在全球食品需求不断增长的背景下，水产养殖业正经历着前所未有的技术变革。作为全球最大的大西洋鲑鱼生产国和海鲜出口国，挪威在水产养殖技术创新方面走在世界前列。与此同时，美国作为这些产品的主要进口国，却面临近岸水产养殖成熟而开放海域养殖仍处于初级阶段的挑战。在这一背景下，麻省理工学院(MIT) Sea Grant与MIT-Scandinavia MISTI合作开展了AquaCulture Shock项目，为人工智能和自动化在水产养殖领域的应用提供国际实习机会，为未来智能渔业的发展培养人才。
智能水产养殖：全球视野与本地实践
挪威凭借其独特的地理优势——众多峡湾形成的受保护水域，成为发展海洋水产养殖的理想场所。据SINTEF Ocean水产养殖机器人与自动化研究组研究经理Sveinung Ohrem估计，挪威海岸线附近约有千座鱼类养殖场。这些养殖场采用了一系列先进技术：决策支持系统帮助农民和运营商收集和可视化数据；用于检查和清洁的机器人；测量氧气、温度和洋流的环境传感器；通过声学信号追踪鱼类位置的回声探测器；以及帮助估算生物量并优化投喂的摄像头系统。
"投喂是一个巨大的挑战，"Ohrem指出，"饲料是最大的成本，因此优化投喂可以显著降低成本。"这一观点凸显了水产养殖中智能技术应用的紧迫性和经济价值。
MIT学生的挪威实习之旅
Beckett Devoe，人工智能与决策专业的大四学生，以及机械工程专业的三年级学生Tony Tang，最初通过麻省理工学院的本科生研究机会计划(UROP)与MIT Sea Grant合作，参与了波浪发电机设计和机器学习在分析牡蛎幼虫健康方面的应用项目。虽然近岸水产养殖在马萨诸塞州和美国其他地区是成熟的产业，但开放海域养殖在美国仍是一个新兴领域，面临独特而复杂的挑战。
为帮助更好地理解这一新兴行业，MIT Sea Grant在国立海赠金学院计划通过水产养殖技术与教育旅行赠款资助下，创建了AquaCulture Shock合作倡议，并与MIT-Scandinavia MISTI项目合作，将Devoe和Tang与欧洲最大的研究机构之一SINTEF Ocean的水产养殖相关夏季实习相匹配。
Beckett Devoe：AI优化鱼类喂养
在实习期间，Devoe专注于一个利用AI进行鱼类喂养优化的项目。"我尝试观察农场的不同特征——比如鱼的大小，或水温的高低...并利用这些数据为农民提供最佳投喂量建议，以获得最佳养殖效果，同时节省饲料成本，"他解释道。"在真实项目上进一步学习和提高机器学习技术非常有价值。"
这一应用展示了人工智能如何解决水产养殖中的核心经济问题——饲料成本。通过精确控制投喂量，不仅可以提高养殖效率，还能减少浪费和对环境的负面影响，实现经济效益与可持续发展的双赢。
Tony Tang：水下机器人系统模拟
在同一实验室，Tang从事水下车辆-机械臂系统的模拟工作，旨在开发能够穿越养殖场并修复网箱损坏的机器人。Ohrem指出，目前挪威有数千台水产养殖机器人正在运行。"规模非常庞大，"他说，"你不能让8000人控制8000台机器人——这在经济或实际操作上都是不可行的。因此，所有这些机器人的自主性水平都需要提高。"
Tang的工作直接回应了这一行业需求。通过模拟水下机器人系统，研究人员可以测试不同的操作策略，优化机械臂的运动轨迹，并开发更高效的故障检测和修复算法。这种虚拟原型开发方法大大降低了实际测试的成本和风险，加速了技术创新的进程。
挑战与机遇：水产养殖自动化的未来
水产养殖自动化面临着独特的挑战。正如NTNU教授、前SINTEF Ocean访问科学家Eleni Kelasidi所描述的："水产养殖是我们能够展示任何自主解决方案的最具挑战性的领域之一，因为一切都是运动的。"这种动态环境要求机器人系统具备高度的适应性和鲁棒性，能够应对不断变化的水流、鱼类行为和环境条件。
Kelasidi强调水产养殖是一个深度跨学科领域，需要同时具备生物学和技术背景的学生。"我们不能开发应用于我们没有生物成分行业的解决方案，然后将其应用于有活鱼或其他生物体的地方，"她解释道。这一观点凸显了水产养殖技术创新中学科交叉的重要性。
Ohrem确认，维护鱼类福利是研究人员和公司运营水产养殖的主要驱动力，特别是随着行业的持续增长。"所以关键问题是，"他说，"你如何确保这一点？"SINTEF Ocean拥有四项养鱼研究许可证，通过与全球第二大鲑鱼养殖商SalMar合作运营。学生们有机会参观其中一个工业规模的养殖场——位于Hitra岛的Singsholmen养殖场。该农场有10个大型圆形网箱，直径约50米，深入水面以下，每个可容纳多达20万条鲑鱼。"我亲手触摸了网箱，看到了机械臂如何修复网箱，"Tang分享道。
国际合作：推动水产养殖技术发展的关键
MIT与SINTEF Ocean的合作始于2023年，当时MIT Sea Grant接待了来自ACE-Robotic Lab的访问研究科学家Eleni Kelasidi。Kelasidi与MIT Sea Grant主任Michael Triantafyllou和机械工程教授Themistoklis Sapsis合作开发水产养殖的控制器、模型和无人水下航行器，同时研究鱼-机器相互作用。
"我们与挪威科技大学(NTNU)和SINTEF有着长期而富有成效的合作，通过Kelasidi博士的水产养殖项目等重要努力继续发展，"Triantafyllou说。"挪威是开放海域水产养殖的先驱，MIT Sea Grant正在投资这一领域，我们期待从合作中获得丰硕成果。"
Kelasidi现在也是NTNU教授，领导着野外机器人实验室，专注于开发能够在非常复杂和恶劣环境中运行的弹性机器人系统。她强调，从现场获得的信息是无法从办公室或实验室学到的。"这让你意识到挑战或设施的规模有多大，"她说。她还强调了国际和机构合作推进这一领域研究和发展更弹性机器人系统的重要性。"我们需要尝试针对这个问题，让我们一起解决它。"
未来展望：培养新一代水产科技人才
MIT Sea Grant和MIT-Scandinavia MISTI项目目前正在招募新一届四名MIT学生，于今年夏天在挪威推进开放养殖技术的机构实习，包括特隆赫姆的NTNU野外机器人实验室。对自主性、深度学习、模拟建模、水下机器人系统和其他水产养殖相关领域感兴趣的学生，鼓励联系MIT Sea Grant的Lily Keyes。
这一实习项目不仅为学生提供了宝贵的实践经验，也为水产养殖技术的全球合作搭建了桥梁。通过将麻省理工学院的创新思维与挪威在水产养殖领域的深厚专业知识相结合，这些合作有望推动整个行业向更高效、更可持续的方向发展。
水产养殖自动化的技术路径
水产养殖自动化技术的发展路径呈现出多层次、多阶段的特点。从基础的传感器网络到复杂的自主决策系统，技术创新正在重塑传统水产养殖的面貌。
1. 智能感知技术
现代水产养殖场配备了多种传感器，用于监测水质参数、鱼类行为和环境变化。这些数据收集系统构成了智能水产养殖的基础层。通过实时监测氧气含量、水温、pH值等关键指标，养殖者可以及时调整养殖环境，确保鱼类在最适宜的条件下生长。
更先进的系统还包括计算机视觉技术，用于自动识别和计数鱼类，评估其健康状况和行为模式。这些非侵入式监测方法不仅提高了数据收集的效率，也减少了对鱼类的干扰。
2. 自动化投喂系统
投喂是水产养殖中最重要的环节之一，也是成本最高的部分。智能投喂系统基于机器学习算法，根据鱼类的大小、数量、生长阶段以及环境条件等因素，自动计算并投放适量的饲料。这种精准投喂不仅提高了饲料利用率，减少了浪费，还降低了养殖成本和对环境的污染。
Devoe的工作正是这一领域的典型应用。通过分析多种环境因素和鱼类特征，他的AI系统能够为农民提供最优投喂量建议，实现了经济效益和可持续发展的平衡。
3. 水下机器人技术
水下机器人是水产养殖自动化的核心装备之一。这些机器人可以执行多种任务，包括网箱检查、清洁、维修、鱼类计数和健康状况评估等。Tang参与的水下车辆-机械臂系统模拟项目，正是为了开发能够自主完成这些复杂任务的机器人系统。
现代水产养殖机器人通常配备多种传感器和工具，如高清摄像头、机械臂、声纳系统和水质传感器等。这些机器人可以在恶劣的海洋环境中长时间工作，大大降低了人工操作的风险和成本。
4. 数据分析与决策支持
水产养殖产生的大量数据需要通过先进的数据分析技术进行处理和解读。机器学习和人工智能算法可以从这些数据中提取有价值的信息，帮助养殖者做出更明智的决策。
决策支持系统将数据分析结果以直观的方式呈现给养殖者，提供可视化的界面和预警功能，帮助他们及时发现和解决问题。这种数据驱动的管理模式正在成为现代水产养殖的标准配置。
跨学科合作：水产养殖创新的必由之路
水产养殖技术的创新离不开跨学科合作。正如Kelasidi所强调的，水产养殖是一个需要生物学和技术深度融合的领域。这种跨学科合作体现在多个层面：
1. 生物学与工程学的结合
了解鱼类的生理特性、行为模式和环境需求是开发有效水产养殖技术的基础。工程师需要与生物学家紧密合作，确保技术解决方案符合鱼类的生物学特性，不会对鱼类福利造成负面影响。
例如，在设计水下机器人时，工程师需要考虑鱼类对机器人的反应，避免引起恐慌或应激反应。这种对鱼类行为的深入理解是技术成功应用的关键。
2. 数据科学与水产养殖的融合
水产养殖产生的大量数据为数据科学家提供了丰富的研究素材。通过应用机器学习、深度学习和人工智能技术，研究人员可以从这些数据中提取有价值的信息，优化养殖流程，提高生产效率。
Devoe的AI投喂优化系统就是数据科学与水产养殖融合的典型例子。通过分析历史数据和实时监测信息，他的系统能够预测最佳投喂策略，实现精准养殖。
3. 材料科学与海洋工程的交叉
水产养殖设备，如网箱、浮标和水下机器人等，需要能够在恶劣的海洋环境中长期稳定工作。材料科学家和海洋工程师需要合作开发新型材料和结构，提高设备的耐腐蚀性、抗疲劳性和可靠性。
例如，开发能够抵抗海洋生物附着的新型网箱材料，可以减少维护成本，延长设备使用寿命。这种技术创新对于降低水产养殖的整体运营成本具有重要意义。
全球水产养殖发展趋势与挑战
随着全球人口的增长和消费结构的变化，水产品需求持续上升。据联合国粮食及农业组织统计，挪威是全球最大的大西洋鲑鱼养殖国，而美国则是这些产品最大的进口国。这种供需关系凸显了全球水产养殖产业链的重要性和复杂性。
1. 可持续发展成为行业共识
环境可持续性已成为现代水产养殖发展的核心议题。传统水产养殖模式面临诸多环境挑战，如水体富营养化、疾病传播和野生种群基因污染等。智能技术的应用为解决这些问题提供了新的可能性。
通过精确控制投喂量、优化养殖密度和监测水质参数，智能水产养殖系统可以显著减少对环境的负面影响。此外，自动化设备还可以降低能源消耗和碳排放，进一步减轻养殖活动的生态足迹。
2. 数字化转型加速推进
物联网、大数据、人工智能等数字技术的广泛应用，正在推动水产养殖行业的数字化转型。智能传感器、自动化设备和数据分析平台的集成应用，使水产养殖从传统的经验驱动模式向数据驱动模式转变。
这种数字化转型不仅提高了生产效率和产品质量，还增强了整个产业链的透明度和可追溯性。消费者可以通过区块链等技术追踪水产品的来源和生产过程，增强对产品质量的信心。
3. 全球合作与知识共享日益重要
水产养殖技术的创新和应用需要全球范围内的合作与知识共享。挪威在水产养殖领域的成功经验可以为其他国家提供宝贵的参考，而不同地区的独特挑战和解决方案又可以丰富全球水产养殖的知识库。
MIT与SINTEF Ocean的合作正是这种全球知识共享的典范。通过国际实习项目，学生和研究人员可以接触到不同的技术理念和实践经验，促进创新思想的碰撞和融合。
结语：智能水产养殖的未来展望
水产养殖业正处于技术变革的关键时期。人工智能、机器人技术和数据分析等前沿技术的应用，正在重塑这一古老行业的面貌。MIT与挪威的合作项目展示了国际学术界和产业界如何携手推动水产养殖技术的创新和应用。
未来，随着技术的不断进步和成本的降低，智能水产养殖系统将在全球范围内得到更广泛的应用。这些系统不仅能够提高生产效率和产品质量，还将帮助水产养殖业实现可持续发展，满足全球不断增长的水产品需求。
对于有志于投身这一领域的学生和研究人员来说，现在正是参与这一激动人心的技术变革的最佳时机。通过国际实习项目、跨学科合作和创新研究，新一代水产科技人才将能够为解决全球粮食安全和环境保护等重大挑战做出重要贡献。
正如Kelasidi所强调的，我们需要共同努力，解决水产养殖面临的各种挑战。通过国际和机构间的紧密合作，结合生物学、工程学、数据科学等多个领域的专业知识，我们有望开发出更加智能、高效和可持续的水产养殖系统，为人类的未来提供优质、安全的水产品。
