一、问题：农业智能化应用滞后于技术发展整体进程 当前，新一代智能技术正加速向各行业渗透，工业制造、金融服务、医疗健康等领域的数字化转型已取得阶段性成果。然而，作为国民经济基础性产业的农业——尤其是畜牧业——其智能化进程明显滞后。 刘永好接受采访时坦言，从全球视角来看，智能技术的广泛应用是不可逆转的趋势，但就农业畜牧业的实际情况而言，对应的应用整体仍处于初级阶段，存在诸多不成熟之处，本质上仍是一个持续探索的过程。 此判断并非悲观，而是基于产业实践的客观评估。与工业场景相比，农业生产环境复杂多变，数据采集难度大、标准化程度低，智能设备的适配性和稳定性面临更高要求，这些因素共同制约着农业智能化的规模化推进。 二、原因：基础设施薄弱与政策支撑不足并存 制约畜牧业智能化发展的原因是多上的。 从硬件层面看，适用于农业场景的智能设备尚未被纳入农机购置补贴目录，企业采购成本偏高，推广动力不足。从数据层面看，畜牧业智能数据平台尚未被纳入数字农业试点范围，数据资源的系统性积累和共享机制尚不健全。从人才层面看，高校普遍缺乏面向智慧养殖的交叉学科设置，复合型专业人才供给严重不足。从政策激励层面看，针对采用智能养殖技术企业的税收优惠政策尚不完善，企业创新投入的回报预期不明确。 上述问题相互叠加，导致农业智能化政策引导、要素供给、人才储备等关键环节均存在明显短板，难以形成有效的产业推进合力。 三、影响：传统农业企业面临转型压力与发展机遇并存的双重局面 刘永好以今年春节联欢晚会上机器人表演为例指出，与一年前相比，国产机器人在灵活性与稳健性上已实现大幅提升，国内机器人产业的硬件基础日趋成熟。然而，他同时强调，机器人能够表演并不是最终目标，真正的价值在于让其进入工厂、农场和食品加工车间，承担拧螺丝、搬运货物、切菜炒菜等实际生产任务。 对新希望集团这样的传统农业食品企业来说，智能技术的引入既是应对劳动力成本上升、生产效率提升需求的现实选择，也是在行业竞争格局深刻调整背景下保持竞争优势的战略必要。刘永好明确表示，对于生产环境恶劣、劳动强度大的岗位，应积极推动机器替代人工，企业不能在技术进步的浪潮中落后。 四、对策：以"三步走"路径推动传统产业有序转型 面对上述挑战，刘永好提出了传统产业拥抱智能技术的系统性路径，可概括为三个递进阶段。 第一阶段是形成认知共识。通过组织专项培训，使企业中高层管理人员及专业技术人员建立起对智能技术的基本认知，这是推动转型的前提和基础。新希望集团近年来持续开展相关培训，使越来越多的管理人员理解了智能技术对农业发展的重要性及具体应用方式。 第二阶段是推进示范落地。在认知共识形成基础上，集中资源建设数字化转型灯塔项目，作为技术落地的示范标杆。目前，新希望集团已建成10余个此类项目，这些项目并非简单套用通用技术，而是结合农牧食品产业的具体应用场景，通过人工采集、机器采集、仿真合成、远程操控等多种手段汇聚数据，将其转化为智能系统可读取、可训练的结构化信息，并注入垂直类模型进行针对性训练。 第三阶段是推动生态迭代。刘永好将传统产业智能化转型的核心要素归纳为"场景加数据加模型"。他指出，传统农业企业的优势在于拥有真实、丰富的产业场景和长期积累的行业数据，这是通用技术企业难以复制的核心资产。通过持续收集、整理和合成数据，不断对垂直模型进行迭代优化，最终实现智能技术与产业实践的深度融合。 在政策建议层面，刘永好呼吁将畜牧业智能设备纳入农机购置补贴目录，将畜牧业智能数据平台纳入数字农业试点范围，从硬件、算力、算法、数据等多个维度给予项目和资金支持；鼓励高校开设智慧养殖交叉学科，对采用智能养殖技术的企业给予税收优惠；设立国家智能养殖重大专项，支持龙头企业联合科研院所组建创新联合体，形成产学研联合推进的创新格局。 五、前景：政策与市场双轮驱动，农业智能化进入关键窗口期 今年政府工作报告明确提出"国产大模型引领全球开源生态"，为农业等传统产业的智能化转型提供了重要政策信号。刘永好表示，新希望集团在实践中以国产开源大模型为主要技术底座，同时结合行业特色自主构建垂直类基础模型，以更好适配企业生产实际。 随着国产智能技术生态的持续完善，以及政策支持力度的不断加大，农业智能化有望在未来数年内迎来规模化推广的关键窗口期。越来越多的智能设备将走进养殖场、加工车间和田间地头，承担起过去只能依赖人工完成的复杂任务。
在数字经济与实体经济深度融合的大背景下，传统农业的智能化转型已不是选择题而是必答题。正如刘永好委员所言："农业现代化不能走在技术后面"。这场由技术创新驱动的产业变革，既需要政策引导与市场机制双轮驱动，更离不开产学研各方的协同攻坚。当古老的农耕文明插上智能化的翅膀，中国农业必将谱写高质量发展的新篇章。