【洞见·TMT】

　　人工智能正加速走进田间地头、养殖场舍，以数字技术改造传统产业。

　　作为全球最大生猪生产与消费国，我国生猪产业正处在从规模扩张向高质量发展转型的关键阶段。2025年全国生猪出栏超7.19亿头，规模化养殖占比超70%。传统依赖人工巡栏、经验判病、粗放管理的模式，已难以满足大规模养殖对效率、安全、成本的要求。疫病发现滞后、优质经验难以传承、设备数据孤岛、管理协同不足，成为制约行业发展的突出问题。以人工智能重构生产流程，成为产业升级的必然选择。

　　中粮家佳康吉林长岭智慧养殖项目，是AI赋能实体经济的典型实践。该项目由华为提供算力与网络底座；科大讯飞提供多模态感知、智能决策核心AI技术；讯飞和光科技负责整体实施与场景落地，联合生态伙伴构建覆盖环境、饲喂、健康、生物安全的全流程智慧养殖体系，让AI从技术概念变成真正的生产工具。

　　AI在养殖场景落地的最大难点，是经验转化。老兽医、老饲养员的判断多来自长期实践，难以用数字表达。讯飞和光科技这群90后、00后可能从没有进过猪圈的技术团队承担起“AI翻译官”的角色，把模糊经验转化为可计算、可执行、可复制的算法模型。

　　围绕健康监测、环境调控、饲喂管理三大核心场景，技术团队将经验逐一数字化：通过声纹识别技术，让AI能“听懂”猪的咳嗽与异常声响，在复杂环境中精准识别健康风险，比人工更早发现隐患；通过视觉识别与巡检机器人，让AI能“看清”猪只数量、体重、体温与异常姿态，实现全自动巡检；通过环境传感器与智能环控模型，让AI能“管好”舍内气候，自动调节通风、温湿度，提升猪群舒适度。在此基础上，精准饲喂模型实现个性化投喂，生物安全平台实现全流程智能管控，各系统数据互通、协同决策，形成完整智能闭环。

　　在模型训练与调试过程中，猪场复杂环境带来诸多挑战：噪音混杂导致声音识别干扰大、粉尘与光照影响视觉精度、多厂家设备数据不统一、经验描述难以量化等。这群在猪场场长眼中的“小朋友”技术团队长期驻场，一点点标注数据、对齐标准、优化模型，攻克“脏数据、错数据、乱数据”难题，将十余厂家数十款设备接入统一平台，实现日均数百万条数据集中管理与智能调度。

　　依托全国产自主可控大模型构建的智能决策体系，在长岭养殖场取得显著成效：PSY（每头母猪年提供断奶仔猪数）稳定突破29，达到行业领先水平；饲养员从重复劳动中解放，单人可管理近800头仔猪，人力效率大幅提升；猪场从被动应对转向主动预判，疫病防控、饲料利用、生物安全全面优化，综合效益明显提升。

　　业内专家认为，长岭项目的意义，不仅在于一座猪场的效率提升，更在于验证了一条可复制的产业智能化路径：算力底座打底、核心AI赋能、生态协同落地，让技术真正适配产业场景、解决实际问题。这正是我国人工智能服务实体经济的方向：不追求炫技，而注重实效；不局限于界面交互，而深耕产业现场。

　　当前，人工智能正以新型基础设施的姿态，融入制造、农业、医疗、交通等千行百业。对传统农业而言，AI的价值不仅是替代人工，更是把经验标准化、把管理数字化、把决策智能化。讯飞和光科技把“老兽医”经验写成算法，让看不见的经验变成可量化的数据，让个体智慧变成可复制的能力，为全国生猪养殖乃至整个畜牧业提供了可借鉴的升级范式。

　　未来，随着大模型与产业场景深度融合，更多传统行业将迎来系统性重构。以技术解决真问题、以智能创造新价值，AI将为实体经济高质量发展注入源源不断的新动能。（曾震宇）