畜牧行业如何借助大数据、云计算、物联网等现代科学技术手段，将动物营养学、饲料学及其相关学科的最新研发成果应用到生产实际，在提高企业经济效益的同时，实现产业真正意义的提质增效和转型升级是目前饲料养殖企业急需解决的关键问题。

     ODM（Original Design Manufacturer，原始设计制造商）是指在制造业中，由采购方委托制造方提供从研发、设计到生产、后期维护的全部服务的生产方式。随着大数据分析技术的进步，ODM物联网技术发展迅速。2016年开始，湖南伟业动物营养集团提出饲料ODM的概念，并联合农业农村部饲料工业中心、北京中农联成科技公司等单位对饲料ODM物联网进行研究和实践，2019年ODM物联网系统试运行成功。本文简要介绍了该系统的研发背景、理论基础、系统价值和实际应用前景。

1. 饲料ODM物联网研发背景
     随着我国经济的发展，广大饲料企业和大型养殖场饲料生产硬件设备不断改进，基本具备了自动化生产条件，但如何使生产和最新科研成果实现无缝对接，以达到有效利用资源、提高企业效益的目的，尚有许多瓶颈问题需要解决。这些问题主要体现在以下方面：
1.1 饲料企业与科研机构对接不紧密
在习近平总书记“希望科研工作者要把科研论文写在中国大地上”精神号召下，我国广大科研工作者在饲料营养价值、各种动物的营养需求、饲料加工工工艺和质量安全检测等方面做了大量基础性研究工作，获得了海量科研数据。如农业部饲料工业中心（MAFIC）在猪营养研究中，结合中国的实际饲养条件实测出几十万个原料数据，包括饲料化学组成、抗营养物质和有毒有害物质含量、生物学效价、氨基酸、有效能和氨基酸消化率的动态预测方程，以及个生理阶段猪的营养需求等。再如各级管理部门多年积累的饲料质量安全数据、畜禽生产数据、畜产品质量安全数据、生态环境数据等，这些成果迫切需要经过大数据分析应用于指导生产。
    然而，受诸多条件限制，现实情况下很多企业除饲养试验外几乎不具备独立研发能力，一些企业还没有建立企业自身的数据库，使配方师在设计配方时随意性较大，往往都是参考甚至照搬某一个饲养标准，如美国NRC（2012）、荷兰CVB和法国INRA等，但是这些国外的数据大都是文献总结数据,与中国的饲料原料和养殖环境的实际情况相差比较大，因此照搬国外的数据不适合国内的配方体系，由于营养不精准造成较大浪费。
1.2. 饲料企业与养殖场严重脱节
    多年以来，饲料企业生产商品饲料主要面对的是千家万户的散养户，运用人海战术通过业务员、经销商等销售渠道最后到养殖场，没有考虑到不同客户的品种、环境和管理水平，因此，同样的饲料在不同养殖场表现出很大的差异，导致养殖成本居高不下，既花了钱，也养不好动物。随着我国经济发展、养殖政策、市场竞争、禽流感和非洲猪瘟疫情等因素的影响，大量散养户退出养殖产业，规模化养殖场对产品要求话语权加大，提出代加工、定点供应饲料的需求的越来越多，但是，由于饲料企业和养殖企业之间的关注点有所不同，信息缺乏有效沟通，常见的买与卖互不信任现象依然普遍存在。
1.3. 养殖场与市场严重脱节
     众所周知，养殖行业利润不高，受行情波动影响风险比较大，赚钱与否基本靠养殖业主盲目判断。影响养殖场利润的因素有很多，要做到降低风险把握主动权，需要对养殖品种、饲料成本、生产性能、体型、出栏时间及价格、市场需求等各个环节进行数据化、智能化的科学决策和过程管理，才能做到盈利时多盈利，亏本时尽量少亏。
2. 饲料ODM物联网概念及系统构架

   饲料ODM物联网是以提高养殖场收益为终极目的，通过物联网技术利用现代化的设备将饲料加工、品控管理、饲养效果和市场利润分析等联系在一起，根据养殖场的实际情况（品种、环境、管理、健康水平、畜禽价格等）制定的包括配方、饲喂阶段、保健、效果跟踪并反复验证等环节得出的优化方案的系统平台，其架构包括数据采集层、通信层、数据处理平台和终端应用层四个部分（见图1）。

数据采集层：包含各种现场参数的采集及报警。                      
通信层：包含有线、无线通信中间件设备，云端中间件。          
数据处理平台：专家数据库&ODM数据平台&云配方&生产控制。                         
终端应用层：通过手机、平板、电脑等对数据进行展示及运用。 
3. 饲料ODM系统的理论基础
    饲料ODM系统是以动物营养学、动物生产学、饲料学等畜牧科学的理论和技术为基础，紧密结合大数据分析技术和物联网技术，通过不断的生产实际积累而建立起来的。
3.1 日增重和采食量曲线
   在一定范围内，动物生长为能而食，据此可以推算出净能及其它营养指标摄入量，以此作为基础精准配制日粮。就猪而言，日增重是体重的导函数；日增重在体成熟后逐渐下降，说明上市体重、猪价和饲料价格之间存在一个最优解，包括特定猪价下最优的饲料成本、最优的上市体重或日龄。
3.2 动物的生长发育规律
   以猪为例，猪的不同组织发育一般遵循先骨骼后肌肉再脂肪的顺序，从图2可以看出，对于饲喂低营养的晚熟品种，其肌肉和脂肪的交点大概在90kg，而对于饲喂高营养的早熟品种交点大概在60kg，这说明饲喂低营养水平的晚熟品种，其脂肪大量沉积的时间较饲喂高营养水平的早熟品种晚，同时说明营养水平和品种都会对生长曲线造成影响，因此真正的饲料ODM系统就是要在特定品种下制定特定的需要量。


3.3动物生长曲线
    图3是猪典型的S型生长曲线，其模型为BW = A，拐点为（InB/k，A/e）。B越大，拐点日龄越大；K越大，拐点日龄越小，该曲线在养猪生产上的指导意义有：1).拐点日龄越小，成熟快，早出栏；2).拐点日龄动物新陈代谢旺盛，相对生长率高，日增重大，营养物质需求大；3).拐点不是绝对的，不同品种不一样，同一品种在不同的饲养条件下也不相同。

3.4净能体系
      与消化能 (DE) 和代谢能 (ME) 体系相比，从理论上讲，净能体系是使日粮能值与猪能量需要量相统一的衡量指标，更能真实地反映饲料的能量利用效率；从实际生产上讲，通过补充必需氨基酸，净能体系可以降低养殖业的碳和氮排放，是动物营养与饲料科学的发展方向。
4. 饲料ODM物联网系统的应用价值
      就养猪场而言，饲料成本占猪场运行成本的60-70%。传统的饲料企业与养殖场的合作方式很难准确计算出饲料成本和利润之间的关系，导致养殖场领导在选择饲料时难于决断。饲料ODM物联网系统根据出栏时期货价格或市场预估价格，合理选择预期生长曲线及相应净能需要量，找到利润最高点，优化饲料供给方案，以提高养殖整体效益为目标，应该是饲料企业的长远发展的经营宗旨，也只有这样才能真正帮助养殖企业。
4.1饲料ODM以数据说话，促进饲料业与养殖业联动
     目前饲料企业和养殖场之间存在存在许多中间环节，养殖场管理者很难直接评估饲料产品的好坏。料ODM物联网系统可以让饲料企业与养殖场管理层双方都能直观地看到饲料质量评估的现场数据，同时可以通过自动饲喂系统准确测定饲喂效果，实际数据的信息沟通打破了原来的隔阂，有助于帮助饲料企业和养殖场建立长久稳定的信任关系。
4.2饲料ODM依靠净能数据库，提供精准营养
     由于品种-饲料-饲养-环境这条联动轴互相影响，不同的养殖场对饲料的要求是绝对不同的。饲料ODM物联网系统的核心包括原料预测模型、配方优化模型、生长曲线模型（体重、采食量、蛋白沉积和脂肪沉积等）、净能对生长曲线的影响模型和利润模型等。每个模型都以大量的数据作为支撑，且这些模型不是固定不变的，而是会根据养殖场实际情况进行自我学习、自我优化，从而帮助养殖场设计最优方案。
     从基本国情上讲，我国拥有丰富的谷物、油料作物等加工副产物，这些副产物含有较多的纤维和粗蛋白质，由于DE和ME体系高估了纤维和粗蛋白质的能量，而净能体系考虑了热增耗，从而对更加合理地利用这些副产物提供了理论依据。
净能体系是联系饲料供给和动物营养需要的桥梁。饲料ODM物联网系统就是以净能为根本出发点，从企业的角度：采购原料、设计配方时都是以净能为基础；从养殖场的角度：寻找特定品种、环境和饲养密度下的净能需要量才能更好地预测其生长性能。
4.3饲料ODM系统依靠数据处理平台，降低企业风险成本
     饲料ODM系统中，从原料入库—粉碎—混合—制粒—成品仓的每个环节都有在线近红外系统检测其化学成分的变化，所有检测结果与生产记录自动生成并发送给饲料ODM物联网平台。在线品控确保了产品理化指标符合养殖企业的实际要求，真正做到了先检验后出厂，确保产品质量。
    养殖场选取有代表的栏舍安装自动饲喂系统后，能准确称量出每头猪的采食量、体重以及猪舍温湿度、氨气等信息，信息在汇总后将自动传送饲料ODM物联网平台。同时该数据对养殖场管理者和ODM配方师都可监测实时饲喂效果，减少更换配方造成的动物应激，也解决了技术人员频繁进出养殖场带来的疫情风险。
     所有实际数据对于企业是很宝贵的资料，饲料ODM系统可以将这些数据及时在系统中保存和云备份。湖南伟业动物营养集团股份有限公司通过与农业农村部饲料工业中心、国防科大、德国布鲁克公司等单位合作，目前已经成功开发了拥有自主知识产权的精准动物营养云系统、NIR近红外在线饲料检测系统、生猪生长性能和环境参数自动评定系统，并形成了子模块。上述子模块与企业ERP系统实现了互联互通。该系统在京东云上建有服务器，购买账号修改其密码后，该账号只对注册用户公开，这样就对其数据有了很强的保密性，从而避免企业关键技术人员等突然离职给企业带来的不确定性问题。
5. 饲料ODM系统应用前景
     自2016年以来，湖南伟业动物营养集团股份有限公司联合国内高校和研究机构联合研发的饲料ODM物联网系统已在湖南“天心种业”、“安化辉华牧业”、“湖南旺森牧业”、“湘村黑猪”等大型养猪企业推广运行；在“佛山科技技术学院”、“湖南农业大学”等高校也建立了自己的饲料ODM物联网账号，教研应用状况良好。
5.1饲料ODM系统适合一条龙企业使用
      对于既有饲料企业又有养殖场的大型农牧集团，使用该系统可以充分利用其产业链优势，打造自己的饲料ODM物联网系统。管理者只需登录自己企业网站打开饲料ODM物联网版块，输入其账号后可以浏览猪的各项指标，包括实时猪价下的利润曲线、出栏时间、人工和兽药成本等;输入预测原料成本及生猪价格可预测利润，并及时通过调整现有饲喂方案实现最大利润。
技术总监可以实时了解原料数据（近红外实时数据）、猪场的品种、环境、健康以及使用目前饲料配方下的生长性能等信息。准确测定出引进品种或特定品种的理想生长曲线；依据未来市场生猪价格、原料行情选择预期生长曲线（见图4）；通过大数据对非常规原料、功能性原料及新的添加剂进行优化和筛选，降低成本。


      通过饲料ODM平台掌控同期生长育肥猪生产性能信息，对于公司+农户模式有极其重要的指导意义，精确计算每天的投料量、料比及出栏日龄，以求养殖利润最大化及代养和公司利润合理分配比例。
5.2饲料ODM系统可进一步提高饲料企业的经济效益
     饲料企业可根据自身情况选择搭建自己专有的饲料ODM物联网系统，或是购买在线品控系统、云配方系统模块。
在线品控系统与中控室链接，可以在总部检查旗下各分公司生产现场质量检测数据、混合均匀度等指标，如遇质量问题投诉可迅速溯源；可以通过调节物料水分使制粒机运行更加平稳，提高产量的同时提高质量。
集团企业由技术总监管理数据库，可经授权分配账号明确配方师使用权限，通过数据共享减少配方师的随意性，保证集团产品稳定一致；可建立饲养试验站，评估新的原料效果以减少成本或提升产品市场竞争力。
饲料企业战略合作客户通过与其客户达成ODM服务协议，可以在其客户养殖场安装自动饲喂系统。该系统对饲料企业和养殖场都是开放的，饲料企业了解养殖场的生产性能，同时养殖场了解饲料的生产过程，二者建立了公开透明稳定的合作机制，实现双赢的目的。
    单个饲料企业可以自成体系，也可以聘请第三方机构专业为提供服务。
5.3饲料ODM系统在规模化养殖场的应用
     养殖场可以选择与具有饲料ODM物联网系统的饲料厂合作，或者直接要求饲料ODM物联网系统的企业为自己的养殖场提供第三方服务。
     养殖场可以向服务商提出自己的需求，比如查验每批次饲料检测数据、建立自己猪场条件下的需要量、提高肉品质的ODM方案、缩短出栏时间的ODM方案、选种育种ODM方案，无抗条件下兽药成本最低化的ODM方案等。
养殖场决策层可以快速简单地评估饲料的性价比，监督产品质量。养殖场选择了与饲料企业合作的同时，可以测试不同厂家的饲料产品，根据对照组相比得出的饲料影子价格说明试验料‘值’多少钱（见表1），可以倒逼饲料企业的技术人员做出真正符合养殖场利润的方案。

表1. 饲料影子成本比较表（猪价6.5元/斤，岳阳石田猪场）

5.4饲料ODM在科研教学方面的应用
    专家教授及有经验的营养师可以建立个人数据库，利用ODM物联网系统在线直接为更多企业和客户提供更优质的服务，同时提升自身的价值。
    动物营养学科的学生在学习书本知识的同时，可以通过登录该系统查询各大数据库的饲料原料数据，了解动物的生长性能并模拟设计配方，提高实践能力。
6. 推广饲料ODM系统需要进一步解决的问题
     完全理解饲料ODM系统重要性，在认识上有难度，或者将因有损部分人利益导致人为障碍；建立模型（数据模型、近红外建模）需要海量的数据做支撑才更准确，专业技术人员耗时耗力；在线品控系统建设需要一定的前期成本投入等等，这些问题的解决需要行业共同努力，做进一步的研发和完善。
7. 小结与展望
     综上，饲料ODM系统可以通过精准评估每批饲料原料的有效成分（包括净能、SID氨基酸、系酸力、霉菌毒素等），根据养殖场实际情况（品种、环境、管理、健康水平），结合市场信息（原料价格、畜禽市场价格等）制定优化方案，在猪养殖场实际条件下通过反复验证、修订，最终确定养殖场的终极方案。积极推广饲料ODM物联网系统是畜牧养殖行业的系统工程，它的建设和全面应用，必将极大提升企业经济效益，从根本上加速行业的提质增效与可持续发展。

参考文献（略）