AI技术近年来发展迅速，在各类农业应用场景中已有不少成功案例。目前，我国水产养殖业逐步向标准化、规模化和集约化转型，但仍较依赖操作人员经验，难以及时应对环境风险。而AI技术可以通过传感器、摄像器等对水产养殖环境进行感知，对鱼类活性、摄食量等多模态数据进行分析及决策，通过自动化设备执行，形成闭环管理。AI技术在水产养殖领域的应用值得深入研究。

AI技术在水产养殖场景中的功用

多模态数据模型构建。一是视觉数据。视觉数据主要包括鱼类行为学信息，鱼类行为学是水产养殖精准化管理的重要决策依据，传统人工观测方式无法实现精准和实时的监测，而通过摄像头采集视觉数据，并利用图像处理技术对视觉数据进行分析，是解决以上问题的有效方式。鱼类行为学数据的收集对象主要包括游动行为数据和摄食行为数据，其中游动行为数据通过分析鱼类空间与时间变化情况，依据鱼类的游动轨迹、速度、形体等特征判断其健康状态，同时以鱼类群体的分布密度、群体轨迹等特征辅助判断水环境的变化。二是非视觉数据。非视觉数据包括水环境信息、声音信息和气象信息，以上数据从不同维度反映鱼类和养殖环境的状态，为水产养殖的精准化管理提供全面数据支持。非视觉数据的收集流程包括采集、预处理、识别、分析环节。采集阶段主要通过声音、温度、PH、溶解氧、氨氮等传感器，对水环境、声音、气象信息进行采集。采集后预处理过程由于数据维度高，需要对数据进行降维、降噪，保留关键特征并提升数据精准度。预处理后可利用深度学习技术对水环境数据进行分析，采用循环神经网络、变体长短时记忆网络等技术得到不同季节、养殖阶段的各数据之间的关系，为养殖人员调整养殖策略及环境等决定提供支持。

预测与自动化控制。一是生长周期动态预测。基于长短时间记忆网络（LSTM）算法对多模态数据进行深入挖掘，通过分析数据之间的时序关联构建定量关联，在模型构建上，可将视觉数据中的分布密度相关数据以及非视觉数据中的溶氧、水温、氨氮等相关数据作为输入量，将鱼类生长数据作为输出变量，通过门控单元，筛选对生长数据影响显著的因子，并强化长期时序数据的记忆能力，同时结合视觉数据中的鱼类生长相关数据，持续对模型进行优化。二是自动化控制。水产养殖领域的自动化控制技术已发展成熟，成为衔接AI技术与养殖生产实操的关键执行环节，通过多模态数据模型的构建，结合生长周期动态预测模型，由AI调控指令，联动增氧机、投饵机等自动化设备，实现水质异常处理、精准投喂等操作。

沛县水产养殖业AI运用现状和问题

沛县水产养殖面积4.3万亩，河蟹、龙虾、加州鲈鱼等特色水产面积为3.63万亩，占比为84.4%。全年水产品总产量为29330吨，产值为17.1亿元，养殖主体以中小规模农户和家庭农场为主，龙固润沃、杨屯洪福等养殖场已初步开展智能化渔场建设，配置了基础的自动化设备与数据采集设备，但在AI技术落地应用过程中，受设备配置、数据质量、养殖理念等因素影响，仍存在亟待解决的问题，主要体现在设备协同与数据质量两大方面。

设备协同问题。自2016年启动标准化池塘改造以来，沛县年改造池塘面积均超过5000亩，且部分养殖场已初步配置相关自动化设备，但设备的通信协议与数据格式缺乏统一标准，导致自动化控制和数据上传难。同时，沛县水产养殖以中小规模农户和家庭农场为主，不同养殖场的设备型号、功能参数差异较大，且受传统养殖理念影响较大，对自动化技术及设备的认知不足。目前配置的自动化设备，设备协同性差，未能实现与AI控制的联动。

数据质量问题。沛县自2018年起推进智能化渔场建设，部分养殖场已具备一定的数据采集能力，但整体数据积累仍不足，中小养殖户的设备配置水平较低，缺乏连续的数据采集方式，导致数据记录不完整、不规范，存在数据缺失、误差偏等问题，难以满足AI技术对数据的需求。基于大样本、标准化数据训练的通用型AI模型，难以适配沛县的养殖场景，而小样本的AI模型，易出现过拟合问题。尽管迁移学习技术可通过引入其他鱼类的生长预测预训练模型，实现对本地场景的快速适配，但缺乏足够的高质量数据对模型进行优化，仍无法保证模型的实际应用效果。

沛县水产养殖业AI运用展望

集中决策架构。依托江苏省农业农村大数据云平台，通过其数据标准体系和数据模型，构建适配沛县水产养殖场景的集中式决策技术架构。依照完成数据的标准化预处理与初步分析，构建适配沛县养殖场景的算法模型，开展数据深度挖掘，形成养殖调控指令并反向赋能终端设备。打通沛县水产养殖场景下的设备协同与数据互通链路，强化沛县水产养殖数据与“苏农云”数据服务体系的融合衔接，为智能化决策提供全链路技术支撑。

轻量化智能机器人。面向沛县以中小规模农户与家庭农场为主的水产经营主体特征，研发具备监测、干预、记录能力的水下轻量化智能机器人。机器人作为终端仅保留养殖生产所需的基础感知与执行模块，不嵌入AI模型，不开展数据的分析与决策，通过集中式构架统一完成思考环节，再将指令反向推送至终端，以此降低水产养殖智能化技术的应用门槛，推动监测与管理的智能化和精细化。

水产养殖行业的数字化转型正从自动化迈向智能化，自动化以提升养殖效率为目标，而未来AI技术将推动养殖全流程的精准管控，以达到质量和效率的提升。同时，通过相关数据积累与模型迭代，将逐步实现AI技术与水产养殖全产业链的深度融合，让智能化不仅覆盖养殖生产环节，更延伸至苗种选育、病害防控、产销对接等关键环节，助力沛县水产养殖形成标准化、精细化的智能养殖新模式。