从美国的奶牛场到乡镇学校，各种新兴技术以意想不到的方式登场。你是否也在标榜自己的公司引领着IT新潮流？那和下面的冰淇淋厂商或货车厂商比拼一番吧。

译/朱筱丹

编者按：这组文章中的4个高科技应用案例来自于美国IT媒体集团CMP的“商业创新”(Business Innovation)多媒体报道系列。该系列网址为businessinnovation.cmp.com/iwk，网站提供了《InformationWeek》、《Intelligent Enterprise》、《Network Computing》和《Optimize》等杂志中和商业科技相关的编辑内容。读者可以通过多媒体报道收听和内容相关联的播客(Podcast)内容，或是收看视频网络广播(Video Webcast)。

奶牛场里的机器人帮手

在美国宾夕法尼亚州葛底斯堡(Gettysburg)的梅森-狄克森牧场(Mason Dixon Farms)，牛奶工人为奶牛挤奶，已历经8代人。100年来，奶牛工人每天都要重复好几遍的相同程序。但是现在，牧场工人理查德•韦伯特(Richard Waybright)终于可以休息一下了。

目前梅森-狄克森牧场总共有2,100头奶牛。牧场采用了10套机器人给其中的500头挤奶。这套系统名为“利拉伐自愿者挤奶系统”［DeLaval Voluntary Milking System，下称VMS系统。它被称为“自愿者”(Voluntary)，是因为奶牛是自己走向这套系统的］。牧场主人韦伯特说，这套系统可以降低75%的人力成本，提高15%的产奶量。他计划再买30多套机器人为剩下来的奶牛挤奶。“机器人不会生病，不需要医疗保险，不过生日、不酗酒，而且从来不会缺勤。”韦伯特对此非常满意。

因为可以降低人力成本和提高效率，机器人挤奶系统在美国正被日益广泛应用。这套系统在欧洲和加拿大广受欢迎，牧场工人无需再和奶牛打交道，无需再把它们连上挤奶器，手工计算挤奶时间和产量。每个机器人每天大概可以进行175次挤奶工作，平均生产100磅牛奶。机器挤奶只须花8分钟，比需要人工配合的挤奶系统减少1～2分钟。

机器挤奶的最大不同是，完全无需人工干预。当奶牛走到挤奶栏，机器人就会通过挂在牛颈上的一个传感器“认出”这头牛。所有相关的信息，包括上次挤奶的时间和预期产量，将从一台配备视窗(Windows)操作系统的PC的数据库传到机器人Linux操作系统的应用程序中去。利拉伐公司(Delaval，下称利拉伐)的VMS系统有一条液压臂和两个激光头，和一套检测奶牛奶头位置的图像处理系统，由它为奶头消毒。挤奶完成后，系统自动从奶牛身上卸下，再用富含蛋白质的美味食物把奶牛引开。“完全由奶牛自己掌握节奏。动物总是会遵循一定的习惯，因此对新程序非常容易适应。”利拉伐VMS系统的经理托尼•布雷泽达(Tony Brazda)说。

这套系统跟踪每头奶牛的产量，同时还监测为奶牛挂挤奶器时它是否反应正常。这些数据都会传输到一套牧场管理数据库中去；分析工具可以让牧场管理人员评估每头奶牛的状态，生成牛奶产量，如每日出奶量报告等。系统所含的健康记录软件可以跟踪每头奶牛的疫苗接种、生育和相关信息。牧场人员则可以通过电脑或掌上电脑访问这套系统。

机器挤奶系统在美国牧场还是新鲜事物，部分原因是这套系统要想在美国销售，必须严格遵守美国联邦政府的有关法律法规。根据该公司的说法，利拉伐的VMS系统已经在纽约州、宾夕法尼亚州和佛蒙特州获得销售许可，预期不久还会在爱荷华州、明尼苏达州和威斯康星州拿到销售许可。利拉伐是3家在美国销售这种机器人系统的公司之一，另外一家来利公司(Lely)和利拉伐一样，也是来自欧洲。

布雷泽达估计，目前仅有不到1%的美国奶牛场部署了机器人挤奶系统，部分原因是因为这些牧场每隔10～20年才更新一次设备。但梅森•狄克森牧场的韦伯特预期这套系统会被广为应用。他认为“没有采用这套机器人的牧场，在竞争中可能会处于下风。”

每台利拉伐VMS机器人价格是13万美元，每套机器人能管理50头奶牛，预期5～7年能收回投资成本。机器人挤奶系统的主要目标客户群是小型或中型奶牛场。对加利福尼亚州那些拥有一万多头以上奶牛的大型牧场而言，低成本的海外劳工也许更加具有竞争力一些。

利用系统分析问题学生

作为路易斯安娜州拉福什教区(Lafourche Parish)学校的学监，克里斯•鲍曼(Chris Bowman)希望了解学生们是怎样惹出麻烦以及事后他们是如何被处理的。鲍曼为此进行了一番头脑风暴：他搜集了去年全年老师和管理员们写下的3.3万份学生纪律报告，利用该学校区的数据挖掘系统专门进行分析。

鲍曼认为，通过分析报告，不仅可以找出学生各种违纪问题，比如迟到、着装违规、打架、毁坏公物等问题的根源，而且还能为学校提供有效的处理方式以及如何公正地推行维护纪律。这些报告通常包括常规的统计信息，如学生的年级和年龄，还有一段描述违纪详情的文字。

“我确信这些报告是一座信息宝库，”鲍曼说，“在这些数据里，在这些描述里，包含着我希望获得的信息。”描述包括对违纪的详细说明，还有老师和管理员怎样应对和最后的惩戒处理。“我不想只看这些花哨的表面证据，我得好好研究一下实际的数据模式，”他表示。

整个校区系统包括30个学校里的1.5万名学生，几年来一直在用SPSS数据挖掘软件分析学生的测验成绩。去年管理人员就用SPSS的文本分析对450多位教师、管理员和其他学校员工提供的调查进行统计以获得调查结果。

这个试验给鲍曼以启发，可以用同样的技术来分析纪律报告。鲍曼用文本分析搜索和关键字分类的方式，看是否有可循的模式。如搜索关键字“制服”，可以显示教师或学校在执行着装标准时是否有过于严格，搜索“迟到”可以找出经常性迟到的学生。这样鲍曼可以搜索某个学生、学校或整个地区的记录。

鲍曼把这种搜索方式与基本数据组合起来以期寻找额外的模式。“我试着从这些表面的处罚里，找出导致这些问题的隐秘因素。”他表示。例如，是否因为这些孩子来自低收入家庭而经常触犯了着装规定。

其中一个鲍曼想探究的问题是，不起眼的违规，如着装和粗口会怎样演变成日后的严重违规。他还非常关注老师们处分决定的有效性，这些处分包括留堂或处分退学，寻求能基于学生的违规频率而不仅仅只是触犯哪条规定来制定处罚方式。

拉福什教区的学校使用这种文本分析和数据挖掘的方式是独一无二的，而许多学校是用数据挖掘工具研究学生的测验成绩。

SPSS正和分析聚合与挖掘技术公司(Analytic Focus and Reveal Technologies)一起合作，为阿拉巴马州、科罗拉多州、爱荷华州、明尼苏达州和纽约州六个校区的学校开发预测学生K-12成绩的系统。这个项目背后的驱动力就是“消除落伍生行动”(No Child Left Behind Act)的严格目标。鲍曼是在上个学年中期开始使用SPSS软件的，当时学校的纪律报告达1.7万份，过去一年中他检阅了所有的报告数据。

鲍曼正在进一步提炼分析报告，目前结果还只是在初级阶段，但已经有证据显示有在校学生没有获得平等待遇。

货柜车组成的高科技网络

你可能很难想象在货柜车驾驶室里就能更新公司的计费系统，为车队管理人员提供维护信息。不过，这些功能正成为安装在大货柜车、学校巴士和其他大型卡车上复杂电子设备的一部分。

作为Cellcomm驾驶员管理系统的一个组成部分，潘世奇卡车租赁公司(Penske Truck Leasing)为司机提供了一个有全球定位系统(GPS)功能的智能电话。

这个电话能每隔15～20分钟自动发送包含时间戳的卡车位置信息，并可让驾驶员获知驾驶方向。该系统采用的是价值100多美元的无线设备，替代了3,000多美元的装有追踪和驾驶系统的卫星终端设备。

国际卡车和发动机公司(International Truck and Engine，下称国际卡车公司)以复用网络的方式把旗下的货车和学校巴士组成了网络，处理车上多个移动部分的数据，这包括马达、变速器到后尾箱打开的次数。这些车辆上可以装备具有GPS功能的全球车用通信系统(Telematics)或能连接威力众公司(Verizon，美国无线通信服务提供商)无线网络的无线设备。汇总的控制信息可以自动上传到网站上，这样，当车辆还在路上行驶时，车队主人就可登录网站查看车辆相关信息。

“每辆货车对相关的人来说都是一笔重要的买卖，”国际卡车公司的IT副总裁阿特•达特(Art Data)认为。“我们相当于为每台车辆配置了一套IT基础架构。”达特说。

这家公司年收入116亿美元，已有100多年制造货车的历史，这套系统允许第三方开发的应用软件在其上运行。这样车主就可以通过连接ITE的门户网站，把车辆的数据流整合到自己的业务系统中。

该公司的千里眼货车智能系统(Aware Vehicle Intelligence)大约每隔15分钟就可以检测一次货车的状态，由此标识出该车辆一路上停靠的信息，比如何时、何地、多长时间等，以帮助司机掌握时间，准时运达。行车时间和位置报告也可以显示在地图上，“车辆的轨迹就像一路洒下的面包屑一样。”千里眼系统的总经理丹•林达伯格(Dan Lindberg)这样形容说。

今年早些时候，纽约州一个校区的交通总管用千里眼系统检查车队位置时发现，车队中的一辆车在远离该校区45英里的另一个城市。他随即打电话给调度员，没有使用这套系统的调度员坚称车辆在附近一个停车场里。深入调查后他们发现，原来一名临时顶班的司机在学校户外活动的出车中开错了车，林达伯格回忆道。

系统的诊断记录包括从车辆感应器里收集的错误代码，它们意味着车辆可能有潜在的问题。这些信息与一个汽车组件数据库关联起来，就可以让车队管理者和维护人员做出预测，决定车辆是否有问题、是否需要停下来检修—这可是一个痛苦而又昂贵的决定。

“意外的服务中断会损害业务。”林达伯格说。国际卡车公司的系统还不能精细到能预测出具体什么时候车辆会出问题，但越来越复杂的监控系统日后也许能达到这个目标。

国际卡车公司还提供一套基于地图的信息管理系统，它可以让管理人员划定一个活动区域，叫“地理围栏”(Geo-Fencing)，司机应该只在该区域内驾驶而不应越到规定区域以外。例如，一位运送丙烷的货车司机，就不应该穿越隧道或穿过拥堵的市区。如果车辆一旦偏离了既定路线，就会触发总部的报警系统。

因为车辆全部都是联网的，许多系统功能就变得可选和可编程控制了。林达伯格说：“我们使整个车辆变得可以自行配置。”

冰淇淋球背后的技术创新

要找出世界上最具技术含量的冰淇淋，请往波士顿大学(Boston University)的学生活动中心用餐区。在那里，这台自动售货机能从12种冰淇淋口味中，根据浓郁和低碳两种冰淇淋基本混料的选择，再加上3种干果的混搭，调配出共96种冰淇淋风味组合。

由MooBella公司调配的冰淇淋也许不是世界上最好吃的冰淇淋——这个最好吃就完全属于主观判断了——但味道确实非常不错。而且它肯定是你能从自动售货机里买到的最新鲜的冰淇淋，因为这是目前为止，世上唯一由自动售货机制作的冰淇淋。

MooBella的董事长布鲁斯•金斯伯格(Bruce Ginsberg)这样说：“通常好吃的冰淇淋并不是你想吃就能吃得到的。”

但他们公司的系统正在努力改变这一点。创始人保罗•凯特曼(Paul Kateman)描绘着“自助点单”冰淇淋的前景，消费者可以在任何时间、任意地点吃到美味的冰淇淋。凭借大量的工程应用和14项专利，MooBella距离实现这一图景已近在咫尺。现在，他们已在波士顿大学和波士顿一家儿童医院分别安装了一台机器。

与其他单机形式的售货机不同，MooBella的售货机是一套运行在AMD 1.2G芯片上的红帽(Red Hat)Linux系统，它有7个与PC母板相连的模块。这意味着组装制作可以外包出去。“我们从这种基于电脑的系统中获得竞争优势，这使我们可以在这台机器的运行主体以外，独立设计、制造和测试每个模块。”工程副总裁吉姆•巴克斯特(Jim Baxter)表示，“这不但对我们的生产有帮助，也易于提供服务。它基本上就是即插即用的系统。”

消费者无需接触到复杂的内部机制，他们只需要面对一只触摸板和一只15英寸的平板显示器选择自己喜欢的口味。接下去的事情就是冰淇淋迷们的梦想成真：“在45秒内，机器挤出冰淇淋基础原料、进行气化、给它添加味道、快速冷冻、再把它们从冻结的面板上刮下来，挤成一勺大小的球状冰淇淋并放入顾客杯里。”巴克斯特解释说。

巴克斯特说，公司选择Linux因为它是开源系统并在工业环境中证明稳定可靠，而且无需授权费用。MooBella的LAMP软件包组合—Linux、Apache、MySQL数据库和PHP，可提供无线和基于互联网的服务，得以远程监控销售状况、冰淇淋供应和机器分析等。

要处理Moobella的食物产品数据，机器必须具备一定的处理能力，因为它要准备96种不同口味的冰淇淋配方。而配料(如花生和曲奇)的不一样物理特性，也需要不同的温度和马达速度。

另一个创新是冰淇淋混料。它那无菌包装的混料并不需要像普通冰淇淋那样必须在摄氏零下28度环境下存储和运输。“我们可以用美国联合包裹服务公司(UPS)的货车运送冰淇淋混料，在它运达售货机前，它无需放在冰箱里。”巴克斯特表示。这样可以降低供应链成本。著名咨询公司费雷斯特市场研究公司(Forrester)的研究员帕特里克•康诺顿(Patrick Connaughton)认为这种方式非常富有潜力。因为“通过这种方法，就有可能提供冰淇淋外卖服务了，它解决了冷冻品运输链中一个最大的难题。”

金斯伯格表示，MooBella希望能在零售商那儿销售自己的冰淇淋，因为这些地方“空间即金钱”。他认为MooBella的技术，对于中国这样冷冻品存储和运输还没有得到广泛应用的地区，也很有应用价值。

MooBella 正在完成这套机器的最后设计，目标是2007年年底在新英格兰地区安装200套左右的系统。