点赢通数智农业领域杀出一只独角兽：农信互联，做AI农业的领军人

点赢通

2016 年，薛素文带领团队开始创业，手里攥着的不是现成的商业模式，而是一句听起来像开玩笑的目标：让农业变得更加时尚有科技感一些。

9 年过去，这个作为起点的想法，竟支撑起一个独角兽的诞生：农信互联作为数智农业领域的独角兽企业，其核心子公司"农信数智科技有限公司"打造的"猪联网"平台，在畜牧产业数字化市场份额超 35%，稳居行业第一，并且在 2024 年底拿到了近 3 亿元的融资。

薛素文从猪联网开始入手，最早用互联网手段帮客户管猪养猪，随后，从生产管理扩展至线上交易场景，再拓展到上下游全产业链的数智化服务。薛素文非常庆幸，因为到今天，改造农业的工具变多了，以前是互联网，而今还有大数据、AI 大模型、机器人。"很兴奋，觉得有无限可能。"

基于 AI 的数智增值服务，让公司的客户续费率提高了。"前几年客户的续费率通常在 75% 左右徘徊，现在是 87% 了，这里面肯定有数智增值服务的功劳"薛素文说，。

在本次铅笔道访谈中，薛素文分享了养猪等产业的新兴机会，以及在 AI、机器人的新技术冲击下，产业的最新应用实践，以下是部分精华观点。

1、养猪产业的客户刚需是什么？

答：猪场最大的刚需是降成本，具体来讲就是用数智技术与平台的力量让猪场的猪多生、少死、早出栏。

2、养猪产业能玩烧钱补贴那套吗？

答：不能。烧钱一地鸡毛，没有续费率。

3、养猪产业的需求，能复制到其他哪些产业？

答：主要与养殖相关的，都容易复制，比如家禽产业，反刍（即牛羊）产业，水产等。

4、目前，大模型对养猪产业的实践价值？

答：以前给客户提供报表与指标，但客户往往看不懂或抓不到重点，现在可以直接帮助客户拆解或推理相关的数据，并直接给出解决方案甚至帮助客户执行方案。

5、目前，机器人对养猪产业的实践价值？

答：部分代替人，它是从经验型养殖到数智化经营的关键转折。没必要做成人形，实用最重要。从事后分析变成事前预警，比如母猪查情、巡检猪场、智能盘估、智能饲喂、机器人注射疫苗等，减少人员接触。

6、对农业而言，机器人有必要做成人形吗？

答：没必要。核心不是模仿人形，而是解决问题，能干活就是好机器人，比如能伸缩、带传感器，能够像孙悟空一样变出各种工具最好。

声明：访谈对象已确认文章信息真实无误，铅笔道愿为其内容做信任背书。

01 起步就是 1000 人

铅笔道：2016 年您独立创业。独立创业，感觉有什么不一样？

薛素文：创业前我是职业经理人，尽管有许多经营上的压力，但大多数还是老板来顶着。现在的压力与以前不一样了，一种油然而生的"生死感"，核心技术的迭代、商业模式的变化、对员工的激励、对客户的承诺、对股东的交代，哪一样做不好，都有可能翻车。

铅笔道：创业 9 年了，您觉得哪一年最顺？哪一年最难？

薛素文：大概创业两三年之后好点，前两三年确实挑战很大。

一开始没有成熟产品与商业模式，完全靠一股热情。我们当时的想法是，希望通过数字能力改变农业的现状，但怎么改其实还在摸索。

几年后公司的团队、产品与市场都慢慢起来了，绩效趋于稳定，公司也不再亏损，感觉会好很多。

但疫情那几年，公司的收入增长不达预期，加上人员被困在办公室或家中，不但猪场进不去，猪场老板的办公室也进不去，许多签好的单子无法落地，一千多人的团队，一个月上千万的薪资，一个人都不敢主动的砍，确实压力很大。

铅笔道：那光是工资就很惊人了，一年好几亿？

薛素文：对，好在我们的创业起点是比较高的，仅实际投入的注册资金就有 3 亿元，比起几十万、几百万的初创公司，会好一些，但一下子就这么大的团队，让公司迅速盈利也是很困难的。

铅笔道：一千人出来点赢通，大家对公司的未来有没有明确预期？

薛素文：是的。没人知道公司会走多远，也没人敢打包票我们能做成什么，大家只是相信这事值得干，相信我，也愿意跟我一起干。

后来我们不断调整，第二年开始有了收入，虽然当时还没有利润。

铅笔道：B 端业务在两年内能控制亏损在几千万级别，算是不错了。

薛素文：第一年基本是产品打磨和试错期，订单很少，客户当时的认知习惯还没有建立起来，后来我们在产品之外增加了许多服务，客户感觉有价值了，获客的难度就会好很多。

02 产业破局点：生产端还是交易端？

铅笔道：您的愿景是通过互联网改变农业。当时的改造方式有两种，一种是 B2B 交易平台，另一种是提供数字化管理模式。您是哪种？

薛素文：我们更强调生产端管理，不只是交易。做交易有点像"搬运工"，我当时就觉得，如果只是做纯线下搬线上的事，那宁可不做。

所以我们一开始就明确，要从客户最需要的但大家都不好做的那一端切入，即从猪场的生产端入手，思考如何用互联网、物联网及大数据技术解决生产成本居高不下的问题，也就是如何做到让猪多生、少死、早出栏。

铅笔道：所以您其实是在帮客户把猪管好，并持续优化成本和效率？

薛素文：对。比如用一套算法快速定位生产效率低的种猪，建议场长加速淘汰；对日常饲喂，我们通过建立一套科学的精准饲喂曲线来降低料肉比；用视觉算法洞察猪场中的每一头猪，实现远程养猪；此外，我们还可以用大模型对猪场整体运营做诊断，深度解析每一个生产动作或流程是否合理。

铅笔道：我听出来了。您跟其他对手不一样的地方就是：其他人在用互联网思维改造猪场，您还是用"产业思维 + 数智思维"共同服务猪场。

薛素文：对。我们几乎每天都在与农企或农户打交道，不是纯粹的互联网人也不是纯粹的农业人，我们是站在这两者中间的那一小撮人，将两种思维揉碎、融合并贯通，形成自己独特的经营观。比起互联网人，我们通常更能懂得农业，对行业的运行规律及存在的问题也看得比较清楚，其切入点和解决方案都比较接地契。那些纯血的农业人，基于思维惯性，也通常用行业经验解决行业问题，而我们则不一样，经常跳出来，在行业方案的基础上，思考如何用数智化的手段来解决问题。

铅笔道：互联网改造行业，包括钢铁、物流、木材行业，都流行做 B2B 交易平台，烧钱把买家卖家搬到线上，促成交易。您当时为什么没选这条路？

薛素文：如果烧钱做 B2B 交易，成本很高，因为至少要烧三份钱。

第一份是做结算的钱，你看微信支付大概是 6 ‰，这就是支付的成本吧，农业企业是个大进大出的行业，GMV 很大，如果全部用微信支付，6 ‰的支付结算成本，是我们面临的第一份要承担的成本。我们养猪人一头猪能赚多少钱？

这 6 ‰就相当于从他们身上拿走了。本来线下交易可以避免这个成本，现在反而增加了。我们的核心目标是降成本，结果却把成本抬高了。

第二个是流量成本。许多产业互联网创业公司，为了做大 GMV，将融到的钱充值到各种流量平台上买流量或学 TO C 互联网公司玩"免费"或"补贴"，这是要支付的第二份钱。

第三个是开发交易系统的费用。许多做 B2B 的为节省费用，拿出几十万找人开发简单的交易系统，但这些系统仅仅是商品上架、买卖方下单、结算、物流这些简单的基础功能。我理解要想把交易平台做好，必须持续迭代，除了基础功能外，更重要的是基于各种算法的智能推荐及用户服务系统的深度开发，而这些事要持续做好，需要长期的研发投入，这是我们要面对的第三笔钱。

产业互联网如果仅仅做交易，相当于为 To C 互联网打工，做半天都是为别人做。

所以为什么说 B2B 一直做不起来或越创越少，很难跑出来？那些大平台吸附能力太强了，我刚才说的这三份钱基本上都是被 TO C 的大平台赚走了，所以我们必须另辟蹊径，绕过他们，这里比较现实的选择，就是从生产管理端入手，因为生产管理这类解决方案，行业属性太强了，我们从这里切入，通常很难找到旗鼓相当的对手。

铅笔道：To B 行业有一个很核心的指标叫续费率，对吧？如果补贴一去掉，续费率不行，那模式就跑不通。

薛素文：全部得一地鸡毛了。但我们从来没有补贴过。

我们这个行业有位很资深的前辈，我创业的时候他说：如果我能成功，那就是个奇迹。

十年后他来找我，说我能生存下来，无非 2 个原因：第一个是切入点和别人不太一样；第二个是我是长在泥土里面的互联网公司，不是那种天上掉下来到处砸钱的，总之，从地里长出来的会比天上掉下来的站得更稳当一些。

其实我很少拿 VC 的钱，我们创始股东自己投了足够多的钱。后来第二轮、第三轮融资，其实那时候企业已经开始不烧钱了，而且基本上找的是产业里的战略投资者的钱。

我曾经接触过很多 VC，但我自己更愿意选择行业中的战略投资者。

我筛选行业投资者有几个标准：第一个，比如在行业里有影响力的，我觉得是合适的对象，能共享资源；第二个，要充分信任，合同简单一些，我们这个圈子很小，大家抬头不见低头见，多问几个人就知道彼此间的底细，信任感会比纯粹的财务投资者强一些。

03 拆解养猪产业刚需

铅笔道：有没有一个战略认知，是支撑到你们今天都还受用的？

薛素文：我们这个行业目前还是围绕降本增效这件事，如果哪些方式或技术能帮客户降本增效点赢通，我们就去做。之前着重解决管理问题，现在也尝试解决交易问题——当然，是建立在不烧钱的基础上，建立在能降本增效的基础上。

铅笔道：所以是围绕同一批客户，但是解决的需求变多了？

薛素文：客户是同一批，就是把生产客户变成交易客户再变成数据客户，基本上都是重叠的，相当于增购。

举个例子，在生产过程中系统发现该猪场小猪拉稀现象严重，算法系统会分析存在这个现象的原因，然后像大夫开药一样，给他们推荐合适的产品，这些生病的猪在哪个阶段要吃什么料或药，要吃多少、一天几餐，都非常严格，最后才引导到线上交易采购，不是简单的撮合买卖。

铅笔道：就养猪行业来说，不同客户需求在您营收中的比重怎样？

薛素文：大概分为 3 类客户。

顶部客户的数字类管理需求最重要，从过去的信息化升级到数字化。因为他们规模大，对数据中台、甚至是大模型建设及 AI 相关的需求比较多，同时，他们需要企业数智平台的一体化解决方案，把企业的各个环节都连接起来，这种客户通常希望我们为他们量身定做整个底层平台。

腰部客户的需求相对均衡，通常也是标准的，他们希望借助我们的平台的能力与资源一劳永逸地解决生产、管理及交易流通的问题，这也是我们主要服务的客户群体，也是我们收入来源的主要部分。

底部客户首先用的是农信的内容产品，这相内容产品相当部分是免费的，这相当于培育客户，我们相信这些客户会成长起来，变成腰部或顶部客户。他们用我们的行情宝、猪病通、猪学堂、猪友圈等，每天看猪价、查猪病、学养猪、交猪友等，这更像互联网的长尾效应，这类客户，通常对农信商城上的集采或优选产品感兴趣，同时也希望他们猪场的商品猪，通过竞价的方式，能够在国家生猪市场上多卖一些钱。

铅笔道：三类客户的分类标准是什么？

薛素文：就客户分类标准来说，外人一般看肥猪存栏量，行业内看母猪存栏量，母猪存栏量相当于产能，能反映出产量规模。

第一类是集团化客户，大概占行业的 30%，至少要有 3-5 万头母猪。一头母猪一年大概能生 20 多头猪，5 万头母猪一年就能有 100 多万头猪，产值也不少，这是顶部客户的标准。

中间客户大概是 500 头母猪以上。现在趋势是散养户不断减少，市场份额留给中间客户；中间客户中有一部分会往上走，这类客户他们已经用惯了我们的产品，一旦成为顶部客户，也通常会延续我们的产品。

底部客户责主要是 500 头以下的家庭场，这些客户分化严重，受行业竞争影响，一部分自动退出，一部分则进化到腰部，成为我们重点的服务对象。

04 需求延展：从养猪到养家禽

铅笔道：养猪行业的经验，是可以复制到很多行业的。目前哪些行业，是您最想复制的？

薛素文：主要与养殖相关的，都容易复制，比如家禽产业，反刍（即牛羊）产业，水产等。

除了养猪，家禽行业是第二个，家禽行业又可以细分为肉禽和蛋禽。肉禽规模化程度高，机会不多了，蛋禽还有机会，我们的禽联网已经比较成熟了，在市场应该也有一定的竞争力，只是我们过于关注生猪市场，没有将主要推广精力放在这里。

再往下就是反刍（ch ú）动物：牛羊。

牛羊有两种，肉牛和奶牛，放养和圈养方式不一样，解决方案不一样，我们对圈养的模式会熟悉一些，我们已经羊联网了，最近也在合作开发牛联网的市场。

还有一个是水产行业，市场规模也很大，我们几年前就已经有一个小团队布局渔联网，今年融资到位后，开始筹划在水产领域加快步伐。

铅笔道：这些行业，目前的进入节奏到哪一步了？

薛素文：都已经进入了，不但家禽、牛羊和水产也进去了。我们进入新行业的路线有两种，一种是承接一些项目，来积累我们对行业的认知，夯实我们产品，进而形成标准化的解决方案再大规模推广；二是寻找一些专业的小团队，在其比较小的时候我们试着投一些钱，用我们的经验与资源扶持他们成长，一旦做大了，再逐步加码甚至将其纳入我们的体系中进一步成长。

铅笔道：刚刚说的水产，包括沿海的吗？

薛素文：可以包括，各种水产都能覆盖，比如虾类、贝类、草鱼、甲鱼、螃蟹等，但它们的饲养方式差异很大，比较分散，不好做，相对来说牛羊还好一点。

但我现在觉得养猪行业还没做透，还有很大空间，所以不敢轻易把时间花在其他行业。

铅笔道：这个可以让您打个分，假设把行业做透是 100 分，您现在自评分多少？

薛素文：养殖业中，生猪我觉得只做了 60 分，还有很多地方没做到，家禽可能 30 分都不到，牛羊大概 20 分，还是不及格的水平。

05 疫情后遗症

铅笔道：疫情对您业务有影响吗？

薛素文：有影响，

疫情期间我们公司大概有一千人左右，业务受很大影响，好多工作没法展开。有些东西必须到猪场才能实现，比如安装设备，客户签了单子也落地不了，一线员工只能在家待着，影响很大。

铅笔道：所以客户的采购支出就减少了。

薛素文：是的，他们觉得能活下去就不错了，所以很少将钱投入到智能化领域。

铅笔道：那三年大家都很难，只能用主观调整对冲客观影响，您当时是怎么对冲的？

薛素文：那几年我们只能优化产品，收入没法增长，正好有时间做产品迭代，把以前的技术债还了，底层平台能力有了质的变化。因为以前总在应付客户需求，疫情期间客户需求暂时提不出来，我们就趁机夯实基础，但那几年对利润影响很大。

铅笔道：亏损率超过创业初期了吗？

薛素文：没亏损，也没达到目标，本来计划每年增长至少 50%，结果可能只增长 10% 甚至 5%，也跟我们在疫情期仍然承担着庞大的员工薪资有关系。

铅笔道：创业开弓没有回头路，现在也不后悔吧。

薛素文：不后悔，虽然压力大，但走过来了，觉得这趟经历也蛮好的。虽然说，如果没有疫情，我们公司可能都会比现在会更好。

铅笔道：那时候就没有想过利用疫情做一些相关业务吗？比如有机器人企业，疫情期间做消毒机器人。

薛素文：主要是没条件，疫情对我来说，更多是推动我们去思考更智能化的产品，比如如何做到非接触养猪、如何提升 AI 算法、如何将远程看猪、远程监控落地等，这些产品的雏形就是那时候形成的，不过真正落地是在疫情后。

疫情让养殖户意识到，不能天天待在猪场，能否在离猪场很远的地方也能看好猪、养好猪？"少人快养"和养猪机器人的概念就是那时候思考产生的。新想法当时没赚钱，但给现在带来了很大帮助。

06 养猪新技术：AI 大模型、机器人

铅笔道：我们都很庆幸熬到现在，当年有互联网工具，现在有大模型、机器人，工具更多了。大模型火了之后，从 2022 年 11 月到现在，你觉得这个工具带来的最大意义是什么？

薛素文：很兴奋，觉得有无限可能。农信沉淀了很多数据、算法，还有自己的体系，2022 年底 ChatGPT 出来后，我们就开始琢磨大模型，做了两年，在行业里应该算做得比较深的。

总结来说，以前给客户提供报表与指标，但客户往往看不懂或抓不到重点，大模型最大的价值是，可以直接帮助客户拆解或推理相关的数据，并直接给出解决方案甚至帮助客户执行方案。

以前给养殖户的报表太多、指标太复杂，还有英文缩写，他们看不懂，现在基于农信 IAP 平台的大模型，能直接告诉他"猪场的成本还能降多少？"、"今天应该淘汰哪些母猪"、"什么时间应该出栏育肥猪"等等，不用解释为什么，简单直接更有效。

铅笔道：所以是结合本地数据做训练，用 AI 的智慧能力。

薛素文：对，我们还有行业数据，建了数据中台，把碎片数据加工整合，我感觉这轮 AI 趋势对我们行业的影响比以前任何时候都要猛烈一些，现在智能化、AI 化已经成为集团型猪企老板经常讨论的话题，利用物联网、大数据和云计算平台 , 实现从远程监管、饲料配方、精准投喂到环境控制的全流程智能管理。

铅笔道：GPT 和 Deepseek，哪个对您启发更大、价值更大？

薛素文：Deepseek 的推理能力更让我惊喜，能根据用户需求调整逻辑，可控性强。以前更多是 AI 生成内容，现在能结合饲喂器，可以将大模型出来的精准饲喂方案投送到饲喂器，让饲喂器成为智能饲喂解决方案忠实的执行者，他能做到精准配料、控制饮水量、提前预警，比如知道哪些猪采食量不正常，进而对疫病风险进行预警。

铅笔道：像智能体结合物联网自动执行任务？

薛素文：对，我跟研发说，不管用过什么模型，关键是能把知识转化为给机器的指令。我们很务实，不炒作概念，跟客户一般不说大模型，只看实际效果。猪联网的猪小慧基于生长阶段、环境参数、疫病预警等多维数据构建算法，能够实现对生猪生产、交易、物流、屠宰加工全程的数据收集与分析，形成全场景的数据闭环，为科学养猪提供有力的数据支持。

铅笔道：验证后有哪些正向反馈？

薛素文：续费率提高了，基于 AI 的数智增值服务，让公司的客户续费率提高了，前几年客户的续费率通常在 75% 左右徘徊，现在是 87% 了，这里面肯定有数智增值服务的功劳。

铅笔道：现在 AI+ 产业的应用很热闹。从您的实践看，哪些 AI 需求是伪需求？

薛素文：和行业私域数据无关的、属于底层的基础功能没必要做，因为通用大模型已经能满足，要做就做基于行业深度挖掘的，同时能够替代人工做人不愿意做或做不到的事情。。

铅笔道：再谈谈（人形）机器人，对猪产业或家禽业，它的最大意义是什么？

薛素文：部分代替人，它是从经验型养殖到数智化经营的关键转折。没必要做成人形，实用最重要。从事后分析变成事前预警，比如母猪查情、巡检猪场、智能盘估、智能饲喂、机器人注射疫苗等，减少人员接触。外型不用长得像人，有实用功能就行点赢通，比如能伸缩、带传感器，能够像孙悟空一样变出各种工具最好。

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