如果將數據觀察范圍擴大至整個豬周期，并將我國的豬價數據和美國豬價數據相對比，可以發現兩個問題：一，高成本，我國的豬肉價格較美國明顯偏高，數據顯示，美國豬肉市場價基本維持在7～8元/kg區間，而我國豬價普遍在15元/kg以上。二，不穩定，我國豬價易發生急漲急跌，穩定性更差。歸其原因是我國生豬養殖業的規模化不足，致使成本效應和信息輔助決策的能力均相對較弱。2020年我國生豬養殖業規模化率為53%，而美國則達到80%。長期看，“如何獲得標準化、規模化成本效應，高效傳導供求信息，削弱市場盲目性”是養豬產業高質量發展必經考題。

數據來源：農業農村部、美國農業部、億邦智庫整理

但我國生豬養殖企業小、行業散的特征短期難以轉變，經銷商網絡壁壘也難以短時間破除，要實現降本增效，打通市場信息壁壘，產業互聯網是彎道超車機會。

億邦智庫以數智養豬服務標桿企業——農信互聯為研究案例，結合行業高成本、高風險等痛點，分析養豬業產業互聯網創新實踐，希望為行業提供參考和借鑒。

01

怎樣通過增效，攤薄豬企生產成本

量化母豬養殖經驗，精準提高產仔率。生豬養殖實際是個高門檻行業，養殖經驗的差異會顯著影響豬場的產出。以一頭母豬的生產周期為例，懷孕母豬需要從日糧中獲得充分的營養物質，用來滿足胎兒生長發育，為哺乳期儲備部分營養;哺乳母豬要保證最大采食量而不過量，保證良好體況及良好的母乳，進而縮短發情間隔。不同時期的母豬所需要飼料品種和喂養頻次的差異均需要養殖人員的經驗作為支撐。

數字化養豬的核心就是將不可量化的養殖經驗標準化，并通過智能技術識別不同豬只個體的差異，實現精細化喂養。以農信互聯為例，農信互聯通過智能攝像頭、溫度濕度傳感器等設備采集豬只個體數據、豬舍環境溫度、濕度等數據，并結合生豬體況、遺傳性能與性別等數據，根據不同生豬的生理狀況及營養需求進行差異化飼喂，實現個性化營養，實現精準飼喂，保障個體的健康，并提升生豬群體整體營養利用水平和母豬產仔率。

另外，豬企養殖人員可通過農信互聯的系統監測窩均健崽、年產胎數、配種分娩率、胎齡結構等數據指標，形成PSY(每頭母豬每年所能提供的斷奶仔豬頭數)等豬場效益、成本指標數據，量化養殖情況，并對異常進行分析，優化“豬”管理。據悉，農信互聯的數字化系統能為豬場平均提升3頭左右的PSY。

圖片來源:農信互聯

SaaS優化豬場管理流程。很多中小微豬企都存在“會養不會管”的問題，在母豬生產前人員工作安排，料藥使用計劃，生產后分析統計等環節規范度不足，一是可能拖累生產效率，二是無法快速精準的判斷每頭豬賺了多少錢。而SaaS的部署則可解決這兩個問題。農信互聯的SaaS可輔助工作人員制定排苗投苗計劃、盤點料、藥等物資的采購和損耗，保障企業生產高效推進;還能將乳豬落地成本、斷奶成本、保育成本以及各階段的料、藥等費用提供給養殖企業，實現精準的成本核算，便于豬企實現精細化的成本管理。

02

怎樣通過防控風險，降低成本損耗

豬場改造降低非洲豬瘟傳播風險。非洲豬瘟是一種急性、熱性、高度接觸性動物傳染病，豬——豬、人——豬、外來動物——豬均是傳播途徑，一旦感染，發病率和死亡率最高可達100%，且全世界沒有有效的疫苗，目前最有效的辦法就是隔離，將傳染風險隔離在豬場之外。在豬傳豬環節，農信互聯系統可通過機器視覺技術對異常豬只個體進行識別，并通知工作人員迅速采取隔離消殺措施，防止疫情進一步蔓延。在人傳豬環節，過去的應對手段是部署人員常駐豬場，防止外來污染，但這樣會帶來額外的人員激勵成本，進一步加大豬企的經營壓力。而農信互聯通過升級豬場，將進入豬場的人員進行標準化消毒和管控，防止人傳豬的發生。在外來動物傳豬環節，農信互聯在豬場外部署智能攝像頭，監測安全區域內外來動物，并對工作人員進行預警，及時驅趕，將病毒傳播風險排除在豬場之外。

智能監測強化員工行為風險管理。通過機器視覺技術，農信互聯還可以實現人員異常行為的實時監測，比如養殖工作人員未穿防護服、暴力驅趕等，然后通過遠程風控監管，及時制止員工不規范行為，降低養殖過程中的損耗風險。

數據追溯保障上下游良好合作。生豬離開養豬場，經歷了屠宰、儲存、運輸和銷售等多個環節，每個環節的數據不透明、關聯不緊密，存在弄虛作假的風險，比如部分無良豬販會自蓋檢疫戳，下游就會承擔相應的食品安全風險。農信互聯以全產業鏈的SaaS滲透打通數據壁壘，可對豬只數據建檔，將生豬從養殖場到消費者的每個環節的數據透明化，實現個體豬只的數據追溯，精準定位產生問題的環節，明確權責，減少“甩鍋”風險，為上下游建立良好的合作關系提供保障。

03

怎樣利用SaaS連接,降低采購和資金成本

形成“算法拼單”，以團購降低豬場采購成本。目前，養豬企業面臨豬價下降的成本考驗，降低采購成本是豬場管理的主要關注點之一。農信互聯的方案是智慧養豬+算法拼單，從豬場SaaS服務逐步向交易滲透。由于前期改造成本將會成為豬場使用SaaS的阻礙，農信互聯以做流量的核心思路進行SaaS產品推廣，通過性價比極高的養豬SaaS服務吸引養殖戶，構建起農信互聯平臺交易的基礎流量池。再通過SaaS平臺積累的料、藥消耗數據，對養殖戶的飼料和獸藥等訂單進行整合，形成團購模式，以高性價比促成平臺交易，降低養殖企業的料藥采購成本。目前，農信互聯在上游物料商和養殖戶之間的平臺交易模式已經跑通，平臺交易收入已經占到其總收入的20%。

監控“養殖數據”，讓銀行安心放貸。生豬養殖的前期資金需求量較大，豬場建設、種豬、母豬等生產資料均要大量資金，需要金融機構貸款支持。一般來說，豬企可將應收賬款、存貨作為質押品向金融機構申請貸款，但金融機構和豬企之間存在信息壁壘，金融機構獲取豬場真實數據的成本極高，如果豬場蓄意隱瞞或虛報信息，金融機構將承擔巨大的壞賬風險，基于風控和成本，金融機構或產生逆向選擇，最終惜貸。而農信互聯可打通豬企內部和養豬產業鏈上下游數據通路，一是可提供豬只存欄、下游訂單、應收賬款、現金流等數據，幫助金融機構了解豬企的償債能力;二是可提供豬企的豬仔、料、藥等采購數據，幫助金融機構了解豬企把借來的錢花到哪去。真實有效的豬企經營數據提供給金融機構后，豬企的貸款難度將明顯降低。

04

數字化配置市場供需，才是解困“暴漲暴跌”的長久出路

生豬養殖產業有著明顯的周期性特征，“豬肉價格上漲→擴大生產→供大于求、價格下跌→減小生產→供不應求、價格再次上漲”。但為什么我國生豬養殖業的周期波動明顯高于美國呢?原因在于我國生豬養殖業中小微企業眾多，規模化不足，一是無法在調整產能之前進行充分的市場調研;二是產能分散也不利于企業獲取高精確度的市場數據，致使調整產能的決策在價格之后，市場盲目性過強。產業的規模化非一蹴而就，要想在短期之內削弱生豬養殖業的周期波動，目前基于數字化的產業互聯是最容易的手段。通過SaaS連接節點，產業互聯網可匯總包含中小微豬場在內的海量豬場生產數據，理想情況下可對未來某一時間的行業整體出欄數進行預判，預防產能過剩，以便從根本處解困豬價“暴漲暴跌”;另外，產業互聯網讓中小微型豬企不用調研也有獲取市場一手信息的可能，拉平和大型企業之間的信息差，降低中小微型企業經營風險。

目前，農信互聯已經服務超過5萬家專業豬場，覆蓋生豬超過6000萬頭，底層的數據采集節點已經積累足夠，若條件允許，可形成時效性極強的豬只產能和價格數據，為豬場擴產提供有效決策依據，并為政府的政策制定提供數據支撐。

在我國當下的養豬市場，數字化正替代規模化和標準化成為豬企新的競爭重心。從對豬養殖周期的全流程管理，到打通信息壁壘，助力產業鏈上下游協同，農信互聯均為生豬養殖業提供了產業互聯范本，值得行業借鑒。隨著數字化程度的加深，產業互聯網推動產業鏈大協同，我國的生豬養殖業效益提高，周期性減弱，整個行業將健康有序的發展，也許豬價暴跌，豬企被迫停產關場，血本無歸的現象將成為歷史。