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數智農業(yè)領域殺出一只獨角獸:農信互聯(lián),做 AI 農業(yè)的領軍人

創(chuàng)投圈
2025
08/08
19:48
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     2016 年,薛素文帶領團隊開始創(chuàng)業(yè),手里攥著的不是現(xiàn)成的商業(yè)模式,而是一句聽起來像開玩笑的目標:讓農業(yè)變得更加時尚有科技感一些。

9 年過去,這個作為起點的想法,竟支撐起一個獨角獸的誕生:農信互聯(lián)作為數智農業(yè)領域的獨角獸企業(yè),其核心子公司 " 農信數智科技有限公司 " 打造的 " 豬聯(lián)網 " 平臺,在畜牧產業(yè)數字化市場份額超 35%,穩(wěn)居行業(yè)第一,并且在 2024 年底拿到了近 3 億元的融資。

薛素文從豬聯(lián)網開始入手,最早用互聯(lián)網手段幫客戶管豬養(yǎng)豬,隨后,從生產管理擴展至線上交易場景,再拓展到上下游全產業(yè)鏈的數智化服務。薛素文非常慶幸,因為到今天,改造農業(yè)的工具變多了,以前是互聯(lián)網,而今還有大數據、AI 大模型、機器人。" 很興奮,覺得有無限可能。"

基于 AI 的數智增值服務,讓公司的客戶續(xù)費率提高了。" 前幾年客戶的續(xù)費率通常在 75% 左右徘徊,現(xiàn)在是 87% 了,這里面肯定有數智增值服務的功勞 " 薛素文說,。

在本次鉛筆道訪談中,薛素文分享了養(yǎng)豬等產業(yè)的新興機會,以及在 AI、機器人的新技術沖擊下,產業(yè)的最新應用實踐,以下是部分精華觀點。

1、養(yǎng)豬產業(yè)的客戶剛需是什么?

答:豬場最大的剛需是降成本,具體來講就是用數智技術與平臺的力量讓豬場的豬多生、少死、早出欄。

2、養(yǎng)豬產業(yè)能玩燒錢補貼那套嗎?

答:不能。燒錢一地雞毛,沒有續(xù)費率。

3、養(yǎng)豬產業(yè)的需求,能復制到其他哪些產業(yè)?

答:主要與養(yǎng)殖相關的,都容易復制,比如家禽產業(yè),反芻(即牛羊)產業(yè),水產等。

4、目前,大模型對養(yǎng)豬產業(yè)的實踐價值?

答:以前給客戶提供報表與指標,但客戶往往看不懂或抓不到重點,現(xiàn)在可以直接幫助客戶拆解或推理相關的數據,并直接給出解決方案甚至幫助客戶執(zhí)行方案。

5、目前,機器人對養(yǎng)豬產業(yè)的實踐價值?

答:部分代替人,它是從經驗型養(yǎng)殖到數智化經營的關鍵轉折。沒必要做成人形,實用最重要。從事后分析變成事前預警,比如母豬查情、巡檢豬場、智能盤估、智能飼喂、機器人注射疫苗等,減少人員接觸。

6、對農業(yè)而言,機器人有必要做成人形嗎?

答:沒必要。核心不是模仿人形,而是解決問題,能干活就是好機器人,比如能伸縮、帶傳感器,能夠像孫悟空一樣變出各種工具最好。

聲明:訪談對象已確認文章信息真實無誤,鉛筆道愿為其內容做信任背書。

01 起步就是 1000 人

鉛筆道:2016 年您獨立創(chuàng)業(yè)。獨立創(chuàng)業(yè),感覺有什么不一樣?

薛素文:創(chuàng)業(yè)前我是職業(yè)經理人,盡管有許多經營上的壓力,但大多數還是老板來頂著。現(xiàn)在的壓力與以前不一樣了,一種油然而生的 " 生死感 ",核心技術的迭代、商業(yè)模式的變化、對員工的激勵、對客戶的承諾、對股東的交代,哪一樣做不好,都有可能翻車。

鉛筆道:創(chuàng)業(yè) 9 年了,您覺得哪一年最順?哪一年最難?

薛素文:大概創(chuàng)業(yè)兩三年之后好點,前兩三年確實挑戰(zhàn)很大。

一開始沒有成熟產品與商業(yè)模式,完全靠一股熱情。我們當時的想法是,希望通過數字能力改變農業(yè)的現(xiàn)狀,但怎么改其實還在摸索。

幾年后公司的團隊、產品與市場都慢慢起來了,績效趨于穩(wěn)定,公司也不再虧損,感覺會好很多。

但疫情那幾年,公司的收入增長不達預期,加上人員被困在辦公室或家中,不但豬場進不去,豬場老板的辦公室也進不去,許多簽好的單子無法落地,一千多人的團隊,一個月上千萬的薪資,一個人都不敢主動的砍,確實壓力很大。

鉛筆道:那光是工資就很驚人了,一年好幾億?

薛素文:對,好在我們的創(chuàng)業(yè)起點是比較高的,僅實際投入的注冊資金就有 3 億元,比起幾十萬、幾百萬的初創(chuàng)公司,會好一些,但一下子就這么大的團隊,讓公司迅速盈利也是很困難的。

鉛筆道:一千人出來,大家對公司的未來有沒有明確預期?

薛素文:是的。沒人知道公司會走多遠,也沒人敢打包票我們能做成什么,大家只是相信這事值得干,相信我,也愿意跟我一起干。

后來我們不斷調整,第二年開始有了收入,雖然當時還沒有利潤。

鉛筆道:B 端業(yè)務在兩年內能控制虧損在幾千萬級別,算是不錯了。

薛素文:第一年基本是產品打磨和試錯期,訂單很少,客戶當時的認知習慣還沒有建立起來,后來我們在產品之外增加了許多服務,客戶感覺有價值了,獲客的難度就會好很多。

02 產業(yè)破局點:生產端還是交易端?

鉛筆道:您的愿景是通過互聯(lián)網改變農業(yè)。當時的改造方式有兩種,一種是 B2B 交易平臺,另一種是提供數字化管理模式。您是哪種?

薛素文:我們更強調生產端管理,不只是交易。做交易有點像 " 搬運工 ",我當時就覺得,如果只是做純線下搬線上的事,那寧可不做。

所以我們一開始就明確,要從客戶最需要的但大家都不好做的那一端切入,即從豬場的生產端入手,思考如何用互聯(lián)網、物聯(lián)網及大數據技術解決生產成本居高不下的問題,也就是如何做到讓豬多生、少死、早出欄。

鉛筆道:所以您其實是在幫客戶把豬管好,并持續(xù)優(yōu)化成本和效率?

薛素文:對。比如用一套算法快速定位生產效率低的種豬,建議場長加速淘汰;對日常飼喂,我們通過建立一套科學的精準飼喂曲線來降低料肉比;用視覺算法洞察豬場中的每一頭豬,實現(xiàn)遠程養(yǎng)豬;此外,我們還可以用大模型對豬場整體運營做診斷,深度解析每一個生產動作或流程是否合理。

鉛筆道:我聽出來了。您跟其他對手不一樣的地方就是:其他人在用互聯(lián)網思維改造豬場,您還是用 " 產業(yè)思維 + 數智思維 " 共同服務豬場。

薛素文:對。我們幾乎每天都在與農企或農戶打交道,不是純粹的互聯(lián)網人也不是純粹的農業(yè)人,我們是站在這兩者中間的那一小撮人,將兩種思維揉碎、融合并貫通,形成自己獨特的經營觀。比起互聯(lián)網人,我們通常更能懂得農業(yè),對行業(yè)的運行規(guī)律及存在的問題也看得比較清楚,其切入點和解決方案都比較接地契。那些純血的農業(yè)人,基于思維慣性,也通常用行業(yè)經驗解決行業(yè)問題,而我們則不一樣,經常跳出來,在行業(yè)方案的基礎上,思考如何用數智化的手段來解決問題。

鉛筆道:互聯(lián)網改造行業(yè),包括鋼鐵、物流、木材行業(yè),都流行做 B2B 交易平臺,燒錢把買家賣家搬到線上,促成交易。您當時為什么沒選這條路?

薛素文:如果燒錢做 B2B 交易,成本很高,因為至少要燒三份錢。

第一份是做結算的錢,你看微信支付大概是 6 ‰,這就是支付的成本吧,農業(yè)企業(yè)是個大進大出的行業(yè),GMV 很大,如果全部用微信支付,6 ‰的支付結算成本,是我們面臨的第一份要承擔的成本。我們養(yǎng)豬人一頭豬能賺多少錢?

這 6 ‰就相當于從他們身上拿走了。本來線下交易可以避免這個成本,現(xiàn)在反而增加了。我們的核心目標是降成本,結果卻把成本抬高了。

第二個是流量成本。許多產業(yè)互聯(lián)網創(chuàng)業(yè)公司,為了做大 GMV,將融到的錢充值到各種流量平臺上買流量或學 TO C 互聯(lián)網公司玩 " 免費 " 或 " 補貼 ",這是要支付的第二份錢。

第三個是開發(fā)交易系統(tǒng)的費用。許多做 B2B 的為節(jié)省費用,拿出幾十萬找人開發(fā)簡單的交易系統(tǒng),但這些系統(tǒng)僅僅是商品上架、買賣方下單、結算 、物流這些簡單的基礎功能。我理解要想把交易平臺做好,必須持續(xù)迭代,除了基礎功能外,更重要的是基于各種算法的智能推薦及用戶服務系統(tǒng)的深度開發(fā),而這些事要持續(xù)做好,需要長期的研發(fā)投入,這是我們要面對的第三筆錢。

產業(yè)互聯(lián)網如果僅僅做交易,相當于為 To C 互聯(lián)網打工,做半天都是為別人做。

所以為什么說 B2B 一直做不起來或越創(chuàng)越少,很難跑出來?那些大平臺吸附能力太強了,我剛才說的這三份錢基本上都是被 TO C 的大平臺賺走了,所以我們必須另辟蹊徑,繞過他們,這里比較現(xiàn)實的選擇,就是從生產管理端入手,因為生產管理這類解決方案,行業(yè)屬性太強了,我們從這里切入,通常很難找到旗鼓相當的對手。

鉛筆道:To B 行業(yè)有一個很核心的指標叫續(xù)費率,對吧?如果補貼一去掉,續(xù)費率不行,那模式就跑不通。

薛素文:全部得一地雞毛了。但我們從來沒有補貼過。

我們這個行業(yè)有位很資深的前輩,我創(chuàng)業(yè)的時候他說:如果我能成功,那就是個奇跡。

十年后他來找我,說我能生存下來,無非 2 個原因:第一個是切入點和別人不太一樣;第二個是我是長在泥土里面的互聯(lián)網公司,不是那種天上掉下來到處砸錢的,總之,從地里長出來的會比天上掉下來的站得更穩(wěn)當一些。

其實我很少拿 VC 的錢,我們創(chuàng)始股東自己投了足夠多的錢。后來第二輪、第三輪融資,其實那時候企業(yè)已經開始不燒錢了,而且基本上找的是產業(yè)里的戰(zhàn)略投資者的錢。

我曾經接觸過很多 VC,但我自己更愿意選擇行業(yè)中的戰(zhàn)略投資者。

我篩選行業(yè)投資者有幾個標準:第一個,比如在行業(yè)里有影響力的,我覺得是合適的對象,能共享資源;第二個,要充分信任,合同簡單一些,我們這個圈子很小,大家抬頭不見低頭見,多問幾個人就知道彼此間的底細,信任感會比純粹的財務投資者強一些。

03 拆解養(yǎng)豬產業(yè)剛需

鉛筆道:有沒有一個戰(zhàn)略認知,是支撐到你們今天都還受用的?

薛素文:我們這個行業(yè)目前還是圍繞降本增效這件事,如果哪些方式或技術能幫客戶降本增效,我們就去做。之前著重解決管理問題,現(xiàn)在也嘗試解決交易問題——當然,是建立在不燒錢的基礎上,建立在能降本增效的基礎上。

鉛筆道:所以是圍繞同一批客戶,但是解決的需求變多了?

薛素文:客戶是同一批,就是把生產客戶變成交易客戶再變成數據客戶,基本上都是重疊的,相當于增購。

舉個例子,在生產過程中系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)該豬場小豬拉稀現(xiàn)象嚴重,算法系統(tǒng)會分析存在這個現(xiàn)象的原因,然后像大夫開藥一樣,給他們推薦合適的產品,這些生病的豬在哪個階段要吃什么料或藥,要吃多少、一天幾餐,都非常嚴格,最后才引導到線上交易采購,不是簡單的撮合買賣。

鉛筆道:就養(yǎng)豬行業(yè)來說,不同客戶需求在您營收中的比重怎樣?

薛素文:大概分為 3 類客戶。

頂部客戶的數字類管理需求最重要,從過去的信息化升級到數字化。因為他們規(guī)模大,對數據中臺、甚至是大模型建設及 AI 相關的需求比較多,同時,他們需要企業(yè)數智平臺的一體化解決方案,把企業(yè)的各個環(huán)節(jié)都連接起來,這種客戶通常希望我們?yōu)樗麄兞可矶ㄗ稣麄€底層平臺。

腰部客戶的需求相對均衡,通常也是標準的,他們希望借助我們的平臺的能力與資源一勞永逸地解決生產、管理及交易流通的問題,這也是我們主要服務的客戶群體,也是我們收入來源的主要部分。

底部客戶首先用的是農信的內容產品,這相內容產品相當部分是免費的,這相當于培育客戶,我們相信這些客戶會成長起來,變成腰部或頂部客戶。他們用我們的行情寶、豬病通、豬學堂、豬友圈等,每天看豬價、查豬病、學養(yǎng)豬、交豬友等,這更像互聯(lián)網的長尾效應,這類客戶,通常對農信商城上的集采或優(yōu)選產品感興趣,同時也希望他們豬場的商品豬,通過競價的方式,能夠在國家生豬市場上多賣一些錢。

鉛筆道:三類客戶的分類標準是什么?

薛素文:就客戶分類標準來說,外人一般看肥豬存欄量,行業(yè)內看母豬存欄量,母豬存欄量相當于產能,能反映出產量規(guī)模。

第一類是集團化客戶,大概占行業(yè)的 30%,至少要有 3-5 萬頭母豬。一頭母豬一年大概能生 20 多頭豬,5 萬頭母豬一年就能有 100 多萬頭豬,產值也不少,這是頂部客戶的標準。

中間客戶大概是 500 頭母豬以上。現(xiàn)在趨勢是散養(yǎng)戶不斷減少,市場份額留給中間客戶;中間客戶中有一部分會往上走,這類客戶他們已經用慣了我們的產品,一旦成為頂部客戶,也通常會延續(xù)我們的產品。

底部客戶責主要是 500 頭以下的家庭場,這些客戶分化嚴重,受行業(yè)競爭影響,一部分自動退出,一部分則進化到腰部,成為我們重點的服務對象。

04 需求延展:從養(yǎng)豬到養(yǎng)家禽

鉛筆道:養(yǎng)豬行業(yè)的經驗,是可以復制到很多行業(yè)的。目前哪些行業(yè),是您最想復制的?

薛素文:主要與養(yǎng)殖相關的,都容易復制,比如家禽產業(yè),反芻(即牛羊)產業(yè),水產等。

除了養(yǎng)豬,家禽行業(yè)是第二個,家禽行業(yè)又可以細分為肉禽和蛋禽。肉禽規(guī)模化程度高,機會不多了,蛋禽還有機會,我們的禽聯(lián)網已經比較成熟了,在市場應該也有一定的競爭力,只是我們過于關注生豬市場,沒有將主要推廣精力放在這里。

再往下就是反芻(ch ú)動物:牛羊。

牛羊有兩種,肉牛和奶牛,放養(yǎng)和圈養(yǎng)方式不一樣,解決方案不一樣,我們對圈養(yǎng)的模式會熟悉一些,我們已經羊聯(lián)網了,最近也在合作開發(fā)牛聯(lián)網的市場。

還有一個是水產行業(yè),市場規(guī)模也很大,我們幾年前就已經有一個小團隊布局漁聯(lián)網,今年融資到位后,開始籌劃在水產領域加快步伐。

鉛筆道:這些行業(yè),目前的進入節(jié)奏到哪一步了?

薛素文:都已經進入了,不但家禽、牛羊和水產也進去了。我們進入新行業(yè)的路線有兩種,一種是承接一些項目,來積累我們對行業(yè)的認知,夯實我們產品,進而形成標準化的解決方案再大規(guī)模推廣;二是尋找一些專業(yè)的小團隊,在其比較小的時候我們試著投一些錢,用我們的經驗與資源扶持他們成長,一旦做大了,再逐步加碼甚至將其納入我們的體系中進一步成長。

鉛筆道:剛剛說的水產,包括沿海的嗎?

薛素文:可以包括,各種水產都能覆蓋,比如蝦類、貝類、草魚、甲魚、螃蟹等,但它們的飼養(yǎng)方式差異很大,比較分散,不好做,相對來說牛羊還好一點。

但我現(xiàn)在覺得養(yǎng)豬行業(yè)還沒做透,還有很大空間,所以不敢輕易把時間花在其他行業(yè)。

鉛筆道:這個可以讓您打個分,假設把行業(yè)做透是 100 分,您現(xiàn)在自評分多少?

薛素文:養(yǎng)殖業(yè)中,生豬我覺得只做了 60 分,還有很多地方沒做到,家禽可能 30 分都不到,牛羊大概 20 分,還是不及格的水平。

05 疫情后遺癥

鉛筆道:疫情對您業(yè)務有影響嗎?

薛素文:有影響,

疫情期間我們公司大概有一千人左右,業(yè)務受很大影響,好多工作沒法展開。有些東西必須到豬場才能實現(xiàn),比如安裝設備,客戶簽了單子也落地不了,一線員工只能在家待著,影響很大。

鉛筆道:所以客戶的采購支出就減少了。

薛素文:是的,他們覺得能活下去就不錯了,所以很少將錢投入到智能化領域。

鉛筆道:那三年大家都很難,只能用主觀調整對沖客觀影響,您當時是怎么對沖的?

薛素文:那幾年我們只能優(yōu)化產品,收入沒法增長,正好有時間做產品迭代,把以前的技術債還了,底層平臺能力有了質的變化。因為以前總在應付客戶需求,疫情期間客戶需求暫時提不出來,我們就趁機夯實基礎,但那幾年對利潤影響很大。

鉛筆道:虧損率超過創(chuàng)業(yè)初期了嗎?

薛素文:沒虧損,也沒達到目標,本來計劃每年增長至少 50%,結果可能只增長 10% 甚至 5%,也跟我們在疫情期仍然承擔著龐大的員工薪資有關系。

鉛筆道:創(chuàng)業(yè)開弓沒有回頭路,現(xiàn)在也不后悔吧。

薛素文:不后悔,雖然壓力大,但走過來了,覺得這趟經歷也蠻好的。雖然說,如果沒有疫情,我們公司可能都會比現(xiàn)在會更好。

鉛筆道:那時候就沒有想過利用疫情做一些相關業(yè)務嗎?比如有機器人企業(yè),疫情期間做消毒機器人。

薛素文:主要是沒條件,疫情對我來說,更多是推動我們去思考更智能化的產品,比如如何做到非接觸養(yǎng)豬、如何提升 AI 算法、如何將遠程看豬、遠程監(jiān)控落地等,這些產品的雛形就是那時候形成的,不過真正落地是在疫情后。

疫情讓養(yǎng)殖戶意識到,不能天天待在豬場,能否在離豬場很遠的地方也能看好豬、養(yǎng)好豬?" 少人快養(yǎng) " 和養(yǎng)豬機器人的概念就是那時候思考產生的。新想法當時沒賺錢,但給現(xiàn)在帶來了很大幫助。

06 養(yǎng)豬新技術:AI 大模型、機器人

鉛筆道:我們都很慶幸熬到現(xiàn)在,當年有互聯(lián)網工具,現(xiàn)在有大模型、機器人,工具更多了。大模型火了之后,從 2022 年 11 月到現(xiàn)在,你覺得這個工具帶來的最大意義是什么?

薛素文:很興奮,覺得有無限可能。農信沉淀了很多數據、算法,還有自己的體系,2022 年底 ChatGPT 出來后,我們就開始琢磨大模型,做了兩年,在行業(yè)里應該算做得比較深的。

總結來說,以前給客戶提供報表與指標,但客戶往往看不懂或抓不到重點,大模型最大的價值是,可以直接幫助客戶拆解或推理相關的數據,并直接給出解決方案甚至幫助客戶執(zhí)行方案。

以前給養(yǎng)殖戶的報表太多、指標太復雜,還有英文縮寫,他們看不懂,現(xiàn)在基于農信 IAP 平臺的大模型,能直接告訴他 " 豬場的成本還能降多少?"、" 今天應該淘汰哪些母豬 "、" 什么時間應該出欄育肥豬 " 等等,不用解釋為什么,簡單直接更有效。

鉛筆道:所以是結合本地數據做訓練,用 AI 的智慧能力。

薛素文:對,我們還有行業(yè)數據,建了數據中臺,把碎片數據加工整合,我感覺這輪 AI 趨勢對我們行業(yè)的影響比以前任何時候都要猛烈一些,現(xiàn)在智能化、AI 化已經成為集團型豬企老板經常討論的話題,利用物聯(lián)網、大數據和云計算平臺 , 實現(xiàn)從遠程監(jiān)管、飼料配方、精準投喂到環(huán)境控制的全流程智能管理。

鉛筆道:GPT 和 Deepseek,哪個對您啟發(fā)更大、價值更大?

薛素文:Deepseek 的推理能力更讓我驚喜,能根據用戶需求調整邏輯,可控性強。以前更多是 AI 生成內容,現(xiàn)在能結合飼喂器,可以將大模型出來的精準飼喂方案投送到飼喂器,讓飼喂器成為智能飼喂解決方案忠實的執(zhí)行者,他能做到精準配料、控制飲水量、提前預警,比如知道哪些豬采食量不正常,進而對疫病風險進行預警。

鉛筆道:像智能體結合物聯(lián)網自動執(zhí)行任務?

薛素文:對,我跟研發(fā)說,不管用過什么模型,關鍵是能把知識轉化為給機器的指令。我們很務實,不炒作概念,跟客戶一般不說大模型,只看實際效果。豬聯(lián)網的豬小慧基于生長階段、環(huán)境參數、疫病預警等多維數據構建算法,能夠實現(xiàn)對生豬生產、交易、物流、屠宰加工全程的數據收集與分析,形成全場景的數據閉環(huán),為科學養(yǎng)豬提供有力的數據支持。

鉛筆道:驗證后有哪些正向反饋?

薛素文:續(xù)費率提高了,基于 AI 的數智增值服務,讓公司的客戶續(xù)費率提高了,前幾年客戶的續(xù)費率通常在 75% 左右徘徊,現(xiàn)在是 87% 了,這里面肯定有數智增值服務的功勞。

鉛筆道:現(xiàn)在 AI+ 產業(yè)的應用很熱鬧。從您的實踐看,哪些 AI 需求是偽需求?

薛素文:和行業(yè)私域數據無關的、屬于底層的基礎功能沒必要做,因為通用大模型已經能滿足,要做就做基于行業(yè)深度挖掘的,同時能夠替代人工做人不愿意做或做不到的事情。。

鉛筆道:再談談(人形)機器人,對豬產業(yè)或家禽業(yè),它的最大意義是什么?

薛素文:部分代替人,它是從經驗型養(yǎng)殖到數智化經營的關鍵轉折。沒必要做成人形,實用最重要。從事后分析變成事前預警,比如母豬查情、巡檢豬場、智能盤估、智能飼喂、機器人注射疫苗等,減少人員接觸。外型不用長得像人,有實用功能就行,比如能伸縮、帶傳感器,能夠像孫悟空一樣變出各種工具最好。

來源:鉛筆道

THE END
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