敢问水产养殖路在何方？智慧渔场是发展方向

文|李道亮 中国农业大学信息与电气工程学院教授

水产养殖业是我国农村经济发展的重要产业，对保障国家食物安全发挥了重要作用。但传统水产养殖模式带来的环境污染、资源浪费问题越发严重，加上劳动生产率低下，已成为水产养殖业发展的制约因素。我国水产养殖产业的发展必须朝着高效生态精准智能养殖转型。在互联网、大数据、新一代人工智能不断发展的过程中，我国的水产养殖必须加大创新力度，走绿色发展之路。

我国水产养殖业经过30多年的发展，取得了辉煌的业绩，目前中国水产产量占全世界的65%，提供了市场上三分之一的肉蛋白，为改善国人营养膳食结构做出了突出贡献，对保障国家食物安全发挥了重要作用，已成为农村经济的重要产业。然而，传统水产养殖模式的粗放发展，带来的环境污染、资源浪费问题越发严重，已引起社会关注，成为水产养殖业发展的制约。突破水产养殖产业发展的制约，走科技创新、绿色发展之路，是当前水产养殖产业发展的必由之路。

我国水产养殖业面临的基本国情

（一）渔业发展从以捕捞为主转向以养殖为主。

依据中国统计年鉴1980年至2016年农产品产量统计结果（表1），近年来，我国水产品养殖业不断发展壮大，虽然野生捕捞量业在逐年上升，但水产养殖的产量增幅更高，在1990年至1995年超越了野生捕捞量，截至2016年，人工养殖水产品产量将近达到野生捕捞量的3倍（图1）。水产养殖业的发展，使得我国渔业二三十年来在增长方式上发生了质的转变和突破，从以捕捞为主转向以养殖为主，从“牧渔”变成“养殖”，这是了不起的进程。

表1. 1980-2016年野生捕捞及人工养殖水产品统计量

图1. 1980～2016年中国水产品来源组成

图2. 1980～2016年水产品来源产量对比图

（二）当前我国水产养殖业存在的不足和短板。

虽然我国水产养殖业在过去30多年里取得了辉煌的业绩，但是由传统水产养殖模式而产生的生态、资源问题也日益突出。当前我国水产养殖业面临的挑战主要有以下方面：

一是产业发展与资源、环境的矛盾加剧。我国是一个淡水缺乏的国家。我国人均水资源占有量仅为2300m3左右，仅为世界平均水平9200m3的四分之一。不仅如此，近年来我国水污染状况不容乐观。《2015中国环境状况公报》显示，全国423条主要河流、62座重点湖泊(水库)的968个国控地表水监测断面中较差级的监测点比例为45.4%，极差级的监测点比例为16.1%。近10年来我国水污染事件高发，水污染事故每年都在1700起以上，随着国家对生态文明建设的重视程度与日俱增，水产养殖造成的环境污染问题是不得不面对的问题。相关统计显示，在淡水养殖过程中，饲料中能被鱼体吸收占比大约为30%-35%，水产养殖对水体产生的污染较大。而且，我国养殖水利用率仅为0.84kg/m3，而欧盟已达到了30kg/m3。水体恶化、水资源的短缺将阻碍水产养殖业的发展。

二是水产养殖的劳动生产率低下的问题。就劳动力生产率而言，与同是水产养殖强国的挪威相比，挪威平均单位劳动力可产出195吨水产品，而我国仅为7吨。同时，由于劳动力成本持续提高、劳动力来源老龄化严重，进一步加深了因粗放生产方式而导致的生产率低下的窘境。

近年来，我国劳动力生产成本逐年增高，当前，农村劳动力的平均年龄已超过50岁，作为传统水产养殖的主要劳动力来源，农村人口老龄化趋势加剧，同时由于传统水产养殖业工作环境差、劳动强度高，原本就偏低的水产养殖劳动力薪资面对逐年增高的农村居民人均消费水平，其从业吸引力大打折扣。目前农村居民人均消费水平的增长趋势仍然强劲，意味着我国传统水产养殖业所依赖的农村劳动力成本仍会不断上升，如果依旧不思进取改进劳动力结构，必然会被迫提升水产品价格，甚至面临亏损。劳动力老龄化的趋势也是我国水产养殖业急需转型的原因。水产养殖作为我国农业的重要分支，正处于农业现代化的重要阶段，对资源紧缺、环境问题日益严峻、劳动力问题突出的水产养殖业而言，是必须抓住的历史契机。

（三）我国水产养殖产业的发展必须朝着高效生态精准智能养殖转型。

生产过程过度粗放、生产信息与科学决策滞后、生产流程衔接不畅、管理覆盖面有限。粗放的生产过程导致资源利用率低、环境污染；滞后的生产信息与科学决策导致劳动的盲目性与不确定性，降低了劳动生产率；不畅通的生产流程、不全面的管理则威胁到养殖水产品的质量，甚至引发生产事故。因此，高效生态精准智能养殖是我国水产养殖业未来的发展方向，根据国外水产养殖的发展经验来看，国外基本是走从水产养殖设施化到设施装备化，再到装备智能化，最后实现智能生态化的路线，而我国目前基本还处于第一阶段。

实现水产养殖高效生态精准的人工智能化，智慧渔场技术是关键

（一）什么是智慧渔场技术？

要实现智能生态化的跨越式发展，必须首先突破水产养殖物联网、大数据、人工智能、机器人与智能装备的研究，这4个方面的研究相辅相成，水产养殖物联网是水产养殖大数据获取的基础，水产物联网大数据技术的研究将推动水产养殖人工智能技术的研究，大数据技术与人工智能技术是水产养殖物联网的智能化运作的核心，水产养殖物联网的智能化运作是实现水产养殖精准化、养殖水质生态化的关键，水产养殖物联网驱动的智能水产养殖装备则是精细养殖的机器代替劳动力的本质，最终有效改善水产养殖造成的环境、资源问题，解决劳动力问题。这 4个相辅相成的关键技术在水产养殖基地、车间、网箱中的集成，即智慧渔场技术。

智慧渔场技术能够提高资源利用率，解放和提高劳动生产力，大幅提高水产品质量，降低水产品成本。首先，养殖的集约化、精准化可以提高废物排放量、循环利用废物、提高资源利用率；其二，基于智能化装备为劳动力输出，基于海量数据搭建智能模型，搭建水产养殖物联网覆盖水产养殖全过程的自动化作业，可以转变当前水产养殖以劳动力为主，以机器、科技为辅的局面，开创以机器、数据、信息为主，以人为辅的生产模式，可以解放和提高生产效率；其三，智慧渔场技术能够大幅提高水产品产量、质量、安全化水平、市场透明度，全面降低水产品生产经营成本。

（二）智慧渔场技术包含四个方面。

水产养殖物联网技术。水产物联网技术是物联网技术在渔业生产、经营、管理和服务中的具体应用，就是运用各类传感器、RFID、视觉采集终端等感知设备，广泛的采集水产养殖及水产品物流等领域的现场信息；通过建立数据传输和格式转换方法，充分利用无线传感器网络、电信网和互联网等多种现代信息传输通道，实现水产信息的多尺度的可靠传输；最后将获取的海量水产信息进行融合、处理，并通过智能化操作终端实现渔业的自动化生产、最优化控制、智能化管理、系统化物流、电子化交易，进而实现渔业集约、高产、优质、高效、生态和安全的目标。物联网技术首当其冲的是感知与控制技术，为解决水产养殖池环境因子的人工监测存在的随机性大、难以控制，池塘、陆基工厂、网箱精准智能测控基础研究是首要研究的重点内容，也即养殖水质在线监测与精准调控技术。

水质环境因素对水质精准调控极为重要，水质精准调控技术则需要展开研究探索水质、营养、病害因子作用定量关系，以此为基础，构建多因子水质关系模型，进而为水质调控提供依据，从而利用传感器技术采集和获取水产养殖的水质各要素信息，通过对采集信息的分析决策来指导水产养殖水质的调控，实现高产高效。目前已有众多针对水产养殖精准调控的研究，并取得实际生产效益。

水产大数据技术。水产大数据技术主要是基于物联网、互联网等信息技术获取各种来源数据和信息，对这些不同来源、不同结构、不同维度的数据进行处理、分析、挖掘、加工，构建水产养殖系统模型、经济模型、专家系统为基础和核心所形成的智能决策支持系统，实现水产养殖过程的精准预测预警、智能控制、诊断推理、无人化作业等，实现对复杂系统的精准预测、预警、监测、控制是大数据分析的最终目的所在。

水产大数据技术有以下应用需求：一是水产养殖动物表型分析，其实质是水产表型信息与遗传信息融合，获取优良遗传性状，实现育种优化；二是基于多源信息融合的养殖决策；三是水产动物生长调控与优化；四是水产品物流与质量溯源。

水产新一代人工智能。新一代人工智能是基于重大变化的信息新环境，去实现新目标的人工智能。其中，信息新环境是指：互联网的普及、传感网的渗透、大数据的涌现和群体社区的崛起。新目标是指：智能城市、智能经济、智能制造、智能医疗、智能农业、智能家居、智能驾驶等从宏观到微观的智能化新领域。可望升级的新技术有：大数据智能、跨媒体智能、自主智能、混合智能、和群体智能等。

水产养殖机器人与智能装备。水产养殖机器人是具备精准导航与控制、变量作业、智能识别功能的自动化作业装置，是能够代替人从事水产养殖劳动的重要生产力来源，目前重点研究的水产养殖机器人和智能装备包括水下鱼类监测机器人、海参捕捞机器人、网衣清洗机器人、鱼类收获机器人。

智慧渔场的核心研究内容是水质在线监测与精准调控、水产信息化与精准生产决策、水产养殖智能装备、水产市场分析与质量溯源。智慧渔场在准确信息与业务模型指导下，能够实现智能化作业，摆脱人的约束，以优于人为控制的合理性与准确性保持更长时间的运行。

我国正处于跨越式发展智慧渔场技术的关键时期，随着传感器国产化、通信低成本化、信息处理智能化和物联网平台的云化，将技术成果落实到工厂养殖、网箱养殖、池塘养殖，革新目前的养殖模式，实现工厂数字化养殖、网箱自动化养殖、池塘精准养殖，最终将有效改善水产养殖造成的环境、资源问题，解决水产养殖行业劳动力结构问题。

智慧渔场