「一牧科技」是一家数智化牧场解决方案提供商，2023 年 7 月宣布获得线性资本独家投资的天使轮融资，目前产品已经拓展至北美市场。其自主研发的一牧云数智化牧场整体解决方案已经为超过 60 家奶牛养殖集团、超过 500 家牧场实现数智化系统交付落地。2023 年下半年，在服务牧场的基础上，一牧科技推出「一牧通」，基于数据智能+网络协同联通牧场、解决方案提供商、物资供应商及科研院所等牧业上下游，精准匹配牧场需求与解决方案。近期，我们邀请一牧科技创始人兼 CEO 马志愤博士与线性资本投资副总裁白则人分享线性资本在投资一牧科技时的故事和思考逻辑（前沿技术解决产业痛点问题），一牧科技的产品迭代，商业化路径，出海经验，在此分享给大家。
融资
Q：请马博士先简单介绍一牧科技，是在什么时候成立，主要业务是什么？
马志愤：一牧科技成立于 2015 年 9 月，是业内领先的数智化牧场专业解决方案提供商。自主研发的一牧云数智化牧场整体解决方案由 12 个标准模块组成，通过自由组合来匹配不同牧场的需求。其中最基础的一个模块是以 SaaS 模式运行的牧场生产管理系统，可以理解为数智化牧场的「智能操作系统」，其他 11 个模块通过「软硬结合」，有针对性的解决牧场不同具体生产场景面临的问题。例如牛只智能识别管理、精准饲喂、智能称重等等。到目前为止已经为现代牧业、宁夏农垦、完达山、前进牧业等 60+ 奶牛养殖集团、500+ 牧场实现数智化系统交付落地，服务牛只 147.19 万头，其中奶牛 133.1 万头、肉牛 14.09 万头。
Q：一牧科技成立的时间已经挺久的，为什么在最近这一两年选择融资？
马志愤：一牧科技成立之初我们并没有想过要融资，通过自筹资金投入研发并推进商业化落地，很快就有收入并可以维持公司运行，那个时候资本对农业科技项目的关注程度相对不高，牧场的数智化积累需要一个相对较长时间，资金对于这个过程的加速相对有限，因此希望先能够实现商业化落地并打好基础后，再通过融资来加速发展。后来通过朋友介绍有幸结识了爱科农（线性 Pre-A 轮投资项目）的创始人郭博士，他们做智慧种植，我们做智慧养殖，大方向上都属于智慧农业。在郭博士的引荐和另一位朋友的协助下认识了线性资本的黄博士和则人。可能大家都是理工科的专业背景，推进融资的过程我对线性投资团队的感受是非常专业和务实，和我们团队有不少契合点。除了商业模式等问题，线性资本团队会深入到机理模型和相关具体技术的评估和探讨，“如何通过数智化帮牧场解决实实在在的问题、给牧场到底带来了什么价值”。郭博士曾告诉我，疫情期间线性资本在可以出行之后立刻去了他们在新疆的试验田，郭博士说的一句话很打动我，他说：“线性资本非常专业、评估很严谨，如果线性资本评估通过了，其他机构就不会在技术这块质疑你了，可以加速你们项目的发展。”后来我对这一点也深有体会。到一牧科技这个项目上，黄博士和则人他们跟我们一起去了我们服务的规模化牧场，牧场都在城郊相对偏远的地方，也属于「上山下乡」，能够深入一线去仔细考察和调研，最终顺利达成融资。另外，线性资本的投后服务很好，帮助我们对接各种资源，组织线上线下不少活动，通过参加这些活动交流对我个人认知提升也很大。
Q：这蛮符合线性一直强调的投资人要「上山下乡」的理念，则人去牧场有什么见闻？
白则人：我对这个事情感触还蛮深的。对我们而言，去牧场参观是（决定投资一牧的）强心剂。以前投爱科农时，花了很多时间了解农业，对农业这个方向也有一些亲切感。
首先，市场大，中国是人口大国，粮食问题，食物安全，农业的升级改造有巨大机会。
其次，我们接触下来觉得农业这个方向上的创始人都有种情怀，挺打动人的。爱科农的郭博士是，马博也是，我记得第一次见马博的时候，外表文质彬彬，跟对接的外国专家交流讲一口流利的英语。看他的履历，其实可以感受到他如果不创业，可以过一个挺好的生活，但是他会选这条路，本身创业就挺苦的，他们做的事情更需要深入一线，亲力亲为。
第三，我到了牧场之后发现，之前在书本、行业报告里看到的和真正的产业很不一样。养奶牛这个行业的规模化、自动化，数据成熟程度超过我们预期，数智化基础是有的，此外我们当时看到的集约化程度非常高，非常先进的大型牧场，尽管如此，在养殖中仍然存在这样那样的问题，一牧科技做的事情是利用技术解决它在规模化科学养殖上的困难，马博士也给我们提供了一些降本提效的对比数据。后来我们和一牧的客户方聊，可以感受到一牧的技术方案给他们带来的价值，用技术来解决产业问题，也很符合线性的投资逻辑。
产品及解决方案
Q：当时做一牧的出发点、要解决的行业的痛点是什么？
马志愤：简单来讲，随着经济发展，人民生活水平不断得到改善，对动物性蛋白食品（肉蛋奶）的消费量不断提升，基于我们的人口基数，需求总量很大，传统的生产模式无法满足就会出现供需失衡，加上饲料相对短缺导致很多问题的发生，生产成本较高。例如自 2000 年以来随着乳品消费量急剧增加，供需严重失衡，再加上种种原因导致安全事件的发生，对奶业发展产生巨大的负面影响。国家对此非常重视，后来出台了一系列政策，要保证食品安全、提高质量，促使牧场加速集约化和规模化发展，目前我国奶牛的规模化养殖占比已经超过 80%，规模化牧场基本都是商业化牧场，要实现盈利就必须要做到精细化管理，不断降本增效和提质增效才有可能在日益激烈的竞争中存活下来并得到更好地发展，要实现这一点，没有数智化的助力是不太可能做到的，2015 年我们开始研发一牧云时，牧场基本完成了信息化，牧场有很多孤立的单机版软件，普遍面临的是“不缺软件缺系统”，一牧云就定位为“牧场的智慧大脑”，把牧场的各个信息节点打通，形成一个整体系统，很快就得到国内大型牧场的认可和应用，不断促进牧场提升精益管理和降本增效，这样牧场的数据价值就可以逐渐得到发挥，有了系统化的基础和数据积累就可以向智能化和智慧化不断进化和发展，最终解决牧场和行业高效协同、提升盈利和可持续发展的问题，促进草地农业的发展，“让我们更多人有优质的奶喝和肉吃，不断改善国民营养”。
Q：现阶段一牧取得了怎样的成绩，经历了哪些发展阶段？对未来有何规划？
马志愤：我们规划了四个发展的阶段。
第一个阶段就是规模化牧场生产管理系统。它偏向一个工具，我们设立的里程碑是在尽可能短的时间服务 100 万头牛，从而积累大量真实牧场生产的数据，用于更多的数据建模、算法优化。第一阶段我们已经完成了，现在每年还在快速增长。最新的数据，我们服务奶牛已经超过 130 万头，中国目前官方数据奶牛约有 1200 万头，大概在 10% 的市场份额。肉牛是 8900 万头，去年推出了肉牛数智化解决方案，今年服务肉牛数量也开始有比较快的增长，目前服务肉牛约 14 万头。
第二个阶段，基于前面积累的大样本牧场生产数据——我们从 2020 年开始每年出版一版《中国规模化奶牛场关键生产性能现状》——逐步建立起了我国规模化牧场的关键生产性能评估体系和对标标准，得到牧场、科研机构和政府的认可和应用。
目前开始推进到第三个阶段，希望基于之前积累的数据进一步建模、评估分析，预警牧场迫切需要改善的问题，通过“对标提升计划”与行业内专业的公司，做育种的、营养的、健康等公司联合，给牧场一个整体的解决方案，里面有软件也有硬件，还有相应的产品支持，更多的是一个整体解决方案。
第四个阶段，实现“智慧牧场”，就是要完成对牧场物理世界的数字化模拟。因为很多场景下，我们要通过模拟找到最优解，然后应用在牧场实际生产中，例如牧场选种选配已经是这样，选择种质资源，就是基于数据模拟，找到最优的种质资源，给到牧场，按照这个育种方案进行实施。通过这种方式帮助牧场进一步节本增效和提质增效，持续提升牧场的盈利能力，助力牧场实现高效可持续发展，推动草地农业的发展。
Q：一牧为牧场提供的数智化解决方案，为什么牧场不自己做？
马志愤：首先，以奶牛养殖牧场为例，几轮行业波动，能够存活下来的牧场生产水平普遍都已经很高了，对数智化方案的要求早已过了“增删改查”和派工单的阶段。为了能够支撑牧场精益生产对数据的质量和模型精度要求已经非常高了，我们知道模型的精确度是需要大量的精确数据集进行不断训练和优化的，目前一牧云很多模型是基于一百二十多万头牛真实的生产数据进行优化和验证的，这种数据量级早已不是牧场自己可以去做的，需要行业很多牧场共同参与进来，共同努力才有可能实现，单独牧场自己是不可能做到的，在此要非常感谢所有一牧云客户对我们的信任和大力支持！
其次，系统的研发升级需要专业人员和持续大量资金投入，牧场自己做的投入产出比较低，不具备可持续性。当然国内也有大牧场自己尝试做数智化的解决方案，自己研发一套系统供自己使用，由于无法和行业进行对标提升和应用于第三方服务，相当于一个大的“孤岛”，最终往往都就放弃了。
Q：一牧数智化牧场解决方案的 12 个标准模块，产品开发设计的过程是怎么样的，中间遇到过哪些印象特别深的挑战，以及是怎么解决的？
马志愤：目前有 12 个模块，最开始只有一个基础模块。当时的策略是我们设计成一个整体，但是分模块，在推广和销售的过程中按需收费，也就是让客户能先低成本的用起来，有助于牧场逐渐升级他们原来使用的单机版的牧场管理软件到一牧云系统。对国内的牧场来说，我们的系统比以前的单机软件更安全，单机版软件往往由于电脑系统出现问题，没有及时备份数据就会丢失。我们研发之初就是将安全作为第一原则，针对国内的大型牧场安全需求。但这里又遇到一个新的问题，有时安全、专业和易用会产生冲突，我们权衡之后定了一个原则，针对这些冲突，最重要的依据是安全，然后是专业，第三是易用。对牧场来说，他们要做一次切换系统，风险很大，所以他们前期会做大量的评估工作才会决定换系统。印象特别深的是实施国内最大的单体牧场——现代牧业蚌埠牧场，对于一牧云当其没有承载过那么大规模时，很多问题是很难暴露出来的，在此要非常感谢现代牧业牧业对我们的信任和大力支持，当时将其最大的规模牧场拿出来在集团中第一个运行“一牧云YIMUCloud”，对于规模化牧场切换生产管理系统是要承受巨大的风险，因为系统一旦出现问题一线生产就会受到很大的影响甚至无法开展工作，对于这种规模的牧场将是巨大的经济损失，双方团队联力奋战的那些日日夜夜至今依然历历在目。
一牧云“牧场的智慧大脑”
商业化
Q：怎么让客户接受这种按照服务收费的模式？撬动收入的点是什么？
马志愤：牧场一开始确实是不太能接受每年交年费这个方式，因为很多牧场当时将软件计入固定资产，都是一次性购买付费，我们的模式是在挑战和改变这一整套模式。我们在销售过程中告诉他们，首先看似买的是软件系统，实质是服务。第二，这种模式会提供更好地服务，我们的目的是通过产品给客户提供最好的服务，因为如果服务不好第二年就不付费续约了，牧场有更多的主动权，他们的复购对我们的优化产品有很大的促进作用，不是以前那种做个信息化项目做完就结束了。这是一个比较花时间的沟通过程，他们需要时间来慢慢改变已经进行很多年了的成熟的模式。
Q：如果以现代牧业这类大型集团作为标杆客户，你们的合作过程大概是怎么样的，如果分成不同的阶段，不同阶段里的状况是什么，有什么实际的降本增效的故事和数据？
马志愤：我们把这一类叫大 KA 客户，我们自己一般把合作分成三个阶段。第一个是初步验证，他们对切换管理系统比较谨慎，可能是要遇到很严峻的问题了才会考虑，他们不会立刻换一个系统，而是先要参考其他人在用什么，所以第一个大客户是最难的。在推进这些大集团之前，我们会先做一些相对小规模的牧场，比如养一万头牛这种规模的，进行了初步验证。当大 KA 客户在寻找参考标的时可以看到已被验证的案例。此外，大 KA 客户往往有很多个牧场，它会先用几个牧场来试运行。我们当时比较幸运，一开始就得到了现代牧业最大的牧场蚌埠牧场的订单，这是个难得的机会，但也是个巨大挑战，因为这个系统只要停一天就是上百万的损失，我们不能有任何失误。
第二步是实施。需要及时应对更大规模牧场的挑战，系统在一个 2 万头牛的牧场运行的挺好，但是到了蚌埠牧场单体 4 万头的规模，就会遇到需要升级的地方，这就要求团队能快速的应对。当他们得到了想要的整体升级效果，才会考虑做整体数据迁移。整体迁移的挑战也很大，因为不同牧场之间以前的系统、数据都是独立的，现在要统一打通，规范化、标准化所有的操作，这需要除了集团高层同意，一线的员工也要乐意，因此我们必须考虑到他们的感受和需求。
第三步是优化。对大集团而言，是第二阶段实施完之后，提升他们对系统的满意度。此外也会涉及到更多新模块增购。帮助传统的规模化牧场做数智化的升级，大幅提升生产效率，降低成本。传统牧场的生产中存在很多依赖于人的场景，例如日常生产，由场长或者生产主管来派工。当我们提供数智化的解决方案以后，可以理解为系统自动在派工，推动牧场的协同，所以牧场的生产效率会得到极大提升，很多一线工作人员的效率大概能提升三倍，例如牧场要做同期处理，过去三个小时的工作，现在一个小时就可以完成；另外，我们也提供精准饲喂的解决方案，通过更加精准的拌料、投料，饲料的成本平均节约 9.7%。但通过综合的解决方案，牧场每年整体产奶量提升约 10%，约 900公斤/头*年，对行业的发展产生很明显的促进作用。
Q：马博士提过一牧的发展会从服务牧场延伸到服务牧业，这其中的差异是什么？
马志愤：在服务牧场的过程中，牧场使用“一牧云”的模块越多，采集到的数据越多，从某些层面来讲，牧场暴露的问题也更多了。好处是我们都知道问题在哪儿了，挑战是如果解决不了，那么这些数智化分析对牧场而言就是“更加焦虑，徒增烦恼”，只是指出了问题还不够，还得解决问题。比如，通过系统数据智能分析发现牧场牛只发病率上升，但往往这些问题的改善和解决是个“系统工程”，这里面涉及到更细分的领域，比如奶牛的乳房炎，有环境因素影响的，也有挤奶操作不当等因素的影响，既要能够快速定位出主要原因，同时需要匹配相关资源来解决问题，就需要和上下游的相关专业公司协作为牧场提供更加精准高效地服务，这个就是我们今年在一牧数智杭州公司新启动的项目“一牧通”，目前一牧通 APP V1.0 版已经在各大手机应用商店上线推广，就是希望能够通过“数据智能+网络协同”更好地为牧场提供服务，实现“从服务牧场到服务牧业”的延伸和升级。
Q：一牧从 2015 年创办到现在，如果现在回头看给自己划分一些不同的创业阶段会是什么？马博和线性的很多被投企业创始人的经历类似，在一个行业里深耕了很多年，有技术背景，现在回头看自己的创业经历有什么感触，会给类似背景的创业者什么建议？
马志愤：不同阶段的挑战不一样。我们团队大家之前都在这个行业里，刚开始做的时候获客这部分不是太大的挑战，核心在于能不能做出好的产品，服务能不能跟得上。第一阶段，有个说法叫“低风险创业”，我们的风险相对是低的，也可以说是以前经历的一种顺其自然的结果——当你很熟悉业内通用的产品，发现它越来越无法满足行业的需求，恰好我们前期的积累资源能够支持我们去做，刚开始我们很多客户说：“你只要能把产品做出来我们就愿意试一试”，所以一开始我们的关键是把一牧云第一个版本研发出来。
第二阶段，当客户开始使用了，实际面临的挑战往往高于预期，在不断的变化中能够及时应对和升级。更重要的是，我们提供产品，如果做得不好人家就不会再跟我们续约或增购了，所以无论如何都要实施服务好，促使系统能够不断地快速迭代升级，实施过程中更具挑战的问题能够不断解决也会给团队带来更高的成就感。
第三阶段，产品已经得到很好地验证，需要推广到更多的中小牧场里去。相对大 KA 客户如果还是原来的推广模式获客成本和交付成本单位牛只的成本会更高，需要模式升级，我们的思考是需要和政府、区域服务商合作，想到如果有资本助力，就会加速发展，也就有了后来和线性的故事。
总结起来，整个创业的过程就像“坐过山车”，挑战很多，需要不断调整好心态，去体验和克服，达到相应的目标也很有成就感。对我们技术背景的创业者，就像博士论文里你一定要回答的一个问题就是做这个研究的创新性是什么，“往往搞研究的人也比较容易陷入到科研里”，容易将问题复杂化，技术创业者要回答的最重要的问题还是团队掌握的技术是否能够很好地解决产业问题，能够将其商业化并持续迭代升级。
出海
Q：我们听说一牧的解决方案也已经为海外客户提供服务了。请马博分享一牧进入北美市场的经验。
马志愤：首先，我们奶牛养殖大部分都是荷斯坦这个品种，俗称“黑白花”，最早是从国外引进的，我国规模化奶牛场的发展早期借鉴了很多奶业发达国家的经验，之前我们曾多次陪同牧场老板和技术人员去美国考察学习，所以我们规模化牧场的生产养殖模式和美国有很多相同之处，这为我们出海美国市场奠定了很好的基础，表现在系统上很多都是相通的。
其次，我国规模化牧场近年来发展非常迅猛，尤其一些大型和超大型牧场不断涌现，这些牧场对数智化的需求和要求往往更高，实现起来也更复杂，加上大型牧场的采购模式让牧场各种软硬件的品牌和型号也更加多样，这样为研发整体系统带来了更大的挑战，但是一旦实现就会有很多优势，数据的精度和量级就会更高更大，对模型训练就会有很多的促进，美国不少牧场还在使用单机版的软件，像一牧云这样基于云计算的方案优势就会非常明显，无论从安全性、专业性、易用性等方面都会体现出来。
第三，之前国内大牧场请了不少美国的专业顾问，这些顾问从牧场了解到一牧云，把他们的感受带到美国市场，牧场自然也有这方面的改进需求，但是自己研发的成本很高，也需要很多时间迭代优化，如果有一牧云这样的解决方案通过合适的途径就可以在牧场得到应用。当然在出海美国市场的过程中也有很多极具挑战的困难，我们和美国合作伙伴一起不断努力克服并最终达成。
关于线性资本
线性资本 Linear Capital 是一家聚焦“前沿科技+产业”方向投资的早期投资机构，即以数据智能、数字新基建、新一代机器人技术及传统领域的新技术变革（如生物医疗、材料、能源等）为代表的前沿科技，应用于各个垂直产业大幅提升产业效率，赋能其解决痛点问题，完成产业升级，通过产业价值的大幅度提升实现商业价值的超额回报。目前总共管理十支基金，管理总规模约20亿美元。
我们投资阶段以天使至A轮领投为主，每个项目投资典型金额为300到800万美元或等值人民币。
目前已在早期投资了地平线、酷家乐、神策、特赞、Rokid、观远数据、思灵机器人等超过120个创业团队。线性已投资项目估值合计约200亿美元。
短期内，线性资本正在努力成为最好的「数据智能科技基金 Data Intelligence Technology Fund」，并在长期内逐步打造成最有影响力的「应用性前沿科技基金 Frontier Technology Application Fund」。
