摘要：传统认知中，养殖业是“面朝黄土背朝天”的生意，与“黑科技”“人工智能”等概念相距甚远。然而，当ChatGPT、DeepSeek等大模型技术以一种颠覆性的姿态席卷全球时，养殖业也早已在供应链端拉开了智能化的变革序幕。

如果AI养猪能够推广到全中国，每年可为行业节约至少500亿元成本。

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作者｜柳萱

编辑｜珀晓

视觉来源｜AI生成

传统认知中，养殖业是“面朝黄土背朝天”的生意，与“黑科技”“人工智能”等概念相距甚远。然而，当ChatGPT、DeepSeek等大模型技术以一种颠覆性的姿态席卷全球时，养殖业也早已在供应链端拉开了智能化的变革序幕。

想象一下，一位毫无技术背景的普通养殖户，只需手持一部手机，便能远程掌控猪场的全方位信息与突发状况。无论是生猪的体温、进食量、运动步数等个体数据，还是猪舍内的温度、湿度、空气质量等环境参数，都能实时、动态地呈现在眼前，清晰且精准。

依托这些数据，AI系统可自动生成所需饲料量与营养成本，并将定制饲料精准投放投放至食槽，无丝毫浪费。智能巡检机器人则能实时依据生猪的步态、动作判断其健康状况，一旦发现异常，会立即发出预警，并将详细情况上报至系统，整个过程无需人工干预。

这一系列曾经只存在于科幻电影中的操作，如今早已成为现实，并受到了市场的广泛关注。

今年3月，农信数智获得2.88亿元融资，堪称畜牧养殖业罕见的大额融资事件。这一事件从侧面传递出一个重要信号：AI技术即将成为变革农业的关键力量。（详见：《农信数智获2.88亿元融资：AI赋能生猪养殖，撬动千亿交易额》）

在此背景下，一系列疑问也随之而来：AI养殖究竟是一门怎样的生意？它解决了农业生产供应链中的哪些核心痛点？目前，该领域又发展到了怎样的阶段？本文将深入探究。

01.2026年市场规模将接近千亿，
AI养殖是一门怎样的生意？

AI养殖，简单来说，就是将人工智能技术深度融入畜禽、水产养殖等各个环节，实现养殖过程的智能化、精准化管理，以达成为企业降本增效的目的。

这一模式并非横空出世，早在2015年左右，就有部分企业开启了数字技术在农业领域的应用探索，推动养殖业逐渐从“经验驱动”转向“数据驱动”。早期，AI技术多应用于单一场景，如通过虚拟模型优化猪场的饲料配比，或利用图像识别技术统计鸡群数量；直至近年，随着AI大模型技术的突破与不断迭代，养殖全流程的数字化闭环得以真正实现。

而这场变革背后的驱动力，来源于农业供应链的深层矛盾：一方面，全球经济动荡，关税壁垒频增导致大豆、玉米等饲料原料成本持续攀升，直接压缩了养殖企业的利润空间。以生猪养殖为例，当饲料价格每上涨10%，猪企育肥成本将增加约0.54元/公斤。而AI养殖通过精准的饲料配方优化，能够减少饲料浪费，降低饲料成本。

另一方面，中国作为全球最大的肉类消费国，2024年生猪出栏量超7亿头，家禽存栏量超60亿羽，但养殖效率却长期低于欧美发达国家。未来，随着人口老龄化、劳动力成本攀升、环保压力的加剧，行业也亟待从“规模扩张”转向“技术赋能”。

AI无疑是破局关键。据FAO（联合国粮食及农业组织）预测，2030年全球智慧养殖市场规模将突破300亿美元。在中国，智慧养殖市场规模也持续扩大，2023年约为120亿元，占国内智慧农业行业规模的12%，预计2026年将突破至951.63亿元，显示出强劲的增长潜力。

目前，国内智慧养殖市场的参与者可分为几大阵营：一类以牧原股份、新希望、温氏、京基智农等为代表的传统养殖业巨头，它们凭借多年积累的行业经验、庞大的养殖体量以及成熟的产业链，正大力推进智慧养殖；另一类是以华为、阿里、京东为代表的新势力，它们拥有强大的技术优势和丰富的数据资源，可快速将前沿技术转化为实际应用；还有一类以农信互联、农信数智等科技初创公司为代表的创新力量，它们专注于为养殖户提供数字化解决方案，以灵活的创新模式和个性化的服务在市场中崭露头角。

尽管玩家众多，但AI养殖仍处于技术渗透期，覆盖率低。以乳业为例，截至2023年，国内规模化牧场智能化覆盖率仅28%（头部企业超40%，中小型牧场不足15%），与发达国家50%以上的渗透率存在显著差距。

02.每年节约500亿元行业成本，
AI如何重塑农业供应链？

“AI不是简单的养殖工具升级，而是通过重塑供应链全链路，实现成本、效率、风控的三重突破。”一位业内人士向供应链范式表示。

据悉，传统农业供应链存在着诸多痛点：

·散养模式长期占据主导地位，导致规模化养殖推进缓慢，养殖成本居高不下；

·养殖户缺乏市场分析能力，养殖、加工、销售等环节之间的信息不对称，导致供应链效率低下，资源浪费严重，同时也增加了交易成本和市场风险；

·食品安全问题频发且难以追溯源头；

·疾病防控能力薄弱，一旦疫情爆发，不仅会造成牲畜大量死亡，还会引发市场供应短缺，价格波动剧烈等等。

AI技术从供应链源头的层层重塑，无疑为解决这些问题提供了有效的途径。

（图片来源：京东科技）

在上游养殖环节，AI养殖通过自动化和智能化管理，可以减少人力投入，降低生产成本。例如，广州影子科技有限公司的智能养猪模式下，千头母猪仅需4-5人管理，万头肉猪仅需3人，相较于传统养殖模式，人力成本大幅削减。

同时，AI算法能综合分析猪的品种、生长阶段、健康状况等数据，精准调配饲料配方。以四川某智能养猪场为例，AI技术生成的“生物档案”能够帮助帮助养猪场有效节省18%的饲料浪费，并将每头生猪的养殖成本降低140元，出栏周期缩短7天。

科大讯飞董事长刘庆峰曾公开表示，人工智能可以根据猪的咳嗽声、步态、动作判断猪是否生病，将其存活率从83%提升到87%。

这一技术采用的就是声音识别与计算机视觉技术的深度融合，可对猪群发出的超20种异常声音进行毫秒级分析，同时配合部署在猪舍的高清摄像头，利用深度学习算法捕捉猪只行走姿态、采食频率等行为特征，使疫病预警准确率超过90%。

AI问诊助手的出现，让养殖户可以24小时实时监测动物的健康状态，比兽医更早发现疾病隐患，提前采取预防措施，完全弥补了工人上下班的缺空时间。

当然，AI为养殖业带来最大的变革就是改变了脏乱差的养殖环境，降低了疾病传播风险。一位养鸡场负责人透露：“自引入AI技术，鸡场在喂养、鸡蛋收集、粪便清理以及通风温控等环节均已实现自动化。曾经臭气弥漫的养殖环境得到极大改善，只需动动手指就能轻松管理日产50万枚鸡蛋的鸡舍。”

在信息流通环节，AI的介入同样带来了颠覆性变革。养殖户仅用一步手机就能了解市场动态和供应商历史数据，实时获取市场动态、供应商历史数据及物流轨迹信息，避免了信息传递滞后、需求错配严重，导致“价高伤民、价贱伤农”的现象。

从全产业链视角来看，AI深度应用正在推动农业供应链实现降本增效的质变。智研咨询统计，相较于传统养殖，智慧养殖料肉比可由2.6:1降低至2.5:1，出栏率可由85%提升至90%，单头养殖生产成本可降低50%左右。

对大型养殖企业而言，这样的效率提升意味着每年可通过规模化养殖节约上亿成本。京东也曾预测，如果AI养猪能够推广到全中国，每年可为行业节约至少500亿元成本。

03.投入成本是传统养殖的3倍，
行业马太效应凸显

尽管AI养殖展现出了强大的发展潜力，但当下这一领域的发展仍呈现出复杂多元的态势，既蕴含着蓬勃的生机，也面临着诸多挑战与瓶颈。

首先，在技术与成本投入上，巨头和中小养殖户之间形成了巨大的鸿沟。

目前，AI养殖技术已在部分头部企业和大型养殖基地实现了成熟应用，形成了可复制的解决方案，但技术渗透的“马太效应”显著。例如，牧原股份的“智能猪场”已覆盖全国1000余个养殖场，研发团队超1200人，通过AI视觉识别技术实现猪只身份识别、行为监测，配合智能饲喂系统，使生猪养殖完全成本控制在13.1元/公斤（行业平均15元/公斤）。