世界粮农组织的文件指出，在水产养殖中使用人工智能技术可以大大改进这一四千年前发展起来的做法的许多方面。如今，水产养殖业生产的水产品几乎占世界日益增长的人口所消费水产品的一半。它是世界上增长最快的粮食生产部门之一，对全球粮食供应和经济增长做出了决定性的贡献。

据联合国国际贸易管理局报告，全球水产养殖市场价值为 2,040 亿美元，预计到 2026 年底将达到 2,620 亿美元。

撇开经济评估不谈，水产养殖业要想有效发展，就必须尽可能实现可持续发展。2030 年议程》中的 17 个目标都提到了水产养殖，这绝非巧合；此外，就可持续性而言，渔业和水产养殖管理是与蓝色经济最相关的方面之一。

为了改善水产养殖并使其更具可持续性，人工智能以及机器人和无人机等一些相关技术可以提供很大帮助。

人工智能的应用和益处多种多样：利用人工智能，可以监测各个方面（水质、温度、养殖物种的总体状况等），还可以对养殖基础设施进行全面检查和维护--这也要归功于机器人和无人机。

然而，我们才刚刚开始：多种应用可用于动物和养殖生物的福祉，并保证它们生活的环境的最佳条件。

什么是水产养殖？

水产养殖是指鱼类、甲壳类动物和水生植物的繁殖、管理和收获。如前所述，这是一种古老的做法，埃及文明和古代中国都曾采用过。时至今日，水产养殖已成为一种生产食品和其他商业产品、恢复栖息地和补充野生资源的系统，有助于保护和发展受威胁（如果不是濒临灭绝）的鱼类和水生物种。

随着人们对鱼类产品需求的增加，技术使得在沿海海域和公海种植食物成为可能（但除了海水养殖，还有淡水养殖），因此它不仅成为环境财富的来源，也成为经济财富的来源。据联合国粮农组织统计，2018 年，世界水产养殖鱼类产量达到 8210 万吨，水生藻类产量 3240 万吨，贝壳和观赏珍珠产量 2.6 万吨，总产量达到 1.145 亿吨，创历史新高。2018 年水生动物养殖以鱼类为主，超过 5400 万吨，价值近 1400 亿美元。

在欧洲，水产养殖在沿海和河流地区发挥着重要作用，2020 年该行业的销售量达到 120 万吨，营业额达到 39 亿欧元。该行业直接雇用了约 5.7 万人，为约 1.4 万家公司工作，其中大部分是小型家族企业。

欧盟 67% 的水产养殖生产集中在意大利、法国、希腊和西班牙。

欧盟委员会指出： "水产养殖业的可持续发展是共同渔业政策的主要目标之一。水产养殖生产也被'欧洲绿色交易'视为食品和饲料中'低碳'蛋白质的来源"。

为此，在水产养殖中使用人工智能可以做出决定性的贡献。考虑到欧盟水产养殖业在环境可持续性方面最重要的方面涉及评估、监测和限制水产养殖活动对环境的影响。

人工智能用于水产养殖：应用案例

算法和人工智能方法在水产养殖中的应用得益于技术的实质性和多层次发展。想想物联网、云和 5G 网络，它们现在能以几年前无法想象的速度收集、传播和处理数据。

目前，水产养殖业正在评估和采用人工智能，以提高饲料效率、生物量估算、生长监测、早期疾病检测、环境监测和控制，并降低劳动力成本。利用现代传感器和处理技术，现代水产养殖业的许多常规任务都可以在减少人员和改善动物福利条件的情况下完成。

考虑一下深度学习的应用：中国台湾国立清华大学工程系 James C. Chen 教授领导的研究团队采用了预先训练好的深度学习模型，对石斑鱼养殖场进行视觉分析。 通过计算智能对水下鱼类的异常外观或状态进行高级识别，并采取额外的隔离措施，从而能够报告异常情况，减少鱼类病理传染的危险。

实验结果表明，预训练模型对石斑鱼三种不同类型的异常外观进行分类的平均准确率接近 99%。

同样，由印度班加罗尔大学人工智能和机器学习教授 Narayana Darapaneni 协调的一个研究小组也开发出了一套疾病爆发早期检测系统，以帮助小型养鱼户。该系统依靠水下摄像机或传感器获取图像，并通过云传输进行处理。一旦数据被训练有素的人工智能模型分类和分析，由于采用了现代化的连接方式，周转时间可以缩短到几分钟，每天可以对几个或更多的养殖场进行评估。