世界粮农组织的文件指出，在水产养殖中使用人工智能技术可以大大改进这一四千年前发展起来的做法的许多方面。如今，水产养殖业生产的水产品几乎占世界日益增长的人口所消费水产品的一半。它是世界上增长最快的粮食生产部门之一，对全球粮食供应和经济增长做出了决定性的贡献。

据联合国国际贸易管理局报告，全球水产养殖市场价值为 2,040 亿美元，预计到 2026 年底将达到 2,620 亿美元。

撇开经济评估不谈，水产养殖业要想有效发展，就必须尽可能实现可持续发展。2030 年议程》中的 17 个目标都提到了水产养殖，这绝非巧合；此外，就可持续性而言，渔业和水产养殖管理是与蓝色经济最相关的方面之一。

为了改善水产养殖并使其更具可持续性，人工智能以及机器人和无人机等一些相关技术可以提供很大帮助。

人工智能的应用和益处多种多样：利用人工智能，可以监测各个方面（水质、温度、养殖物种的总体状况等），还可以对养殖基础设施进行全面检查和维护--这也要归功于机器人和无人机。

然而，我们才刚刚开始：多种应用可用于动物和养殖生物的福祉，并保证它们生活的环境的最佳条件。

什么是水产养殖？

水产养殖是指鱼类、甲壳类动物和水生植物的繁殖、管理和收获。如前所述，这是一种古老的做法，埃及文明和古代中国都曾采用过。时至今日，水产养殖已成为一种生产食品和其他商业产品、恢复栖息地和补充野生资源的系统，有助于保护和发展受威胁（如果不是濒临灭绝）的鱼类和水生物种。

随着人们对鱼类产品需求的增加，技术使得在沿海海域和公海种植食物成为可能（但除了海水养殖，还有淡水养殖），因此它不仅成为环境财富的来源，也成为经济财富的来源。据联合国粮农组织统计，2018 年，世界水产养殖鱼类产量达到 8210 万吨，水生藻类产量 3240 万吨，贝壳和观赏珍珠产量 2.6 万吨，总产量达到 1.145 亿吨，创历史新高。2018 年水生动物养殖以鱼类为主，超过 5400 万吨，价值近 1400 亿美元。

在欧洲，水产养殖在沿海和河流地区发挥着重要作用，2020 年该行业的销售量达到 120 万吨，营业额达到 39 亿欧元。该行业直接雇用了约 5.7 万人，为约 1.4 万家公司工作，其中大部分是小型家族企业。

欧盟 67% 的水产养殖生产集中在意大利、法国、希腊和西班牙。

欧盟委员会指出： "水产养殖业的可持续发展是共同渔业政策的主要目标之一。水产养殖生产也被'欧洲绿色交易'视为食品和饲料中'低碳'蛋白质的来源"。

为此，在水产养殖中使用人工智能可以做出决定性的贡献。考虑到欧盟水产养殖业在环境可持续性方面最重要的方面涉及评估、监测和限制水产养殖活动对环境的影响。

人工智能用于水产养殖：应用案例

算法和人工智能方法在水产养殖中的应用得益于技术的实质性和多层次发展。想想物联网、云和 5G 网络，它们现在能以几年前无法想象的速度收集、传播和处理数据。

目前，水产养殖业正在评估和采用人工智能，以提高饲料效率、生物量估算、生长监测、早期疾病检测、环境监测和控制，并降低劳动力成本。利用现代传感器和处理技术，现代水产养殖业的许多常规任务都可以在减少人员和改善动物福利条件的情况下完成。

考虑一下深度学习的应用：中国台湾国立清华大学工程系 James C. Chen 教授领导的研究团队采用了预先训练好的深度学习模型，对石斑鱼养殖场进行视觉分析。 通过计算智能对水下鱼类的异常外观或状态进行高级识别，并采取额外的隔离措施，从而能够报告异常情况，减少鱼类病理传染的危险。

实验结果表明，预训练模型对石斑鱼三种不同类型的异常外观进行分类的平均准确率接近 99%。

同样，由印度班加罗尔大学人工智能和机器学习教授 Narayana Darapaneni 协调的一个研究小组也开发出了一套疾病爆发早期检测系统，以帮助小型养鱼户。该系统依靠水下摄像机或传感器获取图像，并通过云传输进行处理。一旦数据被训练有素的人工智能模型分类和分析，由于采用了现代化的连接方式，周转时间可以缩短到几分钟，每天可以对几个或更多的养殖场进行评估。

机器人帮助鱼类和贝类养殖

与水产养殖中人工智能的使用相结合，机器人可以为可持续发展做出重要贡献。在这方面，最近在加拿大，海洋超级集群宣布了 200 万美元的 ARCAP（水产养殖自主机器人能力项目），旨在为水产养殖领域创建一个完整的自主系统，使用自主水下航行器和自主水面船只提供有价值的数据。鱼类的健康状况、数量、大小，以及提供有关基础设施和水质的信息。

除该项目外，还将启动第二个项目，即“水产养殖围栏目视评估项目”（已获得15万美元的资助）。其中，研究团队将为Aqua2自主水下航行器开发视觉评估功能，实现对水产养殖网栏及其内鱼类的自主观察、监测和评估。

在欧洲，仍然以水产养殖机器人为主题，我们重点介绍由挪威创新公司 Remora Robotics 创建的机器人，该机器人用于清洁和检查鱼类围栏，同时收集有用的数据。它完全由电力驱动，是防止生物污垢的理想手段，即防止微生物、植物、藻类在海洋基础设施上不必要的积累。此外，持续监控可以防止网络出现任何异常情况。借助可用于监测环境的传感器，可以进行分析并提供有关网络状况和随时间变化的趋势的详细信息，从而实现预防性维护。

依靠清洁的渔网可以获得更好的水流、更高的氧气含量和适当的温度，这些因素有助于改善水质和鱼类的生活条件。

未来：利用无人机、激光雷达和群体机器人进行精准水产养殖

水产养殖中人工智能技术的采用为展望该行业的未来创造了条件，越来越倾向于使用数字技术来提高产量并为养殖生物物种改善生活条件做出贡献，同时也它们所处的环境。据报道，人工智能用于监测和分析各种来源的数据，例如水质、鱼类健康和环境条件。不仅如此：它还被用来开发群体机器人解决方案。另一项有前景的水产养殖管理技术是群体机器人，它涉及使用自主机器人协同工作以实现共同目标。在水产养殖方面，这些机器人可用于监测和控制水质、检测疾病和优化生产。它还可用于自动化收割过程，降低劳动力成本并提高效率。

传感器，以及摄像头和基于的平台on AI是以色列初创公司 GoSmart 使用的成分，该公司利用人工智能和机器学习使养鱼业更加高效高效且可持续。更具体地说，它开发了完全自主且节能的系统，尺寸紧凑，可以连接到网箱、池塘或水产养殖池。

基于边缘人工智能平台，这些系统分析现场环境中鱼类的平均重量和种群分布，并温度和氧气水平。然后，该信息通过 GoSmart 的软件即服务传递给用户。它可以帮助水产养殖者更准确、更高效地实时确定喂鱼和收获鱼的最佳量和时间。

GoSmart 目前正在训练其系统来分析鱼类行为和疾病指标，增强其目前确定鱼类重量、种群分布、温度和氧气水平的能力。

还有无人机的使用这使我们成为水产养殖户的宝贵盟友。

它们配备了摄像头和传感器，可以从上方监控水产养殖场并测量温度、pH、溶解氧和浊度等水质参数。

除了监控之外，它们还可以配备适当的设备，以精确的时间间隔分发饲料，从而优化饲喂实践。

配备摄像头的无人机和计算机视觉技术可以帮助监督环境，控制植物或其他“外来”物种的繁殖“，监测天气状况，还可以识别潜在污染源并评估水产养殖作业对当地生态系统的影响。

疾病暴发的早期诊断对于水产养殖至关重要。配备热像仪的无人机可以识别水温的变化，这可以作为可能的病理状况的指标。最后，它们可用于阻止可能对水产养殖构成潜在威胁的鸟类和其他害虫。如今，还可以使用LIDAR（光探测和测距）技术作为航空扫描的替代方案。配备这种技术的无人机使用激光测量距离并创建底层土地（或者在本例中为水）的详细 3D 地图，可以为水产养殖的未来提供进一步的盟友。事实上，他们可以提供非侵入性且经济高效的解决方案来收集鱼类种群的精确、实时数据。