引言：生产效率、环境挑战与行业整合
过去70年间，美国的奶牛生产系统经历了显著集约化，这主要得益于以提高产奶量为目标的遗传选择。生产效率的提升稀释了维持需要，从而提高了养分利用率和牧场盈利能力。例如，从1970年到2020年，宾夕法尼亚州和德克萨斯州牧场的乳脂和乳蛋白产量遗传进展分别带来了+549美元和+524美元的经济效益提升，而奶牛管理与营养的改进则将经济效益提高了+666美元。生产效率和效益的提升也与环境可持续性的改善相关。值得注意的是，2007年至2017年间，总产奶量增加了24.9%，而该生产过程中的温室气体（GHG）排放仅增加了1%。
尽管如此，畜牧业生产带来的GHG和氮排泄仍然是政府和社会的重大环境关切。这促使了越来越多的研究计划，旨在估算畜牧业对GHG的贡献，并制定策略来减少奶牛的肠道和粪便CH4排放。例如，增加饲喂水平、降低收获时牧草的成熟度以及降低日粮中草料与精料的比例，平均可使CH4排放强度降低12%。此外，补充硝酸盐、大型藻类和3-硝基氧丙醇等抗产甲烷饲料添加剂，可使奶牛的CH4排放总体减少17%至34%。
除了GHG，畜牧业生产中的氮排泄可能影响社会、经济、气候和人类健康后果。荷兰最近就面临着所谓的“氮危机”，其162个自然保护区中有118个的氮沉降量平均超过生态风险阈值50%。导致奶牛场氮排泄和氨（NH3）排放增加的关键因素与营养直接相关，包括瘤胃发酵过程中的氮利用效率低下、由于营养模型对蛋白质需求预测不准确导致的日粮氮过量饲喂，以及低估了尿素再循环至瘤胃作为氮保存机制的作用。
除了面临政府和社会对乳制品生产潜在负面环境影响的审查外，农民还必须应对持续的整合过程，这继续减少了美国奶牛场的数量。例如，2022年农业普查报告显示，与2017年相比，2022年较小规模（<1，000头）奶牛场的奶牛比例下降，而较大规模（>2，500头）奶牛场的比例上升了10个百分点。这一整合趋势在小型牧场占主导地位的宾夕法尼亚州尤为重要。
重新思考精准营养的饲喂策略
营养是能够影响奶牛场GHG、氮排放和盈利能力的关键领域之一。无论牧场规模大小，通过改进饲料和饲喂管理实践，优化当前乳制品生产系统中资源分配的机会依然存在。例如，日粮通常以TMR形式饲喂，并根据“参考奶牛”或平均奶牛的需求进行配制。这种方法假设TMR能为组内所有奶牛提供均衡的营养供应，奶牛通过改变干物质采食量（DMI）来调节营养供应。然而，这些假设是错误的，并可能导致奶牛场的饲喂不精确和不准确。由于组内奶牛在体型、胎次、泌乳阶段、产奶量和遗传方面存在差异，因此可以合理地假设，根据奶牛的具体需求或目标反应（即精准饲喂）进行个体化饲喂，而不是饲喂统一的TMR，可以进一步提高奶牛场的养分利用效率和盈利能力。
精准营养并非一个新概念。饲喂低蛋白日粮和过瘤胃氨基酸，以及在牧场采用营养分群，只是可被视为精准饲喂策略的几个例子。然而，这些策略仍然是针对较大的牛群制定的。随着能够提供数据收集和分析的牧场技术的日益普及，以便在配制日粮时更好地估算个体奶牛需求或更好地预测奶牛反应，通过机器人单独饲喂精料成为为个体奶牛定制日粮的潜在策略。
本综述的目的是重新审视历史上那些可以利用先进知识、设备和技术加以调整和完善以用于现代奶牛养殖的饲料和饲喂管理策略。我们的目标是探索在饲喂过程的不同阶段（直至个体动物水平）实施精准饲喂策略的机会。我们旨在证明，精准饲喂不一定需要采用复杂的技术或机器人；相反，它可以从适当的数据收集和一致的饲喂实践开始。
饲喂策略
奶牛系统中个体化浓缩料饲喂的历史视角
在TMR系统出现之前，放牧或单独饲喂草料和精料是主流做法。几乎所有奶牛场都根据个体奶牛的产奶量在挤奶期间于牛舍内饲喂精料。基于产奶量的精料分配比例通常为1公斤精料对应3公斤牛奶，且精料是按体积（例如，勺子）而非重量来测量的。奶牛有充足的时间采食分配到的饲料，因为提供的精料量较少且挤奶时间较长。
在他们的综述中，Coppock等人（1981）指出，泌乳期奶牛对精料增量饲喂产生积极反应的能力最早发现于20世纪50年代末和60年代初。这种被称为“挑战饲喂”的策略很快被农民采纳。挑战饲喂涉及从产后约15至57天开始，将谷物采食量增加到体重的约2.0%，持续约75天，直至达到奶牛的食欲极限。这不仅挑战奶牛提高产奶量，也促使研究人员加深对奶牛需求和遗传潜力的理解。虽然增加精料饲喂显著改善了泌乳性能，但也降低了养分消化率。这些发现后来有助于定义不同采食量水平下的养分利用效率。与此同时，用于精料精准饲喂的挤奶厅内电子和机械设备被引入，使得能够将规定量的精料精确投喂到挤奶厅饲喂管理器，从而改善了基于个体动物需求的养分分配。
随着20世纪50年代散装罐取代挤奶桶，平均牛群规模增加，奶农开始优先考虑劳动效率。这些变化导致挤奶厅（特别是新西兰开发的鱼骨式挤奶厅）的广泛采用。随着产奶量增加和机械化程度提高缩短了挤奶时间，奶牛无法再在挤奶厅内采食精料，这使得个体化精料饲喂变得具有挑战性。将部分精料与草料混合或撒在草料上成为显而易见的解决方案。在20世纪70年代，挤奶厅外自动饲喂系统被开发出来，用于为散栏牛舍中的个体奶牛提供精料。这些系统包括磁铁饲喂器、应答器激活饲喂器、Calan电子门和计算机控制饲喂器。然而，随着产奶量增加和精料饲喂量增多，消化紊乱和乳脂浓度下降在研究和商业运营中屡见报告。这些挑战，以及其他因素，促成了TMR系统的广泛采用。在最早评估TMR饲喂的研究之一中，McCoy等人（1966）指出，对于饲喂含有30%草料和70%精料日粮的奶牛，完全混合日粮优于单独饲喂，因为它提高了性能并维持了乳脂。
奶牛系统中个体化浓缩料饲喂的现状视角
2014年美国农业部国家动物健康监测系统进行的调查以及魁北克4，319个牛群的数据显示，美国和加拿大分别有55%和43%的农民在奶牛系统中采用TMR饲喂。尽管过去十年采用TMR饲喂的牧场比例可能有所增加，但可以合理地认为，北美许多系统仍然依赖单独饲喂草料和精料。例如，使用自动（即机器人或自愿）挤奶系统（AMS）的牧场通常采用部分混合日粮（PMR），部分精料通过挤奶站的机器人投喂。此外，单独或组分饲喂在小型牧场尤为重要，这些牧场在宾夕法尼亚州占主导地位。
通过AMS个体化投喂精料来增强精准营养的潜力，近年来引发了相当多的研究兴趣，因为理论上它能够根据个体奶牛的需求定制营养供应。然而，个体化饲喂的采用受到众多因素的影响，这些因素之间复杂的相互作用仍有待确定。例如，需要考虑在自由流动和引导流动的机器人挤奶系统中提供的精料量、精料的营养成分及其物理形态。只有当营养投喂的精确性高时，使营养供应更接近个体奶牛需求的好处才能实现。在AMS中，奶牛受时间限制，增加精料分配量通常与更高的拒食率相关，从而降低了营养投喂的精确性。此外，程序设定的目标量、分配量和奶牛消耗量之间可能存在差异。最后，精料的营养成分（即淀粉）可能通过增加瘤胃丙酸盐吸收来影响短期饱腹感信号。这种机制可能有助于解释随着AMS精料分配量增加，PMR相对于AMS精料的替代率所观察到的变化。AMS中精料分配量的影响已在最近的综述中得到很好的研究和总结。
单独饲喂与全混合日粮系统在奶牛营养中的总体影响
与饲喂TMR相比，单独提供草料和精料的效果已被广泛研究；然而，许多现有报告可能被认为是过时的。先前的研究主要集中在泌乳性能、瘤胃发酵、养分消化率和奶牛的采食行为上。当考虑采食量时，研究报告了不同的反应。Phipps等人（1984；实验1）、Nocek等人（1986）和Agnew等人（1996）观察到，当精料以恒定速率补充时，单独饲喂导致DMI降低。相比之下，Maekawa等人（2002）、Ferris等人（2006）和Hadi Prayitno等人（2017）观察到，当饲料单独提供时，草料采食量减少，但总DMI不受影响，表明精料对草料存在替代效应。Benchaar和Hassanat（2021）也观察到，在单独饲喂策略下，奶牛的草料和中性洗涤纤维（NDF）采食量减少，但总DMI没有总体影响。考虑到总体泌乳性能，与TMR相比，研究报告了当草料和精料单独提供时，不同生产水平下泌乳性能的降低、增加或无变化。这些不一致性可能归因于饲喂方法、奶牛的生理状态、泌乳阶段、产奶水平、日粮成分以及精料饲喂频率的差异。
在大多数研究中，精料每天饲喂2至4次，导致大量且集中的非纤维碳水化合物（例如淀粉）可用于瘤胃发酵。可以推测，与TMR相比，这种饲喂模式可能增加接受单独饲料的奶牛的瘤胃发酵速率并降低瘤胃pH值。例如，Benchaar和Hassanat（2021）报告称，与饲喂TMR的奶牛相比，每天两次单独饲喂草料和精料的奶牛最低瘤胃pH值更低。此外，在他们的研究中，单独饲喂方法导致瘤胃pH值的昼夜模式存在显著差异。尽管总体pH值未受影响，但与单独饲喂草料和精料的奶牛相比，TMR饲喂的奶牛在早晚饲喂后1至5小时的瘤胃pH值水平更高。饲料成分的单独提供也与精料的采食速率高于草料或TMR的采食速率相关。因此，预计饲喂TMR与单独饲喂相比，可降低瘤胃酸中毒的风险，因为它按比例减少了精料的采食量并延长了采食时间。
很少有研究调查饲喂方法对肠道CH4排放的影响。Gordon等人（1995）报告称，当草料和精料分开饲喂时，对CH4产量或DMI没有影响，但观察到产奶量（MY）每天数值上减少了2.8公斤，表明饲喂方法对CH4排放强度有负面影响。Benchaar和Hassanat（2021）报告称，饲喂方法之间的总体CH4排放量没有差异；然而，TMR饲喂的奶牛表现出较低的初始CH4产生速率、延迟的CH4产生峰值、降低的峰值CH4产生速率以及峰值后较慢的CH4下降。值得注意的是，在Benchaar和Hassanat（2021）的研究中，奶牛每天饲喂两次。考虑到精料饲喂频率及其对瘤胃发酵的影响，更频繁的饲喂可能有助于将可发酵碳水化合物更均匀地分布在全天。事实上，Martins等人（2024b）报告称，每天3次或6次将精料与草料分开饲喂的奶牛，其肠道CH4排放量和强度降低了高达10%。这种反应可能与单次饲喂提供的可发酵底物浓度降低有关，从而促进了与TMR饲喂观察到的更相似的瘤胃发酵模式。
Benchaar和Hassanat（2021）还报告称，与单独饲喂相比，TMR饲喂的干物质（DM）、有机物（OM）和粗蛋白（CP）消化率有小幅（高达2%）但显著的降低。然而，TMR饲喂的奶牛中性洗涤纤维（NDF）消化率提高了6%，这可能是由于草料采食量更高和瘤胃pH值更有利。相比之下，Martins等人（2024b）报告称，将精料和草料分开饲喂的奶牛，其纤维消化率降低了高达4%。其他研究也报告了TMR饲喂下DM和OM消化率的类似降低。Gordon等人（1995）还报告称，与饲料成分单独饲喂相比，TMR饲喂奶牛的粪便氮排泄增加。相比之下，一些研究未描述处理对养分消化率的影响。瘤胃pH动态的差异，特别是昼夜变化，可能解释了不同饲喂策略之间养分消化率和利用效率的差异。
精准饲喂营养策略的优化
动物营养中的准确性与精确性
在探索提高精准饲喂的营养策略之前，必须定义动物营养学和统计学中精确性和准确性的概念。精确畜牧业（Precision livestock farming）有多种描述方式。例如，Halachmi和Guarino（2016）将精确畜牧业定义为应用实时监测技术来管理最小可能生产单位（即个体动物）的时间变异性。同样，Bewley（2010）将精确奶牛养殖（Precision dairy farming）定义为使用技术测量个体动物指标（生理、行为和生产指标）以增强管理策略和整体农场绩效。尽管不同作者和定义的措辞存在差异，但精确奶牛养殖传统上被理解为实施技术以改善个体动物管理。有几篇报告总结了关于可用于或处于农场实施开发阶段的精确技术和传感器的文献。由于本综述的目的是重新审视可以调整和完善以用于现代奶牛生产（特别是与个体化饲喂策略相关的）的历史饲料和饲喂管理策略，读者可参阅Kaur等人（2023）的综述，以获取有关动物健康、牛奶质量、活动和饲喂监测、精准饲喂系统、环境监测和水质传感相关技术的全面综述。Kaur等人（2023）还讨论了不同农场技术的整合，并提供了关于建模在动物营养、健康和育种中应用的见解。值得注意的是，与用于监测奶牛健康和繁殖的技术相比，直接与营养相关的精确技术的可用性和使用仍然有限。然而，需要注意的是，传感技术的可用性本身并不能保证精确奶牛养殖的成功实施。这些技术必须经过验证并定期校准，以确保它们能够实现改善个体动物管理的预期目标。
在本综述中，我们建议使用统计学术语“精确性”（Precision）和“准确性”（Accuracy）。“精确性”指的是在未改变条件下对同一量进行重复测量时结果之间的一致程度（即一致性或可重复性），而“准确性”指的是测量值或观测值接近真实值或公认参考值的程度。这些概念可以用射击靶的类比来说明。在动物营养的背景下，例如，当在不同日期或不同批次的TMR中配制的日粮营养供应既一致（即变异最小）又与个体奶牛或牛群组的营养需求相符时，就出现了高精确性和高准确性。高精确性但低准确性是指营养供应在不同日期或批次间保持一致，但系统性偏离需求。高准确性但低精确性可以描述为营养供应随时间或批次存在显著变异，但平均供应满足营养需求的情况。最坏的情况（即低精确性和低准确性）发生在营养供应变化很大（例如，在不同日期和TMR批次之间）并且无法满足动物需求时。
在奶牛生产系统中，目标可以代表各种目标，例如奶牛生产力、乳成分、饲料效率、健康、环境可持续性（例如，CH4排放强度）或饲料成本以上收益（IOFC）。从这个意义上说，农民和营养师可以定义他们的主要目标，并努力提高奶牛运营的精确性和准确性，以实现其目标。在饲料和饲喂管理实践中，可以在饲喂过程的不同阶段获得更好的精确性和准确性。例如，最小化营养师配制的目标饲料包含率与特定时间点在混合器中混合的饲料原料实际重量之间的差异，反映了准确性。同样，减少随时间推移的误差，并最小化饲喂过程中的变异性（例如，持续饲喂组内的个体奶牛）可以被视为精确性的衡量标准。然而，区分精确性和准确性问题可能是微妙的，这可以解释为什么术语“精确奶牛”经常被广泛用于描述精确性和准确性。在前面的例子中，如果目标量和混合量之间的差异随着时间的推移系统性偏向一个方向，那么这个问题就变成了精确性问题。通过考虑变异是发生在单个时间点还是随时间推移的多次测量中，可以更容易地区分精确性和准确性。
总体目标是理解从计算机中的日粮配方、饲料中心的混合、投喂到料槽，最后到奶牛采食的每一步的变异性并减少不确定性。最终，精准营养计划应旨在根据每头奶牛的生理状态和生产情况为其提供所需的确切日粮，同时防止精料和养分的浪费。
全混合日粮中的饲料原料和养分变异性
最近的研究调查了泌乳期奶牛日粮中饲料和营养成分的混合差异及其与泌乳性能的关系。Bach（2024）报告称，饲料原料的饲喂量平均比营养师规定的量高出1.5%。具体来说，非谷物青贮饲料、秸秆、糖蜜和矿物质饲喂不足高达3.0%，而谷物青贮饲料、干草以及能量和蛋白质谷物来源的饲喂过量高达2.3%。前项研究中，饲料原料的每周混合差异（即[原料实际量/原料预期量] × 100；衡量准确性）和饲料原料每周混合差异的标准差（即整个星期平均值与每次观测值之间的差异；衡量精确性）均与产奶量呈二次关系。尽管这些关系较弱，但它们可能具有重大的经济影响，特别是在为群体日粮配方使用安全边际的情况下。
使用来自8个大型商业奶牛场的数据，Carroll等人（2024）报告了日粮CP、脂肪、NDF和淀粉的差异，其过量饲喂率分别为1.7%、2.3%、1.8%和1.5%。这些养分的过量饲喂时间超过90%。Carroll等人（2024）还报告了养分过量饲喂天数与DMI、校正乳（ECM）、饲料效率和受孕率等结果之间的正相关和负相关关系。他们得出结论，相对于规定的日粮配方过量饲喂养分并不总是能改善泌乳或繁殖性能。饲料和养分日粮包含量的差异影响不仅限于泌乳牛。Gheller等人（2024）报告称，围产前期日粮营养成分变化的增加与产后血液β-羟基丁酸、葡萄糖、总脂肪酸、肝功能指数和产奶量的变化相关。Sova等人（2014）观察到，低精确饲喂（即高变异性）对产奶量产生负面影响，每日净能（NEL）采食量0.5%的变异与产奶量每天减少3.2公斤相关。然而，需要注意的是，已经进行了几项对照研究来调查短期周期性变化对青贮干物质、草料中性洗涤纤维、粗蛋白、淀粉和脂肪酸的影响。这些研究的总体结论是，奶牛似乎对短期、中度的日粮营养成分变化具有适应力。因此，短期饲喂不足或过量可能不会显著影响奶牛性能，但可能对IOFC产生重大影响，尤其是在过量饲喂的情况下。
TMR日营养成分的逐日变异源于两个主要来源：饲料原料营养成分的变异和TMR混合期间原料包含率的变异。这两个变异来源应彼此独立。如果包含率变异是随机的，那么TMR的变异将小于单个原料中观察到的变异。因此，仅考虑饲料成分的变异时，饲喂TMR与单独提供草料和精料的饲喂方法相比，可能会提高准确性和精确性。然而，需要注意的是，在TMR中包含大量可变性饲料原料会增加TMR的整体变异。因此，限制可变性饲料原料的包含水平有助于提高奶牛场的精准营养。考虑到饲料原料营养成分的变异性，St-Pierre和Weiss（2015）解释说，采样变异性占总短期变异的30%至81%和总长期变异的9%至37%，具体取决于养分和青贮饲料类型。此外，观测者变异（采样+分析方差）占TMR农场内总方差的40%至70%。显然，观测者变异，而非真实变异，可能代表了奶牛场上草料和TMR的大部分变异。St-Pierre和Weiss（2015）的数据强调了适当的饲料采样方案和频繁监测对于生成足够数据以支持饲喂管理决策的重要性。
营养分群：迈向准确且精确营养的一步
全混合日粮饲喂50多年来一直是美国奶牛管理的基石，具有简单、减少劳力、一致的采食量以及减少消化问题（特别是在泌乳早期或高产奶牛中）等优势。日粮通常针对“参考奶牛”进行配制，并假设TMR能为所有奶牛提供均衡的营养混合物。然而，即使在牛群组内，奶牛在体型、胎次、泌乳阶段和性能方面也存在显著差异，导致营养供应失衡。虽然奶牛可以通过调整DMI来部分补偿这些差异，但这种能力是有限的。因此，生产水平高于或低于群体平均水平的奶牛会经历更严重的能量和蛋白质失衡，从而可能降低效率和盈利能力。
可以在日粮配方中应用前导因子，将日粮调整到超过平均生产水平一定幅度，例如平均产奶量 + 1个标准差。这种方法确保组内约84%的奶牛满足其营养需求（正态分布的第83百分位）。然而，更大的前导因子意味着组内奶牛间更高的异质性和增加的养分浪费，因为日粮变得更昂贵、能量和蛋白质密度更高，并且大多数奶牛可能不会将多余的养分用于产奶，而是用于体重增加和氮排泄。
根据相似特征（例如胎次、泌乳阶段和产奶量）对奶牛进行分群，可以提高养分利用效率、农场盈利能力和环境可持续性。营养分群有助于使日粮饲喂更接近奶牛的生理需求，从而减少养分浪费。例如，当奶牛被分为2个或3个营养组而不是1个时，IOFC每年每头牛增加了40美元至77美元。此外，按胎次和泌乳阶段分群使氮排泄量每天每头牛减少15.2克。总体而言，营养分群通过减少组内异质性、改善营养供应并最大限度地减少TMR饲喂系统中的养分浪费，提供了一种提高精准饲喂的实用解决方案。
报告的营养分群的局限性通常与TMR混合所需劳动力的增加，以及在重新分群期间劳动力的增加和产奶量的下降有关。或者，可以在挤奶厅外实施使用计算机控制的智能门来对奶牛进行分类并将其转移到不同的牛群组。在大多数奶牛系统中，准备的TMR批次数量不太可能改变，因为由于混合器容量限制，农民通常已经在混合多个批次的相同TMR。关于生产力损失，先前的研究表明，在移动奶牛后的第一天或几天内，产奶量没有变化或短期下降了约3%至4%。这种生产力下降或增加可能取决于泌乳阶段和新日粮的营养成分。尽管产奶量发生变化，但奶牛场的管理决策应同时考虑生产力和经济效益。Bach（2023）最近使用从欧洲3个牛群收集的数据（共2，142个观测值，记录了奶牛移动前后21天的产奶量）调查了奶牛移动的影响。在所有牛群中，奶牛从能量和蛋白质密度较高的日粮转移到密度较低的日粮，产奶量确实低于未移动情况下的预测值。然而，这些牛舍移动，尽管降低了产奶量，但在大多数情况下，当平衡营养成本以补偿牛舍更换后的产奶损失时，却带来了更高的IOFC。当牛奶价格低而饲料成本高时，这种考虑变得更加关键。
个体化饲喂：挑战与机遇
尽管营养分群代表了向更精准营养的进化，但根据奶牛的具体需求进行个体化饲喂可以进一步提高养分利用效率、农场盈利能力和环境可持续性。尽管有这种潜力，个体化饲喂也面临挑战，包括需要进行广泛的数据收集和分析来估算个体奶牛需求或预测奶牛反应，并将这些信息纳入日粮配方。此外，可能需要在设备和基础设施方面进行大量投资，例如自动饲喂器和实时监控系统。当前，诸如自动挤奶和饲喂系统以及用于监测和收集产奶量、体况评分（BCS）和行为实时数据的设备等农场技术的进步，提高了人们对饲喂策略可以完善以增强精准营养的认识。
最近的研究探索了算法、优化模型和频繁配方策略，以改善对个体奶牛的养分饲喂。Morey等人（2023）观察到，当根据个体奶牛的需求在挤奶厅限量饲喂精料（≤3.0公斤/天）时，与饲喂传统TMR相比，乳尿素氮（MUN）降低了40%，尿氮排泄降低了30%。Campos等人（2023）使用非线性优化框架来调整不同泌乳阶段个体奶牛的现有牛群组日粮。他们的研究表明，如果浓缩混合物能够个体化地投喂给奶牛，泌乳性能和IOFC有可能得到改善。然而，优化模型需要改进，因为它产生的日粮可能对许多生产系统来说不切实际。
有趣的是，个体化精料饲喂并不总能转化为泌乳性能的改善。Little等人（2016）和Purcell等人（2016）没有观察到当使用挤奶厅外饲喂系统将精料与TMR分开饲喂时产奶量增加。相比之下，Maltz等人（2013）报告称，当产后每周调整TMR中的日粮精料水平以维持净能（NEL）平衡为+5 Mcal/天时，产奶量和校正乳提高了7%至8%。然而，他们的研究涉及将额外的精料（相对于对照组的0%至25%）混合到TMR中，这限制了其实际应用。
个体化饲喂的实用性受到几个因素的阻碍。准确确定个体奶牛需求或对营养的反应依赖于一致的数据收集，这可能是资源密集型的。此外，虽然分群策略降低了牛舍内的异质性，但个体化饲喂必须解决奶牛之间更小的变异性，例如产奶量、乳成分、体重、体况评分、采食量和采食行为的波动。在个体动物水平上对这些变量进行有效的日常监测，并将此类信息整合以产生可操作的结果，在当今大多数农场仍然难以实现。例如，一些农场可能收集每日产奶量和体况评分数据，但往往缺乏关于个体奶牛每日乳成分和体重的信息，以及草料和群体干物质采食量的频繁营养分析。这是必须被理解、监测和调整以确确保精准营养有效应用的众多相互关联因素中的几个例子；否则，个体化饲喂的好处可能会被削弱。虽然个体化饲喂在提高养分利用效率、农场盈利能力和环境可持续性方面显示出前景，但其对泌乳性能的影响仍不一致，并需要进一步的数据整合。持续的研究，以及自动饲喂技术和决策支持系统的进步，将是充分实现个体化饲喂在奶牛生产系统中潜力所必需的。
未来之路
从单一群体TMR系统过渡到营养分群，并最终实现个体化饲喂，理论上是对精准营养的重大进步。尽管营养分群策略已显示出对养分利用效率和盈利能
