家禽表型漫谈之四：屠宰性能

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“ 屠宰性能是衡量肉禽产肉效率和经济价值的关键性状，也是现代育种与加工产业链提质增效的核心切入点。”

在现代肉禽产业化生产中，屠宰性能已成为衡量品种性能与产业效益的重要指标。随着肉禽生产规模的不断扩大，如何在活体水平准确预测并高效改良屠宰性能，已经成为育种研究的重点方向。从传统的宰杀测定，到B超、CT和三维视觉等非破坏性测定技术的应用，再到基因组选择与表型组学的结合，屠宰性能的研究方法正经历从经验依赖走向数据驱动的深刻转变。



—、屠宰性能的意义

家禽的屠宰性能通常指活禽经过宰杀、脱毛、去内脏等环节后可获得的可食部分重量及其比例，包括屠宰率、全净膛率、半净膛率、胸肌和腿肌产量、腹脂重量等指标。这些性状直接决定肉禽的产肉效率与经济价值。如今，鸡肉已成为全球最主要的动物蛋白来源之一。在中国，鸡肉产量位居第二，仅次于猪肉。2024年，全国肉鸡出栏量超过140亿只，其中大部分为专门用于屠宰分割的快大型白羽肉鸡。



快大型白羽肉鸡因生长速度快、饲料转化率高，更适合工业化规模饲养和标准化屠宰加工，已成为快餐、团餐及肉制品加工的主要原料。肉鸡产业的发展高度依赖“饲养—屠宰—加工”一体化的产业链模式，上游的种鸡育种与下游的加工销售环节紧密衔接。屠宰性能不仅决定加工企业的出肉率和盈利空间，也关系到消费者最终能够获得的产品品质与价格。与此同时，黄羽肉鸡在我国消费市场中同样具有不可替代的地位。黄羽肉鸡以其独特的肉质风味和适合家庭烹饪的特点，在全国大部分地区拥有稳定需求。近年来，黄羽肉鸡也逐步走向标准化屠宰加工环节，“花山鸡”等新品种的出现正是基于屠宰性能改良的成果，使黄羽肉鸡能够更好地适应冰鲜上市和分割加工的需求。



在肉鸡育种目标中，屠宰性能始终占据重要地位。自20世纪50年代以来，欧美育种公司在选择肉鸡时就已系统关注生长速度、饲料效率和胴体组成等经济性状。经过数十年的遗传改良，现代商业肉鸡品种（如Ross、Cobb等）的生长周期显著缩短，单位饲料的产肉量持续提高，胴体出肉率和胸肉比例也大幅提升。对育种者而言，在相同饲养成本下能产出更多胸肉、腿肉等高价值部位的品种更具市场竞争力。因此，无论是国际还是国内育种机构，屠宰性能都被视为核心改良指标之一，与日增重、料肉比等性状一起综合选育。



二、屠宰性能的影响因素

肉鸡屠宰性能受多种遗传和环境因素影响，主要包括：

遗传背景：不同品种和品系的肉鸡在胴体组成上存在先天差异。例如，有的品种胸肌率高，而有的品种脂肪沉积较多。研究表明，白科尼什品种（白羽肉鸡父本之一）相较其他品种具有更高的胸肌和腿肌产肉率。通过遗传选育可以显著提高肉鸡的产肉性能。现代肉鸡品系间胴体性状的遗传力较高，选择响应明显。

营养水平：日粮的营养组成直接影响肉鸡的生长和体组成。高蛋白饲料通常有助于增加瘦肉沉积，提高胸肌和腿肌重量；能量过高或不平衡的饲料则可能导致脂肪沉积增加，屠宰率下降。维生素和微量元素的充足供给也有助于骨骼和肌肉健壮，减少屠宰加工时的损耗。营养策略（如后期限饲、提高赖氨酸水平等）在生产中被用于优化胴体瘦肉率。

饲养管理：育成期的环境条件（如温度、密度、通风和光照）都会对肉鸡最终的产肉性能产生影响。良好的管理可减少应激和疾病，促进采食和生长，使屠宰时鸡只均匀度更高、体况更佳。反之，不良环境会抑制肌肉生长、提高死亡淘汰率，影响整体出肉率。

性别因素：公鸡和母鸡在生长速度和体组成上存在差异。一般而言，同品种的公鸡生长更快、体型更大，因此屠宰时胴体和各部位的绝对产肉量高于母鸡。但母鸡性成熟较早，往往沉积相对更多的脂肪和皮下组织，因此在部分研究中，母鸡的去骨肉比例反而可能略高。同时，母鸡胸肌比例通常高于公鸡，而公鸡腿肌比例则略高。

屠宰前应激：运输、抓鸡、限料限水等屠宰前的应激处理会直接影响活重和肉品质。长途运输和粗暴装笼会导致活重损失和应激反应，使胴体缩水、出肉率下降，并可能引发肉品品质缺陷。因此，优化宰前管理（如缩短运输时长、合理禁食饮、降低应激刺激）有助于提高屠宰率和肉品质量。



三、屠宰性能测定技术的发展

传统测定方法：早期评估家禽屠宰性能主要依赖于屠宰解剖后取样测定。育种技术人员通常在肉鸡达到商品体重时，随机挑选一定数量个体进行屠宰，再通过人工去内脏、分割称重来测定胴体重量和各部位产肉量。这种方法虽然直观准确，但需要牺牲动物，且过程耗时耗力。例如，测定水禽皮脂率时，仅人工扒皮就需较长时间，技术要求高、效率低。如果在大型育种计划中每年需要测定数万只禽鸟，仅靠人工解剖几乎不可行。更重要的是，被测个体已被屠宰，无法在活体状态下继续用于育种，因此只能依靠同胞测定等间接方式，增加了育种周期。

影像学测定技术：随着医学影像技术的发展，B超、X光、CT等手段逐步被引入家禽屠宰性能的活体测定。超声可无创测量特定部位的组织厚度或肌肉面积，用于评估脂肪沉积和肌肉发育情况，但其局限在于只能获得局部信息，难以全面表征胴体组成。随后，研究者开始尝试将X射线计算机断层成像（CT）应用于家禽体组成测定。CT扫描能够获取连续断层影像，对脂肪厚度、肌肉大小、骨骼发育等关键指标进行精确识别。通过建立影像与实际性状数据的关联模型，结合图像识别和分析软件，可以在活体状态下快速预测胴体组成。例如，利用工业CT结合深度学习算法对肉鸡断层图像进行分割与分析，能够较准确地预测腿部重量和肌肉产量。



三维光学与计算机视觉：近年来，3D光学成像技术也逐渐应用于动物体型表型采集。结构光或深度相机可以对活禽进行三维扫描，获取点云或体积数据，用于估测体重和体型。在农场环境中，已有研究通过2D/3D摄像头拍摄鸡群图像，经算法重建三维模型来预测胴体重量和肉产率，取得了较高精度。相比人工称重，这类方法可非接触、批量获取数据，减少对鸡群的干扰。在屠宰加工环节，机器视觉与影像分析也已广泛用于在线分级和切割优化。



屠宰性能测定技术经历了从破坏性到非破坏性的发展过程。现代影像学方法（CT、B超、3D相机等）结合智能算法，极大提高了测定效率与准确性，为育种提供了高通量、客观的数据支撑。

四、存在的问题和对策

1. 测定成本与效率

目前先进的活体成像设备（如CT、3D扫描仪）价格昂贵，且操作维护要求高，限制了其在育种的普及。同时，单次处理个体数量有限，难以满足海量候选种鸡的测定需求；传统人工方法则效率低下。

对策：未来有必要通过降低硬件成本、简化操作流程，以及开发可扩展的批量测定设备，提升单只个体的检测效率。随着设备国产化和模块化设计的推进，这一瓶颈有望逐步突破。

2. 活体预测的准确性

影像学或外观指标预测胴体性状时存在一定误差，尤其在脂肪分布、内脏重量等复杂性状上难以做到高精准度。此外，不同设备和操作者之间的数据一致性也存在差异。

对策：需要不断积累大规模的校准数据，建立更稳健的预测模型，并推动行业内测定流程和标准的统一。人工智能和深度学习算法将在提升预测精度方面发挥关键作用。

3. 育种选择的滞后

屠宰性能往往要在动物育成期后才能开展测定，育种者难以在早期直接对候选个体进行选择。传统的家系测定虽能部分解决，但会延长世代间隔，降低选择强度。

对策：借助基因组选择和分子标记辅助育种，可以在雏鸡阶段预测屠宰性能，从而大幅缩短选择周期。结合智能化活体测定技术，未来有望实现早期筛选与动态跟踪相结合，减少遗传进展的滞后性。

4. 数据处理与解读

随着传感器与影像设备广泛应用，产生的数据量巨大。如何高效存储、管理和转化这些数据，避免信息“堆积成山”却难以应用，是亟待解决的问题。

对策：建设完善的数据基础设施，开发面向育种场景的专用算法和软件，并强化技术人员的培训，使数据真正转化为决策依据。

五、结语

肉禽屠宰性能的测定与改良正迈入数字化、智能化的新阶段。未来有望通过构建“数字孪生”鸡群，实现从育种到养殖全程的数据记录和分析，使育种者能够更全面地把握生长与产肉规律，从而实现精准育种和精准管理。当然，也需正视成本投入、数据标准化、人员培训等挑战。但可以肯定的是，随着智能表型和组学技术的融合，未来将培育出产肉性能更高、品质更佳的肉禽新品种，推动家禽产业迈向高质量发展。


来源：PhenoPoultry，作者：薛光