农业 AI 大模型赋能水产养殖的智能化转型
来源:江苏叁拾叁
发布时间:2026-01-26
水产养殖长期面临水质管控难、饲料浪费严重、病害防控滞后、人工依赖度高等痛点,这些问题制约了养殖产业的规模化、标准化发展。农业AI大模型的介入为其智能化转型提供了核心技术支撑,通过数据驱动实现养殖全周期精准管控,推动产业向高效、绿色方向发展,为水产养殖产业的高质量升级注入了强大动力。
水质精准监测与智能调控是农业AI大模型在水产养殖中的核心应用。水质是水产养殖的关键因素,溶解氧、酸碱度、氨氮含量等指标的波动直接影响养殖品种的健康与生长。传统养殖中,水质监测多依赖人工采样与实验室检测,耗时费力且难以实现实时预警,而农业AI大模型驱动的水质监测系统则实现了全天候、自动化的监测模式。江苏叁拾叁在水产养殖场景中部署了高密度的水质传感器网络,实时采集水体的多项关键指标,并通过全链路加密技术确保数据安全。模型通过对这些数据的深度分析,识别水质变化趋势,当水质指标超出安全范围时,立即发出预警,并推送针对性的调控方案。例如,当检测到水体溶解氧含量过低时,模型会建议开启增氧设备,或投放增氧剂;当氨氮含量超标时,推荐换水方案或投放水质改良剂,避免因水质问题影响养殖品种的健康。
精准投饲技术是另一项关键突破。传统水产养殖中,投饲多依赖经验,导致饲料浪费严重、水体污染加剧,同时影响养殖品种的生长。农业AI大模型通过整合养殖品种生长阶段、体重、摄食强度、水质数据、气象数据等多维度信息,精准计算投饲量与投饲时间,实现变量投饲。江苏叁拾叁针对不同养殖品种,研发了专属的投饲模型,比如针对三文鱼、淡水鱼、虾蟹等,模型能够根据其生长特性与摄食规律,动态调整投饲策略。例如,在淡水鱼养殖中,模型通过水上高清摄像头实时捕捉鱼群的摄食状态,结合深度学习算法识别摄食活跃度,同时整合水质、鱼均重、天气等数据,精准预测最佳投饲量,避免饲料浪费与水体污染。

病害防控是水产养殖的重中之重,农业AI大模型通过图像识别与环境数据分析,实现了病害的早期预警与精准防治。模型通过水下摄像头、声呐探测器等设备,实时监测鱼群的活动状态,当发现鱼群活跃度下降、游动异常、摄食减少等情况时,结合水质数据与气象数据,分析可能的病害原因,并推送针对性的防治方案。例如,模型识别出鱼群出现水霉病症状后,会分析水质温度、湿度等环境因素,推荐升温、换水与药物防治结合的方案,减少病害传播风险。江苏叁拾叁的实践中,该技术已在多个水产养殖基地应用,通过早期预警与精准防治,显著降低了病害造成的损失,减少了渔药的使用,提升了养殖产品的品质安全。
在场景落地方面,农业AI大模型已在三文鱼、淡水鱼、虾蟹等多个养殖品种中展现出显著价值。以某三文鱼养殖基地为例,传统三文鱼养殖中,投饲量与水质调控依赖人工经验,导致饲料利用率低、养殖周期长、产品品质不稳定。引入农业AI大模型后,基地实现了精准投饲与水质智能调控。系统通过水质传感器实时监测水体的溶解氧、温度、浊度等数据,结合三文鱼的生长阶段与摄食强度,精准计算投饲量,投饲机器人自动执行投喂作业;同时,模型通过分析水质变化趋势,提前预警水质异常,推送调控方案,确保养殖水体环境稳定。通过这些技术应用,三文鱼的养殖周期缩短,饲料利用率提升,个体重量均匀,产品品质达到无公害标准,养殖效益大幅增长。
江苏叁拾叁的实践证明,农业AI大模型的应用让水产养殖从经验养殖转向智能管控,显著提升了养殖效率与产品品质,推动产业向规模化、标准化、绿色化转型。这种智能化的养殖模式不仅解决了传统水产养殖的诸多痛点,还为养殖户带来了实实在在的收益,为水产养殖产业的可持续发展提供了可复制的经验。
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