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　　飼料節糧關系著畜牧業的高質量發展。近年來，通過AI新算法、新模型和大數據技術，理解基因、預測表達，支撐基因編輯等合成生物學技術研發，飼料節糧取得了一定的成就。但在飼料領域，國內多數的飼料企業還在用國外配方軟件，數字化配方技術能實現自主化的屈指可數，數據庫建設上還有很多細分畜種和原料的營養規律沒有摸清;在養殖方面，雖然我國的規模優勢巨大，但真正能實現數字化決策的智慧豬場較少，生物識別技術、智能環控裝備、養殖機器人方面雖然有很多創新產品，但是立足真場景、解決真痛點的應用還比較少。在嚴防生豬疫病的背景下，科研院所的人才技術優勢與企業的場景優勢融合受限，技術方法和產品原型大多在實驗室階段，距離形成新質生產力，還存在“最后一公里”問題。

　　全國政協委員、新希望集團董事長劉永好認為，以數字技術推進畜牧業高質量發展和節糧減損的應用潛力非常大。但當前養殖企業受豬周期影響較大，難以大規模投入，相關政策支持也較少。為此，劉永好提出三點建議：

　　加快數字化生物育種創新體系布局。采取政府資金、院所人才、企業場景相結合的三位一體創新模式，建設IT+BT融合的智能育種研發體系。推動生物大數據、智能設計等基礎算法和模型研發，構建IT驅動的生物育種創新體系。強化龍頭企業為創新主體，支持涉農企業建立實驗室和研發設計中心，推動數字化生物育種新業態發展。

　　支持自主化營養數據庫、配方軟件的開發應用。用政策資金引導科研院所和龍頭企業開展各有側重的配方數據庫建設，科研院所開展公益性的數據庫建設，同時支持企業自主錯位開展特色數據庫建設，減少對外部軟件和數據庫的依賴。對飼料養殖企業的軟硬件技術改造給予資金補貼和支持。

　　加強數字化畜禽養殖平臺和智能裝備研發推廣。一是引導科研院所打開人工智能、大數據的算法和技術庫，企業打開精準飼喂、估重、生物識別、清糞、環控、巡檢、防疫的場景庫，推動場技融合，立足真場景開展項目立項。二是集中力量攻破浪費多、損失大、效率低的真痛點，開發重磅應用。三是支持院所與企業合資建立專業化的服務機構，市場化推廣科企融合產生的成果，包括聯合開發的科研體系、創新算法、智能裝備等等，帶動行業整體數字養殖水平上升。