水产养殖生产信息化技术发展研究

水产养殖生产信息化技术发展研究内容摘要：

第 48 卷第 3 期 2021 年 6 月 渔业现代化 FISHERY MODERNIZATION Vol. 48　 No. 3 Jun. 2021 DOI:10. 3969 / j. issn. 1007-9580. 2021. 03. 001 水产养殖生产信息化技术发展研究 刘世晶1,2 ,李国栋1,2 ,涂雪滢1 ,孟菲良1,2 ,陈　 军1,2 (1 中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所,上海 200092; 2 农业农村部渔业装备与工程技术重点实验室,上海 200092) 摘要:水产养殖生产信息化是信息技术在产业生产全链条的高度集成和综合应用,对中国水产养殖产业信息 化发展具有积极的推动作用,能够有效改变传统的渔业生产方式,促进企业生产向精准化、智能化方向发展。 本研究从产业发展和技术应用的角度,对水产养殖生产信息化的基本任务进行了分析。 总结了生产信息化 基本技术环节,从信息采集、智能决策、企业信息化模式和智慧服务组件 4 个方向梳理了国内外水产养殖信 息化技术发展现状和研究进展。 最后针对水产养殖智能技术深度应用过程中碰到的困难与挑战,从提升信 息采集能力、知识和数据的智能应用、实现全面感知和装备智能化等方面提出了水产养殖生产信息化技术发 展方向和应用发展的对策。 关键词:水产养殖;生产信息化;精准化;智能化;发展现状;发展对策 中图分类号:S969　 　 　 文献标志码:A　 　 　 文章编号:1007-9580(2021)03-0001-09 　 　 在信息化成为国家战略,各行各业加速实现 用经验,为水产养殖生产信息化深入应用奠定了 信息化的大背景下,作为渔业最主要生产方式的 扎实的基础。 产业信息化的发展离不开技术进 水产养殖业也面临信息化的重任。 信息化涉及不 步,但仅仅将先进技术进行组合是无法满足产业 同的应用层面,主要分为两大类:一是生产信息 高效生产发展需求。 必须综合考虑技术自身特 化,是指水产养殖企业在信息技术支撑下,对企业 点、场景适应性以及组合应用方式等多方面因素, 生产经营过程涉及的方方面面实施信息化运行, 形成标准化构建模式,进而指导养殖管理者和生 目的是为了企业运作更为高效,产品更有竞争力。 产者科学地搭建生产信息化平台,将信息技术真 二是管理信息化,是指政府各级机构、行业组织、 正嵌入到养殖生产过程中。 目前,尚未见到从养 学术机构等在信息技术支撑下,对传统管理方式 殖生产信息化架构角度进行总结的文章,本研究 和公共服务进行改革,目的是更好履行自身职责, 提高管理与服务水平。 两种信息化有不同的使 命,也有不同特征,互为依托,共同发展。 其中生 产信息化是行业信息化的基础、是管理信息化的 信息来源、是贯彻政府意图的平台。 真正做好生 产信息化,对实现行业信息化将起到事半功倍的 效果。 对水产养殖行业实施生产信息化的基本构架进行 梳理,总结现状,提出技术发展建议,为生产信息 化发展提供参考。 1　 生产信息化基本任务 1. 1　 水产养殖生产管理数字化 生产信息化涉及水产养殖生产所有环节,近 水产养殖生产管理数字化是将涉及水产养殖 年来,国内外学者围绕水产养殖生产全过程,从信 全过程的投入品、生产、质检、库存、包装和销售等 息采集、数据传输、标准化存储和智能决策控制等 信息,以及生产涉及的人和操作过程和结果的数 方面进行了大量的研究,积累了丰富的试验和应 字化,从不规范的养殖生产管理转变为档案渔业 收稿日期:2021- 01- 03 基金项目:国家重点研发计划(20174YFD0701704) 作者简介:刘世晶(1982—) ,男,副研究员,研究方向:渔业信息化、图像处理、模式识别等领域。 E-mail:Liushijing@ fmiri. ac. cn 通信作者:陈军(1967—) ,男,研究员,研究方向:数字渔业相关领域。 E-mail:chenjun@ fmiri. ac. cn 2 管理,进而升级为计算机可以识别的数字渔业。 构建比较完整的资源数字化系统,也就相当于构 建了企 业 生 产 管 理 的 企 业 资 源 计 划 ( ERP ) 系 统 2021 年 渔业现代化 [1] 。 依托该系统,可以开展各专项应用,例如, 以养成水产品为主线的水产养殖可追溯系统 [2] 。 目前,该领域发展状态良好( 表 1) ,各类生产管理 数字化系统纷纷涌现,基本能够满足水产养殖企 业当前的需求。 表 1　 不同生产管理数字化系统比较 系统类型 Tab. 1　 Comparison of different production management digital systems 主要功能 目前主要使用范围 安防管理系统 主要利用视频监控等设备实现企业的安全生产监控 所有水产养殖企业 水质管理系统 养殖池塘水质监测 中小型水产养殖企业 增氧、投喂、换水等设备的在线控制 中小型水产养殖企业 设备自动控制系统 生产过程综合管理系统 集成水质监测、设备自控等功能,实现养殖生产基础要素的综合管理 中小型水产养殖企业 集成安防、生产综合管理、办公自动化系统、财务系统等的综合管理 大型水产养殖企业 平台 企业综合管理平台 1. 2　 水产养殖技术数字化 水产养殖技术一般是指根据水产养殖学理论 和养殖生产实践经验发展的操作方法与技能。 鉴 于理论和经验处于不断发展完善和积累过程中的 实际情况,水产养殖技术的精准性、完整性都在不 参考文献 [3] [4-7] [6,8-10] [11-12] [13] 物联服务平台为云端数据服务器,以西门子 PLC 作为现场智能控制节点,通过将池塘溶氧分级判 断,初步实现了基于经验的池塘自动增氧控制。 此外,刘星桥等 [24] 、段丽琴等[27] 从水产养殖综合 管理和生物量估算等方向开展了相关研究,初步实 断提升。 但是由于水产养殖技术往往无法量化, 现了养殖生产集中管理和生物量的自动统计,相关 意味着无法直接数字化。 因此,寻找成文的、特定 信息技术的整合程度和智能化水平仍需进一步提 的调查专家法,直接量化不那么确定的专家打分 高。 整体上,该领域目前的发展还不能满足产业应 法,是水产养殖技术数字化的常见手段( 表 2) 。 马冬萍等 [14] 构建基于 MAS 的分布式鱼病诊断专 家系统的体系结构,克服了单一领域专家的局限 性,实现跨区域的协同诊断。 沈楠楠等 [22] 以水产 用需求,首先是水产养殖学的研究不够深入全面, 针对特定品种的研究不足以支撑起构建成熟的专 家系统。 其次,养殖学和信息学没有充分融合,未 能从有限的信息中挖掘开发出相对成熟的应用。 表 2　 不同水产养殖专家系统比较 Tab. 2　 Comparison of different aquaculture expert systems 系统类型 主要功能 参考文献 水产动物疾病诊断 大多通过与用户交互的方式工作,系统根据问题答案查询知识库及匹配的规则,实现病害 诊断 [14-18] 水产养殖饲养管理 针对鱼类不同生长阶段、生长状态及周围环境,通过建立一个或多个鱼类营养的动力学模型, 给出准最优饲养方案 [19-22] 水产养殖综合管理 通过将养殖经验数字化,能够实现产前、产中、产后关键问题的预报预测、修整建议和全周期 管理,同时还能够对病害和饲料方面的问题给予建议 [23-26] 整合信息技术、数学模型预测技术以及专家经验,实现对养殖生物量资源、可捕量的估算 [27-28] 生物量评估 1. 3　 水产养殖装备智能化 水产养殖装备智能化是指随着自主控制和人 工智能技术的大量运用,赋予水产养殖作业体系 一定程度的智能化决策和自主化行动能力,从而 产生能够自主和协同完成水产养殖生产作业任务 的装备技术。 是信息精准感知、装备自动控制、人 工辅助决策、生产单元协同作业等多个环节智能 技术的联合运用。 相较于农业其他领域,水产养 殖领 域 装 备 智 能 化 技 术 尚 处 于 初 级 发 展 阶 段 [29-33] ,受限于水产养殖技术数字化发展水平, 特别是面向养殖对象行为的检测能力和解读水 平,水产养殖装备智能应用主要集中于环境控制 和投喂控制两个方面 [34-35] ,精准管控、高效起捕、 筏式养殖轻简化植苗采收、苗种计数分选、死亡水 第3期 3 刘世晶等:水产养殖生产信息化技术发展研究 产品无害化处理等水产作业装备化水平不足,产 求的,可以是养殖对象、养殖环境、人员操作、生 业整体的机械化程度、自动化水平和智能决策能 产装备等;三是互联网取得的,主要是养殖学的 力不 高, 特 别 是 水 产 养 殖 机 械 化 水 平 不 足 相关知识、水产品价格等。 目前,第一种信息采 50% [33] ,制约了装备智能化的进一步发展,尚不 集显然不存在重大障碍。 第二种信息采集主要 能满足无人化智能生产的要求。 集中于养 殖 环 境 和 生 产 装 备 状 态 监 测 方 面, 这 2　 水产养殖生产信息化主要技术环节 种信息采集对辅助养殖决策具有一定的指导意 2. 1　 信息采集 面向水产养殖生产的信息采集主要包括与 生产过程 有 关 的 所 有 方 面, 主 要 分 为 3 种 类 型 ( 表 3) :一是 可 以 人 工 录 入 的, 不 追 求 实 时 性, 比如养殖场、投入品的基础数据等;二是经由传 感器获取的,主要依靠物联网技术,有实时性要 观。 在养殖对象随身载感知设备尚未成熟的情 义,但缺乏对养殖对象状态的直接描述,不够直 况下,推广 基 于 光 学 和 声 学 技 术 的 非 接 触 式 观 测技术成为一种可行的技术手段。 第三种采集 方式是通 过 自 动 搜 索 方 式 获 得 相 关 知 识, 目 前 对简单信 息 抓 取 技 术 较 为 成 熟, 对 于 知 识 信 息 的获取还处于起步阶段。 表 3　 不同信息采集方式比较 Tab. 3　 Comparison of different information collection methods 采集方式 人工录入信息 物联网感知数据 互联网采集数据 分类 主要数据类型 获取难度 养殖生产信息 数值、图片 容易 专家经验信息 文本、语音、视频 较难 文献资料 文本、语音、图片、视频 适中 养殖环境信息 数值、语音、图片、视频 容易 养殖对象信息 语音、图片、视频 适中 生产装备信息 数值 容易 人员操作信息 数值 较难 公共互联