文/本刊記者 任秋鴻 彭 華
當(dāng)今時(shí)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(jí)的重要抓手。如何從根本上提升我國(guó)的奶牛養(yǎng)殖水平,打造更為精細(xì)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(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)、精準(zhǔn)決策、智能制造的具有現(xiàn)代化特色、適應(yīng)我國(guó)國(guó)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(duì)的挑戰(zhàn)和機(jī)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(jiǎn)稱“和牧興邦”)、北京楷行管理咨詢有限公司(簡(jiǎn)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(huì)”在江蘇蘇州召開。會(huì)議邀請(qǐng)了威斯康星大學(xué)Victor Cabrera教授、比利時(shí)根特大學(xué)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(xué)牛場(chǎng)智慧大腦的啟示”“將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成價(jià)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(xì)化大數(shù)據(jù)研究”等內(nèi)容作了報(bào)告,向與會(huì)代表詳盡闡釋了牧場(chǎng)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(shí)質(zhì)性應(yīng)用成果。同濟(jì)大學(xué)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(jì)算機(jī)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(bào)告,向與會(huì)代表科普了人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的知識(shí)。北京和牧總經(jīng)理王智就“智慧牧業(yè)頂層設(shè)計(jì)方案與實(shí)踐”作了報(bào)告,介紹了智慧牧業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施、6 個(gè)基礎(chǔ)架構(gòu)和3 個(gè)一體化運(yùn)行架構(gòu)。
全場(chǎng)
Miel Hostens
Victor Cabrera
陳楷行
饒衛(wèi)雄
毛有楊
王智
會(huì)議邀請(qǐng)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(guó)內(nèi)大型牧業(yè)集團(tuán)智慧牧場(chǎng)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人共同商討智慧牧業(yè)的建設(shè)思路。會(huì)上國(guó)內(nèi)外專家對(duì)智慧牧業(yè)的定位、牧業(yè)數(shù)據(jù)的應(yīng)用前景、機(jī)會(huì)以及挑戰(zhàn)進(jìn)行了深入探討;會(huì)后共同發(fā)起了,業(yè)內(nèi)第一個(gè)大數(shù)據(jù)+人工智能產(chǎn)品在奶牛繁殖領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn)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(guò)參會(huì)大家收獲滿滿,對(duì)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(rèn)識(shí),對(duì)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(bào)告和研討內(nèi)容,本次會(huì)議特點(diǎn)可概括為以下幾點(diǎn)。
王智提出,當(dāng)下的中國(guó)奶牛養(yǎng)殖業(yè)應(yīng)該從智慧牧場(chǎng)向智慧牧業(yè)轉(zhuǎn)變,其核心的變化,就是從面向牧場(chǎng)內(nèi)部的智能生產(chǎn)思路,向奶牛養(yǎng)殖整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同工作、精準(zhǔn)決策、智能制造的思路轉(zhuǎn)變。他強(qiáng)調(diào)智慧牧場(chǎng)主要是解決牧場(chǎng)內(nèi)部的問題,而智慧牧業(yè)則是將自動(dòng)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(guò)程中,通過(guò)各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)、精準(zhǔn)決策、智能制造等模式創(chuàng)新,實(shí)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(chǎng)生產(chǎn)有關(guān)的資源都聯(lián)動(dòng)起來(lái),進(jìn)行協(xié)同生產(chǎn),使得牧場(chǎng)供應(yīng)商的服務(wù)更加精準(zhǔn)和及時(shí);讓物料加工、供應(yīng)更加的經(jīng)濟(jì),盡可能減少中間浪費(fèi)。過(guò)去傳統(tǒng)的牧場(chǎng)以人為核心,依靠?jī)?yōu)秀的場(chǎng)長(zhǎng)出色的完成各項(xiàng)決策和管理工作;而當(dāng)前隨著牧場(chǎng)規(guī)?;降牟粩嗵岣撸绕涫侨f(wàn)頭牧場(chǎng),集團(tuán)化牧場(chǎng)的不斷涌現(xiàn),這類優(yōu)秀的人才儲(chǔ)備明顯不足。因此更多的牧場(chǎng)開始越來(lái)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(bào)表,以輔助決策和經(jīng)營(yíng)管理。但是面向未來(lái),奶牛養(yǎng)殖一定會(huì)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(jià)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(dǎo)生產(chǎn)。因此,可以斷言,未來(lái)產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)在于,各個(gè)企業(yè)管理團(tuán)隊(duì)處理和應(yīng)用數(shù)據(jù)的能力。
王智指出牧場(chǎng)通常都會(huì)有很多數(shù)據(jù)收集軟件,但這些數(shù)據(jù)都單獨(dú)放在一個(gè)位置,由于是分開收集的,沒有交互,無(wú)法將這些數(shù)據(jù)當(dāng)做一個(gè)整體進(jìn)行處理。比如:牧場(chǎng)有財(cái)務(wù)管理軟件和牧場(chǎng)管理軟件,從財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)看牧場(chǎng)盈利了,但不知道盈利的原因是什么,因?yàn)樨?cái)務(wù)軟件沒有與生產(chǎn)軟件關(guān)聯(lián)。從牧場(chǎng)角度看,產(chǎn)量提升了,但是不清楚提升的產(chǎn)量具體帶來(lái)了多大的盈利能力。像這樣割裂的數(shù)據(jù),很難給牧場(chǎng)一個(gè)清晰的全景圖,也難以做出更加精準(zhǔn)的決策。
為解決數(shù)據(jù)割裂無(wú)法關(guān)聯(lián)的問題,王智提出數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念,即將所有數(shù)據(jù)庫(kù)打通,放在一個(gè)地方,就像倉(cāng)庫(kù)一樣,將各類數(shù)據(jù)按照一定的分析思路整理好,放在倉(cāng)庫(kù)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(dāng)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。
Miel Hostens利用德國(guó)一家牧場(chǎng)1 500 頭牛的數(shù)據(jù),研究了圍產(chǎn)期疾病對(duì)產(chǎn)奶量、產(chǎn)后繁殖性能和淘汰率的影響。他將牧場(chǎng)管理系統(tǒng)和奶廳管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)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(duì)產(chǎn)后產(chǎn)奶量的影響(圖1)。分析結(jié)果還顯示導(dǎo)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(duì)比
圖2 應(yīng)用生存和決策樹分析評(píng)估代謝疾病對(duì)圍產(chǎn)期奶牛淘汰風(fēng)險(xiǎn)的影響
饒衛(wèi)雄通過(guò)介紹人工智能領(lǐng)域中一個(gè)有趣的故事:“西紅柿到底是蔬菜還是水果”,來(lái)說(shuō)明了領(lǐng)域?qū)<遗c計(jì)算機(jī)專家之間協(xié)同合作的重要性。計(jì)算機(jī)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(cè)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(xué)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(shí)候,得出的結(jié)論可能與事實(shí)或者日常生活違背,那么這個(gè)時(shí)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(gè)話題也在Victor Cabrera領(lǐng)導(dǎo)的美國(guó)威斯康星大學(xué)牧場(chǎng)智慧大腦項(xiàng)目(the University of Wisconsin Dairy Brain)中得以印證。在這個(gè)項(xiàng)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(jì)算機(jī)專家,通過(guò)跨學(xué)科的合作來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)牧場(chǎng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的深度挖掘和應(yīng)用。另外一位報(bào)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?yàn)橛辛诉@樣的跨學(xué)科的專業(yè)背景,使得他能利用牧場(chǎng)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)建立更為精確的模型,對(duì)奶牛未來(lái)的產(chǎn)奶和疾病情況進(jìn)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(qiáng)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(shí)的積累,更快更好地發(fā)展智慧牧業(yè)。
陳楷行提出,在這樣一個(gè)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(dòng)咨詢服務(wù)模式的轉(zhuǎn)型,將從一個(gè)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的牧場(chǎng)技術(shù)服務(wù)企業(yè),向一個(gè)牧業(yè)人工智能開發(fā)與實(shí)踐的新興牧業(yè)技術(shù)服務(wù)企業(yè)轉(zhuǎn)型。對(duì)于當(dāng)前來(lái)說(shuō),每個(gè)牧場(chǎng)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(fèi),只有把數(shù)據(jù)用起來(lái),為管理提供決策依據(jù),這些數(shù)據(jù)才能具有價(jià)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(shí)牧場(chǎng)要提升數(shù)據(jù)的價(jià)值意識(shí),努力使數(shù)據(jù)記錄更加完整和準(zhǔn)確。
圖3 高繁殖循環(huán)示意圖
陳楷行利用UniDairy平臺(tái)的部分?jǐn)?shù)據(jù),包含近16萬(wàn)頭奶牛的數(shù)據(jù)樣本,研究了高繁殖循環(huán)對(duì)首配受胎率的影響。高繁殖循環(huán)的概念由美國(guó)威斯康星大學(xué)Paul M. Fricke提出,其要點(diǎn)就是讓奶牛快速懷孕,在自愿等待期結(jié)束時(shí),奶牛的體況損失就會(huì)減少,而這些奶牛也會(huì)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(biāo)準(zhǔn),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(gè)百分點(diǎn),首配受胎率高出5~12 個(gè)百分點(diǎn),21 天懷孕率提高4 個(gè)百分點(diǎn),130 天懷孕率高10 個(gè)百分點(diǎn)。另外,對(duì)使用和不使用同期流程的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),使用流程的牧場(chǎng)比沒有使用流程的受胎率高。在此基礎(chǔ)上,陳楷行在會(huì)議上發(fā)起了“面向繁殖高循環(huán)的,流程細(xì)化解決方案”實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目。其目的是利用大數(shù)據(jù)計(jì)算出影響繁殖效率的核心疾病和因素,并利用UniDairy平臺(tái)中強(qiáng)大的流程自定義功能,為不同類型的牛群,動(dòng)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(dòng)態(tài)調(diào)整。最終,幫助牧場(chǎng)提升在產(chǎn)后130 天內(nèi)懷孕的牛群比例,提高下個(gè)胎次的牧場(chǎng)高繁殖循環(huán)奶牛的比例。
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