归档 9 月 2024

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智慧渔业现状报告-科技赋能，智慧养殖新时代

智慧渔业是利用先进的技术手段和数据分析方法，实现对养殖环境的智能化监测和管理的养殖模式。随着物联网、大数据和人工智能等技术的发展，智慧渔业正迅速成为水产养殖业的重要趋势。

智慧渔业的发展趋势

– 技术发展趋势：物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展，为智慧渔业提供了强大的技术支持，使得养殖过程更加智能化和自动化。

– 市场发展趋势：全球智慧渔业市场规模不断扩大，预计未来将继续保持稳定增长。主要发展方向包括智能养殖系统、数据分析服务、智能设备等。

人工智能目前正在水产养殖中进行评估和部署，以提高饲养效率、生物量估计、生长跟踪、疾病早期发现、环境监测和控制（特别是在 RAS 中）以及降低劳动力成本.

智慧渔业的应用场景

智慧渔业在海水养殖、淡水养殖、网箱养殖等不同场景中都有广泛应用。通过智能传感器监测水质、温度等关键参数，数据分析平台实现数据处理和分析，智能控制系统实现自动化调节，有效提高了养殖效率和产品质量。

智慧渔业的优势和挑战

– 优势：智慧渔业能够提高养殖效率、降低成本、改善产品质量、减少环境影响等，为养殖业带来了巨大的发展机遇。

– 挑战：智慧渔业面临着技术成本、数据隐私与安全、技术标准与规范等挑战，需要行业各方共同努力解决。

为鱼类养殖精心设计人工智能系统所需的组件成本仍然相对较高，但成本下降的趋势和技术创新最终会让小规模的养殖户也能使用。艾光迪提出了一个专门用于检测早期发现疾病爆发的系统，为养殖户提供更多的时间来采取适当的管理方案来应对。该系统依靠水下摄像机或类似的传感器来获取图像，然后通过云将图像传递给管理人员进行处理和评分。随后，数据将通过训练有素的人工智能模型进行分类和分析。借助通信技术手段，检测的时间可以短至几分钟，并且每天可以监控更多养殖区域。

智慧渔业在国内外的发展情况

在国内，智慧渔业市场规模不断扩大，各类智能养殖设备和服务不断涌现。国外智慧渔业发展也呈现出良好的态势，一些先进国家和地区在智慧渔业技术和应用方面处于领先地位。

例如，总部位于东京的Umitron 公司一直致力于将人工智能技术应用于水产养殖。Kura Sushi 连锁餐厅一直在其 Kura Osakana 生产基地使用 Umitron 开发的人工智能系统养殖鲭鱼金枪鱼。Umitron 的系统利用实时监控游泳行为来决定何时以及向每个鱼笼分配多少饲料。这种方法显着提高了饲料转化效率，同时减少了浪费，并大大降低了与传统日常饲养相关的运输/物流要求。这种鱼现在被称为“AI Sumagatsuo”。

智慧渔业的未来展望

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，智慧渔业有望在未来实现更加智能化和精细化管理。同时，需要加强技术研发和标准制定，推动智慧渔业的健康发展。

结论

智慧渔业作为水产养殖业的重要发展方向，具有巨大的发展潜力和广阔的市场前景。我们期待智慧渔业在未来能够取得更加显著的成就，为水产养殖业的可持续发展做出更大的贡献。

**参考文献**

[1] “智慧渔业发展现状与前景分析”, 《水产养殖科技》, 2021.  

[2] “智慧渔业技术应用与发展趋势”, 《海洋科技进展》, 2020.

行业动态

AI系统检测对养殖虾过程中的早期预警

2023年，海外团队合作开发了MonitorShrimp项目，项目开发了一种基于计算机视觉的辅助虾养殖系统，可以实时计算虾的数量并测量它们的长度，高达95%的准确度。该项目是在高密度和混浊水的养殖条件下实现的。

该系统为水产养殖提供了更好的了解其养殖动物的表现，同时基于数据的收集，也能够向养殖户提供更好的养殖数据。这项新技术是为了满足欧洲陆地虾养殖场可持续发展的政策而开发的。

项目的首个原型于2022年在德国基尔的研发农场进行了测试。一组智能相机安装在水面上方，每分钟自动拍摄虾，并将实时数据传输到本地服务器。然后，基于计算机视觉的算法用于计算每张图像中的虾数量和测量每只虾的长度。得到的信息被发送到鱼类养殖软件包，从而可以根据实时数据优化生长和饲料投喂模型。

此外，研究人员还能够通过视觉检测到虾的应激症状——这是一个非常有用的功能，B.Wecker博士解释：“这个功能被用作早期预警系统，但也用于验证我们的存栏密度模型。这项尖端技术使我们能够更精确地确定每个尺寸组的密度，从而提高了存活率、生长率和饲料效率。”

S.Ende博士强调了特别是在水产养殖中监测养殖动物死亡率的重要性：“死亡率在鲑鱼中可以达到13%至26%，在虾中甚至高达50%，远远高于其他任何类型的养殖动物。在线监测使水产养殖公司能够更快地对存栏动物的应激迹象做出反应。”

F.Riedel博士补充说：“实时监测虾的生长和健康状况一方面将有助于降低水产养殖的风险。同时，它将提供关于生物量的完全透明度，从而可以优化从养殖到加工再到销售的价值链。”

艾光迪基于该项目技术，成功开发了一种基于计算机视觉的系统，能够以高达99%的准确度实时计算虾的数量并测量其长度。该技术已在广东阳江的对虾养殖研发农场进行了成功测试，通过实时数据优化了生长和饲料模型，同时还能检测虾的应激症状，提高了存活率、生长率和饲料效率。艾光迪以先进的技术和创新的精神，致力于为水产养殖业带来更高效、更可持续的发展方案。

艾光迪团队期望：“技术进步可以改变公司和整个行业。我们已经准备好成为这一变革的一部分，并致力于将人工智能和深度学习的优势引入虾养殖行业。”

行业动态

人工智能在水产养殖中的10大应用

水产养殖，这一拥有超过4000年历史的行业，正迎来前所未有的技术变革。随着人工智能（AI）技术的快速发展，水产养殖业的效率、可持续性以及生产力都在不断提升。以下是人工智能在水产养殖中的10大应用，揭示了如何利用先进技术推动这一传统行业的现代化进程。

1. 自动喂料系统

自动喂料系统通过精确控制饲料的投放时间和量，确保养殖生物获得均衡的营养，同时减少饲料浪费。这些系统可以根据养殖生物的种类、大小、生长阶段和活动水平自动调整喂食计划。此外，一些高级系统还能根据水质条件和天气变化调整喂食策略，进一步优化饲料利用率和养殖效率。

2. 远程监控与维护

远程监控系统利用摄像头、传感器和网络技术，让养殖者能够实时查看养殖场的情况，无论身处何处。这些系统不仅可以监控水质、温度、光照和氧气水平，还能检测设备运行状态，如曝气系统、过滤器和喂食机的工作情况。一旦检测到异常，系统会立即通过短信、电邮或应用通知养殖者，使他们能够快速响应，减少潜在的损失。

3. 生长统计

通过对养殖生物生长数据的收集和分析，养殖者可以更好地理解养殖过程中的各种因素如何影响生长速度和健康状况。AI系统可以帮助识别生长缓慢的原因，如饲料配方、水质条件或疾病。此外，通过对生长数据的深入分析，养殖者可以优化养殖策略，提高生产效率和养殖生物的整体健康水平。

4. 温度优化

温度是影响水产养殖成功的关键因素之一。AI系统可以根据历史数据和天气预报来预测水温变化，并自动调整加热或冷却设备，以维持理想的水温条件。这种自动温度控制不仅可以提高养殖生物的生长速度和存活率，还可以减少能源消耗，提高养殖效率。

5. 水质调节

水质直接影响到养殖生物的健康和生长。AI系统通过实时监测水质参数（如pH值、溶解氧、氨氮、亚硝酸盐等）并自动调节，确保水质始终处于理想状态。例如，系统可以自动控制加药泵添加适量的调节剂，或控制过滤系统以去除有害物质，从而保持水质稳定，优化养殖环境。

6. 持续曝气

氧气是水生生物生存的基础。AI控制的曝气系统可以根据水温、养殖密度和养殖生物的活动水平自动调整曝气量，确保水中氧气含量始终处于理想水平。这种智能曝气系统不仅提高了养殖效率，还有助于节省能源。

7. 智能传感器

智能传感器能够监测养殖环境中的各种参数，并实时将数据发送到AI系统进行分析。这些传感器不仅限于水质监测，还可以包括养殖生物健康状况的监测，如通过分析养殖生物的活动模式来早期检测疾病。这些信息可以帮助养殖者及时调整养殖管理策略，提高养殖成功率。

8. 无人过滤

自动化过滤系统可以根据水质情况自动调整过滤强度和频率，有效去除水中的悬浮物和有害物质，保证水质清洁。这种系统减少了人工清洁和维护的需要，提高了养殖水体的质量和养殖生物的健康水平。

9. 预测措施

利用大数据和机器学习技术，AI系统可以分析养殖历史数据和环境数据，预测未来可能出现的问题，如疾病爆发、水质恶化等。这些预测使养殖者能够提前采取措施，如调整养殖管理策略或提前治疗，以避免或减轻潜在的损失。

10. 大数据分析

大数据分析可以帮助养殖者从历史数据中提取有价值的信息，优化养殖策略，提高生产效率。此外，通过分析市场趋势、消费者偏好和供需关系，养殖者可以更好地规划生产，提高经济效益。

通过这些更深入的解释和扩展，希望能够为养殖户提供更多有价值的信息，帮助他们利用人工智能技术提高养殖效率和养殖生物的健康水平，实现更可持续和高效的养殖管理。