当下，牧场管理者每天都会被各种繁杂数据所困扰，挤奶数据、饲喂数据、活动量监控数据、繁殖数据……这些信息可能源于冻精公司、乳品企业或者育种协会定期更新的信息等。
此外，诸如气象数据、畜产品市场价格波动和不断变化的政策法规等，都会使牧场面临层出不穷的新情况和接踵而至的新数据集。
如果这些数据没有真正转化为决策者所需的有效信息，那么它们只能是一堆无用的数字，毫无价值。
4月，在周庄举办的安乐福第一届牧场智能管理国际会议上，美国威斯康辛大学麦迪逊分校Victor E. Cabrera教授向大家介绍了“奶业大脑”数据集成，随后，他通过两个实例阐明了“奶业大脑”是如何帮助牧场做出正确决策的。
作为人体中枢神经系统最高级的部分，大脑各区与纵横交错的神经纤维相联系，实时收集并处理着各种信息，忙碌却有条不紊地运转着，以保证人体的健康。
所谓“奶业大脑”，首先要具备大脑的特质。为了保证牧场的高效运转，这个“大脑”要实时完成各方数据的收集、传输、转化、分析以及信号输出，让数据产生价值，让数据转化为指令。
“奶业大脑”数据的集成
“奶业大脑”的数据源包括作物、加工、基因、饲料、管理、挤奶、传感器、气候、市场和DHI等，通过将其收集、传输、转化、分析以及增值，从而形成循环运转的“奶业大脑”生态系统。
为了保障“奶业大脑”功能的持续更新运转，牧场数据与自动化管理软件的结合就变得至关重要。
目前，Victor 教授主要研究的就是将看起来毫不相干的信息流进行重新排序整理，再运用人工智能方法进行模型模拟，对这些数据和信息进行“推理分析”，从而为牧场管理者提供决策支持工具。
目前，他已经开发了40多个决策支持工具，这些科学工具旨在提高奶牛场的盈利能力以及奶业长期可持续性。
“奶业大脑”的工作流程主要包括以下几个步骤：
- 数据的收集和提取（日产奶量、饲料品质等）
- 数据的转化（将数据录入软件中，将其转化为人工智能可读取利用的数据）
- 利用该数据和已有模型进行比对和分析
- 为牧场提供最佳策略方案
可提供的策略方案包括短期、中期和长期三种，其中：
- 短期包括改善日粮饲喂效率，以优化利润等策略
- 中期包括营养分群，从而进行精准饲喂等策略
- 长期包括计算奶牛价值的动态变化，从而评估长期潜在价值，进行留存淘汰等策略
同时，“奶业大脑”需要夯实网络协调创新、数据流集成及时和数据分析模型建立的金字塔底座，以协助优化中层牧场决策，从而实现顶尖的全方位自动化管理。
“奶业大脑”在奶牛分群精准饲养上的应用
“奶业大脑”数据已在牧场的许多领域得到了应用，例如饲料生产、繁殖性能、泌乳性能、健康、基因检测、环境和经济效益管理等方面。
Victor 教授提到，在威斯康辛州和密西根州有58%牧场的全部泌乳牛仅采用一种TMR，但他认为这并不能适宜所有奶牛的营养需求，因此，需要将奶牛按照营养需求进行分群，饲喂不同营养浓度的日粮，在降低饲料成本和粪尿中养分含量的情况下，同时实现提高饲料转化效率、生产性能和牛群健康。
那么，“奶业大脑”是如何进行自动化分群的呢？
从牧场提取牛号、泌乳天数、胎次、产奶量、体况、乳脂和乳蛋白等数据，模拟分析其泌乳净能（NEL）和代谢蛋白（MP）的营养需求，生成分群清单。
通过分群精准饲养管理，可以减少群体牛只体况两极分化情况，增加适宜体况奶牛的比例。这主要是因为分群饲养管理，可以让奶牛在整个泌乳期得到更加均衡的能量摄入，同时改善其体脂能量的储存能力，以获得最佳的体况评分（BCS）分布。
同时，与泌乳牛只饲喂一种TMR的群体相比，进行分群采用2、3和4种TMR牛群的IOFC（Income over feed cost, 牛奶收入-饲料成本）分别约增加了39美元/头·年、46美元/头·年和47美元/头·年。将其收益进一步细化发现，其主要来自于牛奶收入的增加和饲料成本的降低。
Victor教授2016年在发表于JDS上的相关研究中提到，分群饲养牛群的牛奶收入增加，主要是由于可以减少BCS偏低奶牛的比例，从而减少其牛奶损失；饲料成本降低，主要是由于减少了过瘤胃蛋白质（RUP）消耗量，节省了其成本，同时，还提高了牛奶中氮含量，减少了氮排放。
“奶业大脑”在奶牛价值评估方面的应用
牛群中每头牛的长期潜在价值各不相同，这主要取决于牛的状态（繁殖、泌乳）、基因潜能和生产性能。
将有关奶牛个体情况（胎次、泌乳天数、怀孕天数等）、后备牛基因改善情况（预计增加的产奶量）、群体生产与繁殖情况（淘汰率、单产、21d怀孕率、繁殖成本等）以及群体经济效益情况（后备牛培育成本、犊牛价格、牛奶价格等）数据输入模型，就可以计算出奶牛怀孕价值、产奶量增加价值、犊牛价值、平均泌乳天数、平均怀孕天数、各胎次占比、淘汰成本、流产成本和空怀成本等数据，从而评估泌乳牛相对于后备牛的价值、群体胎次分布的稳定状态以及每头奶牛每年的净收入情况，因而对牛只及时做出淘汰、治疗或配种等决策。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022030215008784
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022030212004572
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