打造智能經濟新形態！企業家談人工智能賦能千行百業：AI能養豬、能交易鋼材

人工智能（AI）正以前所未有的速度滲透進千行百業。從回答問題、生成文案的效率工具，到能夠自主決策的智能體（AI Agent）雛形，AI已經不僅是技術熱詞，更成為驅動新一輪產業變革的創新力量。

在此背景下，2026年政府工作報告首次提出“打造智能經濟新形態”，并強調深化拓展“人工智能+”，促進新一代智能終端和智能體加快推廣，推動重點行業領域人工智能商業化規模化應用，培育智能原生新業態新模式。

近幾年，人工智能在國內發展迅速，也成為政府工作報告中不斷深化的核心議題。2024年，政府工作報告首次提出開展“人工智能+”行動，2025年政府工作報告提出持續推進“人工智能+”行動。

從開展行動到持續推進，再到如今的深化拓展，政府工作報告已連續三年對“人工智能+”作出部署，政策表述層層深入，勾勒出我國人工智能產業從技術探索邁向規模化應用的發展脈絡。

人工智能更重要的價值，在于它能否走進產業、走進真實的業務場景，為各行各業解決實際問題，這也成為幾乎所有行業尋求轉型升級的必選項。

圖源：圖蟲創意

AI重塑產業，大幅提質增效

AI是當前各領域企業家重點關注的方向，如何將AI與自身產業結合，推動業務升級并帶來效率的提升是擺在他們面前的首要問題。

找鋼網集團創始人、董事長兼CEO王東表示，AI要想跑得快，必須先“跑進產業”。在他看來，人工智能走向產業深水區并不缺概念和技術，真正稀缺的是“能長期跑得通的應用路徑”。

作為扎根鋼鐵這一高度復雜傳統產業的產業互聯網平臺，找鋼網自2012年成立以來，始終圍繞交易全流程構建生產性服務體系。依托十余年沉淀的產業數據，已將AI能力以智能體形態嵌入交易、物流、金融及內部管理等關鍵場景，推動產業效率與協同能力的系統性提升。

找鋼網的AI采購員、AI銷售員等核心智能體已在相關場景全鏈路落地，并打通騰訊IM，大模型千問、DeepSeek等，依托海量私域交易數據、貼合的工業場景及物流、金融等配套系統，實現高效詢報價與交易閉環。AI應用為找鋼網大幅提升運營效率，AI交易助手可秒級報價、三分鐘完成交易，中后臺工作效率提升60%以上。

作為傳統農業擁抱AI的代表，兩大頭部豬企牧原股份（002714.SZ）和新希望（000876.SZ）正加速將AI技術融入養殖核心環節，推動行業進入智能化時代。

“今天人工智能在迅猛發展，我們農業不可例外的必須要用人工智能進行武裝。”全國政協委員、新希望集團董事長劉永好在3月5日的線上媒體溝通會上表示，人工智能在養殖行業的應用包括用大數據、人工智能建立預測模型，更精準預測豬周期、減少周期波動；在養殖環節導入人工智能，通過自動巡檢機器人監測養殖環境以及動態監控豬的狀態，解放生產力；同時，人工智能在豬的疫病防治、環境保護等方面也大有作為。

劉永好在全國兩會前夕的媒體溝通會上舉例，新希望與機器人公司合作開發的切肉機器人，能夠通過觸感對肉進行智能估重，將每份產品的重量誤差控制在2%以內，為新希望節約約5%的原料成本。

推進養豬智能化升級，也是牧原集團董事長秦英林近幾年關注的重點。作為全國人大代表，秦英林今年兩會關注方向之一就是堅定不移推進養豬智能化升級，構建養豬大模型。

在秦英林看來，AI重塑了各行各業，在養豬行業也全方位滲透進來。對養豬行業而言，AI可以應用在養豬育種升級、疫病防控升級、效率升級等產業的各個環節，這些轉變背后都是牧原在智能化裝備應用上持續的投入。

例如牧原的智能巡檢機器人可以進行復雜的技術工作，解放腦力勞動，可以24小時在單元內不間斷的監測、作業，及時預警給養殖工程師、獸醫服務人員、場內管理人員。“這樣能夠讓最優秀的專家技術經驗快速復制到所有場區，服務到每一個養豬工程師、每一個豬場管理者，把相對復雜的技術工作和腦力工作在公司內部拉平。”秦英林表示。

“智能體是讓業務自動跑起來的關鍵”

新希望集團產業橫跨農牧食品、乳品快消、智慧城鄉、金融投資等相關產業。

生豬養殖和奶業是新希望的兩個重要板塊，集團旗下豬企新希望(000876.SZ)和乳制品企業新乳業（002946.SZ）都已在A股上市，2024年營收規模分別超過千億和百億。

雖然AI已經在很多大型企業的實際場景中開始應用，但要想真正在傳統行業中規模化落地還有不少問題待解決。比如AI如何做到應對復雜多變的生意場景，如何滲透到業務全流程而非單點應用，如何讓中小企業也能用得起AI。

在王東看來，AI要更好、更快跑進產業，還要邁過幾道坎，包括數據結構化和行業標準的建立、打造行業級AI Agent體系、推動“AI+產業”從示范走向規模化。

AI不是從零開始的能力，需要大量來自一線真實業務的結構化數據。當前很多傳統行業的數據仍停留在“能看到、但不能被機器理解的階段”，王東建議國家從行業標準、數智化工具普及等方面發力，推動企業把日常業務過程數據“結構化、可讀化、可調用化”，為AI規模化落地奠定基礎。

在鋼鐵、化工、有色等行業，業務鏈條長、溝通量大、場景復雜，僅靠工具化的數字化系統難以覆蓋全部需求。王東認為，AI Agent是讓業務自動跑起來的關鍵，他建議在重點行業推動采購、銷售和物流AI Agenct等可復用的產業級智能體建設，幫助中小企業直接用上開箱即用的AI助手，降低門檻，讓先進生產力真正普惠產業。

人工智能在畜牧業的應用過程中也存在相似問題。劉永好表示，“人工智能技術的突破性發展為我們打開了更廣闊的空間，但技術和數據相對分散、復合型人才匱乏、產學研銜接不夠緊密等階段性挑戰仍需破解。”

劉永好建議將畜牧業人工智能設備納入農機購置補貼目錄，將畜牧業人工智能數據平臺納入數字農業試點范圍，從硬件、算力、算法、數據等多個維度給予項目和資金支持。鼓勵高校開設“智慧養殖”交叉學科，對采用人工智能養殖技術的企業給予稅收優惠。設立國家人工智能養殖重大專項，支持龍頭企業聯合科研院所組建創新聯合體。

推動技術的標準化是為AI在實體產業落地的基礎，而在農業領域，秦英林認為要通過構建養豬大模型，推進行業向更智能、更高效發展。

“和其他行業一樣，養豬業盡管對人的依賴高，對技術的要求高，難點多，變數多，依然對技術、管理有著清晰的需求路徑。如果我們構建一個養豬大模型，就能讓中國的養豬業、世界的養豬業有序，有章可循，有統一的規范和標準支撐更真實、更可用的科技路徑，指引大家發展。”秦英林表示。

撰文丨閆曉寒

編輯丨宋然

版式丨陳溪清

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轉載|商務合作

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