人类社会正从信息时代走向智能互联时代，作为科技革命和产业变革的重要驱动力量，以人工智能（AI）为代表的数智技术正在重塑传统行业。以农业为例，畜牧养殖业是促进农民增收、加快乡村振兴的重要支柱，目前正面临环境压力日益加大、产品品质有待提升、管理水平滞后、畜禽养殖疫病常发等一系列问题，利用数智技术将数据要素与畜牧业全过程、全场景、全产业链有机融合，可以实现劳动替代、精准投入、环境监测和智能决策，进而改变传统产业模式，有效提高生产力，解决行业痛点难点问题。
数智技术与各行业领域深度融合是全球数字化发展的必然趋势，也是时代共识。然而在与传统产业融合实现商业化的过程中，掌握前沿技术的高科技企业在市场却频频“遇冷”，面临技术落地难、市场推广难、企业盈利难等多重困境，一步不慎就可能陷入“死亡之井”，倒在黎明之前。
北京小龙潜行科技有限公司（简称小龙潜行）作为一家数智科技领域的国家高新技术企业和专精特新企业，致力于以科技改变畜牧业。小龙潜行利用人工智能、机器学习、图像及视频识别、声音识别、智能终端、云服务等技术自主研发智能养殖装备及全场景智慧畜牧解决方案，切实使用AI数智科技形成新质生产力，改变传统生产关系，构建产业生态圈，有效化解传统畜牧养殖的难点堵点，为推进畜牧业高质量发展实现畜牧业现代化提出“小龙”方案。本文以小龙潜行利用AI赋能传统养殖业为例，分享高科技企业跨越技术采用生命周期的实践经验。
有本有则
高科技难以逃避的自然规律
高新技术在与传统行业结合落地时，不可避免地需要面对技术采用生命周期。技术采用生命周期理论最早由Geoffrey Moore为分析美国农场主采用玉米新品种的情况而提出，之后在高科技产品市场渗透的商业研究领域落地生根、枝繁叶茂。
研究发现，新技术的潜在客户服从正态分布特点：由于市场不同群体对新技术颠覆性创新的反应和措施不同，根据潜在客户对风险的担心和需求强烈程度，可以将技术采用者分为创新者、早期采用者（有远见者）、早期大众（实用主义者）、后期大众（保守主义者）以及落后者五个群体。理解每一个群体的特点及其与相邻群体的关系是推进创新技术与传统行业融合的重要基础。
研究发现，创新技术在潜在市场的扩散过程并非平滑和连续的，各个阶段存在不同程度差异，对于任何两个相邻群体，让他们接受并与创新技术融合的方式并不相同，因此导致任何两个相邻群体之间都会出现一个裂缝。每到一个裂缝时期，创新技术都可能失去融入行业的势头，错失从一个细分市场顺利过渡到下一个细分市场的时机，无法到达钟形曲线中部，进而真正实现与传统行业的深度融合（见图1）。
在众多裂缝中，从早期采用者市场过渡到早期大众市场时，将早期采用者与早期大众分裂开的那条深不可测的鸿沟尤其值得警惕，因为这条鸿沟最大也最隐蔽，常常难以被察觉，给企业带来极大的风险，俗称“死亡之井”。
高新技术产品进入市场时，最初会在一个由创新者和早期采用者组成的早期市场中受到热烈欢迎，但在推向大众市场时，由于大众市场的用户与前两类用户有着完全不同的选择标准，产品销售会遇到困难，增长速度直线下降，导致产品在早期市场和大众市场之间出现的裂缝最为明显，即技术“峡谷”。
产品如果能够顺利跨过这一“峡谷”，将很快进入实用主义者和保守主义者占主导地位的大众市场，销量获得爆发式增长; 如果不能实现成功跨越，企业就只能继续开发早期采用者市场，但早期采用者对产品都有自己的特殊要求，这就会导致企业研发部门不堪重负。一旦有更新的技术出现，早期采用者将很快抛弃原先的技术产品而转向采用更新技术的产品，企业经营状况就会因此不断恶化，丧失竞争优势，最终跌入“死亡之井”。
究其原因，企业之所以很难从早期采用者市场过渡到早期大众市场，主要在于这两个群体看似相隔很近，实则其内在性格、偏好相差甚远。而企业在开始时并不能及时察觉这两类群体的区别。对于企业而言，早期采用者市场与早期大众市场的客户名单和订单规模没有太大区别——一般情况下，这两个市场都会出现大公司客户，它们的订单金额都比较大。但事实上，创新技术在这两个阶段直接或间接地向客户做出的承诺和必须交付的业态截然不同。
从两类潜在消费群体的心理特点来看，早期采用者受变革驱使，更愿意承担风险，注重长远考虑。因此早期采用者会率先借助创新技术在业内实施某种变革，希望新产品颠覆既有产品市场，进而借此赢得产品成本更低、上市时间更快、客户服务更完善等竞争优势。相应地，作为第一个吃螃蟹的人，早期采用者更能容忍创新技术初露端倪时难以避免的错误和故障。
相较之下，早期大众却与此不同。早期大众通常更看重解决自身当下的问题，不愿承担长期风险，更注重局部革新带来的效率改进，而不是产业的革命。因此，早期大众更重视创新技术针对其现有生产力的提升，希望尽可能保留现有业务模式，尽量减少对现有业务流程的颠覆。这些差异导致尽管早期采用者能够发现未来蕴藏的巨大机会，但早期大众并不急于参考早期采用者的意见而跟进，致使新产品应用市场开发停滞不前。
若出一辙
AI赋能畜牧养殖的现实困境
在AI试图与传统产业深度融合的今天，上述现象普遍存在于各个行业。以畜牧养殖业为例，我国发展“AI+畜禽养殖业”具有先天优势，应用场景与市场非常广阔。我国牲畜年出栏超11.1亿头（只），存栏年超8.5 亿头（只）；家禽年出栏168.2亿只，年存栏67.8亿只。畜牧业是数据密集型行业，庞大的畜禽养殖规模时时产生着海量与动态变化的数据，涉及动物健康、生长速度、饲料消耗等多个方面。AI可以对这些数据加以分析，进而优化养殖过程，提高生产效率和经济效益，还可以帮助行业应对环境挑战，实现可持续发展。然而在AI技术落地过程中，也不可避免地受到技术采用生命周期的影响。
“猪粮安天下”，生猪养殖作为我国畜禽养殖业的核心，历来是承载着国人安居乐业的基石产业，从选址建场、选猪育猪，到饲料营养、疫病防治等，每个环节都充满了挑战与机遇。传统养殖方式往往受制于人力、物力和环境等因素限制，难以实现高效、环保和可持续发展。
在AI发展势不可挡并大有主导千行百业趋势的今天，很多以AI为创新技术产品内核的高科技创业公司聚焦生猪养殖数智化转型升级的垂直细分赛道，其中不乏脱胎于科技领军企业的豪华阵容，如阿里、华为、京东和百度。初期这些极具高科技内核的团队所思所想就是颠覆传统行业，甚至给自己的心理暗示已然是：新技术在传统行业的创新应用就是颠覆性创新和重构原有业务逻辑。放眼望去，满眼的市场需求与商机；一路走来，现实的骨感令人措手不及。
传统畜牧养殖向智能数字化养殖的转变绝非易事，其间遇到的问题错综复杂。当以数智能力为核心的高科技企业进入生猪养殖实际应用场景，试图完成与传统生猪养殖“数智+”的有机融合时，遇到了生猪养殖实际应用场景中各种非标准化的生产业务流程；遇到了生猪养殖从繁育到育肥复杂的生产业务逻辑与现场执行融合的博弈；遇到了生猪养殖环境对数智化设备正常使用林林总总的挑战，如实施的复杂性，温湿度、有害气体的干扰等，貌似完美的解决方案或许就止步于小小的苍蝇排泄物；看到了关键数据挖掘与实际生产系统相关联并发挥重要作用的漫漫长路；看到了为构建合理报价体系左右权衡的艰难，更不要说商业模式、盈利模式的跑通与推而广之。
本质上，这确实是高科技产品营销要完成的任务。每一个真正的高科技创新产品都始于一次潮流或趋势，一开始没有人知道它有什么市场价值或用途，但是它优越的性能却在三三两两的早期采用者心中激发出巨大的热情，这就是早期市场的形成。
在接下来的一段时间里，其他客户持续观望，看看后续会发生什么情况，此时就进入了鸿沟时期。如果真的有所进展，就是企业为产品找到了一个确切的价值主张，而且目标客户群体能够以合理的价格购买，那么一个新的主流细分市场就会迅速成形，而且发展速度极快，这时新产品与市场的有机融合就真正开始了。然而现实中，很多企业由于没能找到细分市场，导致自己未能跨越鸿沟，最终被迫退出市场甚至破产。
雾里看花
小龙潜行的试错过程
小龙潜行作为将AI为内核的创新技术深度融入传统生猪养殖行业的高科技型企业，其应用于传统畜牧业的产品与服务属于颠覆性创新，需要产业应用者或多或少改变原有的行为模式，因此在实践过程中，同样面临技术采用生命周期的“诅咒”。
在小龙潜行创立初期，传统生猪养殖行业已经有一批创新者，如养殖头部企业正大中国，产业供应链巨头默沙东、帝斯曼和PIC等。他们具备全球范围检索、接纳相关创新技术的素养和能力。通过评估小龙潜行核心技术的先进性和应用技术的颠覆性，这些创新者愿意提供丰富的落地应用场景、数智化预算和优化建议，与小龙潜行一起探索个性化数智解决方案。这些行业创新者给小龙潜行带来良好的口碑，对于公司核心技术快速优化、进而打磨出可落地应用的创新产品与服务形成了有力的支撑，使得小龙潜行获得了与行业早期采用者接触甚至合作的商机。
行业内先进企业的高层决策者对未来行业竞争方向洞察清晰，对自身企业战略方向有决策和参与能力，他们作为早期采用者会受到创新者的直接影响。创新者助力小龙潜行与早期采用者完成链接，将AI数智化个性化项目探索推进到创新产品与服务采购阶段。因此公司相对容易地跨过了技术采用生命周期中的第一个裂缝，较为顺利地进入了早期应用市场，实现了商业营收。此时团队上下备受鼓舞，每个人都坚信营收与市场份额会持续增长。然而就像大多数高科技初创企业一样，小龙潜行也进入了“迷雾区”。
由于早期采用者和早期大众不同，早期大众并没有兴趣与小龙潜行协同进行各种数智化个性化需求的探索，他们只愿意为有可能迅速形成自己竞争优势的产品或服务而埋单。因此，小龙潜行在进入早期大众市场时销售遇到困难，增长速度直线下降。与此同时，面对企业过去开发的早期采用者市场，由于该群体对产品都有各自的特殊要求，导致小龙潜行的创新技术团队每天要面对大量源自客户的复杂需求，以及基于需求产生的一个个看上去毫不相干的项目。小龙潜行的能力版图突然之间被放大，团队瞬间汇入算法、软硬件、物联网架构、动物营养、兽医、猪场管理等各个方向的人才，开支成本倍增。受此影响，公司出现研发矩阵过于分散，核心价值与主营业务不聚焦、不明确的现象。
随着现金流告急、业务增长波动频现、研发与营销冲突等问题越来越多，小龙潜行痛定思痛，及时做出调整，量入为出，缩小研发矩阵，开始集中精力针对早期项目完善公司现有产品与服务的普适性与成熟度，关注项目中人力、财力等方面的投入控制和灵活调配。
以广东省农垦集团“生猪产业集群数字化生产建设”项目为例，该项目要求构建“智能化精准数据治理+云平台智能分析与反馈”管理系统，形成育肥猪数智化精准管理闭环，实现集团实时获取育肥猪生长速度/栏均匀度/料肉比/猪群数量/饲养密度/出栏时间等实时生产过程关键数据，实现集团生物资产动态管控闭环。
基于对客户预期的有效管理，小龙潜行将整个项目分解成三个阶段，分节点推进。
第一阶段完成体重、数量等核心数据采集和智能装备标准化规范，根据数据治理对数据清洁度的需求，完成巡视策略调优；
第二阶段数据治理，完成生长速度、均匀度、料肉比、养殖密度、销售计划、财务审计等生产决策辅助数据的推送，与客户方已有信息化系统打通；
第三阶段基于技术闭环，对照传统管理做法，制定持续优化的具体执行方案，构建整个数智化管理服务体系，助力这家优秀农牧业国企实现从传统到数智化的转型升级。
在项目第一阶段，形成装备实施标准化规范，完成装备普适化升级，基于装备实施便捷性与养殖现场适配性对轨道与装备主体进一步优化。第二阶段聚焦辅助决策数据，根据养殖企业核心普适性刚需，如促进猪企与供应链金融、生产要素供应链高效互动，对料肉比评估、销售计划与财务合规等重点优化。第三阶段基于公司沉淀的产品与服务能力，形成中小型猪企与合作社／家庭农场等以自繁自养模式为主体、服务需求较大的养殖群体构建适配商业模式的区域供应链数智化服务体系闭环。
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抢占主体市场滩头阵地
高科技企业要想跨越早期采用者和早期大众之间的“死亡之井”，必须首先对大众市场中的各个细分市场进行详细调研与评估，在此基础上，选取与企业能力最匹配且还没有被其他竞争者占据的细分市场，以市场领导者的强势姿态出现，主动为最终消费者提供产品或技术，展现企业能够为消费者带来实际价值的能力，让其切实感受到企业的实力并产生信任感与安全感，最终促使企业成为该细分市场真正的领导者。只有这样，才能在大众市场找到立足点抢滩登陆，跨越“死亡之井”。
随着对早期市场客户需求的管理与聚焦，小龙潜行团队明确了坚持与应用场景适配为根本的研发原则，并基于自身在AI算法的行业领先优势，聚焦细分市场。对于生猪养殖而言，准确测量生猪体重、背膘等关键指标，利用数据对妊娠母猪和商品猪进行健康营养管理是决定企业经济效益和产业生产效率的关键。以往数据主要以人工测量为主，这种测量方法不仅会对猪只造成较大应激反应，还加剧了企业的人工成本。
基于此，小龙潜行聚焦养殖关键生产环节，即育肥猪聚焦15公斤到120公斤的生长阶段，母猪则聚焦从怀孕到分娩生产的100多天，重点突破养殖关键生产环节数据采集算法模型的研发应用（见图2），开发了猪场柔性挂轨巡检机器人。
产品利用人工智能技术，通过集成高清摄像头、深度摄像头、红外成像仪、超高频读写等模块，实现栏位猪只盘点、猪只估重、妊娠母猪体温预警、体况评分等功能，进而代替人工完成智能巡检，更准确地采集猪只的各项数据，减少人员与猪只的不必要接触，加强生物防疫安全并提升企业养殖效率。以一个万头规模猪场来说，过去需要35〜40人，现在利用AI机器人巡视和运营管理只需要5人，且采集精度和效率更高。
跨越鸿沟后的效果已经开始彰显。截至目前，小龙潜行在国内业务订单已经覆盖20多个省地直辖市、100多个落地实施的智能猪场项目，业务项目范围覆盖十多个类型和领域。2024年小龙正式出海，日本和越南等东南亚市场已经启动。公司联合中国科学院、中国计量科学院、多所农业大学科研单位，以及养猪龙头企业已经申请制定相关行业标准和国际标准。
至此，小龙潜行利用人工智能（包括机器学习、图像及视频识别、声音识别）、大数据和云服务等先进技术成功打造出符合产业所需的智慧畜牧解决方案，以数智化赋能畜牧业。公司利用“非接触、零应激”式AI养猪模式，基于深度学习和大数据分析技术开发测重、测膘、生物资产盘点等功能模块，实现了养殖一线生产数据实时采集与智能分析决策、精准营养、精准饲喂，有助于提升猪场管理水平及经济效益，降低人力成本、减少生物安全风险。同时，也为饲料、动保、屠宰加工、物流、销售等产业链各个环节及金融、保险、政府职能部门提供高质量的数据支撑，促进产业链协同发展，推动生猪养殖向绿色、健康的方向发展。
小龙潜行的“瘦身”行动不仅使主营业务更加明晰，更使AI与传统养殖业的结合更加紧密。数智化的电光石火正在生猪养殖的烟火气中闪耀。
