华夏时报记者徐芸茜北京报道
今年秋招季，一个特别的岗位出现在多家高校就业信息网上。
近日，一家头部上市猪企面向应届毕业生放出的“算法工程师—大模型方向”岗位，给出的薪资是月薪2万元至4万元；同批次的机器视觉（886002）方向、肉食图像视觉方向岗位，开价同样在月薪2万元至3.5万元。岗位职责写得很具体：负责养猪行业相关音频信号处理算法的研究与开发，进行猪只行为识别、声纹疫病预警、养猪垂直大模型的构建等等。
这不是个例。在河南、广东、四川等地的招聘平台上，智能养殖工程师、动物健康数据分析师、AI兽医产品经理等岗位密集出现，招聘方从牧原、温氏股份（300498）、新希望（000876）这样的养殖巨头，一直延伸到首农种猪科技、襄阳正大农牧等区域企业。
当猪价跌破10元/公斤、全行业陷入亏损之际，这些企业为何砸钱布局大模型？
“政府推动AI与传统产业深度融合，为养猪行业提供了政策支持和技术指导，促使整个产业链向智能化、绿色化方向发展。”中国通信工业协会两化融合委员会副主任吴高斌接受《华夏时报》记者采访时表示。
中国企业资本联盟中国区首席经济学家柏文喜则对本报记者直言，巨头联手AI养猪，不是简单的“科技秀”，而是猪周期（883436）底部行业竞争逻辑的一次换挡，头部企业把AI当成“成本护城河挖掘机”。
从“会养猪”到“会训模型”
从今年7月启动的秋招看，上市猪企对应届生的岗位结构，正在发生变化。
在郑州大学、东北大学、南开大学等高校的2026年秋季双选会上，牧原的展位被安排在“电子信息、人工智能（885728）类”专场，而非传统的农林牧渔专场，这本身就是一个信号。其放出的核心技术岗位中，大模型方向是重中之重，职责明确指向养猪场景：音频信号处理、猪只行为识别、疫病声纹预警、垂直领域大模型开发，要求熟悉TensorFlow、PyTorch、MindSpore等主流深度学习框架，具备数据处理与建模经验。与之并列的机器视觉（886002）方向，则主要负责猪只体况评估、异常行为识别等视觉算法开发。
无独有偶。温氏股份（300498）在近期的校园招聘中，14类岗位、500余人的需求里，计算机信息化类岗位明确要求计算机科学、软件工程、人工智能（885728）、电子信息工程、数学统计等专业，优秀硕博年薪20万至50万元，优秀本科10万至25万元。
麦可思向《华夏时报》记者提供的行业整体岗位画像也在同步位移。麦可思基于2026年7月至9月全网公开招聘信息整理的养殖业（881102）AI能力分析显示，当前养殖业（881102）招聘所需的AI相关能力，已经清晰分化为开发与使用两条路径。开发类能力指把大模型做进养殖，具体包括智能体开发、大语言模型应用、模型微调、多模态模型开发、多智能体协同开发等，对应岗位为开发工程师、算法工程师、架构师和产品经理，招聘方主要是智慧养殖产品的科技公司与头部猪企。使用类能力则指会用通用大模型做本职工作，诸如熟练掌握ChatGPT、DeepSeek、豆包、千问、Kimi等主流通用大模型的要求，开始出现在技术服务员、种猪销售员、公猪站采精技术员乃至海外运营岗位的任职说明中。
更值得关注的是能力结构的变化。麦可思统计的养殖招聘中提及频次最高的12项能力里，沟通表达、团队合作、养殖专业技能等通用素质和专业技能仍然位居前列，但数据分析能力已升至第7位，成为唯一进入前列的数字化能力。
招聘背后的AI布局
近日，上市猪企相继披露2026年10月生猪销售简报。数据显示，行业格局已从2025年的“量增价跌”彻底转为“量价齐跌”。当猪价进入9元时代时，规模不再是护城河，而成本才是生死线。这或许正是头部企业押注AI的底层逻辑。
牧原股份（002714）方面接受《华夏时报》记者采访时表示，公司开发的养猪大模型“猪小牧”是牧原基于大模型、多模态人工智能（885728）和行业知识体系打造的新一代超级智能体，面向养猪生产经营全流程，融合通用AI能力与养猪专业智能体，构建连接数据、知识与业务决策的智能化平台。猪小牧致力于让复杂的养猪经验数字化、专业知识智能化、生产管理精准化，成为养猪行业的“数字大脑”。
公司董秘秦军在业绩说明会上谈及养猪大模型时明确表示，该项目目前仍处在投入阶段，现阶段尚不适合衡量其收益贡献，但相信未来的趋势是明确的。
与之对应，牧原生猪养殖（884275）完全成本已从2022年的15.7元/公斤降至2026年9月的11.5元/公斤，其中优秀场线成本稳定控制在11元/公斤以下，部分标杆场线甚至低于10.5元/公斤。
温氏股份（300498）则选择了不同的赛道。其与华为联手打造的AI兽医已投入实际生产，通过精准处方推荐，实现药费降低约5%，预计每年带来千万元级的成本节降。该AI兽医以392分通过2024年执业兽医资格真题测试，成为国内首个投入实际生产的“执业级AI兽医”，并打通了疾病“预测—预警—预防—诊断—治疗”的全链路。
眺远影响力研究院院长高承远对《华夏时报》记者表示，AI对养猪行业的降本增效，价值不是颠覆性的跃升，而是在各个环节持续挖掘微小的效率红利，长期累积形成可观的成本差距。“这套模式最大的行业参考意义在于：把过去高度依赖场长个人经验的养殖能力，转化成标准化、可复制的数据体系，让优秀经验能够跨场区快速复用。”
柏文喜向本报记者测算：行业案例中，智能环控加精准饲喂可降低人工约20%、减少饲料浪费10%，单头成本可节省100元至200元，存活率可提升至90%以上。但他同时提醒，AI的贡献是边际降本加稳定性提升，而不是靠一套大模型让亏损变盈利。
牧原董事长秦英林此前透露，公司计划未来一年投入10亿元、十年投入100亿元，用于养猪大模型研发和建设。2026年，温氏股份（300498）启动“智改”三年计划，通过流程精简、AI技术替代，融合大模型，让AI接管系统、AI接管数据，让核心系统融合大模型，构建管理决策和业务执行运营智能体应用场景。
高承远认为，这本质上是头部企业对长期竞争逻辑的清醒判断。“猪价下行期，企业不再有扩产的冲动，反而有时间和空间去梳理生产流程中长期存在的效率痛点，把周期（883436）低谷当成夯实长期竞争力的窗口。投入的回报是分散在疫病损耗降低、饲料效率优化、人力成本节约、生产指标提升等多个维度的。”
对于AI养猪是否会全面普及这一问题，多位受访专家的判断基本一致：趋势不可逆，但落地必然分层。
高承远表示，“AI+”对生猪养殖（884275）行业的深度赋能会成为不可逆转的趋势，但不会出现全行业一夜之间全面智能化的局面，会呈现分层落地的格局。大型养殖集团有资金、有规模、有足够多的猪场场景来沉淀数据，会优先完成数字化改造；中小养殖场受资金、人才、管理能力约束，更多会选择轻量化的标准化产品做局部环节升级。“AI本身不会直接收购产能，但会放大成本端的差距，让周期（883436）波动之下的盈亏分化变得更加明显。那些无法跟上技术迭代节奏、始终停留在传统经验养殖模式的市场参与者，会在持续拉大的成本差距面前逐步失去生存空间，行业资源会进一步向拥有技术优势、体系优势的头部企业集中。”
