當前，中國農牧行業正步入一個極其關鍵的十字路口。正如行業觀察所言：“標準化程度低、成本剛性上漲、效率觸頂徘徊、風險難以管控”，這四座大山壓在每一家大型養殖與加工企業的肩頭。

在AI浪潮席卷全球的背景下，農牧行業需要的不再是“情緒價值”或空中樓閣的愿景，而是能夠切入生產現場、產生確定性業務價值。軟通動力利用手中的三大利器：“AI Factory + 行業Know-how + FDE”，不僅告訴農牧企業“怎么做”，更深入一線陪著客戶“一起做”，快速破局為農牧業帶來真正的業務價值。

核心底座：AI Factory重構企業增長引擎

傳統的軟件交付模式往往是“煙囪式”的，難以應對農牧業復雜的場景需求。軟通動力提出的AI Factory，是一套把“AI能力規模化生產”的企業級運營體系，旨在將AI的生產過程標準化。

它不再是零散的算法模型，而是一套完整的、可擴展的自動化流水線。通過形成數據驅動模型訓練、模型支撐智能體運行、智能體重構業務場景、場景持續生成數據資產的全流程閉環，各環節的成果都能反哺其他環節，即“AI飛輪”，推動企業整體AI能力持續增強。

通過數據底座的標準化打通，AI Factory為農牧企業提供了持續產出“高質量智能體”的能力，確保技術方案不再是“一錘子買賣”，而是隨業務演進不斷進化的數字生命。

靈魂支柱：咨詢引領與行業 Know-how

AI 技術的成功，30%取決于算法，70%取決于對業務場景的深度理解。農牧行業的特殊性在于其環境的復雜多變（如生物防疫、飼料配比、環境控制等），脫離業務的AI技術，終究只是“空中樓閣”。

軟通動力堅持以“咨詢顧問+行業專家”為先導，將沉淀多年的行業Know-how深度融入AI架構。只有理解了豬舍里的溫控細節、飼料轉運的邏輯瓶頸等業務特點，咨詢顧問才能精準定義出真正解決問題的AI智能體任務邊界。這種“從咨詢到交付”的思路，是我們打破行業低標準化僵局的關鍵。

交付利器：FDE 模式的快速迭代

為了解決傳統IT項目周期長、落地難的痛點，軟通動力深度引入了FDE（Forward Deployed Engineer，前線部署工程師）模式。

不同于坐在辦公室里的開發人員，軟通動力的FDE深入客戶生產一線。他們既懂技術，又懂業務，能夠像“特種部隊”一樣在現場快速洞察需求。通過FDE模式，能夠實現：

以場景為切入點：不搞全系統的大拆大建，而是針對如“育種優化”、“精準飼喂”等高價值場景精準打擊。

快速實施部署：智能體（AI Agent）在 FDE 的調優下，能夠實現“周級”甚至“天級”的迭代優化。

閉環業務價值：確保每一個部署的智能體都能直接對應成本的下降或效率的提升。

場景實戰：在一線生長出的AI應用

在AI技術重構產業格局的當下，軟通動力明確并實施"All in AI"戰略，通過技術賦能、聯合創新，深入一線，與客戶共同探索AI在企業場景的深度應用，重塑企業生產力。軟通動力已成功打造一批農牧業AI應用實踐，其中專業型AI應用：

· 生物健康：借助AI大模型，將業務邏輯融入Agent工作流，結合RAG知識庫和知識圖譜技術，打通"問詢-診斷-處方"全鏈路診療流程，使線上AI診療敏捷、高效、精準成為可能，重塑疾病管理模式。

· 飼料供應：圍繞飼料廠傳統管理中"需求預測粗放且偏差突出、排產邏輯僵化導致資源浪費"等痛點，搭建"需求預測+智能排產"一體化模型，聯動養殖、采購、生產、物流全鏈條數據，預測精準度顯著提升，飼料庫存降低，生產線規格切換次數減少，生產效率大幅提升。

· 設備效能：針對制粒機和粉碎機生產過程效能浪費問題，引入AI技術，構建電流效能分析AI模型，經測試，模型準確率達到94.5%，可穩定支撐管理應用。設備生產過程中，基于物聯網平臺采集的實時數據，經AI模型推理分析，識別設備效能狀態，幫助作業者和管理者精準洞察設備生產過程的時間利用率與性能利用率，驅動效能改善閉環，降低飼料成本。

另外，在通用型AI應用場景開發中，基于軟通AutoAgent平臺，搭建智能問數與智能問答場景，通過提示詞工程及配置接入DeepSeek及通義千問大模型，實現AI工作流可視化配置，快速高效搭建AI Agent，進一步提升農牧業智能化水平。

全域智變：重塑農牧業增長曲線

農牧行業的轉型已經進入深水區。面對剛性上漲的成本和難以管控的風險，AI 不再是選答題，而是必答題。

通過“AI Factory 技術框架 + 行業專家 Know-how + FDE 快速迭代”的三位一體模式，軟通動力正在協助農牧領軍企業，將 AI 從“實驗室里的模型”轉化為“生產線上的戰斗力”。

在這個“全域智變”的時代，軟通動力用 AI 重新定義農牧行業的增長曲線。