刘双印：渔业4.0技术及其展望
随着生活水平提升，人们的消费观也有了不同程度的转变，愈渐关注食品安全和品质。我国水产养殖市场空间大，发展迅速，但在精准养殖、科学管理、产品安全等方面一直存在很大的成长空间，这些因素直接影响着我国水产品在国际市场上的竞争力。《数字农业农村发展规划（2019-2025 年）》明确提出要“渔业智慧化”发展。传统养殖模式亟待革新，渔业4.0已在路上。发展智慧渔业成为我国当前和今后相当一段时间内渔业发展的重要任务。
本次是“AI·农业智汇云讲堂”的第四十七期，主题是“渔业4.0技术及其展望”。为此，本期我们非常高兴的请到了仲恺农业工程学院信息科学与技术学院院长刘双印教授。
一
渔业4.0的产业背景
我国是水产养殖大国，产量和养殖面积均居世界首位，水产养殖业为我国居民提供优蛋白、增加农民收入和优化产业结构发挥了积极的作用。
人均水资源量
养殖水利用率
劳动生产率
水产养殖装备数字化程度低，实时精准测控技术缺乏，国外同类技术不适用我国实际需求，导致劳动生产率和资源利用率低、劳动强度大、养殖风险高，严重制约水产养殖业可持续发展。
养殖生态环境恶化
我国70%的河流、湖泊有不同程度的污染；
我国池塘养殖直排率高；
我国海岸带水产养殖不同程度污染。
从业人员老龄化严重
农村劳动力年龄50-60岁；
劳力大于60岁占74%；
农村老龄化趋势不断加大 20年后谁来种田？谁来养鱼？
劳动力成本剧增
劳动力短缺，劳力成本迅速增加，占成本70%；
农产品价格全面超过国际，部分国产粮价格比国外高30%-50%；
今天1个美国农场工人能养活97个美国人和37个其他国家的人；
236个农民不抵1个美国农民。
产业背景：可持续发展的严峻挑战
需要更精准实时水体测控；
需要更高效的组织管理；
需要全要素全产业链的信息化覆盖；
需要依靠智能渔业装备和机器人支撑；
需要创新绿色生态循环的水产养殖模式；
…
新一代信息技术进步促使机器换人成为可能
物联网实现渔业装备互联；
大数据实现渔业精准作业；
人工智能与机器人实现机器换人。
。
现代渔业最重要的三大科技要素
——品种是核心
——智能渔机装备是支撑
——信息化提升渔业水平
发展现代渔业融合以上三大科技要素，实现
——机器代替劳力
——电脑（人工智能）代替人脑
——物联网使渔业装备机器智能化
——大数据使渔业走向精准、无人化养殖
转变渔业生产方式，提高渔业质量
物联网、大数据、人工智能是支撑向渔业4.0快速发展的重要路径
转型升级——“渔业1.0—渔业4.0”
二
渔业4.0的基本特征
渔业4.0的基本内涵是现代渔业发展的最高阶段，在技术方面实现生产装备化、装备数字化、监管网络化、管理智能化、作业无人化；在这些技术的支持下在渔业产业方面实现资源节约、产出高效、环境友好、绿色安全。
渔业4.0数字化系统模式
信息技术高度集成
泛在的智能化
无人化系统
三
渔业4.0主要技术方向
3.1
空天地一体化的渔业资源、环境、生态监测预警体系
3.1.1 全面攻克海洋和陆地养殖水域空间信息获取的一体化和智能化技术
研究渔业资源环境因子的遥感成像机理与定量反演技术；
高频雷达海洋环境监测技术；
养殖水体传感器监测网络，北斗卫星、无人机、地面传感网三位一体的多源传感器数据融合技术。
3.1.2深入研究养殖环境空间信息处理的自动化、定量化、实时化技术
空间信息认知模型和遥感影像智能解译技术；
多传感器遥感信息协同处理与融合方法；
环境及灾害的演变趋势分析技术，构建空天地一体化观测监测预警平台。
3.1.3 养殖环境生态监测、预警、决策信息发布与应用的网络化
3.2
无人化的水产养殖生产体系
3.2.1 陆基循环水工厂化养殖无人化
突破基于基因与鱼类表型大数据的智能化育种技术；
突破循环水设备状态动态识别与故障诊断关键技术；
研发适用于不同场景的变量智能投饵机；
研发用于循环水养殖工厂巡检与日常管理机器人，实现养殖场无人值守。
突破基于基因与鱼类表型大数据的智能化育种技术
选择育种是关键，育种值的精准估计是核心，就需要一些人工智能的算法，将表型的数据与基因数据相结合进行分析。
其中也遇到如研究基础薄弱、环境效应大等挑战。而常规育种+分子育种技术是未来的研究方向。
同时，生物信息学、大数据和人工智能等技术为遗传分析（育种）带来了新模式。
此外，还有表型组（性状）高通量测定技术与装备研究，包括准确定义性状、开发适宜的新型传感器、研制高通量的检测设备，才能真正实现生产、生理和生化性状的标准化、高通量快速测定。
3.2.2 突破循环水工程化池塘养殖无人化技术
研发适用于不同场景的变量智能投饵机；
突破循环水环境参数低成本高可靠微纳传感技术；
循环水设备状态动态识别与故障诊断关键技术；
研发基于大数据和物联网的池塘群优化管理与决策平台，有巡检无人机，实现池塘养殖远程管理。
研发适用于不同场景的变量智能投饵机
1）基于生长模型的投喂策略；
2）基于机器视觉预测体重的投喂策略；
3）基于饵料营养配方、生长模型和机器视觉相融合的变量精准投喂策略。
定时定量容易，但如何根据体重以及温度、溶氧等环境参数智能确定每次的投放量是难点。
建立了基于生长模型的精准投饵策略
3.2.3 研发深水网箱、大围网、海洋牧场养殖无人化技术
研究北斗卫星、无人机、水面传感网三位一体的海洋生态环境多源传感器数据融合技术；
研发基于水质、摄食行为、剩饵等多源信息融合的超大型智能投饵系统，实现网箱养殖的精准投饵；
超前布局深水网箱水下检测、死鱼回收、网衣清洗、网衣提升、活鱼驱赶、捕捞收获等机器人技术。
从我国深远海网箱养殖实际情况出发，研发急需解决的投饵、成鱼捕捞、起换网与网衣清洗等目前以人工作业为主的自动化/智能化配套作业装备。
结合先进技术实现装备的自动化/智能化；在支持船上实现网衣起网、清洗现场作业。
1)投饵装备与技术的研究
2)死鱼识别与回收装备与技术的研究
3) 成鱼捕捞装备与技术的研究
4) 网衣清洗装备与技术的研究
行业痛点：
1. 如何及时发现死鱼？
2. 如何有效收集死鱼，减少病原扩散？
解决方案
3.2.4 提前布局养鱼工船无人化技术
开发水产养殖和海洋环境探测专用智能传感器、北斗信息远程传输设备。
开发养殖工船循环水智能处理与控制装备、自动饲喂、数字化分鱼器等关键技术。
研发深远海养殖平台智能能量供给技术，开发风、光及潮汐互补发电技术。
研究深远海鱼菜共生养殖关键技术：构建鱼菜共生循环水养殖系统。
构建未来养殖模式--鱼菜共生循环水养殖系统
3.3
智能化的水产品加工、物流体系
3.3.1 突破水产品冷链物流与质量安全控制技术
即时保鲜技术与智能装备
危害物检测、现场痕量筛选及智能化前处理
水产品风险监控及非热控菌技术
冷链流通动态监测及高效低温物流装备
3.3.2 全面攻克绿色、安全、高效的水产品精深加工智能化技术
3.3.3 研究水产流通智能化技术
1）研究水产品市场、价格、流通等大数据挖掘、知识发现与市场预警技术
解决：三类问题
养殖户盲目养殖—损失惨重问题
水产品信息不畅 —“卖鱼难”问题
常规配送针对性差—水产品变质腐烂问题
2）研究水产品供应链的区块链技术
区块链因具有身份认证、去中心化、信息防窜等优势，为建立水产品供应链可信追溯的提供有效方法和手段。
3）构建水产品电商平台及安全技术体系，实现水产品高效流通
四
渔业4.0展望与对策
1、提前布局新一代信息技术研究
准确把握“渔业4.0的切入点，加强基础研究和”卡脖子“技术研究。
设立专项补贴撬动社会投资，推进物联网、大数据、人工智能、机器人等现代信息技术在渔业的人工智能基础研究和应用示范。推进芯片传感器、基于人工智能、大数据的生长调控模型等“卡脖子”关键技术投入。
2、产业拉动
龙头企业承担引领行业、率先推进、提升现代农业的责任，引领行业和区域发展。
龙头企业、明星企业、物联网、通信、物流等，有资源、有用户、理解水产行业本身，理解物联网，可依托自有资源优势，通过互联网工具渗透渔业场。
3、体系支撑
需要共同打造渔业4.0产业生态，包括智能装备产业、现代信息技术产业、新一代信息服务业等，更需要国家产业支撑政策。
4、人才为本
产业的发展，离不开人才，所以培育信息化人才才能推进现代渔业快速发展，包括物联网、大数据、人工智能、机器人、5G通信等方面人才的培养。
刘双印教授“渔业4.0技术及其展望”直播
——观众提问集中回答
刘院长，怎么看待日本福岛核污染水排放对我国海洋渔业的影响？
核污水排放通过洋流经过一定的周期会循环到我国周边，会对现代养殖业造成很大的威胁，尤其是深海网箱和滩涂养殖。
虽然日本也会对核污染水进行处理，但难免会有影响，会让消费者产生食用海产品的担忧。这种情况下建议大家食用工厂化养殖下的水产，水质可控，安全有一定的保障。
教授，请问智慧渔业是什么？渔业4.0是否已经实现，发展前景如何？
智慧渔业可以理解为将人工智能、大数据、互联网、5G通信与水产养殖、育种、养成、加工的全链条结合，改变了传统的靠天、靠经验的养殖风险大的模式，使水产养殖模式转型省升级，尽量实现通过机器代替人力，通过人工智能代替人脑，而非经验，通过装备替代恶劣环境下人才能完成的工作，实现整个产业转型升级。在这种情况下实现装备数字化、生产智能化、管理科学化、安全、高效、绿色、提质增效。这就是我们想要的智慧渔业。
现在有些企业已经实现了一部分，但还有很长的路要走。说到渔业4.0，目前还没有实现，也是我们努力发展的方向。因为要全自动无人化、少人参加较难实现，比如装备方面与工业装备还有很大的差异，还有待加强；还有信息技术，包括传感的精确性，需要深入探究；另外一些深远海，在恶劣的环境下，数据的传输难以实现；人工智能在其他领域也有应用成熟的部分，如何将算法与渔业相结合，实现电脑代替人脑，这个还有很长的路，需要信息技术人员、专家和水产养殖专家共同推进。
目前我们只能做一些前瞻性探讨，这一定是未来的发展方向。
刘教授，渔业规模化养殖是行业痛点，有哪些实用的技术和装备？请刘教授介绍下。
一是群体池塘管理，如何快速管理多个池塘。
二是如何把池塘水质、生物量统计和投饵相结合。例如露天池塘的水质不好调控，不同生长阶段饵料配比不同，投喂量多少、投多少次等，这些都是关键因素。
机器视觉、人工智能（算法）、投饵装备等装备目前还不太理想。
刘教授，渔业大数据的突破口您认为会在哪些方面，会使用哪几种技术？
先从种苗说起，不同育种家的研究成果如何共享，就需要考虑数据的标准化。
二是区块链技术，确保数据的归属权。
三是数据传输、采集的标准化。因为渔业需要采集数据的多样性，不能一概而论。虽然国家和地方都建立了一些渔业数据库，但还未实现数据互通，需要建立相应的标准。
四是数据处理。需要大数据的分析挖掘，这和传统的数据挖掘有所不同，原来寻求因果关系，现在寻求相关关系，出现该情况与哪些因素相关，而非一定是某种原因造成的。这是考虑问题与建立模型从角度、思维、方式等方面有了很大的转变。还有原来的一些算法在大数据背景下就不适用了，尤其是基于机器视觉的一些数据。
刘教授，深海养殖的信息化和智能化的技术痛点如何突破，需要哪些装备支撑？
一是通讯问题。如何将高清视频、图片通过高带宽、高可靠传到服务器上。水下通信受到的干扰较多；海水腐蚀性大，产品耐用性差，或者生物黏附，会造成测不准，如果不能定期清洗就比较麻烦。
二是网衣的清洗，网孔不能太大，鱼苗容易逃逸；如果网孔较密会导致海藻等浮游生物附着其上，堵住网孔，难以与外界水体交换，造成水质变差。如何清理其上的附着物，就需要考虑水下机器人技术，涉及到机械、电子、自动化、人工智能、大数据等非常复杂的内容，需要对很多技术进行研究。
如果有问题想继续与刘双印教授交流，欢迎在评论区下方留言或者发送邮件交流。