“貴校研究團隊深度參與構建的生豬金融評估模型，已幫助中小養殖戶獲得授信貸款超3000萬元……”一封來自重慶（榮昌）生豬大數據中心的感謝信，擺在了華中科技大學管理學院的案頭。

信紙雖薄，分量卻重，它見証了一場高校智力資源與田間地頭需求的“雙向奔赴”。

我國生豬產業規模龐大，價格深受“豬周期”劇烈波動的困擾，這是生豬產業不穩定的重要因素。宏觀層面，政府調控常因預測困難、數據滯后而“看不清”﹔中觀層面，企業經營因決策靠經驗而“養不好”﹔微觀層面，金融資本因活體資產難估值而“貸不了”。

“問題的關鍵在於生豬產業的特殊性。”華中科技大學管理學院教授、“天蓬”項目指導老師鄧世名說，“仔豬育肥到出欄需6個月，調控能繁母豬對出欄的影響更是長達10個月。政府宏觀調控和企業微觀決策都依賴於對生豬出欄價格的超長周期預測。”

此外，生豬產業鏈長，信息化程度低，各環節數據割裂，形成了一座座“數據孤島”，使得預測更加困難。

如何破局？華中科技大學管理學院組建的跨學科團隊給出了答案——對通用大模型進行了適應性改造，針對生豬產業特性深度優化，結合行業專家知識，推出行業專用的垂直大模型“天蓬算法”。

團隊成員、博士研究生喬晟豪介紹，“‘天蓬算法’採用多尺度時序特征融合機制，既能捕捉日度交易的短期波動，又能識別能繁母豬存欄的長期趨勢﹔更引入混合因果注意力推理模塊，不僅能告訴用戶‘是什麼’，還能解釋‘為什麼’。”

經過嚴格的歷史回溯測試與初步產業驗証，該算法短期價格預測准確率穩定在95%以上，中長期趨勢預測准確率超過87%，即使在市場劇烈波動階段也能保持穩定的趨勢預測。

博士研究生深入豬場調研。受訪者供圖

技術的突破，離不開一線調研的扎實積累。團隊初創成員、博士研究生徐明宇坦言，盡管前期做了大量案頭工作，但剛接觸產業時仍感覺“隔著一層紗”。

這份“隔閡”，在一次次深入豬場后被打破。他和隊員曾與豬場員工一同隔離三天，檢測合格后才得以進場。此后一周，他們住在豬場內部，全程跟蹤養殖流程，摸清每一個環節。

團隊先后20余次走訪龍頭企業與中小養殖戶，在農業農村部全國畜牧總站、國家生豬大數據中心長期駐點，精准錨定“數據少、周期長、預測難”三大核心瓶頸，為算法優化提供實踐支撐。

“科研報國不是一句口號。”徐明宇感慨道，“這個項目讓我真切感受到，科研需要發揚‘四千精神’：走遍千山萬水調研，想盡千方百計攻關，跟農戶說盡千言萬語，吃盡千辛萬苦堅守。”

技術的成色，最終要靠市場來檢驗。在巨星農牧有限公司的養殖基地，這套系統已進入實測階段。

“生豬出欄時機涉及多重變量，傳統方法難以精准把控。”鄧世名介紹，“我們借助人工智能決策算法，可科學推算最佳出欄節點。”

“這些博士真厲害！他們開發的模型能告訴我們何時賣豬最劃算，一頭豬能多掙二十多元！”養殖戶老李滑動手機，屏幕上實時更新的生豬價格預測曲線清晰可見。

自2025年6月上線以來，該系統已服務超2萬名產業用戶，成為養殖戶的“定心丸”。

針對金融機構“不敢貸、不願貸”的難題，團隊構建了生豬金融評估模型，有效破解了貸前調查、價值評估和貸后管理等痛點。通過“科技+金融”雙輪驅動，為養殖農戶提供資金融通與風險保障。

未來，研究團隊將繼續優化算法模型，推動系統在更廣范圍內應用，構建覆蓋肉雞、水產、糧食作物等多畜種的農業智能決策平台，持續以數智技術賦能農業穩產保供。