亚马逊云科技不仅热衷于为客户提供各种完善的技术方案，也非常乐意深入了解客户的业务流程。亚马逊云科技以第三方的姿态和客观的判断，帮助客户梳理价值，收集痛点，提出合适的方案，并且以最高性价比做出可使用的原型，以帮助客户一步步达到业务目标。

这样的工作方式，在亚马逊云科技被称作「逆向工作法」（Working Backwards），即抛开技术和解决方案，先从客户期待的结果出发，确认有价值，然后反向推导出需要做的事情，最后再实施。而在实施阶段，亚马逊云科技也遵循「最简可行产品」（Minimum Viable Product）的理念，力求在数周内快速形成一个可产生价值的原型，再做迭代。

牛奶是一种富含营养的饮品。出于对国民健康的考虑，我国一直在大力持续推动乳制品行业的发展。根据欧睿咨询数据，我国的乳制品销售规模在2020年就达到了6385亿，并且预计在2025年将达8100亿。此外，近14年的年均复合增长率也达到了10%，可谓是高速发展。

作为乳制品标兵企业，新希望乳业也一直在思考如何提升牧场运营效率，提升原料奶的产量和品质。在与亚马逊云科技的合作过程中，新希望乳业希望能借助亚马逊云科技的第三方身份和对技术的深耕来促成乳业的创新。在新希望乳业VP/CIO胡柳通的大力支持和推动下，亚马逊云科技客户团队开始梳理乳业牧场的流程业务和潜在的创新点。

乳业牧场的挑战

• 预备牛的盘点

奶牛每天都要挤奶，挤奶时相对静止，所以盘点容易，但预备牛因为是在开放空间，牛会走来走去，所以不便盘点。每次盘点，都需要几个工人，从不同区域出发，反复盘点计数，最后核对数字。这个过程会消耗数个工人一到两天的时间，还经常出现很难对齐、不确定是否每头牛都数到之类的问题。

• 跛足牛的识别

根据2014年的一份研究，中国的奶牛严重跛足率可达约31%。虽然多年过去状况也许有所好转，但毕竟牧场的兽医人数是极为有限的，很难经常去盯着牛只，当发现跛足时，往往事态已经比较严重，治疗费时费力，而产量也早已经受影响。

如果我们有一个办法，可以及时判断牛的跛足情况，并且在有轻微跛足的时候就提示兽医进行介入，那么牛的整体健康度和产量就会上升，提升牧场的绩效。

• 饲料成本优化

对畜牧业来说，饲料是流动成本的大头。要保证饲料的品质和库存，牧场经常需要同时向国内和海外的供应商购买饲料原料，再交付饲料配方厂进行加工。现代饲料原料品种非常多，包括豆粕、玉米、苜蓿、燕麦草等十数种，这也就意味着活动的「变量」很多。每种原料都可能有自己的价格周期和价格波动。在波动较大时，饲料的整体成本变化可超过15%，造成巨大影响。

解决方法

在与乳业的合作创新项目中，亚马逊云科技不仅从业务出发，与业务专家一起定位了具体业务问题，还与客户一起深入到牧场和工厂一线调研。最后，亚马逊Amazon Machine Learning Solutions Lab专家决定选择计算机视觉（Computer Vision）来做识别，仅依赖普通硬件——民用监控摄像头，也不给牛增加额外负荷，降低成本和使用门槛。亚马逊云科技在现场确定了摄像头位置，安装、部署了摄像头，并部署了视频推流方案。Amazon Machine Learning Solutions Lab的专家拆解了客户需求并形成了算法，再由解决方案架构师对整个算法形成了工程化。每次推理，亚马逊云科技都可以得到上千个拆解并标记好的牛只行进视频，每个视频都有原始视频ID、牛只ID及其跛足程度得分和各项细节分数，完整的计算逻辑以及原始步态数据也保留供后续算法优化。

在解决一系列的问题之后，结合牧场兽医和营养师的打分，就得出了一个综合性的牛只跛足评分，从而帮助识别出严重、普通、轻微等不同跛足程度的牛只，并且可以基本识别牛只的多项体态属性，帮助后续借助机器学习模型进一步研判和分析。