当前，我国畜牧业正处于从传统养殖向现代化、集约化、绿色化、数字化与环境和谐共生等描述转型的关键阶段，破解饲料资源短缺、降低养殖碳排放、保障动物源性食品安全，是行业亟须攻克的核心课题。长期以来，天然植物提取物因绿色安全、多效协同，被视作替代抗生素、提升动物免疫与生产性能的重要路径。然而，全球范围内普遍面临活性物质组分复杂、作用机制不清、研发长期依赖“经验试错”的困境，导致产品功效不稳定、研发周期漫长，难以规模化应用。

北京农学院蒋林树教授团队联合中国科学院东北地理与农业生态研究所钟荣珍研究员团队，历经二十余年系统攻关，搭建起集“资源数据化、筛选智能化、产品定制化、应用规范化”于一体的饲用天然植物活性物质全新技术体系。这一体系的“点睛”之笔，在于成功研发出本草智枢大模型及配套支撑系统，以此作为核心智能引擎，彻底改变了以往活性物质研发“盲人摸象”的被动局面，推动行业迈入精准设计、智能导航的新阶段。

联合团队在“饲用活性物质组学”理论基础上，创新发展出整体性、网络化和可解析三大原理，并以奶牛为模型，建立了核心数字基础设施——中国饲用天然植物活性物质数据库（NBCBank）。该数据库首创“天然植物－活性成分－作用靶标－分子功能－养殖效能”五位一体融合架构，系统整合了154种植物、8000余种活性成分、8525个分子靶标和超过5800万条结构化数据（其中超80％的反刍动物专用分子互作信息为全球首次规模化收录），清晰揭示了我国资源“两核－一带－三区”的分布格局，量化了关键活性成分的地域分异规律，为原料精准溯源与标准化开发提供了关键决策依据。

基于NBCBank中的海量数据与知识图谱，成功研发出全球首个专注于饲用活性物质的垂直领域大模型——本草智枢大模型（NBCBank－AI）。该模型不仅攻克了专业复杂数据与自然语言交互的技术壁垒，实现了“对话式”科研检索，将数据分析效率提升3至5倍；更在核心算法上取得关键突破，彻底改变了传统网络药理学的静态关联模式。联合团队构建的21个预测模型集群，能够动态推演从“组分”到“靶点”再到“功效”的全链条量化关系，使功效预测准确率较传统方法跃升80％以上，真正实现了研发从“经验试错”向“智能算赢”的质变，大幅提升了研发效率。

该智能系统的建立，标志着研发范式发生根本性转变。采用本草智枢大模型，研发人员可在90秒内完成组分的智能筛选与配比优化，将周期缩短至12至18个月，筛选成功率跃升至75％以上。依托模型预测，联合团队围绕奶牛不同生理阶段需求，设计了针对性干预方案。在现代牧业、首农畜牧等龙头企业开展的覆盖1．5万头奶牛、持续3年的大规模验证表明，模型预测与实测高度吻合。例如，在泌乳高峰期，协同使用葡萄籽原花青素和沙棘黄酮，成功将瘤胃甲烷菌丰度降低38．5％，同时提升乳脂率；在应激期，柑橘黄酮可显著抑制促炎因子，有效缓解热应激对奶牛免疫功能的抑制。

联合团队进一步成功创制了4个系列28个功能性产品。其中，柑橘皮提取物新产品表现优异，显著提升产奶量6．8％、饲料有机物质消化率9．2％和乳功能性脂肪酸比例18％，同时降低体细胞数15．3％，同步改善肝功能并提升免疫球蛋白水平，投入产出比达1：3．5。尤为突出的是其生态效益：通过协同使用特定活性物质，成功将奶牛瘤胃甲烷菌丰度降低38．5％，单位甲烷排放量较国际同生产水平降低25．7％，实现了经济效益与生态效益的统一。（研究得到了国家重点研发计划项目－城郊都市区现代牧场关键技术集成示范（2023YFD1301800）、北京市家畜创新团队等项目的大力支持，并已通过“高校－企业－行业”三位一体的模式在全国广泛应用。）（乔瑞）