规模化养殖普及之下，群体饲养中的个体精细管控已然成为畜牧行业亟待攻克的关键难题。赵春江院士坦言，传统小体量散养模式，简易人工管理便可适配个体饲喂需求；如今行业集约化、规模化程度大幅提升，大批量统一饲养模式下，想要兼顾每一头畜禽的个性化喂养标准，实操阻力极大。

硬件数字化配套的成熟，为精准营养管理筑牢底层根基。近些年各类养殖传感器、全自动饲喂器械、全方位数据采集系统迭代落地，养殖场可实时捕捉畜禽采食、饮水、体重长势等全方位动态数据，打破了以往凭经验饲喂的粗放模式，让精细化饲养有据可依、有数可查。

报告中，赵春江院士列举英美尔肉牛智能饲料技术作为数字精准营养落地标杆案例。这套技术体系可完成饲料原料品质检测、全场养殖动态数据收集，依托专业营养运算模型实时调整配方，依据地域、牛只月龄、饲养环境等差异定制专属营养配比方案。大会现场实测数据对比显示，使用英美尔智能定制预混料的肉牛，相较当地常规饲喂肉牛，日增重提升超过20%，提质增效成效显著。

“数字化只是工具，智慧养殖的核心根基永远是动物营养本身。”赵春江着重强调行业发展底层逻辑。经过多年科研沉淀，不同生长周期畜禽的营养需求、对应产能上限等基础科学规律已经十分清晰，人工智能、数字化设备的核心作用，是把成熟的营养科学标准精准落地、高效落地，放大科学养殖的实际效益。

针对AI技术迭代方向，赵春江预判，通用大模型与畜牧专属小模型将构建协同融合的应用格局。通用大模型擅长综合研判、多维度问题推理；深耕饲喂、营养测算、生产调控场景的专业小模型计算精度更高、适配性更强，二者优势互补融合运用，将全方位升级养殖场日常生产管控水平。

国产化智能装备的突破，正在加速精准饲喂规模化普及进程。目前，国产智能养殖设备技术日趋完善，量产带来成本持续走低，精准饲喂不再局限于实验室与小型试点，正大范围推向各大规模化牧场，持续为国内智慧畜牧业高质量发展注入强劲动力。

宋静愉