世界糧農組織的文件指出，在水產養殖中使用人工智能技術可以大大改進這一四千年前發展起來的做法的許多方面。如今，水產養殖業生產的水產品幾乎占世界日益增長的人口所消費水產品的一半。它是世界上增長最快的糧食生產部門之一，對全球糧食供應和經濟增長做出了決定性的貢獻。

據聯合國國際貿易管理局報告，全球水產養殖市場價值為 2,040 億美元，預計到 2026 年底將達到 2,620 億美元。

撇開經濟評估不談，水產養殖業要想有效發展，就必須盡可能實現可持續發展。2030 年議程》中的 17 個目標都提到了水產養殖，這絕非巧合；此外，就可持續性而言，漁業和水產養殖管理是與藍色經濟最相關的方面之一。

為了改善水產養殖并使其更具可持續性，人工智能以及機器人和無人機等一些相關技術可以提供很大幫助。

人工智能的應用和益處多種多樣：利用人工智能，可以監測各個方面（水質、溫度、養殖物種的總體狀況等），還可以對養殖基礎設施進行全面檢查和維護--這也要歸功于機器人和無人機。

然而，我們才剛剛開始：多種應用可用于動物和養殖生物的福祉，并保證它們生活的環境的最佳條件。

什么是水產養殖？

水產養殖是指魚類、甲殼類動物和水生植物的繁殖、管理和收獲。如前所述，這是一種古老的做法，埃及文明和古代中國都曾采用過。時至今日，水產養殖已成為一種生產食品和其他商業產品、恢復棲息地和補充野生資源的系統，有助于保護和發展受威脅（如果不是瀕臨滅絕）的魚類和水生物種。

隨著人們對魚類產品需求的增加，技術使得在沿海海域和公海種植食物成為可能（但除了海水養殖，還有淡水養殖），因此它不僅成為環境財富的來源，也成為經濟財富的來源。據聯合國糧農組織統計，2018 年，世界水產養殖魚類產量達到 8210 萬噸，水生藻類產量 3240 萬噸，貝殼和觀賞珍珠產量 2.6 萬噸，總產量達到 1.145 億噸，創歷史新高。2018 年水生動物養殖以魚類為主，超過 5400 萬噸，價值近 1400 億美元。

在歐洲，水產養殖在沿海和河流地區發揮著重要作用，2020 年該行業的銷售量達到 120 萬噸，營業額達到 39 億歐元。該行業直接雇用了約 5.7 萬人，為約 1.4 萬家公司工作，其中大部分是小型家族企業。

歐盟 67% 的水產養殖生產集中在意大利、法國、希臘和西班牙。

歐盟委員會指出： "水產養殖業的可持續發展是共同漁業政策的主要目標之一。水產養殖生產也被'歐洲綠色交易'視為食品和飼料中'低碳'蛋白質的來源"。

為此，在水產養殖中使用人工智能可以做出決定性的貢獻。考慮到歐盟水產養殖業在環境可持續性方面最重要的方面涉及評估、監測和限制水產養殖活動對環境的影響。

人工智能用于水產養殖：應用案例

算法和人工智能方法在水產養殖中的應用得益于技術的實質性和多層次發展。想想物聯網、云和 5G 網絡，它們現在能以幾年前無法想象的速度收集、傳播和處理數據。

目前，水產養殖業正在評估和采用人工智能，以提高飼料效率、生物量估算、生長監測、早期疾病檢測、環境監測和控制，并降低勞動力成本。利用現代傳感器和處理技術，現代水產養殖業的許多常規任務都可以在減少人員和改善動物福利條件的情況下完成。

考慮一下深度學習的應用：中國臺灣國立清華大學工程系 James C. Chen 教授領導的研究團隊采用了預先訓練好的深度學習模型，對石斑魚養殖場進行視覺分析。 通過計算智能對水下魚類的異常外觀或狀態進行高級識別，并采取額外的隔離措施，從而能夠報告異常情況，減少魚類病理傳染的危險。

實驗結果表明，預訓練模型對石斑魚三種不同類型的異常外觀進行分類的平均準確率接近 99%。

同樣，由印度班加羅爾大學人工智能和機器學習教授 Narayana Darapaneni 協調的一個研究小組也開發出了一套疾病爆發早期檢測系統，以幫助小型養魚戶。該系統依靠水下攝像機或傳感器獲取圖像，并通過云傳輸進行處理。一旦數據被訓練有素的人工智能模型分類和分析，由于采用了現代化的連接方式，周轉時間可以縮短到幾分鐘，每天可以對幾個或更多的養殖場進行評估。