仔猪市场敞开“机遇之门”,凭AI年利润涨200%,牧原、温氏、京基智农等竞争白热化
农业农村部最新公布的数据显示,2025年1月,市场氏京全国新生仔猪数量实现了2.5%的敞开同比增幅,仔猪市场呈现出蓬勃发展的年农强劲势头,其中规模化养殖的利润加速推进无疑是关键驱动力之一。
随着规模化养殖浪潮的兴起,仔猪市场正经历一场深刻的“洗牌”。2024年,养殖行业前十强的市场占有率首次突破25%,而中小散户则以每月5%的速度逐步退出市场。规模化养殖的崛起为生产资料企业打开了新的发展机遇,这些企业作为产业链的上游支柱,其产品和服务覆盖了从仔猪孕育到育肥的全过程,包括饲料、兽药、疫苗、养殖设备等核心环节,为行业的持续发展提供了坚实支撑。
得种者得天下,仔猪市场份额扩大
在生猪养殖行业,“得种者得天下”已成为不争的事实。仔猪市场份额的扩大,正是我国生猪养殖行业转型升级的生动写照。环保压力、疫病防控、土地资源、养殖成本和资金投入等因素,正共同推动生猪养殖业向标准化、规模化迈进,散养户和中小型养殖企业逐渐淡出竞争舞台。在此背景下,许多养殖企业,特别是中小型企业,愈发依赖头部企业的仔猪供应,以确保其生产和扩张的顺利进行。
大型养殖企业的养殖规模持续扩张,对仔猪的需求也随之水涨船高。从2018年至2024年,我国生猪产业的规模化程度从49%跃升至70%以上,提升了21个百分点。商启咨询预测,到2030年,中国生猪养殖的规模化率将达到83%。
从养殖结构来看,2024年正邦的仔猪出栏量占比高达51.90%,金新农和天邦也分别占据了41%和34%的市场份额。这一格局清晰地表明,仔猪市场的规模化与专业化育肥正在加速推进,为整个行业的积极发展注入了强劲动力。
2022年到2024年生猪养殖规模化率
种猪的品质直接关系到猪苗的质量,种猪基因在决定猪场养殖效益的核心因素中占比高达40%。因此,“得种者得天下”绝非空谈。近年来,“南繁北育”战略已成为生猪养殖行业的重要趋势之一。牧原股份、温氏股份等企业凭借先进的种猪选育技术,通过基因筛选、遗传评估等手段,成功选育出高产、优质、抗病的种猪,为行业的可持续发展奠定了坚实基础。
温氏构建了瘦肉型猪基因组填充数据库和SWIM开放服务平台,打破了不同基因分型数据难以合并使用的瓶颈,为行业提供了约19.3万头种猪基因组填充服务。通过基因组选配最优5%的组合,产仔数相比传统选配方法可提高0.5头,校正天龄可缩短0.68天。
永诚育种集团将规划五大遗传核心场,构筑了12720头核心种群,依托逾18000亩天然隔离带,持续为行业输送遗传性能稳定、健康度高的种猪资源,可满足中国种猪市场10%的需求。若同样饲养160天,永诚的商品猪则有14天的增重空间,可实现16.8kg的增重。按一个万头规模的猪场计算,可增收252万元。
生产资料企业争相入局,智能化成产业链“新标配”
在仔猪产业链中,种猪企业不仅提供优质猪苗,更通过创新模式和服务推动产业链的升级与发展。智能化养殖设备和数字化管理系统已成为仔猪产业链的“新标配”。非洲猪瘟曾给养殖户带来重创,而AI技术通过分析咳嗽频率、体温波动等数据,可提前3天预警疾病风险,准确率超过85%。
牧原、温氏、京基智农等大型企业凭借资金、技术和管理优势,不断扩张市场版图,市场份额显著提升。
温氏在多个养殖基地引入了智能化环控系统和饲喂系统,显著提高了仔猪的成活率和生长速度。去年11月,其PSY(每头母猪每年所能提供的断奶仔猪头数)达到29以上,全程成活率接近86%。
京基智农则凭借AI技术实现单头猪成本低至13.8元/公斤,头均盈利超过800元,年利润涨幅高达200%。在传统养殖中,饲料浪费率高达15%,而AI技术通过分析猪的生长阶段、健康数据及原料价格,动态生成最低成本配方,将饲料成本降低了10%-15%。同时,通过无人饲喂设备,将料肉比压低至2.5:1,比行业平均水平低10%,仅此一项就年省数亿元。
随着规模化养殖的不断深入,大型养殖企业对仔猪生产资料的需求呈现爆发式增长,对产品质量和安全性的要求也极为严格。以正邦科技为例,其在全国范围内不断新建和扩建养殖基地,对仔猪饲料、兽药、疫苗以及先进养殖设备的采购量持续攀升。温氏在采购饲料时,会要求供应商提供详细的营养成分检测报告,以确保饲料能满足不同生长阶段仔猪的营养需求。
除了同行之间的竞争,一些互联网科技企业也利用大数据、人工智能等技术涌入仔猪生产资料市场。例如,京东数字科技集团通过“猪脸识别”技术为每只猪建立单独档案,工作人员可在数百公里外根据搜集到的猪场温度、湿度、氨气含量等信息进行远程指导。网易味央则采用全球第四代养殖模式,智能摄像头全程监控猪的身体状况、进食量甚至排泄物等,通过传感器实现远程监控,实时掌握养殖环境和猪只状态。
业内人士指出,仔猪市场的火热吸引了众多生产资料企业纷纷入局,市场竞争愈发激烈。
撰文:杨智明
来源:南方农村报
(责任编辑:探索)
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