前言：物联网如何成为非洲猪瘟的早期预警武器

当动物疫情来势汹汹，养猪产业不仅需要快速反应，更需要“预先知道”。非洲猪瘟（African Swine Fever, ASF）作为全球最具毁灭性的猪只传染病之一，至今仍无有效疫苗。所幸，随着物联网（Internet of Things, IoT）技术在畜牧场域的落地应用，“精准畜牧”（Precision Livestock Farming, PLF）已成为提早检测疫情的关键武器。
精准畜牧利用传感器、摄像头与算法，为猪只建立一套全天候的健康观测系统。根据 Gómez 等人（2021）于《Frontiers in Veterinary Science》发表的系统性综述指出，物联网技术能持续收集行为、生理与环境数据，对于提升猪只福利与疾病管理具有高度潜力。以下是此技术在预警非洲猪瘟上的三大应用方面：

一、从行为观察异常：活动模式的第一道预警线

猪的日常行为藏着健康密码。根据 Huang 等人（2024）发表于《Computers and Electronics in Agriculture》的研究指出，健康猪只每天约在早上 5 点至 10 点、下午 2 点至 6 点呈现明显活动高峰，而活动异常（例如过度静止、活动量下降）往往是疾病初期的征兆。
非洲猪瘟早期便会导致猪只行为改变，如嗜睡与减少移动。通过摄像头与加速度计（多嵌入耳标中），可实时追踪每头猪的移动模式与姿势，并借由算法比对“正常日规律”，快速识别出潜在异常个体。
另根据 Arulmozhi 等人（2021）于《Animals》期刊指出，这类以影像为核心的行为监测技术不仅成本低，且特别适用于中小型养猪场。

二、体温追踪：数字耳标成为猪只的“感温皮肤”

体温升高，是发炎与感染最直观的指标。Gómez 等人（2021）指出，热像仪、红外线温度计与嵌入式传感器等 IoT 设备，已可实现非接触式、连续性的体表温度监控，进一步强化早期检测效能。
Huang 等人（2024）更发现，即使耳标温度数据会受到环境与行为影响，但仍可通过“整体猪群趋势”比对，发现潜藏异常。举例来说，若一只猪在白天反复出现“体温下降”的趋势，可能其实是发烧后主动寻找低温区域休息的结果，这类反向变化便是潜在病征。

三、数据集成：从单点检测走向全面性预警

单一传感器虽能发现异常，但若将行为、生理、采食与饮水数据集成交叉比对，早期预警的准确性将大幅提升。
根据 Trabachini 等人（2025）于《Animals》期刊的文献综述指出，将多传感器数据引入 AI 模型，如随机森林（Random Forest）与深度学习系统，可有效区分出正常与异常猪只，并转化为管理者可执行的判断依据。
此外，结合 RFID 技术与称重传感器，也可监控每只猪的采食与饮水行为。进食模式的微幅改变，常是生病前最早出现的异常之一。

从检测到感知，打造数字守卫的猪舍

综上所述，精准畜牧所构建的是一个具备“数字眼睛”（摄像头）与“数字皮肤”（传感器）的检测系统，通过大量数据的实时比对与运算，在疫情爆发前，即可主动发出警讯。
这不只是科技引入，更是一种畜牧观念的革新：从人力巡查转为数据预警，从应对问题转为预防问题。未来，在防疫与动物福利并重的畜牧场景中，物联网技术势必将扮演更为核心的角色。

参考文献：