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一、 开篇：1 月猪企数据出炉，猪价回升藏玄机
1.1 核心数据速览：上市猪企的开年答卷
2026年1月，生猪养殖行业核心上市企业陆续披露月度销售数据，行业运行态势得以直观呈现。头部上市猪企中，牧原股份当月销售商品猪700.9万头，环比增长0.4%，同比增长2.73%，稳居行业领先地位。温氏股份销售肉猪296.36万头（含毛猪和鲜品），环比下降35.05%，同比增长2.2%；新希望销售商品猪112.18万头，环比下降28.02%，同比增长9.7%。此外，天邦食品1月销售商品猪68.20万头（其中仔猪销售29.02万头），东瑞股份销售生猪16.28万头，两类企业销售数据均反映出当前行业的经营态势。
销售均价方面，2026年1月牧原股份商品猪销售均价为12.57元/公斤，温氏股份毛猪均价为12.75元/公斤，新希望商品猪均价为12.48元/公斤，东瑞股份生猪均价达13.33元/公斤。与2025年12月相比，上述企业销售均价普遍上涨0.4-1元/公斤，涨幅区间为6.30%-14.54%；但与2025年同期相比，价格仍存在明显差距，同比降幅区间为16%-20%。农业农村部市场信息平台监测数据印证了这一趋势：2025年12月，生猪价格多数时段低于12元/公斤，市场整体处于低迷状态；2026年1月，生猪价格多数时段回升至12元/公斤以上，部分时段突破13元/公斤，呈现阶段性回暖态势。
1.2 数据背后：不止是销量，更是行业供需的晴雨表
上述销售数据不仅是各上市猪企月度经营成果的直接体现，更隐含着当前生猪市场供需关系的微妙变化，是行业发展态势的核心风向标。对于头部上市猪企而言，月度出栏量直接反映其产能释放节奏，亦是保障企业现金流稳定周转的关键支撑。以牧原股份为例，该企业1月商品猪销售收入达105.66亿元，环比增长9.3%，既体现出其行业影响力的持续提升，也反映出企业在产能调控与市场销售环节的精准把控能力。温氏股份、新希望等企业尽管月度销售收入环比有所下滑，但同比仍维持一定规模，彰显出头部企业在市场波动中的经营韧性。
从行业整体层面分析，2026年1月生猪价格的环比回升，是春节前阶段性备货需求释放、规模猪场出栏节奏调整等多重因素共同作用的结果。春节作为我国传统重大节日，猪肉消费需求集中释放，节前备货潮成为推动猪价回升的重要驱动力；同时，规模猪场基于市场预判主动调整出栏节奏，通过合理控制出栏量稳定市场价格，进一步助推猪价回暖。需明确的是，此次猪价回升属于阶段性波动，并非行业趋势性反转。当前生猪市场整体供应仍较为充裕，能繁母猪存栏量虽处于逐步去化通道，但其对商品猪市场的影响尚未完全传导，生猪行业仍处于深度调整阶段。
二、 规模博弈：集团场领跑，散户的生存棋局怎么下？
2.1 集团场的底气：资本、技术与产业链协同
在生猪养殖行业规模化发展进程中，集团化企业的规模化出栏能力已成为其核心竞争力的重要组成部分。以牧原股份为例，该企业2026年1月销售的700.9万头商品猪中，向全资子公司牧原肉食品有限公司及其下属子公司合计销售311.6万头，这一经营模式充分体现了产业链内部协同的核心优势。通过内部渠道消化部分生猪产能，牧原股份不仅有效降低了市场价格波动对销售环节的冲击，还实现了产业链上下游资源的优化配置，进一步提升企业整体运营效率。这种产业链一体化布局，使头部集团企业在应对复杂市场环境时，具备更强的抗风险能力。
温氏股份亦在积极优化经营策略，通过调整出栏结构、合理规划不同生长阶段生猪的出栏时间，适配市场需求变化，提升经营效益。在市场价格低迷时期，适当延迟生猪出栏时间，等待价格回升；在消费需求旺盛阶段，加快出栏节奏，最大化实现经营收益。新希望则将成本管控作为核心经营重点，通过优化养殖流程、强化内部管理、提升运营效率等举措，持续降低生猪养殖成本，增强企业盈利能力。2024年，新希望通过一系列降本增效措施实现扭亏为盈，生猪养殖成本逐步接近行业头部水平，为其在市场竞争中赢得优势。
集团化企业能够在市场波动中保持稳定发展态势，核心得益于其强大的资本支撑、先进的技术应用以及完善的产业链布局。资本层面，上市猪企依托资本市场融资优势，可获取充足资金用于扩大生产规模、引进先进养殖设备与技术、推进产业链延伸。牧原股份通过持续的资本投入，不断扩大养殖基地布局，建设现代化智能养殖场，全面提升养殖效率。技术层面，头部猪企均加大在智能化养殖、疫病防控、饲料营养等领域的研发投入，提升养殖环节的科技含量。温氏股份在研、产、供、销、服等多领域挖掘出200余个AI技术应用场景，其中20余个场景已实现规模化落地，涵盖疾病预警、饲料营养调控等核心环节，有效提升养殖效率。产业链布局层面，头部企业已逐步构建起从种猪繁育、仔猪养殖、商品猪育肥，到屠宰加工、终端销售的完整产业链条，实现全产业链协同发展，进一步降低经营风险、提升综合效益。
2.2 挤压与洗牌：规模化浪潮下的散户困境
集团化企业的持续扩张与稳定发展，在推动行业规模化升级的同时，也对散户养殖群体的市场空间形成一定挤压。随着规模化养殖市场占有率的不断提升，散养户在信息获取、成本管控、抗风险能力等方面的固有劣势日益凸显，行业洗牌效应持续显现。
信息获取方面，集团化企业普遍配备专业市场调研团队与完善的信息收集分析系统，能够及时、精准掌握市场价格走势、消费需求变化等核心信息，为生产经营决策提供科学依据。牧原、温氏等头部企业通过大数据分析技术，精准预判市场供需变化，合理制定生产计划与出栏策略。相比之下，散养户缺乏规范、高效的信息获取渠道，主要依靠养殖经验与市场传闻判断市场行情，在生产决策中易陷入被动，难以适配市场变化。
成本管控方面，规模化养殖企业凭借批量采购优势，在饲料、兽药等核心原材料采购环节可获得更优惠的价格，有效降低原材料成本；同时，通过优化养殖流程、应用先进技术提升养殖效率，进一步降低单位生猪养殖成本。散养户由于养殖规模较小，原材料采购量有限，难以获得价格优势，且受养殖技术、管理水平限制，养殖效率相对较低，导致单位养殖成本居高不下，在市场竞争中处于劣势。
抗风险能力方面，集团化企业具备雄厚的资金实力与完善的风险应对机制，能够有效抵御市场价格波动、疫病爆发等突发风险事件的冲击。在非洲猪瘟疫情期间，牧原、温氏等头部企业凭借完善的疫病防控体系与充足的资金储备，维持生产经营稳定，最大限度降低疫情损失。散养户则因资金实力薄弱、疫病防控措施不完善，在突发风险面前往往损失惨重，部分散户甚至被迫退出养殖行业。
生猪价格的每一轮波动，都是行业洗牌的重要节点，对所有市场参与者的生存韧性形成严峻考验。在此背景下，散养户若仅单纯关注头部企业的出栏数据与价格走势，盲目跟风调整生产计划，极易陷入经营被动。因此，散养户需转变经营思维，深入研判行业市场结构变化，重新明确自身在产业链中的定位与发展方向。可通过加强与上下游企业的合作，实现资源共享、优势互补；积极学习先进养殖技术与管理经验，提升养殖效率与产品质量；密切关注市场需求变化，优化养殖结构，聚焦细分市场，提升自身市场竞争力，在行业洗牌中实现可持续发展。
三、 AI 养猪不 “虚” 了：从政策到落地，龙头们的硬核实践
3.1 政策东风：中央一号文件点燃农业 AI 新赛道2026年中央一号文件明确提出“促进人工智能与农业发展相结合”，该政策导向基于我国农业发展趋势与行业痛点制定，并非空泛的政策号召，而是为生猪养殖行业乃至整个农业领域的智能化转型指明了清晰方向。
此前，人工智能技术在生猪养殖行业的应用多处于概念探索阶段，尚未实现大规模落地，多数行业从业者对其实际应用价值持观望态度，认为其与基层养殖生产脱节。随着中央一号文件的出台，政策层面不仅为人工智能技术在农业领域的应用提供了明确指引，还在资金扶持、技术研发、人才培养等方面给予全方位支持，推动人工智能技术加速从实验室走向基层养殖场景，从理论研究转化为实际生产力，成为头部猪企提升养殖效率、降低经营成本的核心支撑工具。
3.2 龙头秀肌肉：温氏、牧原、大北农的 AI 实战图鉴
在政策引导与市场需求的双重驱动下，生猪养殖行业头部企业纷纷加大人工智能技术的研发与应用投入，积极探索AI技术在养殖全流程的落地场景，形成了各具特色的智能化实践模式，充分展现了AI养猪的应用潜力。
3.2.1 温氏：20 + 规模化场景，AI 兽医持证上岗
温氏股份作为生猪养殖行业领军企业，在AI技术落地应用方面成效显著。该企业全面梳理研、产、供、销、服全产业链环节，挖掘出200余个AI技术潜在应用场景，目前已有20余个场景实现规模化落地应用，实现了AI技术与企业经营全流程的深度融合。
其中，温氏股份与华为联合研发的AI兽医系统表现突出，该系统在2024年执业兽医资格真题测试中取得392分的优异成绩，成为国内首个投入实际生产应用的执业级AI兽医系统。在实际养殖场景中，该系统彻底优化了传统畜禽诊疗模式：传统养殖中，畜禽发病后，养殖管理员需长途赶赴现场排查，易延误病情诊疗；借助AI兽医系统，养殖户仅需上传畜禽发病照片、描述症状，系统即可快速生成诊疗方案，大幅提升诊疗效率。
AI兽医系统的核心优势体现在诊疗精准性与用药合规性两个方面，该系统可实现疾病“预测-预警-预防-诊断-治疗”全链路覆盖，24小时不间断监测畜禽健康状态，及时发现潜在健康风险。用药环节，该系统可自动规避药物配伍禁忌，避免药效降低，同时优化药物配伍方案，充分发挥药物治疗效果，有效保障畜禽健康，降低养殖损失。
为进一步深化AI技术应用，温氏股份启动“智改”三年计划，通过流程精简、AI技术替代、大模型融合等举措，推动AI技术逐步接管企业系统管理与数据分析工作，构建智能化、高效化的企业运营体系，持续提升企业核心竞争力，打造行业智能化转型标杆。
3.2.2 牧原：智能装备全覆盖，精准饲喂降本增效
牧原股份在智能化养殖领域持续投入，逐步实现养殖全流程智能装备全覆盖，智能环控、智能巡检、声纹监测、无针注射等各类智能设备广泛应用于养殖场景，构建起现代化智能养殖体系，全面提升养殖效率与标准化水平。
智能环控方面，牧原股份建立标准化猪群舒适度评价体系，通过智能环控系统实时监测猪舍温度、湿度、空气质量等核心环境参数，并根据监测数据精准调控，为猪群提供恒温恒湿、空气洁净的养殖环境。该系统采用四层空气过滤技术，大幅提升猪舍空气洁净度，接近手术室标准；同时，对猪舍污浊气体进行灭菌除臭处理后排放，有效解决传统养猪行业臭气扰民、环境污染等痛点问题。
智能巡检机器人广泛应用于猪舍日常巡检工作，该设备内置多种先进传感器，采用定时、定点巡检模式，依托养殖专用AI算法库，可精准识别20余种猪只异常行为。一旦发现猪只咳嗽、精神萎靡、体温异常等症状，系统将立即向饲养员推送预警信息，实现猪只健康异常早发现、早处理，预警准确率达95%以上，有效降低疫病传播风险。
牧原股份自主研发的“猪群咳嗽管家”系统，通过采集猪只声纹信息进行数据分析，生成猪群咳嗽频次统计图表，为饲养员提供呼吸道疾病辅助诊疗依据，有效降低用药成本，减少呼吸道疾病对猪群生长的影响。
饲喂环节，牧原股份搭建“一日一配方”精准饲喂系统，根据每栏猪只的日龄、体重、生长阶段等核心数据，自动优化调整饲料配方，实现精准饲喂。相较于传统经验型饲喂模式，该系统可有效避免饲料浪费，同时饲养员可通过系统实时监测猪群采食量、饮水量变化，提前3天左右预判猪群健康异常，及时采取干预措施。结合低豆日粮技术的应用，牧原股份不仅有效降低了饲料成本，还进一步提升了猪群生长性能，实现降本增效双重目标。
3.2.3 大北农：数字化转型，智慧育种小范围试水
大北农作为农业领域重点企业，积极推进数字化转型，聚焦智慧育种与智能养殖设备应用两大方向，持续探索智能化技术在生猪养殖行业的落地路径，为传统养殖行业转型升级注入新动能。
智慧育种方面，大北农投入大量研发资源，依托人工智能技术优化基因分析、育种决策与种质资源管理流程，致力于培育生长速度快、抗病能力强、肉质优良的优质猪种，提升生猪养殖产量与产品品质，增强养殖环节经济效益。目前，该企业智慧育种技术已进入小范围试点应用阶段，取得初步成效，为后续大规模推广应用奠定了坚实基础。
智能养殖设备改造方面，大北农逐步引入自动喂养、环境监测等智能设备，推动养殖流程科学化、规范化升级。各类智能设备可根据猪只生长需求，自动完成饲料投喂、猪舍环境调控等工作，不仅大幅提升养殖效率，还有效降低人力成本与管理难度，减轻养殖人员工作负担，推动传统养殖模式向现代化、智能化转型。
3.3 AI 的价值：不是取代人，而是让养殖更 “智慧”
人工智能技术在生猪养殖行业的快速应用，引发部分行业从业者担忧，担心其会替代传统养殖人员，造成就业压力。事实上，AI技术在养殖行业的核心应用价值并非取代人力，而是与养殖人员形成协同效应，优化养殖管理模式，推动养殖环节向“智慧化”升级。
AI技术可将养殖人员长期积累的实操经验转化为标准化数据模型，实现经验的传承与优化升级。通过摄像头与AI算法的结合，可实时识别猪只行为、体态特征，实现疾病早期预警，帮助养殖人员在疾病初期采取防控措施，降低疫病传播风险与养殖损失；大数据分析技术可对猪群生长数据、饲料消耗数据、环境参数数据等进行深度挖掘分析，为养殖人员提供科学的经营决策依据，优化养殖方案。例如，通过分析历史养殖数据，动态调整饲料配方，实现精准营养供给，既满足猪只生长需求，又避免饲料浪费，降低养殖成本；依托智能环控系统，根据猪只生长阶段与实时环境数据，自动维持栏舍最佳环境状态，提升猪只生长速度与成活率。
疫苗接种环节，AI技术同样发挥重要支撑作用。通过整合猪群健康数据、生长周期数据及疫病流行趋势数据，AI系统可优化疫苗接种时间与接种方案，确保疫苗在最佳时机发挥免疫效果，提升猪群免疫力，有效预防疫病发生，进一步降低养殖风险。
综上，AI技术在生猪养殖行业的应用，本质是为养殖从业者赋能，提升决策效率与养殖效益，其与养殖人员的实操经验相辅相成，共同推动生猪养殖行业向智能化、现代化方向高质量发展。
四、 猪圈旁的技术革命：中小养殖户的低成本转型之路
4.1 不用重金改造：智能化的 “小切口” 解决方案
在生猪养殖行业智能化转型浪潮中，部分中小养殖户存在认知误区，认为智能化转型必须投入大量资金进行猪场大规模改造、引进高端智能设备与系统，导致其对智能化转型望而却步。事实上，中小养殖户的智能化转型无需追求“一步到位”，可从低成本、易操作的“小切口”入手，逐步推进智能化升级，逐步享受技术赋能带来的经营效益提升。
以鼎大养殖设备相关产品为例，该企业研发的手推式吸尘车、水处理设备、自动分装生产线等智能化设备，为中小养殖户提供了经济实用的智能化解决方案。手推式吸尘车操作简便、性价比高，可有效解决猪场清洁难题，降低人工清洁工作量与劳动强度，减少疫病传播隐患；水处理设备通过先进过滤净化技术，为猪群提供洁净饮用水，保障猪群健康，降低因水质问题导致的养殖损失；自动分装生产线可实现饲料精准分装，减少饲料浪费，提升饲料利用率。此类设备无需对猪场进行大规模改造，即可有效提升猪场生产效率与管理标准化水平，适配中小养殖户的经营需求。
对于中小养殖户而言，完整记录生产数据是推进智能化转型的基础步骤。通过详细记录猪只生长周期、采食量、发病率、成活率等核心生产数据，可精准掌握猪群生长状况，及时发现养殖环节存在的问题，并基于数据做出科学经营决策。目前，“猪易通”“爱猪”等实用养殖管理APP，为中小养殖户提供了便捷的数据记录与分析工具，此类APP可帮助养殖户快速记录各类生产数据，同时通过数据分析生成养殖建议，包括优化饲料配方、疫病防控提醒等，实现手机端智能化管理，降低管理难度。
借助远程诊疗与营养咨询平台，也是中小养殖户提升养殖水平、降低转型成本的有效途径。“牧查查”农牧业AI中枢平台融合“语音+文本+图像”联合诊断技术，实现养殖场景全方位覆盖，养殖户仅需通过手机拍摄病畜症状，5秒内即可获取AI诊断结果，其中14类常见疾病诊断准确率达98.7%，同时可同步获取最优治疗方案与药品采购比价信息，大幅提升疫病诊疗效率、降低诊疗成本。营养咨询方面，专业饲料企业与农业科技公司推出的线上营养咨询服务，可帮助养殖户根据自身猪群情况，获取个性化饲料配方与营养方案，实现精准营养供给，降低饲料成本。
4.2 核心逻辑：技术要服务于 “降本、提质、稳收益”
无论智能化技术如何发展，生猪养殖的核心本质始终未发生改变，即通过合理控制养殖成本，培育健康猪只，实现可持续经营收益。因此，中小养殖户在推进智能化转型过程中，应紧紧围绕“降本、提质、稳收益”这一核心目标，聚焦自身养殖环节的痛点难点，让技术真正服务于经营效益提升。
疫病防控是中小养殖户面临的主要经营风险之一，由于技术水平与资金实力有限，中小养殖户在疫病防控方面往往存在短板，易遭受重大损失。中小养殖户可通过系统学习疫病防控知识，结合低成本智能化疫病监测设备，如智能摄像头、环境传感器等，构建基础疫病防控体系。智能摄像头可实时监测猪只行为体态，发现异常及时预警，提醒养殖户采取防控措施；环境传感器可监测猪舍温度、湿度、氨气浓度等核心参数，及时预警环境异常，减少疫病滋生隐患，通过“技术+知识”的结合，有效降低疫病发生率，减少养殖损失。
优化料肉比是中小养殖户降低养殖成本、提升经营效益的关键环节。借助智能化精准营养方案，养殖户可根据猪只品种、年龄、体重、生长阶段等核心因素，制定个性化饲料配方，实现精准投喂；部分低成本智能饲喂设备可根据猪只采食情况，自动调整投喂量，避免饲料浪费。通过精准营养供给与精准投喂，不仅可提升猪只生长速度与饲料利用率，降低料肉比，还可减少因饲料营养不均衡导致的猪只生长缓慢、免疫力下降等问题，进一步提升养殖效益。
中小养殖户在推进智能化转型过程中，需避免盲目跟风，杜绝追求“高科技概念”而忽视实际经营需求的行为。应结合自身经济实力与养殖规模，理性分析经营痛点，选择能够切实解决实际问题、提升经营效益的技术与设备，稳步推进智能化转型，实现可持续发展。
五、 结语：在变与不变中，把握养猪行业的确定性
回顾2026年1月生猪养殖行业运行态势，两大核心发展趋势愈发明显：一是行业规模化进程持续加速，集团化企业凭借资本、技术与产业链协同优势，持续扩大市场份额，引领行业发展方向；二是智能化转型浪潮全面推进，AI技术从概念探索走向实际应用，逐步改变传统养殖模式，成为提升养殖效率、降低经营成本的核心驱动力，为行业高质量发展注入新动能。
尽管行业处于持续变革之中，但生猪养殖的核心本质始终未发生改变。无论是集团化企业还是中小养殖户，日常养殖工作仍需聚焦猪只精细化照料，关注猪只生长状态，每一批生猪出栏都凝聚着养殖从业者的经营心血，承载着其可持续发展的期待。从大型集团场到中小养殖户，各类市场参与者都是生猪行业生态的重要组成部分，共同推动行业持续发展。
当前生猪行业处于充满不确定性的调整阶段，规模化带来的市场结构重塑、智能化引发的技术革命，既是行业发展面临的挑战，也是各类市场参与者实现突破的机遇。对于行业从业者而言，保持清醒的行业认知，不盲目跟风扩张、不畏惧行业变革，是实现可持续发展的前提；持续学习先进养殖技术与管理理念，提升自身专业素养与经营能力，可增强在市场竞争中的核心优势；坚持稳健经营，合理规划生产规模，优化成本结构，可有效抵御市场波动风险，保障企业长期稳定发展。
养殖从业者的坚韧与智慧，是生猪养殖行业最宝贵的财富。在行业调整期，从业者坚守养殖初心，在变革中积极探索，用专业与勤劳应对市场挑战，推动行业持续升级。展望未来，在全体行业从业者的共同努力下，生猪养殖行业将逐步走出调整期，实现高质量发展，持续为市场提供优质、安全的猪肉产品，为农业经济发展注入稳定动力。
数据来源：上市猪企2026年1月销售数据及相关财务数据、农业农村部、中国农业科学院农业经济与发展研究所、《农业工程学报》等
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