问题——传统产业承压，价格内卷与转型焦虑并存 在外部需求波动、行业供需调整与同质化竞争交织的背景下，部分传统行业面临利润空间收窄、成本上升、市场不确定性加大的压力。
刘永好在交流中坦言，传统产业竞争强度较高，一些企业家感到焦虑；若以降价换市场，容易引发质量与品牌受损，进一步削弱行业韧性。
如何把压力转化为动力，推动产业走向高端化、智能化、绿色化，成为传统企业必须回答的现实课题。
原因——同质化竞争加剧与新技术窗口期开启叠加 一方面，传统行业长期存在产品结构相近、技术门槛不高、区域性竞争激烈等特点，当市场进入调整期，企业更容易走向以低价抢份额的路径依赖，形成“越卷越薄”的恶性循环。
另一方面，以大模型等为代表的人工智能技术快速迭代，在生产、管理、研发、营销等环节释放效率红利，为传统产业重塑流程、升级决策体系提供了新的工具箱。
刘永好认为，人工智能的关键进展体现在算法、算力与数据质量提升上，尽管仍存在“幻觉”等误差问题，但整体趋势是不断收敛、逐步可控。
影响——“向上竞争”重塑企业能力边界，农业现代化迎来新变量 刘永好提出，与其在价格上“向下竞争”，不如在科技、品质、管理、执行力上“向上竞争”。
他认为，企业要保持长期主义，既不能在困难时期轻言退出，也不能在景气时期躺平，企业家应承担对员工成长、对产业进步和对社会发展的责任。
在具体应用上，他结合自身经历指出，人工智能已在信息检索、出行规划、快速形成分析结论等方面显著提升效率；过去需要数日汇总的工作，如今可在短时间内形成初步方案，从而倒逼组织加快学习和再训练。
他据此要求企业内部研发、销售与管理人员主动了解、熟悉并使用相关工具，以提升响应速度与决策效率。
面向产业端，刘永好关注人工智能与畜牧业的结合空间，包括养殖环境监测、疫病风险预警、饲喂配方优化、生产调度、供应链管理等场景。
他判断，经历行业低谷出清后，在科技进步推动下，奶业等领域有望在效率、质量与稳定供给方面迎来改善。
对策——完善政策牵引与产业协同，推动智能化从“可用”走向“好用” 围绕人工智能赋能农业与畜牧业，刘永好提出多项建议：一是将畜牧业相关智能设备更好纳入农机购置补贴支持范围，降低新技术应用门槛，带动规模化推广；二是推动畜牧业数据平台建设，建议纳入数字农业相关试点，促进数据标准、互联互通与应用生态形成；三是从硬件装备、算力资源、算法模型与数据治理等环节加大项目与资金支持，提升行业整体数字化基础能力；四是探索设立面向智能养殖的重大专项，支持龙头企业联合科研院所组建创新联合体，促进关键技术攻关与成果转化。
他同时对行业格局演进作出判断：未来通用型大模型数量不会无限扩张，更多模型将通过并购整合或转向垂直领域应用，以更贴近产业需求的方式落地，这有利于形成更加健康的产业生态，推动技术从“热度”走向“深度”。
前景——以新质生产力推动实体经济提质增效，乡村振兴将获新动能 当前，我国正加快培育新质生产力，促进科技创新与产业创新深度融合。
刘永好表示，传统企业要敢于参与新技术浪潮，在实践中学习，在应用中迭代；尤其是农业这一基础产业，既关系民生保障，也关系乡村振兴和城乡融合发展。
随着数据准确性提升、应用场景拓展、产业链协同增强，人工智能有望在农业降本增效、稳产保供、质量追溯、绿色发展等方面释放更大潜力，并带动相关装备制造、软件服务、运维管理等新业态成长。
传统产业转型升级是经济高质量发展的必然要求。
刘永好委员的建议为传统企业指明了方向:既要保持战略定力和责任担当,又要主动拥抱新技术、培育新动能。
当科技创新成为企业发展的核心驱动力,当新质生产力与传统产业深度融合,中国制造必将在新一轮科技革命中实现跨越式发展,为经济社会高质量发展注入持久动力。