机器人沿着栏舍顶部轨道来回巡查，一旦发现精神萎靡、状态反常的生猪，立刻悬停锁定目标。短短几秒钟，就能完成一次全方位健康体检，预警信息直接发到饲养员手机上。育种车间AI大模型对着上万头种猪的基因档案、生长数据和家族谱系反复演算，自动筛选出最佳配对方案。让新生仔猪体质更强的同时，有效降低饲料损耗。
过去养殖业只是零散添置几台智能设备，如今已经升级成一整套智慧养殖体系。这套牧原携手阿里云共同研发的养猪大模型，已经走进全国上千个猪场。数字化改造落地之后，饲养员看管的生猪数量大幅提升，防疫模式也迎来质变，从生病再补救，变成提前预判、主动规避风险。
近期牧原再度出手，计划未来十年拿出100亿元，持续打磨养殖AI算法与智能设备，还把成熟技术对外开放，赋能上下游养殖户。同时，在横琴成立新的农牧科技公司，专攻人工智能研发与智能装备制造。
密集的技术投入，本质是龙头企业应对行业寒冬的破局之道。在猪价长期低迷、行业利润不断压缩的大环境下，养猪行业的竞争逻辑已经彻底改写。企业不再押注行情涨跌，转而比拼成本控制；不再被动等待周期回暖，依靠数字化技术拉开效率差距；不再只盯着国内产能，开始向外输出整套养殖技术开拓新市场。降本增效、AI赋能、技术出海三条主线齐头并进，意味着国内生猪产业正式走完野蛮扩张的阶段，正式进入拼技术、拼效率的存量竞争时代。
猪价波动有望收窄 成本下降仍有空间
随着生猪养殖规模化进程的加速，我国生猪养殖规模化率从2021年的53%提升至2025年超70%，产业集中度同步提升。
但规模在扩大，效率并未同步趋同。牧原股份首席法务官袁合宾指出，当前行业内部各主体间的效率差距依然较大，行业尚未完全进入成熟期。内部生猪养殖成本区间为10-13元/公斤，最高与最低相差3元/公斤。横向对比，丹麦全国平均PSY（每年每头母猪断奶仔猪头数）约34头，中国行业平均24-25头，牧原最先进场线约30头，仍有4头差距。
相同的管理标准及流程，在不同场线之间的执行效果为何差异悬殊？生猪养殖涉及种、料、康、养、舍等二十多个技术环节，每个环节都依赖一线管理者的判断。优秀场长凭借长期积累的经验，能在复杂情境中做出快速而准确的决策，但这类经验难以通过制度化方式系统复制。当企业拥有超过1000个养殖场时，这种"经验鸿沟"带来的成本差异便被成倍放大。
在袁合宾看来，科技对养猪行业带来的改造空间依然很大，将落后场线提升至先进水平，是确定的努力方向。
2022年，牧原设立了“每头猪平均降本600元”的目标，截至5月底已实现降本323元/头，剩余277元。其中饲料成本占约150元，是潜力最大的板块。牧原股份总裁高曈表示，这部分空间的兑现依赖于猪群成活率提升和料肉比优化，人工、折旧等费用亦将随管理效率提升而同步收窄。
目前，行业生猪平均完全成本在12-13元/公斤。据悉，牧原优秀场线的成本已稳定在11元/公斤以下，5月集团平均完全成本为11.6元/公斤。高曈称，今年年底到明年，集团平均成本有望降至11元/公斤左右。
高曈进一步表示，产业环境与政策背景均已发生变化，不能以传统周期思维来判断当下行情。随着行业趋于成熟及产能调控政策的引导，猪价波动幅度有望持续收窄。公司不把精力放在对猪价的判断上，而是通过建立成本优势来获取行业超额利润。
华泰证券分析师于凯认为，内部效率差距本身就是结构性机会，管理精细化与运营标准化缩小效率差距的过程，正是头部企业不再赌猪价、转而拼成本的底层逻辑。但这一逻辑成立的前提是，成本领先的优势能够持续，且降本投入本身具有可持续性。
加速智能化转型 AI成为降本增效利器
填平上述效率差距的关键变量，是AI。
5G巡检机器人、智能饲喂系统……这些曾经只出现在展会上的设备，如今已成为畜牧业的标配。走进内乡县牧原智能化猪场，六层高的“猪公寓”内，专用电梯载着不同生长阶段的猪群有序流转。五六层的“月子中心”，母猪享受着恒温恒湿的环境；中层的“幼儿园”内，红外监测仪实时追踪仔猪体温；底层的“成长公寓”里，算法为每头育肥猪调配每日餐单。
更重要的是生产与决策方式的改变。猪群健康异常过去需要场段长加兽医讨论一两个小时，现在系统识别后一两分钟即可出方案；月底经营分析过去要人工汇总报表、核算数小时，如今实时生成报告。
支撑这些的，是牧原与阿里云千问大模型共建的养猪大模型“猪小牧”，目前该模型已在1000多个猪场落地应用。牧原方面，未来将每年投入10亿元、十年累计百亿元，专项发力养猪大模型研发。
与行业常见的数据管理工具不同，大模型直接输出"决策”，一线员工输入症状，系统返回的不是病例库查询结果，而是可直接执行的措施方案。
牧原股份数智化部总监胡义勇表示，传统养猪行业面临疫病复杂、行情多变、技术门槛高，且高度依赖人的经验。养猪大模型相当于一部“养猪宝典”，把牧原在种、料、康、养、宰等环节的技术积累编码为可调用参数，相当于为每个猪场配备了一个可实时调用的“决策大脑”。在底层，330万套智能装备、每天20亿条数据构成了大模型的运行基础。
对于“AI是否加剧行业两极分化”的质疑，高曈回应称，未来接入牧原系统的养殖场户可获得基础设施支持，AI工具和技术经验将向体系内养殖场户开放。
从行业来看，自2025年以来，温氏股份与华为合作探索智慧养殖，新希望与京东科技签署数字化协议，但上述合作多停留在管理工具层面，尚未形成成熟的大模型产品。牧原从“数据采集”走向“知识输出”的升级，能否真正成为行业共享的生产力工具，取决于两个变量，一是经验沉淀的行业适配性，能否适用于不同规模、不同区域、不同疫病环境的养殖主体；二是开放的范围和方式，将直接影响推广速度。
出海改变增长逻辑 技术输出成关键路径
当AI开始填平国内场线之间的效率差距，增量空间在哪里？出海成为头部猪企布局的方向。
2024年，牧原与BAF越南农业公司达成战略合作，输出猪场设计、生物安全等核心技术，2025年3月在越南设立全资子公司，2026年2月完成港股上市，约60%募资净额投向海外业务拓展。从行业格局看，牧原并非最早出海的中国猪企。新希望1999年起在越南开展饲料业务，目前在越南南部和北部均有大型养猪项目，合计年出栏超过50万头。2025年底，温氏股份也明确将“出海”作为战略方向，首站同样选在越南。
三家猪企出海首站均落子越南，原因在于，越南猪肉产量占当地肉类总产量的60%左右，年生猪需求达4500万-5000万头，消费量跻身全球前五。非洲猪瘟后当地供应缺口持续存在，猪价长期高位运行，当地迫切需要外力提升养殖水平。
但出海之路并非坦途。国内养猪业历经多年环保整治，已形成相对成熟的粪污处理和资源化利用体系，但越南的环保法规、土地租赁政策及粪污处理标准与国内差异明显。本地化运营同样考验管理能力，劳动力结构、工会制度、宗教习俗等软性约束，往往比硬件建设更难复制。
在高曈看来，这些困难背后也藏着机会。全球生猪产能与消费超半数集中于我国，剩余市场分散于海外各国。周边国家在养殖技术、饲料生产、屠宰加工及食品安全管理体系等方面，仍与中国存在一定差距，为技术出海提供了空间。
对于海外市场的长期目标，高曈表示，未来将以饲料、育种、养殖到屠宰的全链条能力逐步渗透。
在业内看来，头部猪企集体出海，标志着中国养猪业的增长逻辑正在发生结构性变化。过去二十年，行业的核心命题是“如何在国内多养猪”；未来十年，命题正在变成“如何把中国的养猪能力输出到海外”。但行业共识只是起点，从“走出去”到“走进去”，中国猪企还有很长的路要走。
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