全球人口預計從2025年的約82億增長到2050年的97億,這將推動蛋白質食品資源需求的激增。雖然對水產養殖作為可持續食品來源的期望很高,但現有水產養殖業同時面臨飼料成本上升、勞動力短缺和環境污染等挑戰。智能水產養殖作為解決這些挑戰的突破性解決方案,正備受關注。特別是,人工智能(AI(人工智能))和仿生技術的整合,正在加速水產養殖系統的智能化轉型和可持續漁業的實現。
挪威水產養殖公司引入了基于AI(人工智能)的精準喂養系統。這些系統實現魚類實時監測,自動投放僅需量的飼料。這顯著減少飼料浪費并提高生長率。Skretting、AKVA Group和Innovasea等公司的解決方案分析魚類行為數據,以自動優化飼料劑量和時機,實現改善飼料轉化率(FCR)、成本節約和減少環境影響。此外,三文魚養殖場中的水下機器人和無人機自主執行網清洗、死魚移除和疾病監測等任務,而激光系統消除寄生蟲(海虱),取代人工勞動。這種先進IoT傳感器和決策工具的整合,正在穩步推進水產養殖的無人工操作。
同時,日本和其他亞洲國家的遠程監測和喂養自動化正在迅速傳播。日本初創公司Umitron開發的智能喂養機(Umitron Cell)使用安裝在圍欄養殖場中的攝像頭,通過AI(人工智能)分析魚類食欲,確定最佳飼料供應量和速度。這使日本魚類養殖場能夠基于數據可視化和共享喂養調整,擺脫對資深經驗的依賴,并解決過度喂養導致的水質惡化問題。在實踐中,引入Umitron后,飼料浪費減少,飼料成本降低10-20%,生長加速,上市時間縮短。此外,遠程喂養允許工人在惡劣天氣下通過智能手機控制喂養,消除訪問養殖場的需要,并顯著減少勞動小時和船舶燃料成本。日本政府將這種AI(人工智能)水產養殖技術視為確保可持續海鮮供應戰略的核心。
新加坡盡管土地面積有限,正在通過技術密集型水產養殖追求國家戰略(“30 by 30”)以提高糧食自給率,并相應引入先進水產養殖設施。Singapore Aquaculture Technologies于2020年開設新加坡首個智能浮動水產養殖設施,投資約100萬新加坡元用于AI(人工智能)和視頻分析系統,以養殖巴拉蒙迪(海鱸)。該海上養殖場占地3000平方米,配備10個水池,采用全循環水產養殖系統(RAS),消除向海中排放廢水,并從太陽能中獲取超過50%的能源。AI(人工智能)系統使用攝像頭實時監測個體魚生長率和健康狀況。它還分析群體行為,并在喂養反應低時檢測健康問題,觸發警報。因此,該智能養殖場預計產量至少是相同面積傳統海上網箱養殖場的10倍(每年高達350噸)。這一數字是新加坡政府為水產養殖養殖場設定的生產力基準的10倍。新加坡當局概述了擴展此類智能水產養殖模式的愿景,旨在到2030年國內生產國家食品需求的30%。