深度访谈 | 张佳：专业与兴趣跨界，学习与坚守同行，18年炼成“养猪行业AI达人”|养殖户|养猪场|张佳

嘉宾简介

张佳，福建农业职业技术学院教师、微猪科技创始人，动物遗传育种与繁殖博士。18年养猪行业从业经验，将计算机技术与畜牧业深度融合，推动AI在养猪领域的应用。

全文共9757 字，文中核心观点已标注，快速阅读约需要12分钟。

1.这些岗位经历让我对行业有了非常接地气的理解，也明白了技术落地的重要性。再好的技术，不能解决实际问题就没有价值。同时我也学会了和不同背景的人沟通、管理团队，以及保持对行业的敬畏心。

2.虽然创业确实很苦，但人生就是这样，没有痛苦就没有快乐。我们苦了好多年，也快乐了好多年。

3.数字化的本质不是单纯的工具升级，而是行业理念与从业者素养的深度转变。

4.过去很多猪场忽视数据价值，现在逐渐意识到“数据就是生产力”；过去管理靠经验，现在转向数据驱动决策，这种思维层面的转变，远比工具本身更有长远意义。

5.微猪科技的核心目标之一，便是通过标准化的数字化系统破解行业存在的“数字鸿沟”，让不同规模的养殖户都能用上高效、易用的系统工具。

6.客观而言，当前AI在养猪业的成熟应用仍集中于基础数据处理与简单执行类任务，猪只行为识别、生产决策支持等高阶场景尚处于试点探索阶段。

7.说到新时代创业需要的核心能力，主要有四个方面：一是持续学习能力，二是跨界整合能力，三是抗压抗挫能力，四是团队协作能力。

8.我给年轻创业者的建议是：保持好奇心，勇于尝试新方向，但同时也要敬畏行业规律，一步一个脚印脚踏实地。别被“成功学”裹挟，也别抱有“一夜暴富”的幻想，创业是个长期深耕的过程，需要足够的耐心和坚持。

9.我始终认为“终身学习+跨界融合”是未来的大趋势。不管是创业还是职场工作，都需要不断学习新知识、新技能，更需要培养跨界思维——把不同领域的资源和能力融合起来，创造出独特价值，才能在时代发展中站稳脚跟。

■工作经历与创业契机

新猪网：您上学时数学成绩很好，为何大学未选数学专业，反而选择动物科学专业？您原本想进入IT行业，为何最终选择到猪场工作？进入猪场后，您是如何将计算机优势与养猪工作结合的？

张佳：关于专业选择，我原本确实想学数学专业，但当年考大学不容易，我的分数不够数学专业，最终选择了动物科学专业，核心还是因为这个专业分数较低。

我当时选这个专业时很迷茫，根本不知道要学什么，父亲当时还曾打趣道这是否意味着要去动物园工作。

不过，当时有“干一行学一行，学一行干一行”的想法，既然学了这一行，就要对得起国家的培养，用学到的技术回报社会，所以就安心学了这个专业，并不是主动选择的。

而我在计算机领域的优势，其实算不上“钻研深”，对我来说计算机就是一种工具，就像有些同学拍照好一样，只是我在这方面有一点强项。读大学时，我因为计算机比别人好一点，会做网站、帮人修电脑。

当时就想，既然懂计算机又学了动物科学（就算学其他农学类专业也会有这个想法），能不能做些和别人不一样的事？不过当时没想过做养猪软件，而是想做饲料配方软件，比如用Basic写配方软件这类行业应用，因为我一直相信软件可以改变世界。

后来为什么进入猪场工作，原因其实很简单——找不到其他工作。我原本想进IT公司当程序员，但当时不敢投简历，光想没行动，快毕业还没落实工作；之后想过去饲料厂卖饲料，又因为长得太像小孩子被拒绝。

幸运的是，我的福建农大校友、永诚的薛永钦告诉我，他们公司有个和美国人合作的养猪场，问我要不要去。我觉得这是学习国外经验的好机会，就去了养猪场。我当时其实和现在很多年轻人一样迷茫，唯一确定的就是自己懂计算机这个优势。

我2007年开始在养猪场工作，前前后后在养猪行业待了18年。最初在猪场住了五六年，后来因为老婆生小孩去了一春农业发展有限公司，之后在猪场住得就少了，但始终没脱离养猪行业。

在猪场，我干过很多岗位，连门卫都做过，锁坏了没人修就自己撬锁，厨师要辞职我就接替做饭（虽然煮得不好吃），卖小猪时也是一头头抱上车。不过大部分还是文职工作，毕竟我对数据和计算机更熟悉，也一直想着能用计算机改变现状，让大家的工作轻松点，这个想法持续了很久。

这些岗位经历让我对行业有了非常接地气的理解，也明白了技术落地的重要性。再好的技术，不能解决实际问题就没有价值。同时我也学会了和不同背景的人沟通、管理团队，以及保持对行业的敬畏心。

我把计算机优势和养猪工作结合，养猪行业过去是劳动密集型的，搬饲料、打针这些活不用读书也能做，很容易超过别人，我的优势就是会计算机这种别人不会的技能。

我在猪场写过一些小程序。比如打疫苗、打印材料、做免疫程序相关的，虽然功能只有现在微猪的千分之一，但能让工作做得更快一点，也算把优势发挥出来了。

至于行业里大家常向我请教计算机问题，还叫我“工具人”，就是因为我既懂计算机，又懂行业，能帮大家解决实际问题，也算发挥了自己的价值。

新猪网：您最初是在什么契机下决定创业的？创业初期又面临过哪些关键挑战？微猪的名称怎么想到的？刚开始公司的股权结构是怎样的？现在实行了盈利吗？作为福建企业家，您如何看待闽商精神在创业中的作用？

张佳：事实上，我最初并无创业打算。创业充满艰辛，相比拿工资会更安稳，因此我从未主动规划这条路。

真正促使我下定决心创办公司，是因为2014年12月底的一次经历。当时有朋友让我推荐一款实用的养猪软件，调研市场后发现，市面上现存的软件操作复杂，连我自己都不会用。这让我陷入思考：能不能打造一款不用专门培训、复杂安装，就让每一位养猪从业者轻松上手的软件？

带着这一想法，我当即联系我的合伙人甘毅勇，让他第二天来福州，共同筹备创立一个科技公司。最初的想法很简单，就是做一款养猪人自己的、好用的软件。没想到这条路一走就是11年。

刚开始公司有三个股东，股权结构最初设想是1:1:1，但因为100除以3无法均分，所以有一个人是34%。我在公司没有职务，当时法人也不是我。

微猪科技合伙人的第一张合影（左起分别是黄福江、张佳、甘毅勇）

初期是三个领导一个干活的，领导比干活的多。我那会儿还在一春上班，不拿工资，同时还在读博士，所以当时既要读博、上班，还要兼顾创业，时间非常紧张。

关于“微猪科技”的名称，我们最初构思了多个备选名称，但都因为无法注册而放弃。最后临时想到“微猪”这个名字。既本着“微就是少，少就是多”的极简产品理念，也和微信有关，因为我们最早是在微信上开发产品。

福建微猪信息科技有限公司成立

公司的产品迭代经历了较长周期。2015年9月18号推出了产品的公开测试版，当时因为对系统稳定性还没有完全把握，也清楚软件一定会有Bug，所以没敢说是正式版。直到两年后，经过持续打磨与完善，我们对产品质量有了足够信心，才去掉“测试”标识。之后的4年间，我们不断实现技术突破，陆续开发了育种专用系统，优化了数据录入效率，完成了多轮核心功能迭代。

2020年疫情期间，猪场进出受限，信息化管理的重要性愈发凸显。我当时判断养猪行业的数字化需求即将迎来爆发式增长，于是决定扩大办公规模、扩充团队。

2020年，我们搬进了更宽敞的办公室；2022年，随着业务规模的迅速扩大，我们再次搬迁。从创业初期的局促环境，到如今坐落于核心区域的高档写字楼，办公环境的每一次变迁，都记录着公司成长的足迹。

微猪科技福州和上海办公区

在盈利状况方面，微猪科技发展初期长期处于亏损状态，但期间也有过阶段性盈利。目前公司收入较以往有显著提升，业务发展更好，但运营成本也相应增加。

这几年我们在软件开发、人力物力配置上投入很大，特别是近两年在AI技术研发与应用方面的投入较多。整体来说，公司当前仍处于机遇与挑战并存的发展阶段。

虽然创业确实很苦，但人生就是这样，没有痛苦就没有快乐。我们苦了好多年，也快乐了好多年。

我昨天还跟朋友聊到，我们今天的幸福，本质上是因为过去的艰辛，没有对比就没有快乐。特别感谢这么多朋友和用户一直以来的支持。

谈及福建企业家的共同精神特质，核心可概括为敢拼、务实、诚信，且善借侨乡优势。

福建八山一水一分田的地理环境，造就了本土企业家天然的危机意识与拼搏精神，面对发展困境时，大家总能主动寻找出路、奋力拼搏。

福建人做事非常务实，没有形式主义，只想把事情做好。诚信更是商业文化的基石，在福建做生意，信任是合作的前提。

此外，福建作为著名侨乡，“以侨为桥”是重要的发展优势，华侨群体不仅为家乡建设提供资金、资源支持，更成为本土企业链接海外市场的重要纽带，微猪科技的首个海外客户就是福建籍华侨企业，正是借助这份地域信任与华侨资源，我们才顺利迈出了出海第一步。

这些福建企业家的特质，在我自身及微猪科技的发展历程中有着鲜明体现。“敢拼敢闯+严谨务实”的双重特质，再加上对诚信的坚守，成为微猪科技在激烈市场竞争中站稳脚跟、持续发展的重要支撑，并且越做越好。

新猪网：去年微猪科技与家育种业集团完成合并，此次合并您是主动推动还是被动参与的？背后有哪些核心考量？另外，在微猪与家育成功联手后，您为何选择入职福建农业职业技术学院任教？俗话说“一心不能二用”，教学、创业与企业管理这三者之间，您是如何兼顾并实现平衡的？

张佳：这是个比较偶然的契机。我和家育种业的董事长毛总是十几年的老朋友了，2008年就认识。毛总早年做投资，对数字化特别感兴趣，而我们也一直希望能有合作伙伴携手把事情做得更好。

家育是我非常认可的企业，我之前做种猪相关工作时就了解到，家育的种猪在品质、性能以及企业诚信度上都很出色。更重要的是，我相信毛总是做事正派的人，我们不希望被其他股东欺骗、坑害，所以最终促成了合作。

微猪科技与家育种业集团合并（毛区健丽（左）与张佳（右））

要说主动还是被动，肯定是主动的。这次合作对我们双方都有帮助，我们多了实验基地，也获得了更好的推广渠道；同时，我们的数字化能力和经验也能助力家育完成数字化转型，这确实是一次强强联手。

选择去福建农业职业技术学院任教是个偶然的机会。刚好学校有相关需求，我也觉得，我们读书时都希望能有具备产业实战经验的老师来指导我们。而且，社会培养了我，我也想通过力所能及的事回报社会、服务社会，所以就抓住这个机会去学校给学生上课了。

从行业和学校层面来说，福建农业职业技术学院是福建省唯一的农业类职业技术学校，开设的“畜禽智能化养殖”专业，在全国范围内都属于较早设立的。这里的学生分数线不低，素质很高，近几年毕业生的就业情况和社会评价也都很好。

去学校任教不只是我们为学校带来资源，学校也给了我们很好的平台。我们有产业、有企业，再加上学校的教育资源，既能更好地服务学生，也能更精准地对接产业需求。比如现在有不少行业内的朋友需要实习生，我们也能通过这个平台提供相应的服务。大概就是这样的考量。

我认同“一心不能二用”的说法，要平衡好这三者确实不容易。

■企业价值与AI养猪

新猪网：微猪科技能为猪场解决哪些实际痛点？在降本增效方面可有什么帮助？以及微猪系统是如何针对性解决传统软件弊端的？数字化的本质又该如何理解？

张佳：2008年我第一次到养猪场推广相关系统时，场景让我印象深刻，数据管理痛点尤为突出。当时猪场数据记录缺乏统一规范，记不清楚，有的写在纸上、墙上，甚至连记录载体都没有；母猪档案挂在栏上，掉下来被猪吃掉就找不到了。即便部分猪场引入了软件系统，也因数据无法有效呈现、转化而形同虚设，没发挥实际价值。

针对这些行业痛点，现在微猪科技已形成系统化解决方案。数据采集环节，用户无需专业设备，拍照通过OCR识别技术就能自动录入数据，连扫描仪都不用；后续我们还会推出语音录入功能，只要说话数据就能进来，进一步降低操作门槛。同时，微猪系统能与饲喂器、环控系统等养殖设备对接，完成物联网数据实时采集，各类生产运营报告自动生成，全程不用人工繁琐整理。

有人问这东西能不能变成钱、怎么帮着降本增效，其实软件的价值很直观。

用我们的系统，至少能帮用户多找出两三头“不干活”的猪。一头异常母猪空置100天，按每天20-30元算就是两三千元，三头近万元，精准淘汰能减少无效成本支出，这是直接的经济效益。

自动生成报告也能帮场长节省大量时间。不用再花大量时间手动整理数据、写周报月报，系统会自动生成完整精准的运营报告。就算是不会操作智能手机的老员工，也能通过拍照上传的简单方式实现数字化管理转型，大幅提升整体运营效率。

传统软件最大的痛点是操作复杂、数据孤岛，很多猪场引入后因录入流程繁琐、操作门槛高，最终让系统闲置。微猪科技的核心思路是“把复杂留给系统，把简单留给用户”，通过技术优化直击痛点。比如拍照录入功能，员工只需把纸质表格拍照，系统在OCR识别技术与AI算法支撑下，就能自动完成数据提取与录入，用户不用掌握专业技术，会拍照就行。

AI自动生成报告也是同样逻辑。过去场长要花大量时间整理数据、写报告，现在用户打开微猪系统，不用额外输入提示词，点一下就能获取精准分析结果——系统会自动解读生产数据、标注异常情况，还能提供针对性改进建议，极大降低了使用门槛和时间成本。

AI解读功能

数字化的本质不是单纯的工具升级，而是行业理念与从业者素养的深度转变。

微猪科技传递的核心价值是“最佳行业实践”，而非单纯工具输出。所谓最佳实践，就是把行业内最优秀的管理方法、生产流程通过数字化系统固化下来，让不同规模、不同管理水平的猪场都能直接复用。

这个过程中，数字化素养培育至关重要。过去很多猪场忽视数据价值，现在逐渐意识到“数据就是生产力”；过去管理靠经验，现在转向数据驱动决策，这种思维层面的转变，远比工具本身更有长远意义。

我们现在就是通过人工智能做这些事，我相信AI能改变世界。

新猪网：微猪科技服务的客户群体规模分布是怎样的？不同规模的猪场在数字化需求上存在哪些差异？

张佳：此前我们的用户主要在200-500头母猪规模的猪场，但近期统计数据显示，500-1000头母猪规模的用户占比更多，这说明养殖规模确实在发生变化。

让我惊讶的是，去年我们还服务了一个仅14头母猪的小规模散户，这说明越来越多的养殖户开始重视数字化管理，已经成为全行业的共同需求，这是时代给我们带来的变化。

目前我们的服务覆盖了适度规模、中等规模猪场及大型养殖集团等全类型客户。其实有集团猪企也咨询过能否使用我们的系统，我也在努力推进合作，毕竟集团层面的需求会复杂一些。

从业务侧重来看，我们更倾向于服务适度规模与中等规模的用户。核心原因在于大型集团猪企往往对数据私有化、本地化部署有着特殊考量与顾虑，而适度规模和中等规模猪场的数字化需求与我们的产品定位更为契合。

从服务的角度来讲，所有用户都能获得同等优质的支持。微猪科技的核心目标之一，便是通过标准化的数字化系统破解行业存在的“数字鸿沟”，让不同规模的养殖户都能用上高效、易用的系统工具。

对于软件服务企业而言，客户基数的扩大也有助于提升营收规模，形成良性发展循环。

不同规模的猪场，数字化需求确实存在显著差异，但核心诉求本质一致。具体来看，小规模猪场更关注操作简便、性价比高，就像那个14头母猪的用户，他们不需要复杂的功能，只要能解决基础的数据记录、简单分析就够了；中等规模猪场更注重通过数字化实现精准管理与降本增效，比如通过系统快速核算PSY、MSY值，自动生成周报月报，减少人工成本；大型养殖集团则将数据安全与系统集成能力作为核心考量点，要求系统能与自身现有管理体系无缝对接，同时保障核心数据不泄露。

微猪科技2024年度数据报告

但无论规模大小，所有猪场的核心需求都是一致的：通过数字化手段提升生产效率、降低管理成本、优化决策质量。

新猪网：现在很多猪场已经引入各类智能化设备，每天能采集到海量的生产数据，但您认为“高质量数据稀缺”，结合微猪科技的实践经验，您认为该如何破解这一痛点问题？

张佳：“垃圾数据产生垃圾结果”，这是AI领域的铁律，在智能养殖场景中更是如此。当前行业的智能化转型，核心是靠AI模型驱动生产效率提升，而模型的精准度、稳定性，本质上完全依赖数据质量。

从我们服务猪场的实战经验来看，多数猪场的现有数据确实存在明显短板。要么是数据不完整，比如漏记猪只免疫时间、产房温湿度波动等关键信息；要么是数据不准确，比如人工录入时误填体重数据、传感器校准偏差导致的环境数据失真；还有就是数据不规范，不同猪场、甚至同一猪场不同栋舍的采集标准不统一，数据格式杂乱无章。

这些“带病数据”根本无法支撑AI模型的有效训练，自然难以发挥智能化设备的真正价值。

要解决这个问题，必须从数据产生的全链路入手，形成“标准制定-便捷采集-质量管控”的闭环体系。

具体来说，有三个核心抓手：

第一，先立标准，从源头规范数据采集。没有统一的标准，数据就是“散沙”。我们建议行业协会与头部养殖企业等共同梳理制定生猪养殖全流程的数据采集规范，明确核心数据的定义、字段格式、采集频率和精度要求，比如规定产房温度需精确到0.1℃、每日采集4次，猪只免疫数据必须包含疫苗批号、接种人员等完整信息。同时，可以将这些标准内置到智能养殖管理系统中，强制规范数据录入字段，从源头避免“无意义数据”、“不规范数据”的产生。

第二，降低门槛，让一线员工愿意录、容易录。很多猪场数据不完整，核心原因是采集流程太繁琐，一线养殖人员工作量大、抵触情绪强。针对这一点，我们重点优化了数据采集的便捷性，比如在我们的智能养殖系统中，开发了拍照录入功能，员工用手机拍摄猪只耳标就能自动识别身份信息，拍摄料槽余量就能自动换算饲喂量；语音录入功能则支持员工边干活边口述记录，系统自动转写为文字数据，大幅降低了录入门槛。此外，我们还实现了设备数据自动同步，将温湿度传感器、智能料线等设备采集的数据直接接入系统，减少人工干预，避免人为失误。

第三，实时监控，建立数据质量“过滤网”。光有标准和便捷工具还不够，必须有持续的质量管控机制。我们在系统中搭建了数据质量监控模块，设置了多级校验规则。比如当录入的猪只体重超出合理范围（如仔猪出生体重超过3kg）时，系统会立即弹窗预警；当某一时间段的环境数据缺失或波动异常时，会自动提醒运维人员检查传感器是否故障；同时，后台会定期生成数据质量报告，标注不完整、不准确的数据条目，辅助猪场管理人员追溯问题根源并及时纠正。

通过这套“事前预警+事中校验+事后复盘”的机制，能有效保障数据的完整性和准确性。

新猪网：当前AI技术在养猪业有哪些具体的落地应用场景及各场景成熟度处于什么水平？此外，很多人担心AI技术会催生“无人养殖”模式，进而取代传统养殖工人，对此您有何见解？

张佳博士：现阶段AI技术在养猪业的落地应用场景已较为丰富，点数统计、设备故障预警、无针注射、智能机器人应用等均形成实际案例并逐步推广。

点数统计是基础且成熟的场景：过去人工数猪易出误差，基于AI视觉识别的点数方案可自动精准统计，大幅提升数据准确性与工作效率。

设备故障预警也具备高实用价值：通过传感器实时采集环控系统等设备运行数据，AI算法可分析预判潜在故障，规避设备停运带来的生产损失。

无针注射是极具发展前景的AI关联应用方向：传统人工注射劳动强度大且易引发猪只应激，将其与机器人技术结合后，可实现注射流程自动化、精准化，既减少人工投入，又降低动物应激风险，目前已在部分规模化猪场试点。

智能机器人则聚焦饲喂、清粪、巡检等重复性劳动场景：例如饲喂机器人按预设时间与配方自动投料，清粪机器人定时清理废弃物，巡检机器人实时监测猪只健康与舍内温湿度等参数，通过自动化作业替代人工重复性劳动、提升管理效率。

客观而言，当前AI在养猪业的成熟应用仍集中于基础数据处理与简单执行类任务，猪只行为识别、生产决策支持等高阶场景尚处于试点探索阶段。

以猪只异常行为识别为例，虽然通过视频图像分析技术实现了咳嗽、跛行等异常表现的识别突破，但受环境干扰、算法优化等因素影响，准确率仍有提升空间，且部署成本较高，尚未大规模普及。

关于AI是否会催生“无人养殖”、取代养殖工人的担忧，可借助DIKW金字塔模型解读。

DIKW金字塔模型解读

该模型将信息层级分为数据（Data）、信息（Information）、知识（Knowledge）、智慧（Wisdom）四层：

数据是最底层未经处理的原始事实，如猪只体重、采食量、舍内温度；信息是经整理分类的结构化数据，如单猪生长曲线、某栋猪舍平均温湿度；知识是对信息的深度分析与规律总结，如特定饲养条件下猪只最优生长参数；智慧是最高层级，指基于知识的前瞻性决策，如结合市场行情与养殖成本确定最佳出栏时机。

从当前AI技术应用边界来看，其工作主要集中在数据采集、信息整理层面，部分场景可实现知识层面的规律提炼，但在智慧决策层面存在明显短板。AI能高效完成数据收集、信息整合、简单规律总结等工作，但最终决策仍需依赖人的经验与专业能力。

因此，“无人养殖”短期内不具备现实可行性。AI的核心价值并非取代人，而是作为辅助工具，将养殖人员从重复性、低价值劳动中解放，使其专注于创造性、决策性的高阶工作。

此外，养猪业当前核心问题并非AI取代人力，而是劳动力短缺。核心劳动力以70后为主，80后多为饲养员，90后、00后因工作环境、劳动强度等因素不愿进入猪场。

在此背景下，AI技术与智能设备恰恰是缓解劳动力短缺的有效方案，通过自动化、智能化手段弥补人力缺口，而非取代现有养殖工人。

■创业心得与个人爱好

新猪网：您作为“博士猪倌”，是计算机技术与传统养猪业深度融合的跨界实践者，也多次强调跨界融合的价值。结合您的亲身经历，您认为跨界创业要具备哪些核心能力？对于想投身农业或科技领域创业的年轻群体，您能否结合自身经历，给出一些贴合实际的建议？

张佳：首先，跨界的核心前提是心怀敬畏。

以养猪行业为例，它看似门槛不高，实则是个复杂的系统工程，涵盖育种、营养、疾病防控、环境控制、市场营销等多个关键环节，每个环节都暗藏门道、需深耕细作。外行跨界进来，要是没有敬畏之心，不肯沉下心学习行业规律，很容易走弯路、栽跟头。

从企业层面来说，大企业跨界有资金优势兜底，试错成本相对较低；但中小企业一定要谨慎，不能盲目跟风。

我的建议是，跨界前先做足调研，把行业基本规律摸透；找专业团队合作，别想着单打独斗、包揽所有事；保持谦逊心态，多向行业老手请教学习。

其次，说到新时代创业需要的核心能力，主要有四个方面：

一是持续学习能力。当下时代变化迅猛，技术迭代日新月异，要是不保持学习节奏，很快就会被行业淘汰。