爱沙尼亚、芬兰、瑞典与德国国家牛群健康与福利信息系统比较研究：数据整合、标准化与应用前景

　　本综述系统比较了爱沙尼亚、芬兰、瑞典和德国四国的牛群健康与福利相关信息系统的架构、数据所有权、整合机制与发展挑战。研究揭示了 statutory（法定）与 non-statutory（非法定）信息系统在数据采集标准化、跨系统接口（APIs）及自动挤奶系统（AMS）数据整合方面的关键瓶颈，并通过专家访谈与生活实验室（Living Labs, LLs）提出以用户友好性、人工智能（AI）辅助分析和国际数据对比为核心的未来发展路径，为提升畜牧业数据价值链和可持续性提供重要参考。

　　

1 引言

随着农业数字化时代的到来，牛群养殖过程中的数据生成与收集大幅增加，这些数据被用于保障食品安全、改善动物福利以及提升整体畜群管理和生产效率。传统上，牛的健康与福利评估依赖于定期的现场巡查和视觉检查，而现在，动物和群体层面的数据，如产奶量、繁殖性能和寿命等，被定期收集到国家级信息系统（IS）中。尽管这些数据有可能有效用于群体水平的健康筛查和福利比较，但农民对数据所有权和安全性的担忧，以及数据格式、系统封闭性和通信协议差异等问题，限制了数据的充分利用。欧盟近期通过的《数据法案》（Data Act）虽为数据共享提供了法律支持，但技术上的整合难题以及缺乏公认的反映牛群健康和福利的指标共识，仍是实现数据全面利用的主要障碍。本研究旨在通过比较爱沙尼亚、芬兰、德国和瑞典四国的牛健康与福利相关信息系统，为未来数据整合和利用提供策略建议。

2 材料与方法

本研究采用定性方法，通过案头研究、专家访谈和生活实验室（LLs）收集信息。案头研究包括互联网和学术数据库搜索，关键词涉及“牛健康”、“动物福利”、“数据库”和“数据收集”等。专家访谈对象为信息系统管理组织中的专家，涵盖系统的所有权、数据访问、资金及未来发展等问题。生活实验室则聚集了来自兽医、研究人员、公共部门、农业咨询、食品行业、农民和技术提供商等多方利益相关者，共同讨论当前系统的挑战和未来解决方案。研究国家涵盖了不同的牛生产系统结构，从爱沙尼亚的大型牧场（平均229头奶牛）到芬兰和瑞典的中等规模牧场（平均60头和99头），以及德国的多样化规模（平均57.3至95.6头）。

3 结果

3.1 信息系统描述

3.1.1 法定信息系统

各国均有两个法定信息系统：牛只登记册和抗菌药物使用登记册。牛只登记册存储动物识别号、出生、淘汰和位置信息，以确保食品价值链中的可追溯性；抗菌药物使用登记册则按农场、兽医和动物物种存储数据。这些系统由政府或地区管理部门提供和资助，数据报告是强制性的，因此理论上应包含全国牛群和抗菌药物使用的完整数据。此外，某些国家（如芬兰）的国家立法还要求登记其他传染性牛病数据，但这些数据通常仅对政府代表开放。

3.1.2 非法定信息系统

非法定信息系统的数量因国家而异：爱沙尼亚和瑞典各有一个，芬兰和德国各有四个。这些系统由合作社、协会或育种组织管理和提供，例如芬兰的MTech/MyFarm、FABA数字服务、ProAgria和Naseva，德国的RDV、VIT、QS数据库和Qualifood，以及瑞典的V?xa。这些系统包含的数据类型包括认可的牛奶记录结果、牛只治疗和疾病记录、育种和繁殖指标、群体福利指标和蹄健康记录等。在爱沙尼亚，国家控股93.3%的爱沙尼亚牲畜性能记录有限公司是主要提供者。

3.1.3 数据输入与传输

数据输入多依赖手动操作，但某些系统间存在自动接口。在爱沙尼亚和芬兰，农民可通过非法定系统（如Livestock Performance Recording或MTech/MyFarm）登记新出生牛只，数据随后传输至牛只登记册。兽医手动或将通过兽医患者信息系统接口将抗菌药物使用数据输入法定系统。所有非法定系统都从中央牛只登记册接收动物识别号和移动数据。在芬兰，数据输入涉及农民、兽医、授精员、顾问和蹄修整师的手动操作，但某些数据类型会在系统间自动传输，通常需要农民协议。例如，治疗数据可由农民手动输入Mtech/MyFarm，然后自动传输至Naseva系统。

3.1.4 数据所有权与访问

法定系统的数据所有权归系统提供组织所有。对于某些非法定系统（如爱沙尼亚牲畜性能记录、瑞典V?xa和芬兰FABA数字服务），插入数据的所有权归数据生产客户（农民）所有；而对于其他系统，数据所有权在输入后转移给系统持有者或所有者。数据所有权、使用权、传输和可访问性由农民与系统提供组织之间的用户合同决定。系统访问通常通过许可或组织成员资格获得，第三方（如研究机构、兽医等）可在农民和系统持有者授权下访问农场特定数据。

3.2 生活实验室讨论结果

生活实验室的讨论揭示了当前信息系统面临的主要挑战和未来发展需求。问题主要集中在数据收集过程的简便性、系统间数据传输、用户友好性和数据安全性等方面。发展需求可分为四类：系统功能性、数据分析、数据安全和其他方面。

在功能性方面，讨论强调了简便的数据收集和访问、 functioning APIs（应用程序接口）以及用户友好性的重要性。例如，爱沙尼亚的LL提到程序必须精心设计，以便用户在牛棚中只需点击几下即可输入数据，而无需书写。芬兰的LL则愿景2030年时用户友好的数据库能更高效地利用数据，报告比今天更全面和广泛。此外，手动数据收集、系统接口缺乏以及数据非标准化（如蹄修整和动物健康记录）也被认为是功能性的主要障碍。

在数据分析方面，讨论广泛涵盖了自动挤奶系统（AMS）数据与其它系统数据的整合、进一步数据处理和统计分析以制定改善农场管理实践的行动计划、以及评估牛健康与福利指标对农场经济生产力和经济术语的影响。人工智能（AI）在分析数据方面的帮助也被提及，例如提供更具体的操作指令和建议。此外，国际农场数据比较被认为能为农民提供更广阔的语境和比较信息。

数据安全性和数据收集的利益，特别是对农民的利益，也在讨论中占据重要位置。德国的LL提到，明确的数据保护和数据安全法规为所有市场参与者提供保障并增加信任；农民必须克服对数据保护的过度偏见和恐惧，并更愿意提供数据。爱沙尼亚的LL则提到农民对数据误用的担忧。

其他讨论点包括农民教育的重要性、数据收集和处理的成本应保持适度、以及资金挑战被视为数据库进一步发展的障碍。

4 讨论

本研究识别了爱沙尼亚、芬兰、德国和瑞典多个牛健康与福利相关信息系统。这些系统通常被认为是全国最广泛使用的，但非法定系统的列表可能不完整，因为多个参与者贡献于其开发、管理和运营，导致可访问性差异。法定系统由公共部门提供，而非法定系统则主要由私人所有的农业咨询、育种或农民利益组织运营，这在某些国家（如芬兰）促进了相当顺畅的数据整合，但在德国由于联邦州的分散性，并非所有系统都全国可用，抑制了数据整合。

生活实验室中最讨论的话题之一是更好地利用收集的数据（包括本研究未涵盖的系统数据）用于农场日常决策过程以及改善农场生产力和动物健康。从自动挤奶系统（AMS）收集的数据应更有效地使用，因为这些数据由于背后的封闭系统而无法轻松与其它收集的数据整合。国际乳业数据交换网络（iDDEN）和北欧牛数据交换（NCDX）接口的选择作为ICAR认证的AMS数据整合技术基础，为这些数据的更好利用提供了有希望的开端。

农民是改善牛健康与福利最重要的行动者。一些研究的非法定系统为农民提供了关于牛健康与福利的基准或概述，或与畜群管理系统交互以创建摘要或推荐行动用于管理