從“憑經驗”到“靠數據”：訊飛和光推動養豬業邁入大模型智能時代——跨界翻譯一線經驗，讓養殖智慧變成可復制算法

從“一家一戶散養”到“百萬頭規?；B殖”，中國生豬產業完成了規模的跨越；從“憑經驗看豬”到“靠數據管場”，一場由人工智能驅動的產業變革正在發生。在吉林長嶺中糧家佳康大型養殖基地，訊飛和光科技以大模型為核心引擎，把老獸醫、老飼養員口口相傳的“土經驗”翻譯成算法，把模糊判斷變成精準決策，把人工巡欄變成智能值守，讓傳統養豬業邁入標準化、數字化、智能化新階段。

我國是全球第一大生豬生產國與消費國，2025年全國生豬出欄量達71973萬頭，超七成來自規模化養殖場。規模快速擴張，帶來的是管理難度的指數級上升。傳統養殖模式下，豬群健康依靠人工觀察，環境調控依靠經驗判斷，飼料投喂依靠固定流程，不僅效率低下，而且風險極高。老獸醫的經驗難以復制、新人培養周期長、疫病預警滯后、設備數據互不連通、管理協同不足，成為全行業共同面對的效率瓶頸。人工智能不是簡單替代人力，而是要重構養殖場從環境、飼喂、健康到生物安全的全流程運轉邏輯。

在吉林長嶺智慧養殖基地，一場多方協同的智能化實踐正在展開：華為搭建算力與網絡底座；科大訊飛輸出多模態感知、智能決策核心AI能力；訊飛和光科技承擔場景落地、經驗轉化、模型訓練與系統整合工作，聯合生態伙伴補齊智能飼喂、智能環控、自動化設備等能力，共同打造可落地、可見效、可復制的智慧養殖整體方案。

產業AI落地的核心，是把“人的經驗”變成“機器的能力”。訊飛和光科技技術團隊最核心的工作，就是充當“經驗翻譯官”——一邊聽懂養殖人員的“行話”，一邊教會AI讀懂“豬的語言”，搭建起“養殖經驗—數據特征—AI模型—智能決策”的完整轉化橋梁。

老獸醫常說“聽咳嗽知健康、看神態知異常、觀環境知風險”，這些經驗無法直接寫成代碼。技術團隊駐場數月，逐一拆解模糊表述：將咳嗽分為生理性與病理性，提取聲紋特征；將活動姿態、采食頻率、精神狀態量化為視覺指標；將溫濕度、氨氣、二氧化碳與豬群健康建立關聯模型，形成專業知識圖譜。在此基礎上，多模態AI系統實現7×24小時不間斷值守：聲紋模型從嘈雜環境中精準識別異常聲響，健康預警提前2—3天；智能巡檢軌道機器人自動完成盤點、估重、測溫、巡檢；智能環控系統根據實時數據自動調節通風溫控，無需人工干預。

更重要的是，AI把分散的經驗連成系統：精準飼喂模型根據每頭豬生長狀態動態調整投喂量，形成“投喂—采食—生長”優化閉環；當聲紋監測到咳嗽增多，系統自動關聯環境數據倒查誘因；人員、車輛進出由生物安全平臺智能管控，全流程留痕可追溯。豬場管理由此從被動處理，轉向主動預判、全程可控。

大模型訓練過程充滿挑戰，豬場復雜環境帶來大量“非標準化數據”：豬舍內聲音混雜；粉塵、光照、遮擋影響視覺識別精度；不同廠家設備數據口徑不一，出現數值矛盾；“豬有點蔫”等經驗描述難以直接量化。90后、00后技術團隊扎根豬場，與一線人員反復對齊標準、清洗數據、迭代模型，不斷提升模型在真實場景的魯棒性，最終打通多廠家設備壁壘，實現海量數據統一接入、集中調度、智能分析。

隨著全國產自主可控大模型落地應用，長嶺養殖場交出亮眼成績單：PSY穩定突破29，進入行業第一梯隊；分娩舍單人管理近800頭仔豬，人力效率大幅提升；疫病防控更早、飼喂更精準、環境更穩定，綜合效益顯著改善。

這一樣本證明，產業智能化不是單一技術的應用，而是算力、AI、行業知識與生態能力的協同。訊飛和光科技以“經驗轉算法”的實踐，走出一條低成本、可復制、易推廣的路徑，為全國畜牧養殖業升級提供參考。

大模型真正的價值，不在對話框里，而在產業現場。當AI走進豬場、車間、田間，把隱性經驗變成數字生產力，傳統產業就能煥發新活力。訊飛和光科技用實踐證明，技術只有扎根實體經濟、解決真實問題，才能創造長久價值。

（本文不構成任何投資建議，投資者據此操作，風險自擔。）