人工智能在水产养殖中的应用研究

引言

水产养殖是全球粮食系统的重要组成部分，然而传统养殖模式普遍存在高能耗、高风险、高污染和低效率等问题。随着数据采集、计算能力和算法技术的不断提升，人工智能（AI）被视为推动产业升级的关键力量。它通过将基于经验的决策转变为数据驱动的决策，正深刻改变养殖业的运作方式。本文将从水质、饲喂、病害、装备和产业生态五个方面，探讨人工智能在养殖中的实际应用、技术路径与发展趋势，分析推广过程中的难点与对策。

一、水质管理：从事后处理转向事前预警

水质是水产养殖的生命线，直接关系到养殖生物的健康与产出效益。过去养殖户大多依赖人工抽样与实验室送检的方式监控水质，不仅流程繁琐、耗时费力，往往还会因结果延迟而错过关键调控时机。如今随着人工智能技术的引入，水质管理正逐步从被动响应走向主动预警，实现了真正意义上的“防重于治”。

这一转变依托于覆盖池塘的低成本多参数传感器网络，可持续采集溶氧、温度、pH、氨氮、浊度等关键指标的高频数据。这些数据在本地边缘节点完成初步清洗与压缩，通过高效的算法模型进行时序分析，能够提前 30^～60 分钟预测水质异常趋势——例如溶氧即将跌破临界值，或氨氮浓度迅速攀升。系统可自动触发增氧机、循环水泵等执行设备，在问题发生前实施干预，极大提升了控制的精准性与时效性。

更进一步借助数字孪生技术，可在虚拟空间中构建整个池塘的动态模型，融合实时水质与气象数据，模拟不同调控策略下池塘生态的响应过程。这使得管理者能够在实际操作前评估决策效果，避免盲目用药、过度增氧等资源浪费现象，实现了在数字世界中试错、在物理世界中优化的精细化管理新模式。

二、精准饲喂：实现个性化投喂

饲料成本是水产养殖中占比最高的可变投入，传统依赖人工经验的投喂方式普遍存在过量投饵问题，不仅推升养殖成本，残饵更会加剧水体富营养化。人工智能技术正推动饲喂方式向精准化、动态化变革，形成“感知- 决策- 执行”一体化闭环系统。

该系统通过布设于水下的高清摄像设备实时捕捉鱼群影像，基于计算机视觉算法解析鱼类体型、群体分布及活跃状态，可非侵入式地估算生物量，显著降低传统打样带来的应激与人力消耗。进一步地系统综合鱼的游动速度、集群分布以及投喂响应时间等行为特征，构建反映实时摄食欲望的“食欲指数”，动态优化每次投饵量与投喂频率。

借助强化学习算法，系统能够在虚拟环境中模拟不同投喂策略的长期效应，统筹考虑饲料转化率、水质影响和经济效益等多重目标，输出最优投喂方案。最终通过无人投喂船或智能饵料投放机接收指令，实现分区域、定时定量精准投喂，在显著降低人工参与的同时，提升饲料利用效率，促进养殖过程的精细化和可持续发展。

三、病害防控：以预防代替治疗

病害是水产养殖中主要的生产风险，其突发性和不确定性常导致严重损失。人工智能技术正推动病害管理策略从被动治疗转向主动预防，通过构建“早发现、早诊断、早干预”的智能防控体系，显著降低病害发生率与危害程度。

该体系依托部署于养殖环境中的水下高清摄像系统，基于深度学习的图像识别算法能够敏锐捕捉鱼体体表出血、烂鳃、溃烂或异常排泄物等细微症状，其识别精度和稳定性远超人工肉眼观察。同时，系统通过布设的高灵敏度水听器采集鱼群游动、摄食等行为声纹，借助声学分析模型辨识群体异常表现，可提前1-2 天预警寄生虫感染或溶氧不足等风险。

在知识整合方面，人工智能平台构建了覆盖病原库、环境因子、用药记录和养殖操作的知识图谱，支撑起“病 - 因 - 药”逻辑推理网络，实现基于多源信息的智能诊断与用药推荐。此外区块链技术的引入确保了病害事件发生前后全链条数据的真实性与不可篡改性，有效追溯苗种、饲料、水质历史，为厘清责任、保险理赔及精准施药提供了可靠的数据基石，全面提升了疫病管理的透明性与响应效率。

四、智能装备：从机械化到机器人化

人工智能与硬件结合，推动养殖设备向智能化、协同化方向发展。

例如智能增氧机依据预测曲线动态调整运行状态，节电 25^～40% 。在出鱼环节，视觉分级系统可实现按规格自动分选，提高产品一致性。水下巡检机器人可完成死鱼清理与残饵收集，降低人工风险。无人船搭载多种传感器，绘制池塘溶氧分布图，为生产决策提供支持。

五、产业生态：从单点到全链协同

人工智能不仅服务单个养殖单位，更通过数据整合与共享，促进全产业链协同。

云端 SaaS 模式使中小养殖户以较低成本接入水质监控、市场预测、金融保险等服务。养殖数据经区块链存证后，成为银行贷款评估的依据，融资成本下降 2^～3%. 。人工智能还能根据实时存塘量与市场需求，优化饲料、屠宰及物流调度，降低整体损耗 8^～10% 。政府与科研机构依托平台共享数据，推动技术迭代与产业创新。

六、挑战与展望

目前人工智能在水产养殖中的应用仍面临几大挑战：传感器精度不高、标注数据缺乏影响模型效果；不同养殖品种差异大，算法通用性不足；高端设备成本较高，中小养殖户承受力有限；既懂养殖又懂技术的复合人才短缺；AI 决策责任认定缺乏法规依据。

应对这些挑战，需建立数据质量标准，推动算法适配性优化，通过租赁与补贴降低硬件成本，设立跨学科微专业培养人才，并加快算法保险与可解释 AI的法规建设。

结语

人工智能通过数据与算法的结合，正使水产养殖变得可预测、可控制、可追溯。它将传统经验转化为可复制、可优化的数字知识，实现更高效、更环保的生产。随着技术、设备与人才的不断普及，人工智能将成为水产业的基础工具，推动行业真正进入数字化时代。

参考文献：

[1] 焦琳 . 我国水产养殖数字化发展的路径 [J]. 中外食品工业 ,2025(14): 43-45.

[2] 刘文超, 张杰. 互联网技术在水产养殖中的应用与推广探讨[J]. 河南水产 , 2025(03): 1-2, 12.

[3] 刘晓英. 基于人工智能的水产养殖水质管理系统设计[J]. 信息与电脑 , 2025, 37(04): 20-22.

基金项目：教育部产学合作协同育人项目 - 人工智能在水产养殖中的应用研究（立项编号 :2408231844）[

作者简介 ] 姓名 : 陈丽 出生年月 :1987.07 性别 : 女 民族：汉 籍贯：山东东平 毕业院校：吉林大学 毕业专业：集成电路工程 学历：硕士 工作单位： 职称：实验师 研究方向：人工智能技术