“贵校研究团队深度参与构建的生猪金融评估模型，已帮助中小养殖户获得授信贷款超3000万元……”一封来自重庆（荣昌）生猪大数据中心的感谢信，摆在了华中科技大学管理学院的案头。

信纸虽薄，分量却重，它见证了一场高校智力资源与田间地头需求的“双向奔赴”。

我国生猪产业规模庞大，价格深受“猪周期”剧烈波动的困扰，这是生猪产业不稳定的重要因素。宏观层面，政府调控常因预测困难、数据滞后而“看不清”；中观层面，企业经营因决策靠经验而“养不好”；微观层面，金融资本因活体资产难估值而“贷不了”。

“问题的关键在于生猪产业的特殊性。”华中科技大学管理学院教授、“天蓬”项目指导老师邓世名说，“仔猪育肥到出栏需6个月，调控能繁母猪对出栏的影响更是长达10个月。政府宏观调控和企业微观决策都依赖于对生猪出栏价格的超长周期预测。”

此外，生猪产业链长，信息化程度低，各环节数据割裂，形成了一座座“数据孤岛”，使得预测更加困难。

如何破局？华中科技大学管理学院组建的跨学科团队给出了答案——对通用大模型进行了适应性改造，针对生猪产业特性深度优化，结合行业专家知识，推出行业专用的垂直大模型“天蓬算法”。

团队成员、博士研究生乔晟豪介绍，“‘天蓬算法’采用多尺度时序特征融合机制，既能捕捉日度交易的短期波动，又能识别能繁母猪存栏的长期趋势；更引入混合因果注意力推理模块，不仅能告诉用户‘是什么’，还能解释‘为什么’。”

经过严格的历史回溯测试与初步产业验证，该算法短期价格预测准确率稳定在95%以上，中长期趋势预测准确率超过87%，即使在市场剧烈波动阶段也能保持稳定的趋势预测。

博士研究生深入猪场调研。受访者供图

技术的突破，离不开一线调研的扎实积累。团队初创成员、博士研究生徐明宇坦言，尽管前期做了大量案头工作，但刚接触产业时仍感觉“隔着一层纱”。

这份“隔阂”，在一次次深入猪场后被打破。他和队员曾与猪场员工一同隔离三天，检测合格后才得以进场。此后一周，他们住在猪场内部，全程跟踪养殖流程，摸清每一个环节。

团队先后20余次走访龙头企业与中小养殖户，在农业农村部全国畜牧总站、国家生猪大数据中心长期驻点，精准锚定“数据少、周期长、预测难”三大核心瓶颈，为算法优化提供实践支撑。

“科研报国不是一句口号。”徐明宇感慨道，“这个项目让我真切感受到，科研需要发扬‘四千精神’：走遍千山万水调研，想尽千方百计攻关，跟农户说尽千言万语，吃尽千辛万苦坚守。”

技术的成色，最终要靠市场来检验。在巨星农牧有限公司的养殖基地，这套系统已进入实测阶段。

“生猪出栏时机涉及多重变量，传统方法难以精准把控。”邓世名介绍，“我们借助人工智能决策算法，可科学推算最佳出栏节点。”

“这些博士真厉害！他们开发的模型能告诉我们何时卖猪最划算，一头猪能多挣二十多元！”养殖户老李滑动手机，屏幕上实时更新的生猪价格预测曲线清晰可见。

自2025年6月上线以来，该系统已服务超2万名产业用户，成为养殖户的“定心丸”。

针对金融机构“不敢贷、不愿贷”的难题，团队构建了生猪金融评估模型，有效破解了贷前调查、价值评估和贷后管理等痛点。通过“科技+金融”双轮驱动，为养殖农户提供资金融通与风险保障。

未来，研究团队将继续优化算法模型，推动系统在更广范围内应用，构建覆盖肉鸡、水产、粮食作物等多畜种的农业智能决策平台，持续以数智技术赋能农业稳产保供。