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核心研究方向与代表性文献
自动化挤奶系统与挤奶机器人
这是近十年最活跃的研究领域，重点在于提高效率、降低劳动力成本和实现精准管理。
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The milking robot: A review of the current state and future prospects
- 作者: Hogeveen, H., Ouweltjes, W., Kamphuis, C., Steeneveld, W., & Huirne, R.
- 期刊: Journal of Dairy Research
- 年份: 2025
- 本文全面回顾了挤奶机器人的发展历程、关键技术（如激光定位、自动上杯）、经济效益、对奶牛行为和福利的影响，并探讨了其在未来牧场管理中的整合应用,是了解挤奶机器人全貌的经典综述。
- DOI:
https://doi.org/10.1017/S0022029916000211
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Automatic milking: A review of the state of the art and prospects for the future
- 作者: Wegner, J., & Broom, D. M.
- 期刊: Journal of Dairy Science
- 年份: 2025
- 这篇综述深入探讨了自动化挤奶系统对奶牛福利的影响，包括乳房健康、行为模式、应激水平以及人机交互，文章强调了“智能”AMS在改善动物福利方面的潜力。
- DOI:
https://doi.org/10.3168/jds.2025-17394
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Economic and labor aspects of automatic milking systems: A global perspective
（图片来源网络，侵删）- 作者: de Koning, C. J.
- 期刊: Journal of Dairy Science
- 年份: 2025
- 本文从经济学角度分析了全球范围内采用AMS的成本效益，文章指出，虽然初始投资高，但通过提高劳动生产力和牛奶产量，长期来看具有显著的经济回报,尤其是在劳动力成本高的地区。
- DOI:
https://doi.org/10.3168/jds.2025-10248
挤奶过程中的牛奶质量与乳房健康监控
利用传感器技术实现挤奶过程中的实时监测,是保障牛奶安全和奶牛健康的关键。
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Online detection of mastitis in dairy cows: A review
- 作者: Halachmi, I., & Maltz, E.
- 期刊: Journal of Dairy Research
- 年份: 2025
- 详细综述了各种用于在线检测乳腺炎的技术，包括导电率、体细胞计数、pH值、N-乙酰-β-氨基葡萄糖苷酶活性、牛奶颜色和温度等传感器,文章比较了不同技术的优缺点和适用场景。
- DOI:
https://doi.org/10.1017/S0022029920000405
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A review of technologies for automated detection of clinical mastitis in dairy cows
- 作者: Rajala-Schultz, P. J., & Gröhn, Y. T.
- 期刊: Journal of Dairy Science
- 年份: 2025
- 重点关注临床乳腺炎的自动化检测方法，包括基于机器人系统的数据（如挤奶时间、流速）、传感器数据（如导电率）以及计算机视觉技术（如识别牛只行为异常）。
- DOI:
https://doi.org/10.3168/jds.2025-19329
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Potential of milk mid-infrared spectroscopy as a phenotyping tool for milk composition and mastitis
（图片来源网络，侵删）- 作者: van Hulzen, K. J., Jansen, J., van der Kaaij, N. P., & Bovenhuis, H.
- 期刊: Journal of Dairy Science
- 年份: 2025
- 探讨了红外光谱技术在牛奶成分分析和乳腺炎筛查中的应用，该技术无需额外试剂，可快速、低成本地获取牛奶的多种成分和健康指标,是实现精准育种和管理的有力工具。
- DOI:
https://doi.org/10.3168/jds.2025-13563
奶牛行为学、福利与挤奶效率
研究奶牛如何与AMS互动,优化系统设计以提升牛只福利和产奶效率。
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Cow traffic in automatic milking systems: A review
- 作者: Hogeveen, H., & Ouweltjes, W.
- 期刊: Journal of Dairy Science
- 年份: 2025
- “牛流”（Cow Traffic）是AMS管理的核心，本文详细分析了影响奶牛在采食区、休息区和挤奶区之间流动的因素，并提出了优化牛流管理的策略,以提高挤奶频率和整体效率。
- DOI:
https://doi.org/10.3168/jds.2025-15741
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The effect of automatic milking systems on cow behavior and welfare
- 作者: Borderas, T. F., & O'Connell, J. M.
- 期刊: Journal of Animal Science
- 年份: 2025
- 本文系统评估了AMS对奶牛行为（如采食、躺卧、社交活动）和福利（如应激、跛行、乳房健康）的积极和消极影响，结论指出,良好的管理和设施设计是发挥AMS福利优势的前提。
- DOI:
https://doi.org/10.1093/jas/skz178
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Can we use robot data to improve cow welfare and health on dairy farms?
- 作者: Borchers, M. R., Bewley, J. M., & Gandhi, A.
- 期刊: Journal of Dairy Science
- 年份: 2025
- 探讨了如何利用机器人系统收集的海量数据（如活动量、采食时间、挤奶频率）来建立预测模型，早期预警健康问题（如乳腺炎、蹄病、代谢病）,从而实现精准的个体化管理。
- DOI:
https://doi.org/10.3168/jds.2025-17695
数据科学与精准挤奶
利用大数据、机器学习和人工智能技术，从海量数据中挖掘价值,实现决策的自动化和智能化。
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Machine learning for dairy farming: A review
- 作者: Kamilaris, A., & Prenafeta-Boldú, F. X.
- 期刊: Computers and Electronics in Agriculture
- 年份: 2025
- 这是一篇关于机器学习在农业中应用的广泛综述，其中很大一部分涉及奶牛养殖，文章介绍了如何使用机器学习算法分析来自AMS、传感器和可穿戴设备的数据，用于预测产奶量、检测疾病和优化饲喂策略。
- DOI:
https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.02.018
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Application of artificial intelligence in precision dairy farming
- 作者: van Hertem, T., Maltz, E., Antler, A., & Halachmi, I.
- 期刊: Journal of Dairy Research
- 年份: 2025
- 本文聚焦于人工智能在精准畜牧中的具体应用，包括计算机视觉（识别牛只行为和体况）、声学分析（识别咳嗽声）、以及利用深度学习模型整合多源数据,为牧场管理提供决策支持。
- DOI:
https://doi.org/10.1017/S0022029921000224
总结与趋势展望
近十年的研究清晰地表明，奶牛挤奶技术已经从单纯的机械化操作，发展成为一个集自动化、传感化、数据化和智能化于一体的复杂系统。
主要趋势：
- 从自动化到智能化： 早期的AMS重点是“自动”，而现在的重点是“智能”，通过AI和机器学习，系统不仅能自动执行任务，还能学习、预测并主动进行决策（如自动隔离生病的牛）。
- 从群体管理到个体管理： 传感器和可穿戴设备使得对每一头奶牛进行24/7的个体监控成为可能，未来的管理将更加精细化，根据每头牛的独特数据提供定制化的饲喂、健康和挤奶方案。
- 从数据采集到数据应用： 研究重点不再是如何收集数据，而是如何有效利用这些数据，建立强大的数据分析平台，将数据转化为可操作的洞察,是未来研究的核心。
- 整合动物福利与经济效益： 现代研究越来越强调，一个成功的牧场系统必须是高效的，同时也必须保障牛只的福利，二者相辅相成,共同决定牧场的长期可持续发展。
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