每月月底，该集团旗下37个规模化猪场都要上演同样的一幕：几百名饲养员把栏里的猪一头一头赶出来，数一遍，再赶回去。这个过程要持续整整三天。数出来的结果还不一定准——猪是会动的，赶的过程中跑掉几头是常事。集团财务总监每年都要为"存栏差异"准备一大笔减值准备，因为谁也不知道账面那300万头猪到底有多少是真实存在的。
养猪业的"黑箱"难题
生猪养殖是一个典型的"信息黑箱"行业。数以万计的生猪分布在几十栋猪舍中，每一天都有猪出生、死亡、转栏、出栏。理论上，每头猪从出生到出栏的每个阶段都应该有记录。但实际上，一个年出栏10万头商品猪的养殖场，每天产生的数据量极为庞大，而大部分猪场仍然依赖饲养员手动填写表格，再由统计员录入电脑。
这种人工方式至少存在三个问题：一是数据滞后——今天的死亡记录可能明天才录入系统，管理者看到的数据永远是昨天的；二是数据失真——饲养员受考核压力可能瞒报死亡、虚报存活率；三是盘点困难——要想搞清楚一个场里到底有多少头猪，非得大规模清点不可，而每次清点对猪群造成的应激反应都会导致几天内的采食量下降和生长延迟。
集团养殖事业部总经理陈志明说："我们在养猪行业做了二十年，一直有一个梦想——每天早上打开手机就能看到37个猪场里每一头猪的实时状态。以前这是天方夜谭，现在AI让它变成了日常。"
AI数猪：比人准、比人快、不打扰猪
EIOS智慧养殖系统在每栋猪舍内部署了AI摄像头，基于计算机视觉技术实现了全自动的生猪存栏盘点。核心技术包括三个方面：
猪只检测与识别。AI模型能够在密集的猪群中识别出每一头猪的个体。不同于传统RFID耳标需要每头猪单独扫描，视觉识别是无感的——猪不需要被驱赶、被保定、被打耳标。模型通过猪只的体型、花纹、耳形等特征进行个体区分，识别准确率超过99%。
运动轨迹追踪。每头猪的活动轨迹被连续记录。如果一头猪连续24小时没有移动（排除睡眠），系统会自动标记为"可能生病"，提醒饲养员前往检查。这种早期预警能力大幅降低了病猪的死亡率。
体重估测。通过分析猪只的背部面积和体长，AI可以估算出每头猪的体重，误差控制在3公斤以内。这彻底改变了"卖猪靠目测"的传统方式——过去出栏时靠有经验的饲养员"看"重量，误差动辄5-10公斤，按每公斤15元计算，一车200头猪就能差出上万元。
每一克饲料都算得精准
饲料成本占养猪总成本的60%-70%。传统的饲喂方式是"大锅饭"——同一猪舍的所有猪吃同样的料、同样的量。但猪和猪之间差异很大：有的猪长得快、有的长得慢，有的猪偏瘦、有的猪偏肥。一刀切的饲喂不仅浪费饲料，还导致出栏时猪的均匀度差、屠宰厂压价。
EIOS的精准饲喂模块将AI盘点与自动饲喂系统打通。系统根据每头猪的日龄、当前体重、体况评分（偏瘦/正常/偏肥）和生长阶段，动态计算其最优投料量和饲料配方，通过自动饲喂站实现个体级别的精准投喂。每头猪走到饲喂站时，系统通过视觉识别确认其身份，然后投放为其定制的饲料。
实施精准饲喂后，集团的平均料肉比（每增重1公斤所消耗的饲料公斤数）从2.89降到了2.64。按年出栏300万头、每头出栏体重120公斤计算，这一项每年节省的饲料成本超过1.2亿元。同时，出栏均匀度显著提升，屠宰厂扣款率从3.2%降到了1.1%。
当母猪健康成为数据流
PSY（每头母猪每年提供的断奶仔猪数）是衡量养猪效率的核心指标。中国规模化猪场的PSY平均水平约在22-25之间，而丹麦等养猪强国可以达到30以上。差距的主要原因在于母猪管理——发情检测不及时导致错过配种时机、孕期管理不当导致产仔数少、分娩过程无人看守导致仔猪死亡率高。
EIOS为每头母猪建立了全生命周期的数字档案，并通过AI实现几个关键节点的智能监控：发情检测方面，AI通过母猪的行为变化（采食量下降、活动量增加、与公猪互动频率增加）和生理特征（外阴红肿程度），比人工观察早12-24小时预测最佳配种时机。分娩预警方面，AI通过母猪的呼吸频率、躺卧姿势变化和乳房特征，提前2-4小时预测分娩时间，提醒饲养员做好接产准备。仔猪看护方面，AI监控产房内的仔猪行为，当检测到仔猪被母猪压住不动时自动发出警报。
系统上线一年后，集团的PSY从22.3提升至27.6，断奶前仔猪死亡率从8.7%降至4.1%。仅这两个指标的改善，每年就为集团增加超过60万头断奶仔猪——按每头断奶仔猪市场价值约350元计算，年增收超过2.1亿元。
生物安全：不可见的防线
对于规模化养猪来说，最大的威胁不是市场波动，而是疫病。2018年的非洲猪瘟疫情让整个行业记忆犹新。生物安全防控一旦出现漏洞，后果是毁灭性的。
EIOS的生物安全模块通过AI视觉和物联网传感器，构建了一道无形的防线。在人员通道，AI自动检测进入生产区的人员是否完成了规定的更衣、换鞋、洗手、消毒流程；在车辆洗消通道，AI自动识别车辆是否经过了规定的清洗和消毒步骤；在物资通道，AI自动记录进入猪场的饲料、药品、器械等物资的来源和消毒情况；在场区周边，AI通过摄像头监测是否有外来动物（野猪、流浪狗等）进入控制区域。
每一次"违规过线"（人员跳过某个消毒步骤、车辆未完成规定停留时间等）都会触发实时报警，并记录在案。这种"全时、全程、全自动"的生物安全监控体系，让集团的生物安全达标率从87%提升到99%以上。
从经验养猪到数据养猪
养猪行业正在经历从"经验驱动"到"数据驱动"的范式转换。过去，一个优秀的猪场场长凭的是"感觉"——看一眼就知道猪有没有生病，听一声就知道风机转速对不对。但这种经验是难以复制和传承的。一个场长退休了，三十年的经验就带走了。
EIOS将三十年的经验变成了三十天的模型训练。通过对比37个猪场的运营数据，系统可以自动识别出"最佳实践"——为什么3号场的死淘率一直比平均值低15%？通过对比分析发现，3号场的保育舍温度曲线比其他场更平稳（波动幅度仅为其他场的一半），这促使集团将所有猪场的温控系统升级为AI变频控制。
陈志明说："以前我们说'这个人养猪厉害'，但说不出为什么厉害。现在数据告诉我们每一件'厉害'的事情背后是哪个参数在起作用。养猪从一门手艺变成了一门科学。"
陈志明把EIOS在养殖行业的应用比作"从游牧到精耕"的转变——过去养猪靠的是经验、直觉和体力，一个人管得好五十头母猪就是"好手"；现在靠的是数据、模型和算法，一个人能管好两百头。"但我不认为AI是在替代人，"他说，"它是在延伸人的感知范围。一个饲养员再怎么认真，一天也只能观察有限数量的猪。AI全天候观察每一头猪，然后把那些需要人类判断的异常挑出来——猪病了、猪不吃了、猪被压住了。饲养员的角色从'发现者'变成了'响应者'——他的经验不是没用了，而是用在更需要的地方了。"他还透露了一个有趣的现象：集团招聘饲养员的难度在AI系统上线后反而降低了。"过去我们要找有经验的老师傅，但这样的老师傅越来越少。现在AI把很多'经验'变成了一眼就能看明白的数据——体温、采食量、活动量——年轻人上手快多了。这不是AI抢了人的饭碗，是AI降低了入行的门槛。"
陈志明把EIOS在养殖行业的应用比作"从游牧到精耕"的转变——过去养猪靠的是经验、直觉和体力，一个人管得好五十头母猪就是"好手"；现在靠的是数据、模型和算法，一个人能管好两百头。"但我不认为AI是在替代人，"他说，"它是在延伸人的感知范围。一个饲养员再怎么认真，一天也只能观察到有限数量的猪。AI全天候观察每一头猪的体温、采食、活动，然后把那些需要人类判断的异常挑出来。饲养员的角色从'发现者'变成了'响应者'——他的经验不是没用了，而是用在更需要的地方。"他还透露了一个有趣的现象：集团招聘饲养员的难度在AI系统上线后反而降低了。"过去要找有经验的老师傅，这样的人越来越少。现在AI把很多'经验'变成了一眼能看明白的数据——新手也能快速上手。这不是AI抢了饭碗，是AI降低了入行的门槛。"
"养猪从一门手艺变成了一门科学——数据告诉我们每一件'厉害'的事情背后是哪个参数在起作用。"
——集团养殖事业部总经理 陈志明