京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从大数据养牛看物联网创业思维
“目前,人们对于大部分牲畜的健康、营养管理都是通过每天肉眼观察和经验来判断的。这是一种十分低效率的方法,因为当发现问题的时候纠正难度很大,并且代价高昂。”沃西说。
生死畜牧公司的做法是让牛吞下一个集成了各种传感器、芯片、通讯系统的长约4.5英寸的“电子药片”(ePill),“电子药片”进入牛的“瘤胃”(反刍动物4个胃中的第一个,也是最大的一个,主要作用是暂存饲料和微生物发酵)后停留下来,并由此开始不间断追踪牛的各种生命信息,包括心跳频率、体温、反刍时间、胃酸浓度、激素分泌等。
这些生命信息通过微波传送到附近的信息接收器,并发送到云端平台进行数据分析、处理。依据一定的标准,人们可以随时随地通过终端设备查看牛的体征动态,任何一头被追踪的牛出现异常系统就会报警。在大数据分析的基础上,人们甚至可以对牛的行为方式做出预测,饲养者也因此可以改善喂养、预防疾病和改进管理。
生死畜牧公司目前正在研发的首款产品面向乳制品生产商,通过对于奶牛的追踪,最终帮助生产商提升牛奶品质和产量。“我们预计今年下半年完成最后阶段的测试,并在年底前投入商业化运营,明年我们在乳制品行业的业务将全面铺开,”沃西透露说,自2012年4月公司成立以来,生死畜牧累积获得约130万美元天使投资,“此前我们对数千家乳制品生产商的调查显示,九成以上的调查者对我们的服务非常感兴趣。”
如果商业发展如沃西的期望,生死畜牧公司将步入一个前景广阔的大市场。据美国农业部的报告统计显示,美国每年有将近四百万的动物在乳肉生产过程中死亡,同时有更多数量的动物患病。这意味着美国乳肉制品生产商每年遭受数十亿美元的经济损失,包括收入损失、极高的治疗成本和喂养成本——这数十亿美元的损失恰恰就是生死畜牧公司的发展空间。
“我们将是全球首家真正开始对牛进行大规模数据监测的软件服务公司,与以往尝试这一领域的研究机构不同,我们可以把成本做得很低,甚至达到以往的1/20,”沃西说,“对于乳制品生产商来说,他们只要按年给每头被追踪的奶牛交纳几十美元的服务订阅费即可。”
沃西颇具开拓性的商业故事不仅给包括我在内的听众带来了很多乐趣,而且也引发了我对物联网创业的几点思考。
其一,物联网时代可能给创业者提供了创造前所未有的产品创新的可能,这些产品基本特征是结合了传感器和芯片。毫无疑问,生死畜牧公司的核心——“电子药片”是开创性的产品。这项技术的发明者是沃西的合作伙伴,曾经为美国军方所用,此后因为缺乏投入项目被剥离出来,因此成就了生死畜牧公司。
“未来每一件物体都可能被集成芯片,不管是家用电器,还是大型挖掘机,甚至灯泡,”PTC全球传播副总裁斯诺(Eric Snow)说,“这一变化会彻底改变产品设计、创新的理念和方式,因而给新进入者带来很多机会。”
其二,物联网创业不再是独立的行为,与传统领域的创业相比,它需要联合、利用更多生态资源、采纳更多开放式创新。以生死畜牧公司为例,集成了传感技术、通讯技术的“电子药片”是其核心专利,而要让大数据养牛真正能够帮助乳制品生产商,仅仅依靠“电子药片”显然是不够的——这将是一个庞大的工程,包括软件、通讯、云平台以及数据分析。
“我们最擅长的是‘电子药片’,对于创业公司来说,我们很灵活、快速,但我们缺乏资源,所以必须聚焦,不可能兼顾所有。对于商业的其他方面,我们采取了合作和借用现有平台的方式。”沃西解释说。正因为如此,已经创立2年多生死畜牧公司目前仍然是一个“轻公司”,除了两位创始团队成员外,其他10多位成员为根据项目推进需求组建的临时外聘专家团队,跨越软件、通讯、畜牧等领域。
云平台是生死畜牧商业模式的重要构成,而沃西选择了提供物联网应用软件服务的PTC旗下ThingWorx平台,一站式解决了信息采集后,传播、分析和分发的过程。“ThingWorx帮助我们以最高的效率、最合适的预算完成了商业架构。”沃西说。
其三,在商业模式上,服务将是提供物联网应用和解决方案的主要方式。对于生死畜牧公司来说,他们将不再满足于将一套硬件(“电子药片”及信息收发设备)叠加系统销售给乳制品或肉类生产商,而是抓住物联网时代商业变革的机会,提供持续的服务——通过服务获取源源不断的稳定收入。
从商业发展的角度来看,订阅服务将是未来商业模式发展的大趋势,因为它对于服务提供者和使用者是共赢的:既可以给用户带来更贴近需求的满足,也可以让服务提供商的商业更加稳健、可持续。由此看来,物联网商业的开启将是服务型模式推进的一个重大契机。
在中国,从2010年上海世博会开始,物联网热便悄然升温,但目前大多数应用仍然停留在概念阶段,并没有形成真正的商业。发展迟缓的原因是多重的,但缺乏有效的生态链条或许是阻碍有创新理念的创业公司发展的关键原因之一。ThingWorx目前正准备进入中国开拓业务,相信这将为完善中国物联网发展的生态链起到一定的推动作用。
对于中国的机会,沃西表示美国市场目前仍然会是生死畜牧公司专注的市场,但他已经注意到中国乳制品行业的广阔市场空间。“到技术和商业都成熟的时候,我们完全可以在全球各地复制我们的模式。”沃西说。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25