Молочное животноводство входит в период, когда рост производства все больше зависит не от расширения поголовья, а от эффективности каждой фермы. Дефицит работников, расходы на корма и ветеринарию заставляют хозяйства автоматизировать не только доение, но и наблюдение за животными. Камеры, датчики и алгоритмы машинного обучения позволяют обнаруживать отклонения раньше, чем они становятся заметны при обычном осмотре.
По предварительной оценке, Минсельхоза РФ, в 2025 г. в России произвели 34,3 млн тонн сырого молока — максимум почти за 30 лет. Отечественный производитель «ЭкоНива» отчитался о росте валового надоя на 7%, до 1,45 млн тонн.
На мировом рынке молочного животноводства растет спрос на роботизированные решения, позволяющие автоматизировать производственные процессы и сократить зависимость от ручного труда. Так, выручка нидерландской компании Lely, специализирующейся на разработке оборудования для автоматизации молочных ферм, в 2025 г. увеличилась на 18% и достигла €1,014 млрд. Компания развивает доильные комплексы Astronaut, кормораздатчики Vector и платформу наблюдения Zeta. Последняя объединяет камеры, освещение и ИИ для отслеживания поведения коров и признаков приближающегося отела. Платформа Zeta пока развивается как концепция, а не массовая система. Представленный в 2025 г. кормораздатчик Vector MFR Next вмещает до 800 кг кормосмеси — на 35% больше предыдущей модели.
Шведская компания DeLaval в 2025 г. обновила роботизированную систему VMS V300. Ее модуль компьютерного зрения InSight с ИИ определяет расположение сосков для подключения доильных стаканов. Производитель сообщает, что новая функция управления вакуумом сократила время одной дойки в испытаниях в среднем на 27 секунд. Даже небольшой выигрыш во времени важен при круглосуточной загрузке оборудования, хотя экономия зависит от числа животных и режима эксплуатации.
Немецкая GEA развивает другую область видеоаналитики. Камера фиксирует походку коровы после выхода из доильного зала, а алгоритм оценивает ее подвижность и упитанность. Это помогает направлять животных на ветеринарный осмотр при первых признаках хромоты, которая снижает продуктивность и повышает вероятность выбраковки. По данным GEA за декабрь 2025 г., система применяется для мониторинга более 200 000 коров.
Данные можно получать не только с камер. Австрийская smaXtec использует датчики-болюсы, измеряющие температуру тела и другие физиологические показатели изнутри организма животного. В опубликованном в 2025 г. кейсе новозеландской фермы на 340 коров доля неоплодотворенных животных, по словам владельцев, снизилась с 18 до 8% после внедрения мониторинга.
По мнению Ильнура Ильдаровича Хасанова, кандидата технических наук, доцента кафедры информационных технологий Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, основной потенциал компьютерного зрения в животноводстве связан с переходом от периодических осмотров к регулярному контролю состояния животных. При этом сигнал алгоритма должен рассматриваться как основание для проверки специалистом, а не как самостоятельный ветеринарный диагноз.
Российские компании также развивают собственные решения для цифровизации молочного животноводства. Одним из примеров стала разработка нижегородской компании «Промтехника-Приволжье» — доильный робот «Волшебник». В 2025 г. на племенном предприятии «Урожай» в Башкортостане установили 28 таких роботов для обслуживания 1200 коров. Оборудование автоматизирует подключение доильных аппаратов, контролирует характеристики молока и снижает потребность в ручном труде.
В области компьютерного зрения работает российская компания CVC Agro («СВС АГРО»). Ее система анализирует видеозаписи с обычных камер наблюдения и выявляет признаки хромоты у коров. Использование стандартных камер позволяет избежать дополнительных расходов на специализированные измерительные устройства.
Другим направлением становится применение ИИ для управления стадом. Российская компания «Маслов Групп» разработала платформу «Арка», объединяющую данные о надоях, воспроизводстве, ветеринарных мероприятиях и работе сотрудников. Алгоритмы помогают выявлять отклонения и прогнозировать производственные показатели. По информации разработчика, система используется более чем в 200 хозяйствах с совокупным поголовьем около 300 000 коров.
Роботизация затрагивает и процессы кормления. В 2025 г. Балтийский инжиниринговый центр машиностроения представил отечественного автономного робота «Залесье», предназначенного для подталкивания и распределения кормов на фермах. Его применение потенциально позволяет обеспечить более регулярный доступ животных к корму.
Реальная окупаемость от внедрения таких технологий зависит от стоимости камер и программного обеспечения, интеграции с учетными системами, числа ложных срабатываний и того, как персонал реагирует на уведомления. Исследование, опубликованное в Journal of Dairy Science в 2025 г., оценивало экономику датчиков здоровья стада: расчетный финансовый результат варьировался от отрицательного до положительного в зависимости от исходного состояния животных и экономии труда. Сам по себе сбор данных не гарантирует прибыль.
По мнению Алексея Николаевича Чернякова, кандидата философских наук, доцента кафедры информационных технологий Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, внедрение ИИ меняет распределение ответственности на ферме: сотрудники переходят от постоянного наблюдения к проверке выявленных системой отклонений и принятию решений. Поэтому результат цифровизации зависит не только от алгоритмов, но и от подготовки персонала.
Следующий этап — объединение данных о доении, кормлении, воспроизводстве и здоровье животных в единую систему управления стадом. Конкурировать будут не фермы с максимальным количеством датчиков, а предприятия, способные превратить цифровые сигналы в снижение потерь и устойчивую продуктивность.
