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AI·具身会客厅|对话牧原集团养猪生产首席运营官李彦朋:AI养猪,从“单兵作战”到“产业互联”

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牧原集团首席兽医师时常回忆起自己做一线兽医的日子:名义上管理4000头母猪、每年10万头上市存栏,实际能覆盖的猪群不到10%。大多数时候,他要等到饲养员打来电话说“猪出事了”才赶过去,而那时往往已经错过了最佳防控窗口。

培养一个合格兽医至少五年,培养一个专家级兽医最少十年。但猪场等不起——流行性腹泻(PED)发病又快又急,24小时之内就能传遍一栋产房,7日龄的小猪致死率高达100%。

一线兽医的困境折射出行业深层痛点。要系统解决,需要从战略层面重构养猪逻辑。牧原集团养猪生产首席运营官李彦朋对此有清晰思考。


牧原集团的解法很直接:把牧原集团过去二三十年沉淀的兽医知识、10万个病例库、千万条数据,变成每个人都能用的AI。让一线员工拍张照片上传,三分钟拿到方案,而不是等五天。

如今,这个基于千问打造的AI应用“小牧助手”已经上线,并将每批次约600头猪的健康检测耗时从20分钟大幅缩短至秒级,效率提升超百倍。

牧原集团是全球领先的畜牧企业,业务已覆盖饲料加工、种猪育种、商品猪饲养、屠宰肉食全产业链。2025年,牧原集团出栏生猪达到了7798万头,屠宰生猪达到了1866万头。2025年的营业收入达到了1492亿元。

6月1日,牧原集团与阿里云达成AI战略合作。双方将依托牧原在畜牧行业积累的海量数据与专家经验,结合千问大模型与阿里云智算算力,共同打造智能养猪大模型,推动AI在饲料营养、种猪育种、养殖管理、兽医健康等核心领域的落地。

李彦朋在与财经网科技等媒体对话时,系统阐述了引入大模型的战略思考与实践路径。他指出,中国畜牧业看似传统,实则已集成大模型、AI、智能终端等前沿科技,养猪技术达到国际领先水平。

在技术落地上,他强调了几个关键:业务通是数字化的前提,每天的海量数据无法靠人力处理;大模型要深耕垂直场景,用好传感器数据和多模态能力,直接服务一线劳动者,让他们成为“特种兵”;算力与专家经验缺一不可,阿里云帮助将庞大数据输出为标准化诊断方案。

在实际应用中,小牧每天被调用数万次。大模型不再是辅助管理者的工具,而是赋能每个一线员工的“AI助理专家”,让行业从单兵作战走向产业互联。

为何要AI养猪?

Q:为什么要引入大模型,具体期望带来哪些改变?

李彦朋:中国的农业养殖行业发展非常迅速,变化也很大。看似传统的畜牧业,如今已经集成了大模型、AI、智能终端等前沿科技。中国在养猪领域的很多技术,已经实现了国际领先。

牧原深耕30多年,我们希望通过大模型研发,实现技术构想,将自身技术开放共享给行业,快速推动整个行业升级,助力中国农业现代化,从养猪大国真正迈向养猪强国。

Q:大模型对我国实现猪产业高质量发展起到哪些作用?

李彦朋:养猪行业面临几个困难:第一,技术门槛高。从配种、养殖到上市,产业链条长,每个环节的技术难点都不一样;第二,从业者力量单薄。农牧行业多是单打独斗,采购饲料、疫苗、兽药等资源时议价能力弱,通过大模型,可以为每个人配备一个高级AI助理专家,共享资源、赋能个体;第三,需要持续进化。通过不断优化应用场景,让技术支撑更多人更轻松地养猪,模型也会越来越智能、底层逻辑越来越通透。

最终,大模型不只是模型,更是一个平台。它能帮助农户获得资源背书、节约成本,让行业从“单兵作战”变成“产业互联”——不再是靠一个人的小脑袋瓜,而是汇集全行业的专家智慧来科技赋能。由此创造价值,让养猪人更轻松,让养猪行业更受人尊重,让每个从业者更体面。

必须做到业务通,才能数字化

Q:疫病诊断涉及很多环节,前期难点在哪?

李彦朋:养猪行业自古以来的核心问题是疫病,要让养猪人体验更轻松,必须解决这个卡点。我们以前靠“望闻问切”,现在靠系统化检查——包括视觉识别、咳嗽感知、病理切片等。我们前期积累了大量的数据,现在每天的数据量超过二十亿条。但依靠人力无法处理这么庞大的数据,这是我们需要技术突破的基础。

Q:养猪各个环节都深度嵌入AI,是如何丝滑融入的?

李彦朋:首先,必须做到业务通,才能数字化、线上化、透明化,这是大模型的基础。比如采集猪的咳嗽数据,需要投入大量人力对几十、上百万张照片进行标注,这些基础工作跨不过去。

为什么需要十年规划?因为如果业务底层没有突破,AI最多只能提升效率,无法带来根本性改变。每一次大模型的突破,都意味着底层业务逻辑要重构。另外,算力也很重要。

Q:阿里云在其中起到什么作用?

李彦朋:阿里云能够从大模型层面,与我们进行从逻辑到案例,再到现场应用的系统性合作,将庞大数据输出为标准的可视化方案,提供清晰的诊断报告,解决了我们在复杂特征面前难以决策的问题。

Q:大模型跟以前的技术有什么不同或者提升?

李彦朋:过去的信息化、数字化主要服务管理者,辅助决策。而这次大模型落地,牧原不再追求通用,而是深耕养猪垂直场景,用好传感器数据,通过多模态模型直接服务一线劳动者,将他们打造成“特种兵”,实现降本增效,让他们更专业、更职业。

这样做的好处是:取消了大量中间管理环节,减少了逐级传递的信息衰减,让最底层直接创造价值的劳动者真正被支撑起来。

员工是否接受AI养猪?

Q:目前大模型功能实现得如何?

李彦朋:在成熟经验大纲的指导下,专家可以更及时、更精准地指导养殖生产,帮助我们从依靠人转向依靠数据,从事后补救转向提前预防、及时干预,实现止损并创造更大价值。目前应用下来,已初步实现了我们一开始设想的部分目标。

Q:Agent的采纳率有多高?一线人员用得频繁吗?

李彦朋:现在我们每天应用小牧几万次,几乎每个员工每周都会用。比如周口等地,兽医在小牧加持下已经能服务更大规模,效率明显提升。

Q:能否完全依赖AI的诊断报告?如果与兽医意见矛盾,该听谁的?

李彦朋:我们一开始也担心大家会消遣或质疑,但实际用下来发现担心是多余的。小牧提供的决策能提升质量、改善业绩(成本低、利润高、品质好),所以现在是全员拥抱,每天主动提需求。

打个比方:去医院看病,碰到庸医会怕,但面对检测结果时,几乎没人会质疑。小牧就是这样——它给出的是事实。面对事实,大家放下个人成见,一起冷静解决问题,管理也变得非常简单。

Q:目前有哪些新的需求和内部使用情况?

李彦朋:集团会议、直播、报表都可以随时调用大模型来补充和追问。最近的新需求是,让不同智能体之间更快地穿梭调用多维数据。

Q:一线员工是否害怕被AI取代?接受度如何?是否有阻力?

李彦朋:我们公司的文化是“价值文化”——谁创造价值谁受益。AI是帮大家多挣钱,所以一线员工和干部是拥抱AI的,不是抗拒。

把AI搞好,能帮助更多员工,效率提升非常快,大家也感受到了。对于几万名一线员工来说,融入过程非常丝滑。

Q:对未来有什么展望?

李彦朋:一个员工可以携带多个“数字分身”协同作业,极大扩展个体产能,探索新型AI Agent Director模式,重构组织运作形态。

当然,当前仍面临挑战。大模型在传统产业的价值不仅在于提效,更在于将隐性经验显性化、结构化,形成可复用的知识资产。AI落地成败的关键不在算法本身,而在企业是否已完成数据治理与业务流程标准化这一“隐形基建”。

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