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本系列内容基于前段时间2025年股东大会交流透露的信息、公司公开交流透露的信息整理汇总。
准备阶段：早期数据化与智能化尝试
牧原的AI之路并非一蹴而就，其根基深植于十多年前的信息化与智能化探索。
信息化奠基
牧原对AI的核心定义：帮助生产一线的养猪工程师把猪养的更好，而不是替代人。信息化是智能化的前提，牧原在国内农牧企业中最早实现了信息化。在2008-2009年，公司就投入了大量精力和财力，在营养、兽医、养殖、环保等核心业务领域实现了业务流程的标准化和信息化，并初步实现了厂间数据的对比分析。在随后公司发展过程中，养殖场逐渐增多，这套信息化系统就已具备对每个养殖场生产成本数据进行统计分析的能力，帮助了当时的现场管理干部。
智能化起步
在2010年国际金融公司（IFC）入股牧原后，不仅为牧原带来急需的资金和外商投资企业的地位，更为牧原带来了现代企业制度和国际视野。牧原在推动养殖设备自动化的基础上，开始进行智能化的尝试，研发了一些早期智能化设备，虽然由于技术不成熟、成本过高、对养殖员工水平要求过高等问题没有大规模推广，但是牧原一直在小范围内试用并不断进行升级完善，形成了宝贵的技术储备。
非洲猪瘟暴发后，牧原意识到单纯的信息化不足以应对复杂的疫病挑战，于是早期的智能化储备派上了用场，相对完善的智能化设备进行了大规模推广。公司对新建猪舍进行全面升级，并对老旧猪舍进行逐步改造，部署了智能环控、智能饲喂、智能巡检、智能洗消等一系列设备。这些智能化应用不仅显著提升了非洲猪瘟防控能力，帮助员工做好疫情防控，还通过对异常猪只的早期识别与治疗，提高了生产效率。
数据积累的质变
大量智能化设备的运行，持续不断地采集着海量数据。基于数百万台智能设备和数千万头生猪的养殖规模，牧原每天生成约20亿条数据。这些数据不仅记录了生猪的生长过程，还包含了养猪工程师的成功经验和失败教训。正是这些宝贵的数据资产，为后续AI大模型的训练奠定了独一无二的基础。
以下是牧原股份董事长秦英林在2024年生猪产业发展大会上发表的自己对生猪养殖行业未来数智化（即数字化和智能化）发展的三个阶段的划分中的第一阶段。
第一阶段：语言模型，人机交互
在完成了数据积累和设备部署后，牧原进入了大语言模型的应用阶段。公司对这一阶段的核心定义是：通过人机交互，最大限度地发挥数据和知识的价值。
通用大模型的快速落地
以DeepSeek为代表的大语言模型上线后，牧原股份第一时间进行了本地部署并投入生产应用。一线员工可以通过自然语言与系统交互，快速获取养殖知识、设备操作指南、问题处理方案等。通用大模型的应用带来了三大价值：
数据价值挖掘：智能化设备监测的体长、体重、采食量、生长速度、瘦肉率等指标，通过AI可在极短时间内处理并应用于饲料配方、育种、疫病防控等核心业务。
员工赋能：使员工能更便捷地学习和使用各类智能化设备，显著降低操作门槛，提高养殖效率。
及时问题处理：帮助员工更及时有效地应对养殖中出现的各种异常情况。
“养猪元宇宙”的探索
牧原还利用AR、VR等技术建设“养猪元宇宙”，通过沉浸式培训提高新员工的学习效率，缩短成熟周期。这一阶段，人机协同开始真正改变一线工作方式。
第二阶段：数字物联，智能互联
实际上，牧原的物联网和智能互联体系建设与语言模型应用同步推进，甚至更早启动。早在2017年，牧原就在深圳成立了深圳牧原数字技术有限公司，并在招聘平台上以百万年薪招募人工智能工程师。非瘟疫情后，公司通过与行业先进企业合作及自身长期技术积累，推出了一系列专业化AI应用，构建了覆盖生产全环节的智能互联体系。
全流程智能化闭环
该体系包括饲料智能化生产与智能饲喂、智能环控、智能监控、猪病预警与诊断等模块。
以饲料环节为例：智能饲喂系统根据猪群规模和日龄精准控制饲喂品种和用量，防止浪费。实时数据反馈至中控系统，计算储料塔余量。智能监控系统根据猪群体型与日龄预估未来饲料需求。系统自动向饲料厂下达生产指令，智能化饲料厂自动生产，并通过智能管链或智能饲料车输送至储料罐。饲料厂系统实时监控原料消耗，不足时自动向采购部门下单。
整个过程无人干预，大幅减少了人员需求，提高了设备利用率，降低了饲料及原料库存与资金占用。
智能环控的突破
传统自动化控制系统只能针对温度、湿度、二氧化碳、有害气体等单一指标调控，但猪舍环境是动态关联系统——通风会影响温湿度，喷淋会增加湿度。牧原通过专用AI程序，实时监测各类环境指标并自动判断调控方式的连锁影响，实现了猪舍环境的稳定舒适，无需人工经验介入。
精准监控与疫病预警
巡检机器人、智能饲喂系统及各类设备构建的智能监控系统，可实时跟踪每头猪的体温、体态、声音、采食量，并通过智能估重实时掌握体重。一旦发现异常，系统会综合分析并发出疫病预警，大幅提前确诊时间，同时给出参考治疗方案，提高诊疗效率。
第三阶段：构建行业大模型
在完成内部智能化升级后，牧原正致力于将AI能力从企业内部延伸到整个行业。这一阶段的核心是构建产业互联平台，最终形成养猪行业大模型。
当前五大重点工作
技术管理：为每个猪场、每个批次生成AI生产报告，相当于为每位员工配备贴身高级兽医。AI实时诊断养殖情况，出具管理建议和行动方案。
经营管理：对每条生产线、每个批次、每个经营单元生成AI经营数据分析报告，固化最优管理和技术方案，帮助一线干部弥补培训不足。
工作流程重塑：现场管理者无需依赖传统经验，通过对话AI即可明确每个批次的工作任务清单。
全链条沉淀：从饲料到养殖，逐步沉淀核心业务和管理方法论，并向上下游延伸。
对标与协作：平台展示标杆猪场的最佳实践，未来可能与新希望等企业开展业务合作。
疫病预警与缩小技术离散度
牧原内部大模型已能综合历史生产数据、疾病检出记录、业绩表现、死亡原因及智能化设备采集的实时信息，为每个员工负责的批次生成详尽准确的诊断报告。一线评价认为，其比传统兽医师的判断更完整、更准确。这极大地缩小了人与人之间的技术水平离散度——即使是刚接手批次的年轻员工，也能获得公司平台上的全面技术支持。
三大核心优势
牧原认为，其在AI大模型领域的竞争壁垒体现在：
数据基础：长期积累的20亿条/天的真实生产数据。
行业认知与技术路径：对自动饲喂、疫病防控等领域的深刻理解。
实体资产：全国布局的饲料厂、养殖场等实体资源，是对外输出服务的最硬基础。
产业互联平台
牧原正在构建向行业提供猪舍代建、智能化设备、技术服务、母猪仔猪销售、饲料销售等全流程服务的平台。使用牧原智能设备的客户数据将接入该平台，最终实现信息共享、技术共享、资源共享，构建覆盖全行业的数智化大模型。
未来展望：中国养猪行业弯道超车的机遇
牧原董事长秦英林强调，AI发展日新月异，养猪大模型仍处于积累和演进阶段，但变革非常快。公司坚持“快速行动、快速受益”的原则，当前最紧迫的任务是改善相对落后养殖场的生产业绩和成本。
对行业的深远影响
牧原认为，AI大模型未来必须服务于从业者，帮助他们有效降低成本、缩短周期。能否为从业者提供最优解决方案，将拉开企业之间的差距。通过产业互联平台和行业大模型，牧原希望将自身的数智化能力输出给全行业，推动中国养猪业实现对欧美国家的弯道超车。
组织形态的颠覆
过去，养殖行业高度依赖传统经验和资深干部。随着模型的成熟，公司内部沟通和会议将大幅减少，员工有更多时间在现场实际发现问题、解决问题。工作流程的根本性改变，将使牧原从一个依赖个人经验的传统农牧企业，进化为一个数据驱动、智能决策的科技公司。
长期愿景
未来，牧原希望将AI应用在更广泛的场景中，从饲料到养殖全链条沉淀核心方法论，并向产业链上下游不断延伸。最终形成的核心平台，不仅服务于自身，更将成为中国生猪养殖行业的基础设施，引领整个产业迈向数智化新时代。
