文/本刊記者 任秋鴻 彭 華

當今時代，發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)升級的重要抓手。如何從根本上提升我國的奶牛養(yǎng)殖水平，打造更為精細化的管理體系，更加智能化的生產(chǎn)方式，從而打通產(chǎn)業(yè)鏈上下游，實現(xiàn)業(yè)務(wù)聯(lián)動、精準決策、智能制造的具有現(xiàn)代化特色、適應(yīng)我國國情的奶牛大規(guī)模養(yǎng)殖模式，是業(yè)內(nèi)同仁需共同面對的挑戰(zhàn)和機遇。

在此背景下，由北京和牧興邦網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司（簡稱“和牧興邦”）、北京楷行管理咨詢有限公司（簡稱“楷行咨詢”）共同發(fā)起，北京安樂福公司大力支持下的“牧業(yè)新興技術(shù)研討會”在江蘇蘇州召開。會議邀請了威斯康星大學Victor Cabrera教授、比利時根特大學Miel Hostens教授、北京楷行管理咨詢有限公司首席顧問陳楷行博士等行業(yè)資深專家分別就“智慧牧業(yè)：威斯康辛大學牛場智慧大腦的啟示”“將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成價值，將數(shù)據(jù)用于乳制品行業(yè)”“提高首配受胎率的流程細化大數(shù)據(jù)研究”等內(nèi)容作了報告，向與會代表詳盡闡釋了牧場數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用的原理和案例，展示了大數(shù)據(jù)在奶業(yè)領(lǐng)域的實質(zhì)性應(yīng)用成果。同濟大學饒衛(wèi)雄教授、深圳市訊聯(lián)電子有限公司總經(jīng)理毛有楊等數(shù)據(jù)/計算機專家分別就“淺析新一代人工智能”“物聯(lián)網(wǎng)在畜牧業(yè)的應(yīng)用前景”等內(nèi)容作了報告，向與會代表科普了人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的知識。北京和牧總經(jīng)理王智就“智慧牧業(yè)頂層設(shè)計方案與實踐”作了報告，介紹了智慧牧業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施、6 個基礎(chǔ)架構(gòu)和3 個一體化運行架構(gòu)。

全場

Miel Hostens

Victor Cabrera

陳楷行

饒衛(wèi)雄

毛有楊

王智

會議邀請了優(yōu)然牧業(yè)、圣牧高科、光明、衛(wèi)崗、三元、廣東奶研所等國內(nèi)大型牧業(yè)集團智慧牧場項目負責人共同商討智慧牧業(yè)的建設(shè)思路。會上國內(nèi)外專家對智慧牧業(yè)的定位、牧業(yè)數(shù)據(jù)的應(yīng)用前景、機會以及挑戰(zhàn)進行了深入探討；會后共同發(fā)起了，業(yè)內(nèi)第一個大數(shù)據(jù)+人工智能產(chǎn)品在奶牛繁殖領(lǐng)域的實驗方案，首次在奶業(yè)養(yǎng)殖業(yè)探索大數(shù)據(jù)的具體應(yīng)用。通過參會大家收獲滿滿，對大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)如何與牧業(yè)相結(jié)合有了更為清楚的認識，對于今后奶業(yè)的發(fā)展有了更為清晰的思路。綜合各專家的報告和研討內(nèi)容，本次會議特點可概括為以下幾點。

奶業(yè)養(yǎng)殖應(yīng)從智慧牧場向智慧牧業(yè)轉(zhuǎn)變

王智提出，當下的中國奶牛養(yǎng)殖業(yè)應(yīng)該從智慧牧場向智慧牧業(yè)轉(zhuǎn)變，其核心的變化，就是從面向牧場內(nèi)部的智能生產(chǎn)思路，向奶牛養(yǎng)殖整個產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同工作、精準決策、智能制造的思路轉(zhuǎn)變。他強調(diào)智慧牧場主要是解決牧場內(nèi)部的問題，而智慧牧業(yè)則是將自動控制、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術(shù)應(yīng)用于奶牛飼養(yǎng)過程中，通過各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)聯(lián)動、精準決策、智能制造等模式創(chuàng)新，實現(xiàn)更少的資源投入，更大的產(chǎn)品產(chǎn)出。智慧牧業(yè)可以將所有與牧場生產(chǎn)有關(guān)的資源都聯(lián)動起來，進行協(xié)同生產(chǎn)，使得牧場供應(yīng)商的服務(wù)更加精準和及時；讓物料加工、供應(yīng)更加的經(jīng)濟，盡可能減少中間浪費。過去傳統(tǒng)的牧場以人為核心，依靠優(yōu)秀的場長出色的完成各項決策和管理工作；而當前隨著牧場規(guī)?；降牟粩嗵岣?，尤其是萬頭牧場，集團化牧場的不斷涌現(xiàn)，這類優(yōu)秀的人才儲備明顯不足。因此更多的牧場開始越來越以數(shù)據(jù)為中心，利用這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生常規(guī)的分析報表，以輔助決策和經(jīng)營管理。但是面向未來，奶牛養(yǎng)殖一定會擁有更加智能、更加靈活的生產(chǎn)組織方式和生產(chǎn)工具，其核心應(yīng)以數(shù)據(jù)應(yīng)用為中心，即如何不斷地從生產(chǎn)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中挖掘更有價值的內(nèi)容，提升業(yè)務(wù)的洞察力，讓具有智能屬性的數(shù)據(jù)不但可以發(fā)現(xiàn)問題，還可以指導生產(chǎn)。因此，可以斷言，未來產(chǎn)業(yè)的競爭在于，各個企業(yè)管理團隊處理和應(yīng)用數(shù)據(jù)的能力。

奶牛養(yǎng)殖各個環(huán)節(jié)之間的數(shù)據(jù)應(yīng)進行有效的整合

王智指出牧場通常都會有很多數(shù)據(jù)收集軟件，但這些數(shù)據(jù)都單獨放在一個位置，由于是分開收集的，沒有交互，無法將這些數(shù)據(jù)當做一個整體進行處理。比如：牧場有財務(wù)管理軟件和牧場管理軟件，從財務(wù)數(shù)據(jù)看牧場盈利了，但不知道盈利的原因是什么，因為財務(wù)軟件沒有與生產(chǎn)軟件關(guān)聯(lián)。從牧場角度看，產(chǎn)量提升了，但是不清楚提升的產(chǎn)量具體帶來了多大的盈利能力。像這樣割裂的數(shù)據(jù)，很難給牧場一個清晰的全景圖，也難以做出更加精準的決策。

為解決數(shù)據(jù)割裂無法關(guān)聯(lián)的問題，王智提出數(shù)據(jù)倉庫的概念，即將所有數(shù)據(jù)庫打通，放在一個地方，就像倉庫一樣，將各類數(shù)據(jù)按照一定的分析思路整理好，放在倉庫里待用。Victor Cabrera也提出了類似的概念，他稱之“農(nóng)業(yè)中心”，具體工作內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)解碼、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)均一化和數(shù)據(jù)整合。而毛有楊則從當前物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展角度提出技術(shù)可以鏈接一切的思路和前景。

數(shù)據(jù)整合分析可以得到不同數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系

Miel Hostens利用德國一家牧場1 500 頭牛的數(shù)據(jù)，研究了圍產(chǎn)期疾病對產(chǎn)奶量、產(chǎn)后繁殖性能和淘汰率的影響。他將牧場管理系統(tǒng)和奶廳管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行了有效整合，分析了圍產(chǎn)期疾病如子宮炎、酮病、產(chǎn)后癱、乳房炎、雙胎、胎衣不下、真胃移位等對產(chǎn)后產(chǎn)奶量的影響（圖1）。分析結(jié)果還顯示導致牛群淘汰的關(guān)鍵疾病的排序依次是產(chǎn)后癱、真胃移位、乳房炎、酮病、雙胎（圖2）。

圖1 健康牛、得了一種和兩種以上圍產(chǎn)期疾病奶牛的泌乳曲線對比

圖2 應(yīng)用生存和決策樹分析評估代謝疾病對圍產(chǎn)期奶牛淘汰風險的影響

數(shù)據(jù)/計算機專家與領(lǐng)域?qū)＜抑g應(yīng)協(xié)同合作

饒衛(wèi)雄通過介紹人工智能領(lǐng)域中一個有趣的故事：“西紅柿到底是蔬菜還是水果”，來說明了領(lǐng)域?qū)＜遗c計算機專家之間協(xié)同合作的重要性。計算機專家利用樣本數(shù)據(jù)（胡蘿卜、蘋果、香蕉、培根等）的關(guān)鍵特征信息（甜度和脆度），采用歐氏距離法測量西紅柿與樣本間的相似度，最后得出西紅柿的類別屬于水果。但是根據(jù)人們的常規(guī)思維和植物學家的定義，西紅柿更像蔬菜。饒衛(wèi)雄指出數(shù)據(jù)專家在做一些數(shù)據(jù)分析或者數(shù)據(jù)挖掘的時候，得出的結(jié)論可能與事實或者日常生活違背，那么這個時候就需要數(shù)據(jù)專家與相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜覅f(xié)同合作，共同討論，才能了解事物的真諦。

這個話題也在Victor Cabrera領(lǐng)導的美國威斯康星大學牧場智慧大腦項目（the University of Wisconsin Dairy Brain）中得以印證。在這個項目中，專家組成員不但有牧業(yè)專家，還有數(shù)據(jù)專家和計算機專家，通過跨學科的合作來實現(xiàn)對牧場產(chǎn)生數(shù)據(jù)的深度挖掘和應(yīng)用。另外一位報告專家，Miel Hostens本人既是獸醫(yī)專家又是信息技術(shù)專家，正是因為有了這樣的跨學科的專業(yè)背景，使得他能利用牧場產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)建立更為精確的模型，對奶牛未來的產(chǎn)奶和疾病情況進行預(yù)判。和牧興邦的王智也提出牧業(yè)從業(yè)者尤其是牧業(yè)數(shù)據(jù)管理人員應(yīng)加強與人工智能、數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)等方面專家的交流，開展緊密的合作，提高信息技術(shù)知識的積累，更快更好地發(fā)展智慧牧業(yè)。

會議發(fā)起了大數(shù)據(jù)+人工智能實驗性項目

陳楷行提出，在這樣一個人工智能+大數(shù)據(jù)即將改變行業(yè)的前夜，楷行咨詢率先啟動咨詢服務(wù)模式的轉(zhuǎn)型，將從一個以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的牧場技術(shù)服務(wù)企業(yè)，向一個牧業(yè)人工智能開發(fā)與實踐的新興牧業(yè)技術(shù)服務(wù)企業(yè)轉(zhuǎn)型。對于當前來說，每個牧場都收集了大量的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)如果不用就等于是浪費，只有把數(shù)據(jù)用起來，為管理提供決策依據(jù)，這些數(shù)據(jù)才能具有價值。而這些數(shù)據(jù)量很大，工作量也很大，需要借助人工智能去開發(fā)。同時牧場要提升數(shù)據(jù)的價值意識，努力使數(shù)據(jù)記錄更加完整和準確。

圖3 高繁殖循環(huán)示意圖

陳楷行利用UniDairy平臺的部分數(shù)據(jù)，包含近16萬頭奶牛的數(shù)據(jù)樣本，研究了高繁殖循環(huán)對首配受胎率的影響。高繁殖循環(huán)的概念由美國威斯康星大學Paul M. Fricke提出，其要點就是讓奶?？焖賾言校谧栽傅却诮Y(jié)束時，奶牛的體況損失就會減少，而這些奶牛也會表現(xiàn)更少的健康問題，更高的繁殖力和更少的胚胎早期損失（圖3）。陳楷行以產(chǎn)后130 天前后受孕為標準，將奶牛分為高繁殖循環(huán)和低繁殖循環(huán)，發(fā)現(xiàn)與低繁殖循環(huán)奶牛相比，高繁殖循環(huán)奶牛產(chǎn)后疾病低大約4 個百分點，首配受胎率高出5～12 個百分點，21 天懷孕率提高4 個百分點，130 天懷孕率高10 個百分點。另外，對使用和不使用同期流程的數(shù)據(jù)進行對比分析發(fā)現(xiàn)，使用流程的牧場比沒有使用流程的受胎率高。在此基礎(chǔ)上，陳楷行在會議上發(fā)起了“面向繁殖高循環(huán)的，流程細化解決方案”實驗項目。其目的是利用大數(shù)據(jù)計算出影響繁殖效率的核心疾病和因素，并利用UniDairy平臺中強大的流程自定義功能，為不同類型的牛群，動態(tài)分配相適應(yīng)的繁殖流程和處置方案，并跟蹤效果分析，做出動態(tài)調(diào)整。最終，幫助牧場提升在產(chǎn)后130 天內(nèi)懷孕的牛群比例，提高下個胎次的牧場高繁殖循環(huán)奶牛的比例。

合影