◎ 文/于喆

当前是我国数字农业农村建设的重要阶段，作为农业重要组成部分，海水养殖数字化是实现智慧化海水养殖的前提，也是时代发展的必然趋势。本文通过海水环境监控、水下影像采集、数字孪生渔场、物联网渔场等四个典型应用场景，对数字化海水养殖的主要技术方向进行了分析与探索，供相关从业者参考借鉴。

2023年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》指出，建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。加快数字中国建设，对全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复兴具有重要意义和深远影响。

我国水产养殖业正加速由粗放型向集约型转变，随着信息技术高速发展，利用人工智能、物联网、大数据、卫星遥感等信息技术，发展数字化水产养殖，对提高水产养殖的生产力有着重要作用。2023年中央一号文件提出，深入实施数字乡村发展行动，推动数字化应用场景研发推广；加快农业农村大数据应用，推进智慧农业发展。农业农村部、中央网络安全和信息化委员会办公室在《数字农业农村发展规划（2019-2025年）》提出了渔业智慧化、种业数字化等概念，指出要发展数字渔场。加快渔业信息化进程，实现海水养殖数字化，从而实现智慧养殖，对我国水产养殖业提质增效、产业升级有着重要意义，也是我国从渔业大国跃升为高水平渔业强国的必要途径。

现阶段，数字化海水养殖技术主要有海水环境监控、水下影像采集、数字孪生渔场、物联网渔场等四个典型应用场景。

一、海水环境监控

“养鱼先养水”。水是鱼类等水产物种赖以生存的环境，水环境质量直接影响到水产养殖产品质量。随着电化学、传感器、新材料、嵌入式等技术飞速发展，可实现对水下温度、盐度、溶解氧、pH值等多理化参数的实时监控。随着5G通讯技术、卫星通讯技术、无线传感网技术的发展，养殖水环境监控不仅能安装在室内、滨海养殖区，还能安装在近海大型网箱养殖区。水环境实时监控可以积累长期、连续的数据，形成重要、可参考的生产资料，通过查阅和分析历史数据，实现监督管理；利用搜集的水质数据，可以构建数据模型，进行水质变化趋势预测，为病害防治、自动投喂、环境清理等提供智能化的决策依据。

目前，水质探头成本仍然较高，维护和校准仍然需要投入较多人力，在复杂恶劣的海洋环境中，尤其需要考虑能耗、海流、水下障碍物缠绕等多种因素影响，给定期的维护和校准工作加大了难度。

二、水下影像采集

双目相机和三维立体相机是水下影像采集的主要传感设备。双目相机是一种轻量级、低成本、实时性较好的三维影像感知设备，而三维立体相机则更适合需要高精度、全方位三维信息的应用场景。两者作为水产影像采集的利器，在室内工厂化养殖池中取得良好应用效果。水下影像采集对水体透明度有着较高要求，在室外大面积水域尤其是海域的水下影像采集过程中，鱼类活动、水流运动和天气变化等都会造成扰动，给影像采集和识别带来困难。使用水下航行器搭载传感器来协助进行影像采集，可以更好地完成室外大面积水域影像采集任务，但是这种方式也大大增加了成本。

水下影像采集技术在水产养殖中主要应用在以下几个方面。

（一）生物表型分析

通过高分辨率三维水产生物影像采集，可对水产生物形状、颜色、大小、结构等性状做分析和处理，记录水产生物成长档案，并可及时发现异常情况，进行病害预警。

（二）生物行为学分析

水产生物对水中污染物会产生应激反应，生物行为变化是其生态环境变化的体现。近年来，随着计算机视觉和图像处理技术长足进步，基于鱼类行为变化的视觉监测已成为生物水质监测重要课题。为实现这一目标，首先需要获取每个目标鱼类的行为轨迹数据，然后进行计算和统计，分析其规律和异常情况，最终建立预警系统。

（三）水下渔业资源量丰度调查

通过图像增强、目标检测、特征提取等技术，可对水下各类水产生物进行分类识别和计数，对其他相关的包括底质、浮游生物、底栖生物的资源量信息进行调查，同时可以结合水质监测数据，对水域中的营养物质，如氨氮、硝酸盐、磷酸盐等的含量进行估算和分析，以评估水域的营养情况。通过了解营养植物、生物的分布规律，评估水产生物对环境的适应性，制定合理的水环境管理和水产养殖方案。

（四）饵料识别

饵料投喂是决定水产养殖生产成本和水质的主要因素之一。随着渔业设施装备发展，大多数养殖户已经使用自动投料机，这些机器的投料频率和投料量一般根据养殖户经验设定。然而养殖者对鱼类实际摄食需求的信息掌握有限，这就可能导致过度喂食或喂养不足。过量的饲料不被食用会消耗氧气，产生氨和其他有毒物质影响水质，进而影响鱼的健康生长。通过对室内养殖池底部残饵量的实时影像监控和分析，可做出更好的投喂决策。

三、数字孪生渔场

水产养殖属于高风险行业，主要面临自然灾害风险、外来环境污染风险、病害风险、管理和技术保障风险等，养殖环境也存在不确定性。随着虚拟现实技术、无线传感技术、声光技术发展，可复现水下场景的数字孪生渔场将一步步成为现实。

水下点云技术是一种将激光扫描和三维成像技术应用于水下环境的技术。它可以通过激光扫描将海底物体的形状和位置等信息转换成点云数据，再通过三维成像技术将这些点云数据转换成可视化图像，从而实现对海底环境的精确测量和建模。近年来，水下点云技术得到了快速发展。随着硬件设备的升级，水下激光扫描仪性能不断提升，能更加精确、高效地获取海底物体的三维信息。其应用场景也从最初的海底资源勘探、海底文物科考向更多领域扩展。该技术正与水下机器人、双目视觉技术等进行融合发展，以实现更加全面和精确的水下场景复现。

数字孪生技术将养殖渔场这个物理世界映射到数字化虚拟空间，让水产养殖这个与自然界直接打交道的工作转变为与数据和影像打交道。这种方式的优势一是不受时间和空间制约，实现对渔场的实时监测管理；二是养殖人员可身临其境般便捷全面地了解渔场信息，并实现多元感官互动；三是可通过数字孪生体直接采集生物身高、体长等表型特征；四是便于分析预测风险，通过对孪生体进行风险因素捕获，并对养殖场景进行重建，进行分析和预测，依托孪生体模拟实验，可以在不终止本体渔场运行的情况下，探索改善养殖相关技术方案，从而提高渔场本体养殖成功率。

当前，数字孪生渔场在推广和应用上仍面临困难和挑战。一是水下环境复杂，如海水吸收和散射作用、海水中悬浮物、海底复杂地形等，让水下声光学技术的应用受到了局限。二是数据精度和可靠性有待提高，水下点云数据的精度和可靠性对于水下环境监测和勘探至关重要，但由于水下环境复杂性和数据采集困难性，水下点云数据的精度和可靠性仍然存在一定局限。三是数据处理复杂，水下点云数据的处理需要使用一系列专业算法和软件，这涉及激光扫描、点云数据处理、三维建模等多个领域，处理过程复杂且耗时较长，导致现阶段只能周期性完成养殖场景数字化重建，暂不能达到实时效果。四是硬件设备成本高，水下点云技术需要使用的高端激光扫描仪、水下机器人等硬件设备成本较高，对于一些应用场景的普及和推广造成了一定的制约。

四、物联网渔场

不管是水文数据还是影像数据实时采集，都需要通过实时通讯网络传输到服务器端，供养殖管理者通过终端设备来访问，这就需要强大的物联网技术做支撑。物联网技术要实现的是“万物互联”，达到节省时间成本、人力成本、能源成本的目的。它是将网络连接从标准计算机扩展到车辆、电子产品、软件、传感器等不同用途的设备中，组成多设备的数据交换网络。随着通信技术的发展，陆上无线物联网技术得到飞速进步，无线水下物联、无线水上物联也逐步成为可能。对于水下特殊环境，可以通过声学通讯和光学通讯的方式进行数据传输。声学通讯可以实现低衰减率的远距离通讯，如水文数据、控制信息等的传送；光学通讯可以实现高带宽、低延迟的近距离通讯，如影像数据、音频数据等的传送。对于海面上的通讯，可由使用多跳的无线射频通信技术完成数据传输。无线传感网技术是物联网渔场的核心技术，其核心思想是实现设备多样化、多节点、低能耗、自组织的无线网络互联。传感节点、通信协议、能源供给都要按照无线传感网标准来进行设计和配置。通过物联网技术，最终实现控制终端、数据中心、网络节点、传感设备、水产生物等各个实体实时互联。

总而言之，与陆地环境和淡水环境不同，严酷的海水环境是制约海水养殖数字化的重要因素。耐腐蚀、防水压材料的设计、水下通讯技术的研究、提高能源的利用效率等方面均有待提升和探索。数字化海水养殖是一项系统工程，随着各类技术的发展和进步，在数字农业农村建设的大背景下，将有力推动海水养殖业高质量发展。