作为降本增效的一大利器，各大企业、行业开始重视自动化及物联网应用。物联网需要智能化，人工智能则是智能化的助推器，让具有人类智能特征的机器不断深度学习，进行感知、推理、思考、适应、规划、决策等思维活动，并实现有效行动。与此同时，水产行业随着智能化时代的来临，也将进入一个新的历史阶段，发生着深刻变革。

作为世界上从事水产养殖历史最悠久的国家之一，我国渔业养殖经验丰富，养殖技术普及。改革开放以来，渔业调整了发展重点，确立了以养为主的发展方针，水产养殖业获得了迅猛发展，产业布局发生了重大变化，已从沿海地区和长江、珠江流域等传统养殖区扩展到全国各地。

水产养殖面积共5819.96千公顷

水产养殖业现状

水产行业前景广阔，但传统水产养殖业目前在生产实践中存在着种种弊端，有诸多的问题亟待解决：养殖模式和技术落后、水域资源逐渐短缺、水体污染逐年加重、耗费大量劳动力与时间成本、水产品食品安全问题时有发生等，这些都预示着传统养殖模式受到重大的挑战。因此，智能科学化养殖是时代发展的需要，利用物联网技术实现养殖户时刻精准掌握水质参数，轻松养水调水，降低养殖过程中的风险，保产增产，使养殖户逐步实现精准化养殖，使水产养殖变得更加量化可控，提高养殖效率，而且能够大大节省劳动力，降低劳动强度。

水产养殖业现状

通过物联网技术实现水产养殖过程中的水质在线监测，养殖机械智能联动控制、自动化养殖等高效功能，而生物本身的监测与计量和环境的监测与控制构成水产养殖智能控制的核心任务。目前，处于起步阶段的水产物联网仍存在一些弊端，首先，传感器实用性不强，易出故障、寿命短，数据不精确，价格高；其次，水上水下视频监控、数据在线监测与收集，依靠视频监控和鱼类生物学分析实现疾病预警、自动控制还停留在研发阶段；第三，依托水质数据收集与分析实现的自动操作如：增氧、调温、清污等还没有完全实现，活鱼转运、自动分级大多依靠劳力，生产效率较；第四，大数据的分析还未实现，通过收集各类传感器数据，实现对养殖全程的专业化分析，如投饵方式、最适水质参数、苗种管理、生产标准化等模块化、体系化功能，尚在研究。

水产物联网测、控

水产物联网出现的以上问题，除提高智能硬件设备的技术与质量外，同时更需要通过智能计算机程序系统，深度学习人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，建立“水产专家系统”，应用人工智能技术和计算机技术，根据水产领域多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。

人工智能技术在水产物联网行业的应用可追溯到上世纪80年代。80年代初挪威某公司研制出一种计算机系统控制的鱼类投饵装置，养鱼生产中的投喂饵料达到全自动化；1995年罗马尼亚加拉茨大学建立了世界第一个鱼病诊断专家系统；2000年，以色列研究出基于模糊逻辑和推理规则的单PC机的鱼病诊断专家系统；1997年,国内报道最早的鱼病诊断专家系统。专家系统不断发展，储备大量水产知识与经验，从而促进水产物联网的专业性与实用性，同时也是水产物联网三阶段中起到衔接作用的重要一环。

水产物联网三阶段

减轻劳动强度，提高生产效率，降低养殖风险，实现生态养殖是渔民多年来的梦想，也是新时期对渔业现代化的必然要求.深化水产养殖业结构调整，稳定增加养殖户收入，提高水产品市场竞争力，对推进水产养殖业信息化的要求比以往任何时候都显得更为紧迫。破除物联技术壁垒，以人工智能带动我国水产养殖业现代化，对于促进农业和水产养殖业的发展，提高渔民生活质量具有重要意义。

虽然，物联网、人工智能技术在水产领域的应用于发展稍微慢了一点，但每年都会有一批样板工程“试水”水产行业。专家初步估计，到2025年，农业的人工智能潜在市场总额约为200亿美元。近两年，水产界谈论最多的话题是工厂化养殖、设施化养殖和产业转型升级。从总体上看，我国水产物联网关键技术、产品、设备技术储备还在初级阶段，集成体系成熟度较低，这也就意味着，物联网与人工智能技术在水产行业大有可为，利用重大机遇取得更广泛的应用。由此可见，物联网与人工智能技术在水产行业前景诱人，同时也任重道远。