的历史数据和相关趋势，提取重要的模式和异常情况，以积极主动地解决问题并优化绩效。
2. 环境监测：安装在家禽舍中的传感器监测关键环境参数，包括温度、湿度、空气质量和光照条件。
3. 饲料管理：先进的分析技术可以假设禽类诸如年龄、体重、基因、背景和营养需求等各种因素，从而改善家禽的饲料管理。因此，农民能够计算关于饲料消耗的详细数据，以及生长速度、饲料转化率甚至健康指标等绩效指标。
4. 疾病检测与管理：数据分析是通过分析来自多种来源的数据，如禽类健康记录、环境条件、饲料消耗和生物安全措施，在家禽中检测疾病爆发早期迹象的有力工具。通过整合和检查这些多样化的数据集，农民可以检测到可能表明禽群健康问题开始出现的细微趋势和异常情况。这些模型使农民能够预测疾病的风险，然后在疾病广泛传播之前进行干预，从而实现及时有针对性的干预。
5. 供应链改进：为了改进供应链物流，数据分析在家禽生产中发挥着重要作用，涵盖了从采购饲料、雏鸡和兽药等关键投入，到将鸡蛋和肉类等成品分销到市场的每个阶段。通过分析来自各种供应链运营和绩效指标的收集数据，利益相关者可以发现影响生产力和盈利能力的低效率和瓶颈。
6. 市场预测：对于预测市场需求，数据分析是通过利用消费者偏好、经济条件、季节性趋势和文化习俗等各种因素的见解，成为家禽产品的宝贵工具。通过分析大量市场数据以及历史销售模式，农民和生产商可以更深入地了解需求波动，并相应地调整其运营。
7. 决策支持系统：数据分析使农民能够通过使用高级分析和机器学习算法的决策支持系统来获得关键见解和可操作的建议。例如，决策支持系统可以分析与禽群健康、饲料消耗、环境条件和生产绩效相关的数据，以提供禽群管理的建议。这些见解可能包括调整饲料配方、修改环境参数或实施有针对性的健康干预措施以改善禽类福利和生产力的建议。

管理与监测

配备最先进传感器的AI驱动系统对家禽舍进行实时监测，跟踪温度、湿度、空气质量和饮水量等关键参数。这持续收集数据并进行分析，以确保禽群中的生活条件保持最佳，通过快速检测和纠正潜在问题。例如，如果传感器注意到通风异常或空气质量下降，系统可能会提醒农场经理迅速采取纠正措施，以避免禽类发生呼吸道并发症。同样，异常的饮水量可能表示健康问题或设备故障，可以在情况变得更糟之前迅速纠正。除了确保禽类健康和福利外，这种主动方法还最大限度地减少了疾病爆发或环境压力造成的损失，同时提高了生产力。AI驱动的监测系统通过创造稳定和监管良好的环境，有助于最大限度地提高家禽的生长潜力，提高饲料转化率，并为更可持续和高效的生产过程做出贡献。

以下是监测和管理在家禽生产中的应用方式

1. 环境监测：现代先进的传感器始终安装在家禽舍中，监测家禽设施内的关键环境因素，如温度、湿度、空气质量和光照水平。这些先进的传感器收集实际的实时数据，帮助农民了解房屋内外实际条件，并将其保持在最理想的范围内，因为这对于维持禽类的舒适度、健康和生产力也至关重要。
2. 监测饲料和饮水量是家禽管理的一个基本方面，因为它确保禽类获得足够的营养和水来帮助它们生长、保持健康和高效生产。禽类饲喂和饮水习惯的任何改变都可能表明健康问题或环境压力过早发作，农民应密切关注这些指标。近年来，大多数现代家禽农场在很大程度上都采用了全自动化系统，并对饲料和水的消耗进行实时跟踪。传感器与智能电表相结合，测量禽群消耗的饲料和水的数量和时间水平；这些数据成为农民观察禽群健康状况、生长性能和饲料效率的宝贵来源。农民通过监测几个生产参数来检查其家禽群的性能和健康状况，例如生长速度、饲料转化率、产蛋水平和死亡率。
   这些有助于深入了解管理实践的效率。在这项研究中，农民将能够识别需要进行修订和改进的地方，以便获得期望的结果。例如，生长速度可以显示禽类在一段时间内的生长情况，并取决于营养、环境和群体的整体健康状况等因素。饲料转化率计算禽类将饲料转化为体重或产蛋量的效率，这是经济和运营效率的关键指标。产蛋率可以深入了解环境健康和产蛋一致性方面遇到的挑战，而死亡率则代表可能需要立即关注的潜在健康挑战或环境问题。
3. 生物安全管理：这些是预防家禽农场疾病和控制的关键因素，旨在保护禽群免受有害病原体的引入和传播。这些措施包括在农场运营的各个方面应用严格的协议和实践，以降低可能严重影响动物福利、生产力和盈利能力的疾病爆发风险。生物安全的一个关键因素是控制对家禽舍和其他敏感区域的访问。农场通常会执行限制进入的政策，只允许经过适当消毒的授权人员进入。访客和工人可能需要穿戴防护服，使用脚踏消毒池，并对双手和设备进行消毒，以避免病原体无意中转移。
4. 废物管理：家禽生产过程会产生大量的废物，形式包括垫料、粪便和废水。需要进行适当的废物管理以保持卫生水平并最大限度地减少对环境的不利影响。妥善处理废物可以防止任何形式的空气、土壤和资源污染；因此，它将支持可持续农业和公共卫生。水处理始于对家禽副产品的妥善储存和处理。粪便和垫料通常被收集并存放在指定的坑或专门区域，并进行覆盖，以防止它们渗入周围的土壤或水体。如覆盖的坑或密封容器等储存设施有助于减少气味和环境污染的风险。同样，来自清洁家禽舍和设备的废水必须在排放或再利用之前进行处理，以去除有害病原体和营养物质。
5. 记录保存和文档：准确的记录在家禽农场管理中非常有用。它为监控和优化生产的各个方面提供了全面的基础。通过详细记录跟踪的关键领域包括禽群健康、饲料和饮水量、药物使用、环境条件以及整体生产绩效。保持准确和最新的记录使农民能够做出明智的决策，提高运营效率、动物福利和盈利能力。传统上，记录保存包括手动日志，这可能耗时且容易出错。

饲料管理

此类AI算法改变了配方方法，使其能够针对禽类的年龄、体重或健康状况等各种因素进行优化。先进的数据处理算法将能够精确计算出满足禽群最佳生长和性能的营养需求所需的饲料成分，从而使每只禽类都能获得恰当的营养比例。通过调整饲料配方以适应不同生命阶段禽类的特定需求，AI有助于实现高生长速度和提高生产力。精确的调整还可以最大限度地减少饲料浪费，因为只有饲料中必需或需要的成分才会被保留，而没有过量或不必要的成分。这极大地降低了家禽农民的成本。除了成本和效率优势外，这种方法还环保，因为它减少了与饲料生产和消费相关的环境影响。通过AI驱动的饲料优化确保审慎有效地利用饲料资源，可以确保经济和生态目标与最高标准的禽类健康和福利相协调。

以下是显示其在家禽生产中应用的要点

1. 营养需求评估：了解家禽在不同阶段的营养需求对其健康、生产力和整体福祉至关重要。家禽的营养需求取决于年龄、品种、性别、体重以及特定的生产目标，例如肉用或蛋用。必须通过精心配制的饲料来充分满足营养需求，以实现最佳的生长速度、有效的饲料转化和高质量的生产。
2. 饲料配方：营养饲料配方经过精心设计，以满足家禽群在不同年龄、生长速度、生产阶段和禽群预期用途方面的多样化需求，例如为生产肉类而饲养肉鸡，而其他则为生产蛋而饲养蛋鸡。营养均衡、营养充足的饮食直接关系到任何家禽群的健康、性能、生产力和总体的饲料效率。用于饲料配方的成分经过挑选，以适当的比例提供重要的营养素。
3. 饲料生产：饲料生产厂根据配方生产饲料，以标准化成分质量、颗粒大小和营养成分。它主要涉及严格的质量控制措施，以确保饲料安全、营养完整性和均匀性。此外，很少使用如制粒或碎粒等复杂的加工方法来提高饲料的消化率和适口性。制粒是将饲料成分压缩成紧凑的颗粒，这既提高了营养吸收，又减少了在处理和喂食过程中的浪费。
4. 饲料分配和输送：在家禽养殖中，饲料以多种形式输送，例如饲料箱、手动操作的饲料车和自动化喂养系统。输送系统的设计非常小心，以减少饲料浪费，精确计量，并确保禽类能够持续方便地获取饲料。它们也更有效率，尤其是在自动化形式下。这些系统确保了家禽舍内饲料的均匀供应，减少了禽类的竞争，并促进了均匀生长。
5. 饲料管理实践：农民通过整体的饲料管理实践来提高家禽养殖的饲料效率，减少浪费并提高生产力。喂养方法包括限制喂养和分段喂养。这些喂养方法被战略性地实施，以在每个生长阶段满足禽类的正确营养需求。相比之下，限制喂养限制了喂食量，使禽类只摄入足够达到最佳生长和健康所需的量，从而防止过度喂养和过多的饲料成本。另一方面，分段喂养则根据禽类在不同发育阶段的需要调整饲料的配方和数量。
6. 水管理：提供清洁、新鲜的水是家禽维持正常饲料消化和吸收营养的必需品。水在调节促进饲料摄入和支持禽类整体健康的代谢过程中起着至关重要的作用。因此，认识到这一点的重要性，农民通过维护良好的饮水系统（如饮水器或自动化供水管线）来确保随时都有水供应给禽类。农民通过持续监测潜在污染物（如细菌、藻类或化学品残留物）来保持水质，这些污染物会对禽类造成伤害并影响它们的性能。对供水系统进行定期清洁和消毒也非常重要，以避免生物膜积聚，从而定期提供新鲜、清洁的水。

绩效监测与调整

通过有效的饲料管理实践，家禽生产商能够显著提高饲料利用率，为禽类提供生长和发育所需的精确营养量。这些饲料管理实践减少了饲料浪费，从而提高了资源利用效率，为更可持续的家禽养殖过程做出了贡献。通过饲料管理策略提高饲料效率，这对于支持禽类健康和福利至关重要。

疾病检测与预防

AI系统通过分析来自各种来源的数据（如禽类行为、生理健康指标和环境条件），革新了家禽疾病的管理。这些系统可以识别可能被忽略的疾病爆发早期迹象。实际上，这适用于所有行为变化，如禽类活动、饮食和发声的变化，或任何可能表明应激或即将生病的身体迹象。将温度、湿度和空气质量等气候参数的实时分析与AI算法相结合，应该可以确定疾病易感性可能发生的具体条件。此外，偏差的检测还可以立即提醒农场管理人员做出响应。通过早期检测，可以促进隔离受感染禽类、有针对性的治疗或加强生物安全规程等干预措施，从而控制疫情。AI有助于减少因疾病造成的损失，减少广谱抗生素的使用，并提高禽群的整体健康和福祉，这可能导致更长期、更可持续和更有韧性的家禽养殖实践。以下是通常实施的关键要点。

1. 生物安全措施：实施强有力的生物安全措施是预防疾病在家禽养殖中引入和传播的主要方式。强有力的生物安全措施在确保家禽养殖安全生产和可持续生产方面发挥着重要作用。家禽生物安全的一个核心关键因素是限制进入家禽设施，只有授权人员才能进入。这大大降低了外部来源将疾病引入这些设施的风险。农民通常会采取非常严格的访客协议，例如要求穿戴防护服和鞋子，并详细记录所有进出人员。
2. 定期健康监测：这是家禽管理的重要组成部分，包括对禽类进行频繁而系统的观察，以便及早发现疾病迹象、应激或异常。农民密切检查禽类，并注意行为上的变化，如活动减少、食欲不振或姿势异常，这些可能表明健康问题。除了行为检查外，还会注意到身体症状。这些包括精神不振、呼吸窘迫、咳嗽、打喷嚏、肿胀或粪便颜色和稠度的变化。
3. 诊断测试：一旦出现疾病或疑似疾病，诊断测试在诊断根本原因和确保疾病存在方面发挥着重要作用。这通常包括从受感染的个体那里获取生物样本。收集的一些样本包括血液、粪便或受影响组织的拭子，如呼吸道。然后将样本送到专门的诊断实验室进行详细分析。
4. 监测计划：对家禽种群进行积极监测是确保健康安全的重要指标，一个计划将监测某些疾病或病原体的发生。这些计划的目的是在早期阶段发现可能的疫情和禽群的整体健康状况，以便它们能够及时进行适当干预。一些监测措施可能包括定期检测看起来健康的禽类，以识别无症状的病原体携带者，这些病原体可能会在禽群中传播疾病。第三种采样是环境采样，用于检测水、饲料或用于共享的垫料中的病原体含量。另一个重要的策略包括哨兵监测的类型，当谈到SPF（无特定病原体）禽类时。SPF禽类充当哨兵标记，提供疾病环境的第一指示，该环境没有预先存在的免疫力。
5. 疫苗接种计划：疫苗接种是预防和控制家禽传染病的基本策略。接种后，禽类的免疫力会受到刺激，产生特异性抗体，随着时间的推移，这些抗体将保护它们免受目标病原体的侵害。这降低了疫情爆发的风险，最大限度地减少了经济损失，同时改善了禽群的整体健康和生产力。
6. 隔离规程：新引入家禽设施的禽类或设备带来了最大的生物安全风险，因为它们可能携带有害病原体，这些病原体很容易影响禽群的健康。
7. 综合害虫管理：如啮齿动物、昆虫和野生鸟类等害虫对家禽设施构成严重威胁，因为它们可能充当媒介，从而携带和传播疾病给禽群。这些害虫中的大多数通过它们的粪便、唾液或直接接触饲料和水源将病原体引入设施，这是一个严峻的生物安全挑战。通过应用综合害虫管理策略，可以有效控制害虫种群，从而降低对家禽健康的风险。

家禽生产中的机器人技术与自动化

机器人技术和自动化方法已将家禽养殖推向创新的中心，提高了效率，增加了产量，改善了动物福利，并在这个行业中带来了革命。它们已应用于家禽农场的各个方面，如下所示。

1. 鸡蛋收集：如今，机器人系统被用于自动化收集产蛋母鸡的鸡蛋，显著提高了效率并减少了人工劳动。这些先进的系统使用复杂的传感器和视觉技术在巢中找到鸡蛋。然后，它们以最少的处理轻轻拾取鸡蛋，从而减少了对鸡蛋的损坏。然后，鸡蛋通过传送带系统被输送到收集点，在那里它们根据质量标准（包括形状、大小和蛋壳完整性）自动储存。
   各种系统包括自动化喂养，它将按照预设的定时数量向鸡或任何类型的家禽提供饲料，这些数量可以维持环境要求，并且只需在建立在这些生产设施内的任何传感器激活时才需要输入饲料。自动化过程将允许控制饲料分配，因此不会出现不均匀喂养，并确保所有禽类都能获得平等的营养。
2. 饮水系统：自动饮水系统旨在持续为家禽群提供清洁、新鲜的水，这是维持禽类水合作用、健康和生产力的首要要求。先进的系统使用多种输送机制，如乳头饮水器、杯状饮水器或自动饮水槽，所有这些都旨在满足禽类的需求。
3. 环境控制：自动化控制系统调节家禽舍内的温度、湿度、通风和光照条件，为禽类创造理想的居住环境。这些系统应用传感器来监测环境参数，然后通过加热、冷却、通风和照明设备进行自动调节，以维持期望的情况。自动环境控制系统提高了禽类的舒适度、健康和生产力，同时降低了能源消耗和运营成本。
4. 清洁和卫生：机器人清洁器和消毒器为家禽舍的清洁和消毒过程带来了革命，在生产周期之间提供自动化的解决方案以保持高标准的卫生。此外，它们通过减少接触潜在有害清洁剂的暴露来最大限度地减少任务。
5. 健康监测：机器人和自动化方法通过监测禽群的健康和行为，彻底改变了家禽养殖。这些系统结合使用了自动化成像设备、摄像头和专用传感器，从中提取有关禽类活动、运动模式以及体温和呼吸频率等参数的全面信息。收集到的数据使用复杂的机器学习算法进行处理，以发现可能代表个体或群体疾病、受伤或应激早期迹象的细微变化。
6. 废物管理：自动化的废物管理系统是采用的革命性解决方案，用于管理家禽垫料、粪便和其他类型废物的积累、储存和处置。先进的设备，如输送带、螺旋输送机和自动车辆，用于有效地将废物从家禽舍输送到储存、处理或处置点。这些系统通过自动化废物处理过程来帮助在家禽设施中保持最高的卫生标准，这有助于减少堆积并降低传染病的传播几率。它们进一步减少了气味排放，这意味着为农场工作人员和设施外部环境提供了更好的工作条件。
7. 数据管理和决策支持：自动化方法、先进的数据管理系统以及这两者的结合将进一步革新家禽生产，并实现全面的数据收集、存储和分析。该方法利用来自各种来源的实时数据，包括传感器、摄像头、自动成像系统和其他监控设备，提供家禽运营关键领域的详细视图，包括禽类健康、环境条件、饲料消耗和设备性能。这些处理过的数据由决策支持软件使用，其中使用分析和机器学习算法来产生可操作的见解。此类软件向农民发出建议和警报，例如调整温度或喂食计划，发出可能影响禽群的健康问题的警报信号，或提高效率和可持续性的方法。

通过利用机器人和自动化技术，家禽生产商可以改进其运营，提高效率，促进动物福利，并实现可持续和有利可图的生产目标。

家禽生产中的决策支持系统

现代家禽生产中的决策支持系统通过可操作的见解、战略性建议和先进的数据驱动功能，赋予农民能力，以改进管理实践，优化资源利用，并获得卓越的生产成果。这些系统整合了实时数据收集、分析和预测建模，以帮助农民做出优化效率和可持续性的明智决策。

1. 数据收集与整合：家禽养殖的决策支持系统从生产生态系统的各种来源收集和积累数据，以进行分析和支持决策。环境传感器、喂养和饮水系统、健康监测设备等都属于此类来源。通过集中数据对多个数据进行统一，可以全面了解农场活动，而决策支持系统有助于高效地管理数据并使其具有可操作性。
2. 数据分析与监测：决策支持系统使用高级分析、机器学习和预测建模来处理和分析从家禽农场提取的海量数据。这使得决策支持系统能够发现数据中的模式、趋势和相关性，为农民提供关于影响生产绩效的关键因素的可操作见解。
3. 绩效监测与基准比较：决策支持系统（DSS）对于监测和优化家禽生产中的关键绩效指标至关重要。这些系统会衡量生长速度、饲料转化率、死亡率、产蛋量和禽群的整体健康状况等指标。通过持续的数据收集和分析，DSS提供了监测趋势、查找优化领域并确保优化绩效的产品。例如，饲料转化效率的下降趋势或死亡率的意外飙升可以带来即时纠正，从而避免损失并改善结果。高级分析和预测建模使家禽养殖在决策方面走在正确的轨道上，提高了运营效率，并帮助它们在竞争激烈的领域脱颖而出。
4. 风险评估与缓解：在不确定和风险面前，决策支持系统（DSS）至关重要。通过数据驱动的方式分析家禽疾病爆发、饲料短缺、市场波动和环境因素等潜在风险因素及其影响，DSS可以系统地缓解这些挑战。由此产生的见解将使农民能够主动识别薄弱环节，并设计有效的策略来减少干扰。
5. 饲料配方与管理：决策支持系统在寻找满足家禽特定需求的饲料配方和喂养策略方面发挥着至关重要的作用。DSS考虑了禽类年龄、体重、遗传背景和营养需求等重要因素，以制定精确有效的喂养计划。通过计算与饲料成分、可用性和成本相关的数据，DSS可以制定均衡的日粮，确保最佳的生长速度，减少饲料浪费，并普遍优化饲料效率。
6. 健康监测与疾病管理：决策支持系统在识别禽类健康状况方面发挥着关键作用，并能发现疾病或疫情的早期预警信号。DSS的先进健康监测设备、传感器网络和诊断测试，从而为禽类健康管理提供了一种整体方法。
7. 资源分配与规划：决策支持系统（DSS）对农民来说非常有价值。它有助于确保家禽生产的所有因素得到有效分配和管理：例如劳动力、饲料、水和药物。它采用先进的数据分析、预测建模和实时监测，以最大化优化资源，使其与生产过程目标、预算和运营约束相一致。
8. 决策与优化：决策支持系统为农民提供了尖端的决策支持工具和优化算法，以便在家禽生产的各个领域做出明智的、数据驱动的决策。这些系统利用复杂的方法来分析复杂数据，提供可操作的信息，指导农民选择可以根据其潜在影响进行比较的替代策略，并找到实现其目标的最有效和最可持续的方式。

总而言之，决策支持系统通过提供更明智、数据驱动的决策所需的工具和见解，为家禽生产商赋能。这些系统还通过提供实时分析和预测能力来优化管理，生产者可以利用这些能力来优化家禽生产的各个领域，从资源使用和饲料使用到健康和疾病控制。

结论

目前，美国和一些欧洲国家正在试验AI在家禽养殖和管理中的应用，到目前为止，结果令人鼓舞。然而，AI在中国家禽农场管理中的广泛应用仍然是一个遥远的目标，这主要是因为该行业传统上雇佣了大量劳动力。尽管如此，印度政府一直在采取措施引进AI家禽。政府正通过直接和间接的小型倡议来推动AI的应用。政府正在努力通过推广印度政府的国家AI战略来获得认可，以支持家禽行业的研发和创新。此外，“数字印度倡议”的成功，旨在提高畜牧业农场主和农民的数字素养，将有助于他们借助AI工具做出正确的决策。此外，政府还启动了许多项目，为从事AI解决方案的初创企业提供资金、指导和孵化支持。这些项目将推广适用于家禽养殖的技术，并促进该行业的现代化和发展。