模仿自然生态，分析群体行为

在自然界中，鱼类和虾类通过集体行为制定了生存策略，如进食和应对威胁。在智能水产养殖中，分析这些集体行为模式可以为了解养殖生物的健康状况和提高管理效率提供有价值的信息。例如，对于鲑鱼和红鲷鱼等鱼类，可利用对群游模式和摄食反应的实时监控，根据鱼类活动或饥饿信号自动投放正确数量的饲料。人工智能驱动的视频分析系统还可用于捕捉鱼缸中鱼类的活动和群落行为变化，检测压力或疾病的早期迹象。

事实上，西班牙的一家水产养殖技术公司已经开发出一种专门用于红鲷鱼养殖的人工智能算法，可以实时估算生物量，准确率超过95%。这有助于确定每条鱼的生长状况，并计算出适当的放养密度。

这种鱼群行为分析技术也被应用于对虾养殖。虾通常生活在水箱底部的群落中，使用摄像头和传感器的人工智能系统可以测量虾的数量和大小，即使在高度浑浊的水中，准确率也能达到95%，从而监测虾的生长速度和健康状况。在德国的一项室内对虾养殖研究中，使用智能手机摄像头定期捕捉水面图像，分析虾群状况，实时识别生长、死亡率和应激迹象。据报道，该系统通过检测群落行为的变化（如异常分散或运动减少）、预警早期应激迹象以及计算最佳放养密度，提高了存活率和饲料效率。

这种从自然生态中读取行为线索的方法有望在水产养殖中预防疾病和改善福利，但未来还需要更多的数据积累。

实现人工智能自动化，提高养殖效率

由人工智能驱动的自动化正在彻底改变水产养殖管理的许多方面，显著提高效率和生产力。人工智能在饲养方面的影响尤为明显，因为饲料成本可占水产养殖运营成本的70%，因此增效潜力巨大。例如，印尼初创公司eFishery通过引入人工智能喂食器，根据鱼的活动情况自动投放饲料，成功降低了高达 20% 的饲料成本，并提高了生长率。该系统只在鱼儿活动时投喂饲料，从而避免了饲料残留，减少了污染水质的浪费。

在对虾养殖方面，利用水下麦克风和振动传感器来检测对虾进食的声音，并通过利用对虾在自然界中进食时发出的声音来确定其饥饿程度。这种数据驱动的自动喂养系统提高了饲料利用效率，减少了废水，提高了经济效益和环境效益。

利用水下摄像机和深度学习技术进行生物量监测也越来越普遍。加拿大水产养殖技术公司Innovasea已将其BiomassPro系统商业化，该系统利用人工智能摄像机自动计算包括红鲷鱼在内的多个鱼类物种的个体大小和重量。这大大减少了人工称重所需的人力。该系统使用一台轻型相机，几分钟内就能安装完毕，一个人不到五分钟就能完成测量，而不是四个人需要30 多分钟。实时生物量数据被用于微调不同生长阶段的喂食量，并预测收获时间，以优化生产规划。人工智能图像分析还被用于鲑鱼养殖场，以识别单条鱼的疾病或外伤，或自动检查寄生虫（害虫）；在对虾养殖场，可自动分类和计数死鱼。在日本和韩国，红鲷鱼是一种很受欢迎的食品，由于其价值很高，这种人工智能自动化技术正在被迅速采用，据说人工智能很容易检测到整个种群的行为变化并识别异常情况。

人工智能自动化技术正在改变水产养殖场的运作方式。通过闭路电视、无人机和水下机器人进行的自动观测和执行的任务越来越广泛，从而帮助完成人类难以完成的监测和维护工作。例如，水下无人机上的人工智能算法被用于清除大型三文鱼水箱中的死鱼或清洁水箱壁，在近海封闭式水产养殖中，激光机器人被用于清除寄生虫。这种自动化有助于缓解劳动力短缺和减少安全事故，而数据的积累则为水产养殖过程的标准化铺平了道路。事实上，截至2025年，全球一半以上的水产养殖技术初创企业都在利用人工智能，其应用包括饲养优化（34%）、生物量和生长预测（41%）以及健康监测和疾病预测（26%）。智能水产养殖结合了各种人工智能解决方案，使许多决策从依赖人类经验转向数据驱动。

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采用人工智能存在一些实际障碍，包括前期成本高、缺乏专业劳动力以及难以获得训练数据。例如，基于深度学习的精确分析需要大量数据，而由于浑浊度和光照等问题，在水族馆环境中很难收集到这些数据。数字养鱼场的所有系统都与互联网相连，这也带来了网络安全漏洞方面的新风险。尽管存在这些限制，但随着传感器成本的降低和技术的普及，人工智能自动化将成为常态。人工智能技术正在飞速发展，未来可能会成为小型养殖场可以负担得起和使用的技术，但这还远未确定。

精确的水质控制和封闭的水产养殖环境

水质管理是任何水产养殖的基础，智能水产养殖利用物联网传感器和人工智能预测模型全天候控制水质。水产养殖池中的氧气浓度、pH值、温度、盐度和氨氮等指标都是实时测量的，一旦偏离基线，就会自动触发换水、充氧或过滤。过去，人工测量水质既麻烦又费时，需要人工添加和检查试剂，但现在人们认识到连续自动监测是必不可少的。孟加拉国的一项对虾养殖研究展示了一种利用水质传感器和机器学习来预测第二天水质变化并做出反应的系统，其预测水温和pH值的决定系数为0.94。

虽然人们正在尝试利用人工智能来提前预测和调整水质变化，但实地应用可能还需要一段时间才能普及，这一点还远不确定。不过，专门针对水质管理的数字解决方案正在积极开发中，占水产养殖软件的44%。稳定水质与降低死亡率直接相关，而水产养殖中对虾和鲑鱼的死亡率分别高达50%和13-26%，因此这些技术的经济效益十分显著。事实上，据报道，在封闭的养虾场，24小时的pH值和氨控制可显著降低死亡率，提高生长率。循环过滤系统（如RAS，Recirculating Aquaculture System）的广泛使用也使90-99%的养殖用水得以重复使用，同时通过过滤、杀菌和生物过滤保持水质稳定。虽然这些系统减少了对环境的影响，但可能会出现新的管理因素，如在封闭环境中控制病原体，这需要继续研究。

陆生室内水产养殖与RAS环境相结合，试图通过在室内再现生物的自然栖息地，为生物提供最佳环境。例如，鲑鱼在海洋网箱中养殖时，会受到水母、寄生虫风险和赤潮等外部变量的影响，但在陆地水槽的RAS环境中，它们与外部生态系统隔离，这可以减少疾病风险和抗生素的使用。此外，环境设置还能模仿其自然栖息地的特征，例如水族箱的设计要考虑到鱼类的运动（例如，圆形水族箱鼓励鲑鱼绕圈游动），照明要模仿昼夜周期，从而减少压力并对生长产生积极影响。对于红鲷鱼等天然存在于深水中的鱼类，一些报告指出，在室内模拟它们的栖息地，使光照度和水压（水深）与它们的自然环境相匹配，或创造水流，可以提高质量。虾则生长在热带气候的红树林或沿海浅水区。在室内水产养殖中，水温和盐度保持在物种的最佳水平，并在底部添加沙子或人工栖息地，以模拟自然行为。这种定制的环境控制模拟了野生环境中的生长条件，促进了鱼类的福利和生长。陆地室内水产养殖的另一个优势是，它可以在任何地方生产，不受气候或地理条件的限制。在沙特阿拉伯的未来之城 Neom，正在沙漠中央建造一个大型室内水产养殖集群，结合RAS养殖池和循环智能池塘，每年生产超过6万吨鱼类，包括本地品种红鲷鱼，既养活当地人口，又提供高价值出口。这些室内水产养殖场通过彻底清洁和循环利用污水，实现废水零排放。多物种综合水产养殖（IMTA）也正在引入、在这里，过滤过程中产生的营养物质被用来种植微藻和植物。这是一种通过设计自然食物链循环，变废为宝的策略，从而提高可持续性。然而，全封闭系统需要耗费大量能源和成本，因此一些水产养殖场正在通过生物过滤和部分水回收相结合的混合方法，在经济性和环境影响之间寻求平衡。未来可再生能源的采用和技术进步有望大幅降低能源成本和碳足迹，但这还远未确定。

 平衡经济效益与可持续发展

智能水产养殖的最终目标是最大限度地提高生产效率，同时最大限度地减少对环境的影响，实现经济效益与可持续发展的双赢。上述鱼群行为分析、自动化人工授精和水质管理等技术通过提高饲料效率、降低死亡率、预防疾病等，直接有助于降低生产成本，增加利润。例如，自动化饲喂可通过提高单位饲料产量降低成本，而精确的水质管理可减少生长压力并加快上市时间。就虾而言，一家公司通过基于物联网的管理降低死亡率，大幅提高了产量，从而能够向当地市场供应新鲜、优质的虾，其价格比进口冷冻虾高出30%以上。同样，室内养殖的虾瞄准了美食市场的一个细分市场，从而创造了附加值。并在当天分销到当地消费市场。事实上，北欧的一个RAS鲑鱼养殖场有望在2024年生产近2700吨鲑鱼，这标志着该养殖场首次实现营业利润，证明了大规模封闭式水产养殖的盈利能力。在过去十年中，全球在基于RAS的智能水产养殖方面的投资已超过50亿美元，美国、欧洲和中东已宣布了超过10,000吨的大型室内三文鱼养殖项目。

但是，希望越大，挑战越大。一些先驱公司因未能实现计划产量而破产或转行，特别是大型RAS鲑鱼养殖场的早期失败给行业敲响了警钟。例如，一些公司因技术问题和运营经验不足而陷入困境，生产率低于预期，单位成本提高。另一方面，也有一些公司通过不断的技术进步和经营诀窍的积累，提高了生产率，投资者仍然认为该行业大有可为，愿意对其进行投资。这些相互矛盾的结果在新技术应用的早期阶段很常见，专家认为智能水产养殖尚未达到成熟阶段，仍在曲线发展。水产养殖从业者和投资者需要意识到短期炒作和现实限制，并认识到即使是根据当前知识认为最好的战略，将来也可能根据新的研究成果进行修改。归根结底，智能渔业的未来取决于在以下两方面取得平衡在大自然的蓝图中，利用现代技术的力量，实现环保和经济效益的双赢。为了实现这一平衡，产业界和研究机构正在合作，通过不断创新和数据共享来加快技术进步。各国政府和监管机构也在努力创造一个具有明确指导方针和支持的稳定投资环境。通过与自然合作而不是对抗自然的方式发展水产养殖业，渔业的未来将是一个可持续增长的行业，能够应对粮食安全和环境保护的双重挑战。