近年來(lái)，水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)一直在采用數(shù)字孿生技術(shù)和人工智能傳感器來(lái)提高生產(chǎn)率和可持續(xù)性。數(shù)字孿生系統(tǒng)本質(zhì)上是現(xiàn)實(shí)世界系統(tǒng)的虛擬復(fù)制品，它結(jié)合數(shù)學(xué)模型和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確反映水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境。例如，數(shù)字孿生可以通過(guò)合并傳感器數(shù)據(jù)和模型，模擬魚池的氧氣水平和溫度，從而實(shí)現(xiàn)精確的環(huán)境監(jiān)測(cè)和控制。在水產(chǎn)養(yǎng)殖中，數(shù)字孿生可以應(yīng)用于監(jiān)測(cè)環(huán)境條件、資源管理和預(yù)測(cè)分析。一項(xiàng)研究甚至聲稱，部署數(shù)字雙胞胎對(duì)擴(kuò)大集約化養(yǎng)魚至關(guān)重要。通過(guò)創(chuàng)建一個(gè) "虛擬農(nóng)場(chǎng)"，管理者可以在不打擾魚類的情況下測(cè)試各種方案、優(yōu)化喂食計(jì)劃和預(yù)測(cè)結(jié)果。
基于人工智能的傳感器網(wǎng)絡(luò)通過(guò)向數(shù)字孿生提供連續(xù)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)字孿生進(jìn)行補(bǔ)充。測(cè)量水溫、pH 值、溶解氧和生物信號(hào)（如魚類生長(zhǎng)指標(biāo)）的傳感器全天候收集數(shù)據(jù)。人工智能系統(tǒng)通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)來(lái)建立預(yù)測(cè)模型。例如，已開(kāi)發(fā)出浮動(dòng)人工智能傳感器浮標(biāo)，用于持續(xù)測(cè)量近海養(yǎng)殖場(chǎng)的溫度、溶解氧和 pH 值；機(jī)器學(xué)習(xí)模型利用這些數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)氧氣水平的下降，并主動(dòng)觸發(fā)增氧或警報(bào)。通過(guò)這種方式，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)（AIoT）將傳統(tǒng)的勞動(dòng)密集型決策過(guò)程轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化系統(tǒng)。傳感器讀數(shù)的微妙變化可以發(fā)出早期問(wèn)題信號(hào)（如即將發(fā)生的疾病或氧氣耗盡），從而允許計(jì)算機(jī)做出反應(yīng)，防止損失而不是對(duì)損失做出反應(yīng)。因此，與人工智能傳感器集成的數(shù)字雙胞胎構(gòu)成了精準(zhǔn)水產(chǎn)養(yǎng)殖的支柱，使養(yǎng)殖者能夠遠(yuǎn)程、持續(xù)地監(jiān)控和優(yōu)化生產(chǎn)。
生物啟發(fā)技術(shù)與數(shù)字系統(tǒng)的協(xié)同作用。生物啟發(fā)（生物模仿）方法正越來(lái)越多地融入智能水產(chǎn)養(yǎng)殖，與數(shù)字創(chuàng)新相輔相成。一個(gè)突出的例子是在形態(tài)和行為上模仿真魚的機(jī)器魚。例如，美國(guó) Aquaai 公司開(kāi)發(fā)了一種形似魚的自動(dòng)潛航器（AUV），用于在養(yǎng)魚場(chǎng)巡邏。這些機(jī)器魚與魚群融為一體，其鱗片狀的外表不會(huì)對(duì)真魚造成干擾或壓力。它們配備了機(jī)載攝像頭和傳感器，利用鰭狀推進(jìn)器高效地游動(dòng)。它們測(cè)量水質(zhì)（溫度、pH 值、溶解氧等）并將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸回養(yǎng)殖場(chǎng)的管理系統(tǒng)。由于它們與魚類相似，因此能以最小的功率覆蓋大面積區(qū)域，可作為經(jīng)濟(jì)高效的 "移動(dòng)傳感器 "進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè)。這種模仿自然的機(jī)器人方法可以實(shí)現(xiàn)人類無(wú)法實(shí)現(xiàn)的非侵入式節(jié)能監(jiān)測(cè)。其他仿生創(chuàng)新也進(jìn)一步促進(jìn)了數(shù)字化養(yǎng)殖。例如，受鯊魚皮膚啟發(fā)的表面材料正被用于防止魚缸中病原體的附著，人工魚礁結(jié)構(gòu)也被用于減輕魚類壓力和促進(jìn)魚類生長(zhǎng)。如果與數(shù)字孿生平臺(tái)相結(jié)合，這些設(shè)計(jì)就能自動(dòng)計(jì)入養(yǎng)殖模型。例如，數(shù)字孿生可以包含通過(guò)仿生過(guò)濾系統(tǒng)的流速參數(shù)，從而對(duì)泵和過(guò)濾器進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。總之，生物啟發(fā)硬件和行為模型提高了人工智能驅(qū)動(dòng)養(yǎng)殖場(chǎng)的準(zhǔn)確性和生態(tài)友好性，說(shuō)明了自然啟發(fā)設(shè)計(jì)如何與傳感器和算法相輔相成，改善魚類福利和養(yǎng)殖場(chǎng)的可持續(xù)性。
養(yǎng)蝦業(yè)的應(yīng)用案例。對(duì)蝦水產(chǎn)養(yǎng)殖已成為人工智能、數(shù)字孿生和生物仿生融合的展示窗口。丹麥一家公司的人工智能對(duì)蝦普查系統(tǒng)就是一個(gè)很好的例子，該系統(tǒng)利用水下成像技術(shù)對(duì)對(duì)蝦進(jìn)行計(jì)數(shù)并評(píng)估其生物量。通過(guò)準(zhǔn)確確定蝦群密度，養(yǎng)殖戶可以優(yōu)化放養(yǎng)和喂食計(jì)劃。在一個(gè)實(shí)例中，過(guò)去需要三名工人、三個(gè)小時(shí)才能完成的 30 萬(wàn)只蝦的計(jì)數(shù)工作，現(xiàn)在只需一名工人、一個(gè)小時(shí)即可完成。這種精確的計(jì)數(shù)可以準(zhǔn)確計(jì)算飼料，減少浪費(fèi)，提高水質(zhì)和成活率。總之，基于人工智能的計(jì)數(shù)和喂養(yǎng)系統(tǒng)大大提高了工作效率，降低了勞動(dòng)力成本，提高了養(yǎng)蝦場(chǎng)的產(chǎn)量。
在韓國(guó)，像這樣的初創(chuàng)企業(yè)正在采用一種生物啟發(fā)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的養(yǎng)蝦方法。該公司的系統(tǒng)（KAMI SYS）模仿對(duì)蝦的自然棲息地，使用圓形賽道水箱，水流條件仿照野生環(huán)境。該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)旨在實(shí)現(xiàn)最大的傳感器覆蓋范圍：其模塊（AD Vision）包括圖像處理工具，可對(duì)幼體后的小蝦進(jìn)行計(jì)數(shù)、對(duì)所有養(yǎng)殖蝦進(jìn)行稱重、測(cè)量水中的微量氮化合物以及檢測(cè)蝦體形或顏色的任何異常。所有這些功能都將輸入一個(gè)集中式數(shù)字平臺(tái)（AD Eyes），該平臺(tái)可分析歷史和當(dāng)前數(shù)據(jù)，發(fā)出實(shí)時(shí)警報(bào)并提供可操作的見(jiàn)解。由于采用了這種集成的人工智能/仿生設(shè)計(jì)，Aqua Development 公司稱其生產(chǎn)率是傳統(tǒng)方法的十倍，同時(shí)對(duì)環(huán)境的影響也最小。
數(shù)字孿生、人工智能傳感器和生物啟發(fā)技術(shù)的融合為實(shí)現(xiàn)先進(jìn)、可持續(xù)的水產(chǎn)養(yǎng)殖提供了強(qiáng)有力的途徑。在全球范圍內(nèi)，多個(gè)案例研究（如挪威的人工智能虱子檢測(cè)、Aquabyte 的智能飼喂）已顯示出實(shí)際效益：顯著節(jié)省飼料、減少疾病和提高生產(chǎn)率。在韓國(guó)和其他國(guó)家，政府和行業(yè)正在積極推廣智能水產(chǎn)養(yǎng)殖平臺(tái)，這進(jìn)一步增強(qiáng)了人們對(duì)這些技術(shù)的信心。
然而，技術(shù)的不確定性依然存在。人工智能模型的好壞取決于用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)不足或質(zhì)量不高會(huì)影響預(yù)測(cè)結(jié)果。例如，目前基于人工智能的水產(chǎn)養(yǎng)殖疾病預(yù)測(cè)工具仍處于商業(yè)化的早期階段，需要進(jìn)一步的數(shù)據(jù)收集和實(shí)地驗(yàn)證才能達(dá)到完全可靠。同樣，建立一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)字孿生系統(tǒng)取決于準(zhǔn)確的物理模型；任何傳感器故障或模型不匹配都會(huì)降低對(duì)系統(tǒng)的信任度。
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