温氏股份首席科学家吴珍芳：从“AI养猪”到“AI科研”
农牧业迎来“智”变加速度
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温氏股份首席科学家吴珍芳：
从“AI养猪”到“AI科研”
农牧业迎来“智”变加速度
◎记者 时娜
近日，上海证券报记者在广东云浮温氏股份调研时看到，农牧行业AI转型正在从“AI养猪”的生产场景向育种、饲料营养、疫病防控等底层科研环节深度渗透。
作为国内农牧业龙头企业，温氏股份联合华为、中国农业科学院、软通动力正在建设AI4S（AI for Science，人工智能驱动科学研究）科创平台，推动我国农牧业AI应用从“生产端效率提升”向“研发端范式创新”升级。
温氏股份首席科学家、研究院院长吴珍芳是今年国家科学技术进步奖一等奖项目“华系种猪育种技术与核心种源创制及应用”的第二完成人，长期深耕生猪遗传育种与种源自主化攻关。他在接受记者专访时表示，科研引入AI并非简单工具升级，而是农牧科研方法论的革新。依靠产学研协同、龙头企业示范带头，我国农牧业有望迎来更深度的“智”变。
AI从生产端走向科研底层
“AI可以赋能千行百业，我们也希望AI技术能够在农牧科研方面发挥作用，提升研发效率，加速科学发现，让科研周期更短、成本更低、突破更快。”谈及建设AI4S平台的初心时，吴珍芳说。
据吴珍芳介绍，在生产领域，农牧业龙头企业已经大量引入AI。摄像头、轨道巡检机器人、智能饲喂设备等已落地猪场一线，替代和辅助人工完成巡检、行为观察、饲喂调控等重复性劳动，实现生产环节降本提效。
但仅停留在生产端，远未释放出AI全部潜力。当前，温氏股份正积极将AI引入科研，于今年7月联合华为、中国农业科学院、软通动力建设温氏股份AI4S科创平台。
据吴珍芳介绍，传统畜牧科研长期面临多重痛点。以育种为例，育种的根基是海量的表型、环境和基因数据。猪的生长速度、料肉比、肢蹄状态、行为特征等表型，过去高度依靠人工采集，效率有限，准确度易受干扰。数据量越大，育种评估准确度越高，但传统手段想要获取大规模高质量数据集，成本高、难度大。
即使拿到海量数据，传统分析模型的承载力也存在天花板。“科研人员需要耗费大量时间整理数据、撰写育种评估报告，一份完整报告，熟练科研人员需要耗费一整天，但引入AI后，最快几分钟就能输出分析报告。”吴珍芳说。
据了解，温氏股份AI4S平台建立在公司数字化底座之上，构建了“数据汇聚—工具服务—智能推演—闭环优化—资产沉淀”科研闭环，可以完成大规模数据采集、解析、推演。在数据层面，平台建成多物种、多维度统一科研数据库，依托AI非结构化数据治理技术，将数据获取周期由天级压缩至小时级。搭配AI大模型深度解析、推演，可以把最有希望的方向筛选出来，科研人员再集中精力做验证，有助于大幅缩短育种周期，提升遗传评估效率与精准度，支撑精准选种选配，加快遗传进展。
瞄准三大核心场景打造多个智能体
AI4S被称为继实验科学、理论科学、计算科学、数据密集型科学之后的“第五科研范式”。
温氏股份AI4S平台采用“1+3+N”整体架构，“1”即统一的AI科研底座，“3”即聚焦基因育种、疫病防控、饲料营养三大核心科研领域，“N”即基因挖掘、遗传评估、疾病预警、营养需求等多个AI智能体应用，目标是依托人工智能技术，推动农牧科研摆脱传统经验驱动模式，迈向数据与知识赋能的智能化新阶段。
据吴珍芳介绍，温氏股份AI4S平台项目分一期、二期。一期联创项目周期为12个月，优先夯实基因育种、饲料营养、疫病防控三大核心业务，解决“更优质的品种，更精准的配方，更快速的预警”等问题。目前育种领域遗传评估智能体已实现流程贯通，能够辅助科研人员计算参数、输出报告，疫病预警、精准饲喂也已落地试点。
种业是畜牧业的“芯片”，AI赋能育种是AI4S平台核心抓手。我国传统土猪虽肉质风味优良，但生长速度慢、饲料转化率偏低、肥肉占比高，难以适配消费者的需求及现代规模化养殖需求。在很长一段时间，国内要从海外进口种猪，还要高价采购海外生猪基因芯片，支付高昂的知识产权费。
依托“华系种猪育种技术与核心种源创制及应用”成果，我国生猪核心种源实现高标准自主可控。“现在国内外育种技术基本齐头并进，AI作为新的技术工具，如果我们利用得好，可以比欧美跑得更快，品种迭代速度就会领先。”吴珍芳说。
吴珍芳预测，在AI4S平台赋能下，育种判断的准确性有望提高10%至20%，遗传进展相应能够提高20%至30%。原来要十年完成的品种改良，现在七八年就可以做完。
“之所以把疫病防控列入三大核心场景优先引入AI赋能，是因为疫病对于猪场的打击是毁灭性的。”吴珍芳说。目前，依托摄像头、轨道机器人采集猪只行为、咳嗽声纹，已经能够实现疫病早期预警。AI4S平台构建了企业级端到端自动化病原分析工作流，希望能将病毒检出准确率提升15%，未知病原挖掘周期从6天至7天压缩到3天至4天，通过提前预警规避重大疫情带来的损失。
饲料成本占养殖总成本的60%至70%，AI可以优化配方试验，让精准饲喂得以实现。“AI赋能下，饲料节约10%是没有问题的，可以显著降低饲养成本，也对我国整体的粮食安全有重要意义。”吴珍芳说。
农牧业加速向高科技产业转型
“AI正推动农牧业向高科技产业转型，我们给自己定位是做行业先锋，希望通过共建AI4S平台，保持走在前面。”吴珍芳表示。
吴珍芳直言，AI+农牧科研投入高、试错成本大。中小企业受资金、人才、数据限制，很难搭建底层AI4S科研平台，“现在整个行业数字化转型都在加速，但真正做底层平台自研的还是龙头企业，小企业更多是等方案成熟之后直接采购使用”。
“总要有人先去做，做研发是有代价的，会有失败，大企业有能力承担试错成本。AI是科技驱动的重要一环，帮助企业始终保持行业技术第一梯队，技术优势最终体现在成本优势、质量优势上面。”在他看来，龙头企业要先行跑通路径，沉淀可复制样板，成熟后输出技术方案，带动全行业科研范式升级。
在吴珍芳看来，AI与生物技术的深度融合，将打开我国种业更大的想象空间。AI可以辅助挖掘关键功能基因，后续对接基因编辑等生物育种技术，打通“AI科学发现—实验室验证—产业落地”干湿实验闭环，有助于我国真正把种源创新的主动权牢牢握在手里。
从“AI养猪”的生产端提效，到“AI科研”驱动底层研发变革，农牧业智能化正在酝酿生产力的关键跃升。在龙头企业的示范带动之下，产学研协同创新持续深化，我国农牧产业有望加速向高科技产业蜕变。
