当已经上升到国家战略层面的“数字化转型”，遇到了牧业行业方兴未艾的“智慧牧场”。两者的理念相互融合发展，最终诞生出来一个全新的，更加全面的产业解决新理念---“数智牧业”，和牧兴邦认为“数智牧业”将是未来10年中，牧业升级转型和信息投资的主要领域和方向。在这里，我们将分几期，逐步为行业内的朋友介绍，我们对“数智牧业”的理解，和建设中的一些心得。
今天，我们就先聊聊“数智牧业”的前世今生。从牧场的信息化建设开始，我们总共经历了四个阶段：数字转换、信息系统、智慧牧场、数字化转型。四个阶段各自的特征如下。
数字转换阶段：这个阶段的特征是，牧场将记录在纸上的业务信息，逐步记录到计算机上。开始利用excel或者word等工具完成业务计算统计和工作信息归集、发布等工作。虽然牧场将信息录入到了计算机，但是只是起到了一个记录的功能，因此这个阶段，计算机对业务的帮助并不大。它必然要升级到信息系统建设阶段。
信息系统阶段：这个阶段以市场出现各种各样的行业软件做为显著的特征。牧场开始使用生产管理系统、配方系统、DHI系统等等软件系统，以及很多的硬件管理系统：比如奶厅系统，TMR系统和发情监控系统。信息系统不但完成了业务数据的规范收集，而且使一些计算和业务分析更加自动化。在这个阶段，信息系统在个别领域，已经开始指导生产，帮助分析业务问题，同时也为牧场导入了流程化管理的概念，比如繁殖流程、产后保健流程、采购流程、退货流程等等。
智慧牧场阶段：建立一个能够由系统向人、设备发送指令的“智慧大脑”，是信息系统向智慧牧场升级的最明显特征。在智慧牧场阶段，信息系统将帮助牧场建立起一个集中管理的“技术策略中心”，无论是配方、处方、疾病治疗过程，还是针对不同牛群的繁殖流程，都将以牧场技术策略的形式，集中建立，集中管理，集中发布、集中评估。
由“智慧大脑”发出的指令目前还仅限于人工编制的技术方案，随着后续的发展，所有连接入“智慧大脑”的设备都将可以彼此间发送操作指令，设备与人都可以彼此双向发送指令。“智慧大脑”不断深化发展依赖于大数据集成、数据中台建设、人工智能算法、可接受指令的IoT设备投资等等领域的推进。
以上三个阶段都还属于信息技术在牧场管理领域的技术升级和变革。而牧业数字化转型，则是一个全新的，面向全局的，从宏观管理到业务细节的全面升级。他的本质是，利用数字资产和数字技术，进行业务管理升级和经营模式升级的一个全新理念。
简单的说，上面三个阶段还是在探索牧场如何用好信息技术，而数字化转型则是，探讨如何用数字化推动牧场的管理变革；上面三个阶段是讨论牧场内部的事情；数字化转型则是从牧场产品延伸到供应链管理、从流程管理延伸到跨组织管理；上面三个阶段，还是在用结果类的数据来分析业务；数字化转型则是将生产场景数字化，从而发现如何提升生产经营的预测能力、如何加强过程管理、如何实现过程管理中的自动化调节。数字化转型是在前面三个阶段具有一定的能力后，才逐步建立起来的。因此，更加关注生产细节的调节能力、经营预测能力、企业经营目标的实现和提升能力等能力建设。
因此，对于牧场来说，数字化转型的目标，不再是上一套系统，或者更新一个软件。而是让企业具有一种能力--数字化运营能力。一个数字化转型的企业，必将关注点放在以下四个数字化运营能力上来，第一：感知洞察力；第二：分析判断力；第三：决策能力；第四：行为影响力。
通俗来说，第一的感知洞察力，就是将硬件设施、IoT设备、各类软件的录入数据，能够贯通、连接。实时的获得生产第一线的业务数据；第二的分析判断能力，就是将专业的分析能力、分析模型以人工智能算法、和计算机程序代码的方式植入系统，根据获得的数据自动的进行分析，并根据分析结果快速给出指导意见；第三的决策能力，是从多个可行方案中快速取得执行方案的能力，这个不仅仅是由业务数据提供，还要包含财务成本、财务预算、供应链上下游的加工、生产、销纳能力，自身的人员能力和牛群能力等等综合考虑获得最优的解决方案。第四的行为影响力，则是当选择了最优的执行方案后，方案可以细化到人、牛、设备、动作、节点等等关键的细节要素，并且分解为一连串的、相关的业务行为指令。系统要确保行为指令，收得到、做得了、跟的住、事后分析的清。
那么，这四个阶段又是如何依存，如何继承发展的呢？和牧兴邦认为，由于国内牧场发展参差不齐，因此在很长一段时间内，这四个阶段会同时存在。也就是说，有些牧场才刚刚开始用管理信息系统，用的好的牧场可能已经进入局部的“智慧大脑”建设，同时也会有一些管理进步的牧场，开始在围产期、产后关键期等明确的生产场景中开始逐步探索数字化转型。在一些区域，也可能会出现以个别大型牧场，或者多个牧场合作群为主导的产业整合为目标的区域牧场数字化转型模式。
总之，好风凭借力，送我上青云。即将全面铺开的“数智牧业”，将更加快速的帮助牧场从软件购买、信息化建设，转向如何利用数字平台，完成生产力提升和生产模式升级上来，更加具体的、量化的评估信息投资收益。