将人工智能 （AI） 集成到水产养殖中是一种创新解决方案，可以取代面临许多挑战（如：过度捕捞、疾病爆发和环境退化）的传统方法。

  《世界渔业和水产养殖状况》（SOFIA 2024）指出，2022年全球渔业和水产养殖产量为2.232亿吨，比2020年增长4.4%，这中间还包括1.854亿吨水产养殖和3780万吨海产品。

  目前，水产养殖只集中在少数几个国家，包括中国、印度尼西亚、印度、越南、孟加拉国、菲律宾、韩国、挪威、埃及和智利，占全球总产量的89.8%。然而，许多低收入国家，特别是非洲和亚洲的低收入国家，正在努力充分的利用水产养殖的潜力。为了扩大可持续水产养殖业，这些地区需要关键的政策、技术转移、基础设施能力和负责任的投资，特别是要促进非洲等资金匮乏地区的增长。

  将人工智能（AI）整合到水产养殖生产中是替代传统方法的创新解决方案，传统方法面临着许多挑战，如：过度捕捞、疾病爆发和环境退化。借助强大的AI工具，水产养殖业能大大的提升效率、可持续性和生产率，并直接应对这些挑战。

  包括：机器学习、计算机视觉和预测分析在内的人工智能，正在帮助全球水产养殖业从根本上改变它的面貌。从优化饲料使用到监控动物健康和自动化运行，AI已经成为全球水产养殖者提高生产精度、减少浪费和支持更可持续养殖实践的有力工具。

  饲料占水产养殖成本的70%。人工智能优化的投喂系统确保鱼虾在最佳时间获得正确数量的饲料。通过传感器和摄像头分析数据，人工智能根据鱼虾的行为、生长速度和环境条件调整喂料时间表，从而最大限度地减少浪费、降低生产所带来的成本和减少水污染。

  例如：印度尼西亚的电子渔业公司开发了人工智能喂食机，根据鱼的活动分配饲料，以此来降低了20%的饲料成本，提高了鱼类的存活率。

  疾病的爆发会导致鱼类和虾的大量死亡，并导致非常严重的经济损失。AI系统能够实时监控鱼虾的健康，发现疾病和压力的早期迹象。计算机视觉分析鱼虾的行为、颜色和不寻常的运动，而机器学习模型通过一系列分析水质数据和鱼虾健康史来预测疾病爆发。

  这项功能的突出之处包括挪威科技公司的AquaCloud。它运行在人工智能平台上，通过水下摄像机和环境传感器监测鱼类健康，帮助早期疾病检测，并减少抗生素的使用。

  最佳水质对鱼虾的健康和生长至关重要。AI系统持续监控水质参数，包括：温度、酸碱度、溶解氧和氨含量。机器学习使用算法分析这一些数据来识别模式，预测可能的情况，然后自动调整，为鱼创造一个稳定的环境。

  改善水质的旗舰设备属于一家年轻的挪威企业CageEye。CageEye用AI平台和水声传感器来监测鱼类的行为和环境条件，从而改善水质管理和鱼类健康。

  人工智能机器人和无人驾驶飞机能够执行多样化和危险的任务，这节省了劳动力并提高了养殖效率。水下无人机是帮助养殖户监控鱼笼、渔网和基础设施的宝贵工具，而机器人捕获和分类鱼类，确保了准确高效的操作流程。

  著名的自动化水产养殖管理人工智能管理平台Umizon由日本开发。该平台集成了无人机、传感器和摄像机的数据，并自动执行从喂食到监控整个养殖场的任务。

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