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寻求高质量发展的中国农牧行业正让2026年的AI养殖赛道变得热闹非凡。
这一年，头部猪企牧原股份获得阿里云和华为双巨头加持，其中构建的养猪大模型使得 AI 从 “看数据”升级为 “做判断”，并有望通过开放共享惠及全行业。鸡猪齐飞的温氏股份联合了华为、中国农科院和软通动力共建AI4S科创平台，从 “AI+生产 ”升级到 “AI+科研”，正式开启农牧科研智能化的全新篇章。
最新的动态则是，已经跻身国内养殖成本第一梯队的德康集团携手四川农业大学发起并建设“生猪产业大模型与智能体平台联合研发项目”，探索AI在涵盖育种、养殖及至屠宰加工的生猪全产业链中的协同应用。
在日前由《牧食记》参与联合主办的第八届VIV国际畜牧产业创新发展峰会上，亦有多场围绕农牧业智能化应用的报告密集登场，这当中有大模型团队，也有机器人厂商，有本土“独角兽”，也有国际新平台。讲者身份各异，却不约而同指向了同一个判断——AI养殖已经从“要不要做”的讨论，进入“怎么做、做多深”的竞速阶段。
01 为什么是现在？
差距是最直接的动力。温氏战略投资的拉塞特机器人（深圳）有限公司副总裁高艳红援引华中农业大学2025年的一份报告称，中国与丹麦的PSY分别为22头与35头，每胎断奶仔猪数分别为10.1头和15.2头，育肥猪料肉比则分别为3.02和2.63。高艳红指出，“差距的根源不是品种，而是在妊娠与哺乳期对母猪体重、膘情缺乏精细化、标准化管理”，而这正是当下亏损严重的行业降本增效最现实的空间。
高艳红
另一项推动来自劳动力。成都小巨人畜牧设备有限公司总工程师杨磊分析称，规模化蛋鸡场面临劳动力危机、成本压力及养殖风险不可控“三座大山”，特别是传统环控系统中存在管理瓶颈，“人为因素是最大变量”，而用机器人替代不确定性成为了破局的关键。
中国农业大学神农大模型团队负责人王耀君博士亦指出，由于人工成本上升且年轻一代不愿入栏舍，用“AI视觉+物联网”替代“经验依赖”势在必行。同时，在非洲猪瘟、蓝耳、流感等疫病风险常态化的当下，疫病早期识别与生物安全能力成为了养殖企业的决定性竞争力。为了抢占先机，企业对数字化管理工具的诉求早已由“可选”变为“必备”。
王耀君
技术一侧则已就绪。王耀君认为，与几年前相比，当下的AI更具备实现智能体进一步落地的条件。这首先应归功于AI推理成本的数量级下降，可从“做试点”变成“常开常用”，AI的边际调用成本不再成为使用者的决策约束。“推理成本的降低让农业的各个领域更有可能把多个环节用AI重做一遍”。其次，图像、视频、声音等多模态可统一纳入同一模型，意味着养殖场90%以上的非结构化数据第一次真正“可计算”，从而实现更为科学的决策。此外，模型的决策过程可追溯、断网可用、毫秒响应、数据不出场等技术叠加，使农业场景第一次同时具备了“算得起、看得懂、说得清、放得下”的条件。
02 智能体规模化上岗元年
王耀君用“三次跃迁”概括了AI的发展和演进路径，即从判别式AI到生成式AI，再到智能体AI，AI的能力正逐渐从“识别”上移到“决策”，解决的问题也从“看得见”升级到了“说得清”，并可进一步升级到可落地的“做得成”。
与之对应的是企业智能化成熟度的四级阶梯——L1信息化（把发生过的事记下来）、L2数字化（把正在发生的事看见）、L3智能化（把看见的事看懂）、L4自主化（把看懂的事自动做掉）。王耀君认为，目前多数农牧企业还停留在L1-L2之间。
江苏丰尚智能科技有限公司副总经理尹航博士便提到，在工业领域，AI的应用场景还较为单一，主要集中在视觉图像识别上，如应用于厂区智能安防、质量在线检测等。其在农牧行业的应用场景仍有很大的探索空间。
尹 航
杨 磊
杨磊亦指出，随着智能等级的不断提升，AI的功能将从简单的预警进化到能够自主规划和决策。“这意味着，人类的角色也将从现场的操作者，转变为更高层次的系统治理者。”其将2026年定义为“企业多智能体规模化上岗的标志性元年”。在这一关键元年，多机协同、自主决策的智能养殖系统将完成技术验证，也将从试点走向全面普及。在杨磊看来，这场变革的意义远不止于效率，而将深刻地改变每一个从业者与农业、与土地的关系。
03 从“单点省钱”到“全链长钱”
AI正在成为农牧企业的增长引擎，王耀君指出共存在四个方面的杠杆，即降本、提效、控险与增值。据其介绍，利用AI进行精准饲喂与用药，实现“个体管理”（有别于传统的“平均管理”），可以实现直接降低占养殖成本70%的饲料与人工环节的成本。利用AI把人从重复性劳动中释放，也可以大大提高效率，成倍放大管理半径。
王耀君认为，上述的前两个杠杆是目前多数企业都在做的，是“省出来的钱”。而真正拉开差距的在于后两个杠杆，是“长出来的钱”，即利用AI进行疫病风险的管控，支撑可追溯和品牌溢价从而实现全链条的增值。“单点智能只能省钱，全链贯通才能长钱”，在他看来，数据在各环节之间流动时，才开始产生复利。
黄菊辉
另一方面，碎片化的数据如若没有打通形成闭环，一旦发现问题就很容易互相扯皮。普泰公司（Poulta Inc）中国合伙人黄菊辉博士所举的例子生动又贴近实际：“你说是鸡苗的问题，我说是你饲料的问题，他说是养殖的问题”，最终导致企业难以精准判断和施策。
从小巨人、拉塞特到Poulta均提供了相似的打通数据壁垒、构建智能养殖闭环的解决方案，其路径基本围绕“实时监测→AI数据分析→决策指令”进行。杨磊认为，未来整个养殖场将朝着饲喂、环控、清粪、疫病巡检等全流程无人化的目标迈进，使养殖管理更高效、智能。
从单点智能转为全链贯通的技术改造过程也并非易事。尹航直言，将每一个独立系统整合为一体“往往是项目中最具挑战性的、至关重要的环节”，这一环节决定了项目的成败。据他分析，只有在所有供应商愿意协作并共享数据时，方能实现系统间的互联互通，从而进一步实现最佳的沟通效果和实施成果。
尽管极具挑战性，尹航认为，从单一环节的功能改造到全厂运营数据的打通仍是必然趋势。对于集饲料生产、养殖、深加工于一体的全产业链企业来说，数字化的下一阶段，甚至将不再局限于单一工厂内部，而将是全面打通整条产业链，形成一体化数字生态循环。
04 农业AI的终局
今年与正大集团成立了合资公司并从蛋鸡AI入手的大模型“独角兽”企业零一万物亦有着深刻的洞见。其国际业务与AI咨询副总裁宁宁博士认为，AI的单位会不断扩大，从模型到助手，再到智能体，最后将变成一个持续优化整个生产经营过程的智能系统。在他看来，真正的产业智能要求这些智能体理解企业的共同目标，理解彼此约束，还能协调人、软件和机器。而要形成这样的系统，第一步不是增加更多智能体，而是让AI真正理解企业所在的世界。
宁 宁
宁宁指出，AI不能只知道“发生了什么”，还要知道“什么更重要”，且重要性会随着时间、风险和经营目标动态变化。当目标能够持续转化成判断、任务和协调，AI才开始进入企业真正的决策系统。
他特别强调AI的反直觉能力——知道什么时候不行动。他举例称，如果证据不足、风险很高、责任重大，一个好的AI应该给出建议并请求人确认，而不是为了显示“自治”就立即执行。只有当证据越来越充分、风险可控、责任边界清楚，系统才可以从观察、建议、生成任务，逐步走向人机协同和有条件自主执行。“农业AI的自治程度，不应该由技术炫酷程度决定，而应该由证据、风险和责任共同决定。”
宁宁对农业AI给出了终局想象——农业AI不是一个没有人的农场，而是一个越来越能够理解自己、优化自己，并执行自己决策的农业企业。
他还提醒，AI应用真正的壁垒不是某一个更好的模型，而是那个在一次次真实闭环中持续积累、越来越懂产业的系统——它更难被复制，也更值得被提前布局。
王耀君亦认为，对农牧企业而言，未来3-4年将是重要的窗口期，“看谁先把现场数据变成模型能力”。一旦窗口关闭后，差距不再体现为一次采购，而体现为持续复利的数据资产与决策速度。
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