针对奶牛养殖数据孤岛痛点，构建了覆盖繁育、饲喂、疾病与管理的全产业链数智化体系。通过早期孕检、精准饲喂及疾病预警模型等创新，实现降本增效，近三年累计创造经济效益超6亿元，技术达国内领先水平。
行业现状：我国奶业产量与质量显著提升，规模化牧场养殖占比超70%，机械化挤奶率达100%，TMR搅拌车配备率达95%。劳动生产率大幅提高，数智化基础良好。
存在问题：尽管机械化程度高，但在繁育效率、精准饲喂、疾病防控等关键环节，数智化水平仍有待提升。数据孤岛化现象普遍，数字化兼容性差，导致数据资源浪费，利用率亟待提高。
💡 核心思路：
针对奶牛养殖中存在的数据孤岛与经验管理痛点，构建覆盖繁育、饲喂、疾病与管理的全产业链数智化体系，通过早期孕检、动态营养调控与疾病预警模型，实现牧场降本增效与种质资源提升。
【 】 实验室阶段 【 】 小试阶段 【 】 中试阶段 【√】 可规模化生产
🐄 规模化牧场生产
主要解决大型牧场“管不过来、看不精准”的问题。
🧬 种业中心与育种场
针对奶牛种质资源改良的高阶应用场景。
🏢 行业监管与推广机构
利用集成软件汇总区域数据，监管部门可掌握辖区内奶牛单产、饲料消耗、疫病流行趋势等宏观数据，为政策制定提供依据。
传统牧场依赖经验管理，缺乏数据支撑，导致饲料浪费严重、疾病发现滞后、繁殖效率低。
本成果竞争优势
高效繁育创新
精准饲喂创新
疾病防控创新
预警模型：利用围产期血液外泌体miRNA差异，构建子宫内膜炎早期预警模型（提前20天预警）；利用DHI数据预测乳房炎风险（提前1个月预警，准确度>80%）
数智管理创新
教授
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