AIoT，在水产养殖中有9大应用！难怪被誉为养殖行业的革命！

　　AI与物联网（AIoT）的融合正引领水产养殖业迈向新纪元，通过解决养殖效益、可持续性及生产力等长期难题，推动行业进步。

　　在智能投喂方面，AIoT技术的应用实现了多方面的优化。通过不同模型调整饲喂频率与营养分配，定制化饲喂计划以加速生长；利用计算机视觉技术自动监测饲喂行为；实施实时饲料检测系统；基于声音评估鱼虾饥饿程度，对进食强度进行智能分类；以及运用AI精准调控喂料量，集成多模态数据，提供全面的投喂行为分析。

　　水质管理方面，传感器与AI预测分析的结合至关重要，实现全天候监控与早期干预，有效预测并应对如氧气消耗、水质恶化及藻类过度生长等挑战，维护养殖环境稳定。

　　疾病检测与分类领域，生物传感器技术的进步助力精准病原体检测，涵盖计算机视觉疾病监测、水质相关疾病预测、无样本学习疾病识别、混合模型疾病分类、自适应神经模糊系统、移动疾病监测及物联网应用，以及高效生物传感器在病原体检测中的应用。

　　生物量估算通过精确评估种群健康、生长速率及密度，对优化养殖管理至关重要。现代机器学习、计算机视觉、声纳及智能称重技术突破非侵入式实时估算限制，减少食物浪费，促进可持续养殖实践。

　　行为检测方面，AI、IoT、音频监控与计算机视觉的最新进展实现非侵入性监控与实时分析，为及时干预提供关键信息，显著提升检测准确性与可靠性。

　　准确计数技术依托AI、计算机视觉与传感器最新进展，实现鱼、虾及海参等水生物种的自动精确计数，如智能手机深度学习模型计虾、受控环境鱼类行为研究及回声计算法估鱼。

　　水生物种分割、检测与分类方面，AI与计算机视觉的进步为监测生物多样性提供强大工具，即便在水下环境亦能高效完成任务，涵盖复杂环境物种识别与结构分析。

　　繁殖与生长估计技术助力优化养殖流程、评估健康状态及确保繁殖成功与环境安全，涵盖自动产卵检测、回声计与数字模拟估种、生长估计及环境监测应用。

　　群体与个体跟踪技术利用AIoT开发精准可扩展方案，监测复杂水生环境行为，如个体鱼类识别、多鱼监测、声纳与回声数据活动分割与追踪、鱼类活动识别及南美白对虾个体行为监控。

　　自动化与机器人技术方面，自主水下航行器（AUV）与先进算法助力自动化执行水体清洁、鱼类检查与喂食等任务，应用范围广泛，涵盖远程监测、水下机器人系统、无人机渔业检查、智能混合监测系统及传感器技术、预测模型与数字孪生应用。

　　尽管面临高初始投资、数据基础设施复杂及技术专业需求等挑战，特别是对小规模养殖户而言，AIoT应用正深刻改变养殖管理，提升效率、可持续性与生产力。