文、圖／ 蔡燿全 中興大學生物產業機電工程學系副教授兼系主任
朱玟霖 中興大學生物產業機電工程學系副教授兼農業自動化中心主任
面對勞動力短缺、氣候變遷與疫病風險逐漸升高的產業環境，家禽養殖已不再是依靠經驗與人工巡場即可穩定運作的傳統產業。為了讓傳統產業走向智慧農業，中興大學建構「家禽管理顧問戰情中心平臺」，將環境感測、影像辨識、聲紋分析與疾病邏輯地圖整合為完整的管理架構，使禽舍管理從被動反應逐步轉向主動預警與輔助決策。透過資料化監測、AI輔助判讀與專家知識整合，家禽養殖可逐步從「人力密集」走向「智慧輔助」，從「經驗判斷」走向「資料決策」，最終建立兼具飼養效率、生物安全、產業韌性與動物福祉的新型態家禽管理模式。
臺灣家禽產業高度專業化且在地化，不同飼養體系在品種特性、生長週期、環境需求與管理模式上皆存在明顯差異。以雞隻飼養為例，產業結構大致可分為蛋雞、白肉雞以及有色雞（以下簡稱「臺灣土雞」）。白肉雞強調快速生長、精準餵飼與高效率換肉率，通常僅需5～7週即可達上市體重，因此其飼養環境多朝高度自動化與標準化發展，例如：採用閉式水簾負壓環控禽舍，並透過溫濕度、通風與光照等感測設備，維持雞隻生長所需穩定環境。
相較之下，臺灣土雞則展現更強烈的在地品種特色與飼養彈性，常見品種包含紅羽土雞、黑羽土雞及皇金雞等。由於土雞飼養期較長，約10～24週不等，且活動力高、行為表現豐富，對於飼養空間、環境變化與動物福祉的要求也高於白肉雞。產業型態多樣化為臺灣家禽產業的特色，卻也使現場管理者必須同時面對不同品種、生長階段與多種飼養模式的複雜挑戰。
近年來，禽舍硬體設備雖已逐步導入自動化控制，但在實務現場，「生物安全防範」與「農業人力短缺」仍是家禽產業最關鍵的兩大壓力來源。在集約化養殖環境下，雞隻數量龐大且群體密度高，一旦發生呼吸道感染、消化異常或代謝失衡，病原與異常狀態可能在短時間內快速擴散。傳統依賴人工巡檢的管理方式，面對數千至數萬羽雞隻時，難以及時掌握個體的細微變化，例如：雞冠顏色異常、活動力下降、採食量改變或咳嗽聲增加等早期徵兆。
此外，人工巡場本身亦是存在管理矛盾。農民必須進入禽舍觀察雞群狀況，但人員、器具與外部環境的接觸，又可能帶來病原的風險。當極端氣候造成冷熱變化加劇，禽舍內外環境的穩定控制也更加困難。溫濕度劇烈波動、通風不均或熱緊迫累積，皆可能影響雞隻免疫能力、生長效率與整體動物福祉。換言之，現代家禽管理所面臨問題，已不只是「能不能把雞養大」，而是如何在高密度、高風險與高變動的生產環境中，維持健康、穩定且可預測的生產狀態。
智慧農業系統 翻轉傳統管理
臺灣家禽產業生產現場正面臨前所未有的管理壓力。家禽養殖過去高度仰賴農民經驗判斷與人工巡場，管理者必須透過觀察雞群活動、採食狀況、禽舍氣味、環境悶熱程度或雞隻叫聲，來推估禽舍內是否出現異常。但隨著勞動力高齡化、氣候變遷加劇、飼養規模擴大，以及全球性疫病威脅升高，單純依靠人工經驗難即時掌握高密度養殖環境中的細微變化。導入智慧農業系統不只升級設備，也是將家禽管理從「經驗導向」推向「資料導向」的重要轉折。
智慧農業系統能建立連續性的環境感測與異常判讀能力。透過在禽舍中佈建溫度、濕度、二氧化碳、氨氣、風速、光照、飲水量與採食量等感測器，管理者不再單賴巡場時片段觀察，而能即時掌握禽舍環境的動態變化。當環境數據偏離正常範圍，例如：溫濕度異常、通風不足、二氧化碳濃度升高，或飲水量突然下降時，系統即可主動警示，協助農民在問題擴大前即時處理。
運用高解析度影像可分析雞隻活動量、群聚分布、雞冠顏色變化，甚至初步偵測衰弱、受傷或異常停滯個體。另一方面，聲音監測可進一步分析雞隻鳴叫、咳嗽聲、驚擾聲或群體躁動聲，作為呼吸道異常、緊迫反應或環境不適的早期訊號。相較於傳統人工巡檢只能在特定時間點進入禽舍觀察，此系統可提供非侵入式、長時間且連續性的監測能力，降低人員進出禽舍所造成的干擾與生物安全風險。
家禽養殖並非只有數據問題，更包含大量現場經驗與專業判斷。例如：不同品種、週齡、季節以及各飼養密度下，雞隻對溫度、濕度、通風與飼養管理的需求皆不同。因此，智慧農業系統需將動物科學專家、獸醫師與資深農民的經驗整理成結構化邏輯地圖，建立「症狀、環境、行為、可能原因、建議處置」之間的對應關係。如此一來，系統便能將數據轉化為農民可理解、可操作的管理建議。
家禽管理戰情中心平台 監測到決策的整合中樞
智慧農業系統逐步導入家禽產業的過程中，真正關鍵的是如何將分散於禽舍現場的環境資料、影像資訊、聲音訊號與專家經驗，整合成一套可協助農民即時判斷與決策的管理平臺。因此本研究進一步建構「家禽管理顧問戰情中心平臺」，作為養殖現場的智慧化管理中樞，協助農民從傳統人工巡場與經驗判斷，轉向以資料監測、異常預警與知識輔助為核心的新型態管理模式。
平臺的設計概念，是將禽舍視為一個持續變動的生產與生理環境。首先透過感測器即時掌握溫度、濕度、通風、氣體濃度、飲水量與採食量等環境與飼養資料，協助判斷禽舍條件是否偏離正常範圍；另一方面則導入影像與聲音分析技術，從雞隻的叫聲、咳嗽聲、活動狀態、雞冠顏色與雞眼外觀等資訊中，辨識可能的健康異常與緊迫反應。如此一來，平臺不僅能監測「環境是否異常」，更能回應「雞群是否已受到影響」。
在家禽飼養現場，雞隻外觀特徵常可反映其健康狀態與環境適應情形。其中，雞冠顏色、雞冠大小、眼周狀態與眼部分泌物等資訊，皆可能與循環狀態、呼吸道問題、緊迫反應或環境不適有關。因此透過影像技術長時間觀察，有助於農民更早掌握雞群可能出現的異常趨勢。
研究團隊所開發「家禽器官影像預警系統」，主要針對土雞的雞冠與雞眼等外觀特徵進行影像分析。系統可提取雞冠區域顏色特徵，例如：分析紅色程度、亮度變化與顏色分布是否偏離正常範圍。當雞冠出現明顯蒼白、暗沉或偏紫等狀態時，系統可視為潛在異常訊號，供農民後續檢查。在雞眼分析方面，系統則可觀察眼周是否出現閉眼比例增加、眼部分泌物、腫脹或影像混濁等特徵，作為呼吸道疾病、環境刺激或健康異常的輔助判讀依據。
預警結合管理系統 協助農民快速判斷
「雞隻聲紋預警系統」如同為禽舍安裝一對數位耳朵，24小時監聽群體的呼吸道健康，當雞隻感染喉頭氣管炎、禽流感或支氣管炎等疫病時，常發出喘鳴、甩鼻或呼吸困難的異音。但在密閉式水簾負壓環控禽舍中，風扇、自動飼料槽與飲水設備運轉時產生巨大背景噪音，使農民難以單憑聽覺發現個別雞隻發出的聲音。該系統利用高靈敏度的微音器陣列，結合人工智慧深度學習算法，從吵雜的雞舍環境中精準萃取聲紋特徵，系統分析聲波頻率與波形、自動過濾機械噪音、辨識出雞群是否出現異常的咳嗽聲或呼吸異音。
研究團隊同時建構「家禽疾病管理系統」，將臺灣土雞常見疾病、臨床症狀、環境因子與管理建議整理為「土雞疾病邏輯地圖」，作為現場判斷與風險篩選的輔助工具。家禽疾病管理系統可與影像預警、聲紋預警與環境感測資料整合。當平臺偵測到雞冠顏色異常、眼周狀態改變或疑似呼吸異音增加時，系統可將這些資訊納入疾病邏輯地圖中，協助農民綜合判斷。如此架構下，疾病管理能將經驗逐步轉向知識結構化、資料整合化與諮詢服務化的智慧管理模式。