本文探究了动物遗传育种与人工智能（Artificial Intelligence,AI）交叉领域的研究进展，旨在揭示该领域学术研究与技术应用的研究热点与前沿态势，为后续研究提供参考。研究通过文献计量分析方法，整合SCIE论文和incoPat专利数据，从年度分布、机构合作网络及主题演化等维度系统分析趋势，并利用VOSviewer、CiteSpace和ITGInsight构建知识图谱识别热点布局。结果表明，2019年为动物遗传育种与AI领域发展的转折点，论文与专利数量均进入快速增长阶段。中国在论文和专利总量上居全球首位，但合作模式呈现差异：论文领域形成以中国、美国、巴西为主的国际合作网络，而专利合作以本土机构为主，跨国协作薄弱。研究主题上，论文集中于机器学习与深度学习等模型在性状预测、遗传机制解析与基因组选育等方向的优化与创新；专利则侧重于运用AI技术开发面向畜禽全生命周期的智能化管理系统。尽管AI技术显著提升了动物遗传育种的精准性与效率，但其应用仍受限于模型泛化能力、数据标准化与硬件兼容性等瓶颈。未来需加强多源数据整合、轻量化算法开发及跨场景技术融合，推动智能育种系统向全流程自动化发展，...