打造智能经济新形态！企业家谈人工智能赋能千行百业：AI能养猪、能交易钢材

人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透进千行百业。从回答问题、生成文案的效率工具，到能够自主决策的智能体（AI Agent）雏形，AI已经不仅是技术热词，更成为驱动新一轮产业变革的创新力量。

在此背景下，2026年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，并强调深化拓展“人工智能+”，促进新一代智能终端和智能体加快推广，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，培育智能原生新业态新模式。

近几年，人工智能在国内发展迅速，也成为政府工作报告中不断深化的核心议题。2024年，政府工作报告首次提出开展“人工智能+”行动，2025年政府工作报告提出持续推进“人工智能+”行动。

从开展行动到持续推进，再到如今的深化拓展，政府工作报告已连续三年对“人工智能+”作出部署，政策表述层层深入，勾勒出我国人工智能产业从技术探索迈向规模化应用的发展脉络。

人工智能更重要的价值，在于它能否走进产业、走进真实的业务场景，为各行各业解决实际问题，这也成为几乎所有行业寻求转型升级的必选项。

图源：图虫创意

AI重塑产业，大幅提质增效

AI是当前各领域企业家重点关注的方向，如何将AI与自身产业结合，推动业务升级并带来效率的提升是摆在他们面前的首要问题。

找钢网集团创始人、董事长兼CEO王东表示，AI要想跑得快，必须先“跑进产业”。在他看来，人工智能走向产业深水区并不缺概念和技术，真正稀缺的是“能长期跑得通的应用路径”。

作为扎根钢铁这一高度复杂传统产业的产业互联网平台，找钢网自2012年成立以来，始终围绕交易全流程构建生产性服务体系。依托十余年沉淀的产业数据，已将AI能力以智能体形态嵌入交易、物流、金融及内部管理等关键场景，推动产业效率与协同能力的系统性提升。

找钢网的AI采购员、AI销售员等核心智能体已在相关场景全链路落地，并打通腾讯IM，大模型千问、DeepSeek等，依托海量私域交易数据、贴合的工业场景及物流、金融等配套系统，实现高效询报价与交易闭环。AI应用为找钢网大幅提升运营效率，AI交易助手可秒级报价、三分钟完成交易，中后台工作效率提升60%以上。

作为传统农业拥抱AI的代表，两大头部猪企牧原股份（002714.SZ）和新希望（000876.SZ）正加速将AI技术融入养殖核心环节，推动行业进入智能化时代。

“今天人工智能在迅猛发展，我们农业不可例外的必须要用人工智能进行武装。”全国政协委员、新希望集团董事长刘永好在3月5日的线上媒体沟通会上表示，人工智能在养殖行业的应用包括用大数据、人工智能建立预测模型，更精准预测猪周期、减少周期波动；在养殖环节导入人工智能，通过自动巡检机器人监测养殖环境以及动态监控猪的状态，解放生产力；同时，人工智能在猪的疫病防治、环境保护等方面也大有作为。

刘永好在全国两会前夕的媒体沟通会上举例，新希望与机器人公司合作开发的切肉机器人，能够通过触感对肉进行智能估重，将每份产品的重量误差控制在2%以内，为新希望节约约5%的原料成本。

推进养猪智能化升级，也是牧原集团董事长秦英林近几年关注的重点。作为全国人大代表，秦英林今年两会关注方向之一就是坚定不移推进养猪智能化升级，构建养猪大模型。

在秦英林看来，AI重塑了各行各业，在养猪行业也全方位渗透进来。对养猪行业而言，AI可以应用在养猪育种升级、疫病防控升级、效率升级等产业的各个环节，这些转变背后都是牧原在智能化装备应用上持续的投入。

例如牧原的智能巡检机器人可以进行复杂的技术工作，解放脑力劳动，可以24小时在单元内不间断的监测、作业，及时预警给养殖工程师、兽医服务人员、场内管理人员。“这样能够让最优秀的专家技术经验快速复制到所有场区，服务到每一个养猪工程师、每一个猪场管理者，把相对复杂的技术工作和脑力工作在公司内部拉平。”秦英林表示。

“智能体是让业务自动跑起来的关键”

新希望集团产业横跨农牧食品、乳品快消、智慧城乡、金融投资等相关产业。

生猪养殖和奶业是新希望的两个重要板块，集团旗下猪企新希望(000876.SZ)和乳制品企业新乳业（002946.SZ）都已在A股上市，2024年营收规模分别超过千亿和百亿。

虽然AI已经在很多大型企业的实际场景中开始应用，但要想真正在传统行业中规模化落地还有不少问题待解决。比如AI如何做到应对复杂多变的生意场景，如何渗透到业务全流程而非单点应用，如何让中小企业也能用得起AI。

在王东看来，AI要更好、更快跑进产业，还要迈过几道坎，包括数据结构化和行业标准的建立、打造行业级AI Agent体系、推动“AI+产业”从示范走向规模化。

AI不是从零开始的能力，需要大量来自一线真实业务的结构化数据。当前很多传统行业的数据仍停留在“能看到、但不能被机器理解的阶段”，王东建议国家从行业标准、数智化工具普及等方面发力，推动企业把日常业务过程数据“结构化、可读化、可调用化”，为AI规模化落地奠定基础。

在钢铁、化工、有色等行业，业务链条长、沟通量大、场景复杂，仅靠工具化的数字化系统难以覆盖全部需求。王东认为，AI Agent是让业务自动跑起来的关键，他建议在重点行业推动采购、销售和物流AI Agenct等可复用的产业级智能体建设，帮助中小企业直接用上开箱即用的AI助手，降低门槛，让先进生产力真正普惠产业。

人工智能在畜牧业的应用过程中也存在相似问题。刘永好表示，“人工智能技术的突破性发展为我们打开了更广阔的空间，但技术和数据相对分散、复合型人才匮乏、产学研衔接不够紧密等阶段性挑战仍需破解。”

刘永好建议将畜牧业人工智能设备纳入农机购置补贴目录，将畜牧业人工智能数据平台纳入数字农业试点范围，从硬件、算力、算法、数据等多个维度给予项目和资金支持。鼓励高校开设“智慧养殖”交叉学科，对采用人工智能养殖技术的企业给予税收优惠。设立国家人工智能养殖重大专项，支持龙头企业联合科研院所组建创新联合体。

推动技术的标准化是为AI在实体产业落地的基础，而在农业领域，秦英林认为要通过构建养猪大模型，推进行业向更智能、更高效发展。

“和其他行业一样，养猪业尽管对人的依赖高，对技术的要求高，难点多，变数多，依然对技术、管理有着清晰的需求路径。如果我们构建一个养猪大模型，就能让中国的养猪业、世界的养猪业有序，有章可循，有统一的规范和标准支撑更真实、更可用的科技路径，指引大家发展。”秦英林表示。

撰文丨闫晓寒

编辑丨宋然

版式丨陈溪清

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