AI和人工智能驱动的饲料产业创新发展
谯仕彦 中国工程院院士
一、AI驱动饲料生产创新，实现畜禽动态精准营养供给
筑牢数据基础：以生猪养殖为核心，通过群喂仪、精喂仪、体尺智能巡检机器人、智能背膘仪等自动化设备，实现畜禽全生命周期体重、采食量、背膘、料肉比、成活率等全域数据的实时动态采集，同步完成数据清洗、验证与整合，为精准营养模型构建提供核心支撑。
落地精准饲喂：以大语言模型为核心，集成生产数据、验证模型与专家经验，创制精准营养决策支持工具，联动智能饲喂设备实现智能化饲喂决策。
实践成效显著：试点覆盖3个母猪场、20个肉猪场，合计1.4万头母猪、16万头肉猪，实现母猪繁殖效率提升6-8%，肉猪节粮5%，结合非粮型资源利用再节粮5%，按示范数据测算，每年可降低畜牧产业大豆需求量1400多万吨。
二、AI与合成生物学赋能，实现饲用功能物质高效生物合成
核心品类规模化生产：实现L-赖氨酸、L-苏氨酸等饲用氨基酸，植酸酶、木聚糖酶等饲用酶制剂的高效生物合成与产业化应用，构建了高产菌株育种体系。
抗菌肽研发实现突破：基于AI构建EvoBGC检测与筛选系统，相比主流工具检测性能提升5.72%，新型抗菌肽识别命中率达90%，成功获得37条高活性、低毒性新型抗菌肽；研发的腺苷七肽可显著提升断奶仔猪生长性能，优化肠道菌群结构。
功能物质与抗体研发：通过代谢流重构实现β-胡萝卜素产量达3.93g/L，为国内外最高水平；成功研发畜禽重大传染病治疗性重组抗体、霉菌毒素快速检测重组抗体，灵敏度与效价均达到行业领先水平。
三、技术驱动非粮资源开发，拓宽饲料原料供给渠道
非常规蛋白资源开发：实现工业尾气一碳气体合成乙醇梭菌蛋白，全球首次完成CO转化菌体蛋白的高值化、低碳化利用；通过基因编辑选育黑水虻高产菌株，打造智能化养殖工厂，实现昆虫蛋白的产业化转化。
农副废弃物资源化利用：研发棉花秸秆深共熔溶剂耦合汽爆、玉米秸秆动态温控氨化、白酒糟胶体磨+氨化联合等预处理技术，大幅提升木质纤维素转化效率；通过微生物发酵，显著提升秸秆、白酒糟等废弃物的粗蛋白含量，构建了我国5大气候带纤维降解微生物与酶资源库。
四、行业挑战与发展方向
合成生物学技术落地面临工业放大“死亡谷”难题，菌株代谢负担重、退化、代谢流过载等问题亟待突破；未来将持续以AI+合成生物学为核心，推动饲料产业精准化、低碳化、非粮化转型，同时主导技术标准输出，实现产业高质量发展。
源自大帝汉克，2026四川省饲料行业年会笔记
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