淺談“數智牧業”的含義及建設基礎

王 智

北京和牧興邦網絡科技有限公司，北京 100044

什么是“數智牧業”?

當已經上升到國家戰略層面的“數字化轉型”，遇到了牧業行業方興未艾的“智慧牧場”后，兩個理念相互融合發展，最終誕生出來一個全新的、更加全面的解決產業發展的新理念——“數智牧業”，其將是未來10 年中，牧業升級轉型和信息投資的主要領域和方向。

“數智牧業”的前世今生

從信息化建設開始，牧場目前總共經歷了四個階段：數字轉換、信息系統、智慧牧場、數字化轉型。四個階段各有其特征。

數字轉換階段

該階段的特征是，牧場將記錄在紙上的業務信息，逐步記錄到計算機上，開始利用Excel或者Word等工具完成業務計算統計和工作信息歸集、發布等工作，但只局限于記錄功能，對業務的幫助并不大。因此該階段必然要升級到信息系統建設階段。

信息系統階段

該階段以市場出現各種各樣的信息系統軟件為顯著特征，如生產管理系統、配方系統、DHI系統、奶廳系統、TMR系統和發情監控系統軟件等。信息系統軟件不但完成了業務數據的規范收集，而且使一些計算和業務分析更加自動化。該階段，信息系統軟件在個別領域，已經開始指導生產，幫助分析業務問題，同時也為牧場導入了流程化管理的概念，比如繁殖流程、產后保健流程、采購流程、退貨流程等。

智慧牧場階段

建立一個能夠由系統向人、設備發送指令的“智慧大腦”，是信息系統階段向智慧牧場階段升級的最明顯特征。在智慧牧場階段，信息系統將幫助牧場建立一個集中管理的“技術策略中心”，即無論是配方、處方、疾病治療過程，還是針對不同牛群的繁殖流程，都將以牧場技術策略的形式，集中建立、集中管理、集中發布、集中評估。

由“智慧大腦”發出的指令目前還僅限于人工編制的技術方案，隨著后續的發展，所有連接入“智慧大腦”的設備都將可以彼此間發送操作指令，設備與人也有可以彼此雙向發送指令。“智慧大腦”的不斷深化發展依賴于大數據集成、數據中臺建設、人工智能算法、可接受指令的IoT設備投資等領域的推進。

數字化轉型階段

數字化轉型，則是一個全新的、面向全局的、從宏觀管理到業務細節的全面升級。其本質是，利用數字資產和數字技術，進行業務管理升級和經營模式升級的一個全新理念。

對比

與數字轉換、信息系統、智慧牧場進行對比，即以上三個階段是在探索牧場如何用好信息技術，而數字化轉型是探討如何用數字化推動牧場的管理變革；以上三個階段是討論牧場內部的事情，而數字化轉型則是從牧場產品延伸到供應鏈管理、從流程管理延伸到跨組織管理；以上三個階段是在用結果類的數據來分析業務，而數字化轉型是將生產場景數字化，從而發現如何提升生產經營的預測能力、如何加強過程管理、如何實現過程管理中的自動化調節。

總而言之，數字化轉型是在前三個階段的基礎上，才逐步建立起來的，更加關注生產細節的調節能力、經營預測能力、企業經營目標的實現和提升能力等的建設。

目標

對牧場來說，數字化轉型的目標，不再是上一套系統，或者更新一個軟件，而是讓其具有數字化運營能力，如圖1所示。而作為一個數字化轉型的牧場，必須關注以下四個數字化運營能力：第一是感知洞察力，即將硬件設施、IoT設備、各類軟件的錄入數據，貫通、連接，實時地獲得生產第一線的業務數據；第二是分析判斷能力，即將專業的分析能力、分析模型以人工智能算法和計算機程序代碼的方式植入系統，根據獲得的數據自動地進行分析，并根據分析結果快速給出指導意見；第三是決策能力，是從多個可行方案中快速取得執行方案的能力，這不僅僅要由業務數據提供，還要從財務成本、財務預算、供應鏈上下游的加工、生產、銷納能力，自身的人員能力和牛群能力等綜合考慮，才能獲得最優的解決方案。第四是行為影響力，則是當選擇了最優的執行方案后，方案可以細化到人、牛、設備、動作、節點等等關鍵的細節要素，并且分解為一連串的、相關的業務行為指令。系統要確保行為指令，收得到、做得了、跟得住、事后分析得清（圖1）。

圖1 UniDairy 智慧牧場平臺概覽

四個階段的依存、發展

由于國內牧場發展水平的參差不齊，因此在很長一段時間內，這四個階段會同時存在，即有些牧場才剛剛開始用管理信息系統，用的牧場可能已經進入局部的“智慧大腦”建設，同時也會有一些管理進步的牧場，開始在圍產期、產后關鍵期等明確的生產場景中開始逐步探索數字化轉型。在一些區域，也可能會出現以個別大型牧場，或者多個牧場合作群為主導的產業整合為目標的區域牧場數字化轉型模式。未來，“數智牧業”必將全面鋪開的，將更加快速地幫助牧場從軟件購買、信息化建設，轉向如何利用數字平臺，完成生產力提升和生產模式升級上來，更加具體的、量化的評估信息投資收益。

建設“數智牧業”的基礎

無論是基于數字化轉型的生產模式升級角度還是牧場的“智慧大腦”建設的角度，數智牧業都毫無疑問是建立在數字牧場基礎上的一個牧場生產實踐的過程。簡單來說，就是將牧場生產過程中的人、牛、奶、物、錢等要素，以及圍繞著上述五個要素展開的生產計劃、技術策略、產品設計、生產過程、生產資料、生產結果、生產者、生產關聯單位、甚至產品的終端用戶需求及體驗，都以數字化的方式在計算機中描述出來，并且利用大數據工具將各個環節的數據進行有效地連接和貫通，最后利用人工智能算法、統計學算法等工具尋求最佳的解決方案和進行更加及時、準確的結果性預測，為實現既定目標的生產過程進行矯正。

基于上述目標，數智牧業基礎設施建設過程被分為：數據獲得、數據貫通、數據加工、數據利用、數據驅動五個階段。這個階段不是順序發生的，而是交叉在一起的，基本同時存在于目前牧場的數智牧業建設過程中。而每過程的落地實施，都是基于牧場當前的業務需求、發展需要和牧場自身條件決定的。下面為各個過程的任務分工。

數據獲得

該過程是基礎中的基礎。牧場在數智牧業建設的過程中，會持續不斷地提升現場生產環節、牛群狀態、投入品環節、交易環節等各個環節的業務數據收集能力，以期能夠更加準確、及時、頻繁地獲得業務數據，比如SCR、睿寶樂、阿菲金等穿戴設備，還有各類奶廳、TMR設施、以及CVAS、D1等飼料檢測等都在持續不斷地為牧場提供現場數據。數據獲得也呈現出三個特征：第一，由手工錄入向越來越多的IoT設備、智能化設備的現場數據抓取方向過渡；第二，數據的格式從常規的格式化數據，向圖像、聲音、網絡內容等非結構化數據發展。第三，越來越多的牧場開始完成數據獲得后的清洗工作，將一些異常數據和不合理數據進行事先處理，不讓垃圾數據進入后續的加工和利用環節。

數據貫通

隨著數據獲得來源的不斷增加，也隨著牧場信息化建設的推進，不可避免的出現了“一個牧場擁有眾多系統，眾多數據來源”的局面，如圖2所示。對于這個現象，有一個專用的名詞叫做“信息孤島”，即雖然信息系統眾多，但是由于歷史原因、信息系統的功能定位原因和供應商之間的協調原因，眾多的系統都為牧場提供了更多詳細的，但是又片面的數據，這就好像令狐沖身上的7 道真氣，沖蕩澎湃，卻又不能形成合力。比如DHI提供了某牛只某測試日的體細胞數、脂肪含量、蛋白含量等具體數據，卻又不能和奶廳數據連接，不知道當日的牛只疾病、飼料配方變化、采食量變化和天氣變化等情況，因此也就損失了將DHI數據深度應用的機會。因此，在數據獲得不斷完善的情況下，持續打破牧場信息孤島，完成數據間的連接和貫通是數據利用的必要條件。同時，數據的連接與貫通有本質的區別。連接只是將不同的系統進行了對接，只是第一步。而數智牧業需要的是全面的貫通，就是數據根據業務需要進行真正的連接。舉例來說：奶廳數據對接，就是將和信息系統與奶廳系統進行數據交換，有效地減少了牧場的錄入工作量，減少了數據的冗余和差異。但是對于數據貫通來說，對接只是第一步。貫通的目標是將奶廳的數據加入到業務管理中來，比如在和牧興邦與阿菲金的合作案例中，阿菲金項圈擅長收集的牛群疾病揭發等數據，會以和牧興邦派工單的方式，推送到牧場手機端，并且跟蹤牧場員工有沒有按時去查看和處理阿菲金系統預警的疾病牛只。

圖2 牧場硬件連接拓撲圖

數據加工

數據在完成貫通后，會產生很多的異常數據和冗余數據，因此需要通過數據加工環節，讓數據更加有效的進行工作。再拿上文提到的和牧興邦與阿菲金合作的案例進行舉例，在由阿菲金提供的疾病揭發數據中，如果和牧興邦牧場管理系統記錄了本頭牛當日已經進入淘汰流程，或者已經在病牛圈中多日，那么這些數據是需要通過與技術人員協商后，由系統制定策略規則，進行排除的。這樣一來，既可以降低現場人員無謂的勞動，也可以提升派工單的嚴肅性和準確性。數據加工的方式和角度還有很多，但原則是為了下一個階段的數據利用進行準備。

數據利用

數據在經過獲取、清洗、貫通、加工后，將變得很有價值。但從數據到可用的信息還有一段路要走，這部分的工作稱為數據利用。數據利用的目的就是將有價值的數據按照業務需要，輸出為不同的應用形式，如財務分析報告、業務分析報告、手機推送預警單、一個緊急派工單、一個日常工作安排等?？傊?，這個環節將按照客戶的業務管理需求，進行定制開發。

數據驅動

數據驅動是指由數據來驅動牧場的生產、甚至整個產業鏈的生產活動。在這個階段，數字資產將越來越被提升到一個新的高度，會和有形資產相提并論。在數字驅動階段，產業知識、技術策略、決策過程都將成為一個算法，可以更加經濟、簡單、快捷地進行復制，從而完成從專家到現場執行人員的知識傳遞，如圖3所示。

圖3 智慧牧業藍圖

當前這個環節的行業實踐案例還不多，但是毫無疑問，這個環節將是信息投資項目獲得最大回報的環節。因為這個環節無論從“智慧大腦”業務對牧場現場的工作安排與決策的支持，還是從數字化轉型中對業務模式的改變以及對具體生產場景的改變都有著不可估量的價值提升。數智牧業的建設核心在于“使能”，而不是傳統信息化建設項目中經常提到的“賦能”。也就是說，數智牧業的建設目標是可以讓一個普通的牧場團隊，像專家一樣思考、像勞動模范一樣的工作。因此，數智牧業的建設也不可能是一蹴而就，更不是砸錢的事情，而是一個長期的牧場變革。

老話說，不積硅步無以成千里。目前和牧興邦正在和美國切遲杜威公司共同實踐，以圍產期管理為場景的數字化轉型，已經在實驗牧場起到了立竿見影的效果。所以說，數字化轉型和智慧大腦都是可以從小的場景做起，逐步進行擴展，最終實現牧場的數智牧業整體成功。