物聯網時代智能管控技術在水產養殖中的應用

肖 進 張俊峰 王 琢 羅友誼 田滿洲 周 朝

(武漢市農業科學院，湖北 武漢 430345)

物聯網是新一代信息技術的重要組成部分，它是基于互聯網、傳統電信網等通信技術，讓行使獨立功能的普通物體實現互聯互通的網絡，從廣義上說，當下涉及到信息技術的應用，都可以納入物聯網的范疇。

目前我國水產品供給主要矛盾已經從數量上的供給不足逐步轉變到追求量和生態資源的保護。我們要促進水產養殖業從粗放式養殖向工廠化、集約化、產業化、智能化和綠色發展的養殖模式轉型升級，如何適應新的要求？我們需要將水產養殖的生產、管理、經營與物聯網、大數據、云服務等創新性技術深度融合。物聯網在現代漁業中的應用，可以為漁業發展提供先進、實用的解決方案和技術手段，實現水產養殖信息采集便攜化、數字化以及養殖作業自動化、精準化，對于保障漁業結構調整和轉型升級具有重要意義[1]。

1 水產養殖物聯網管控技術的應用

1.1 水產養殖水質監測

水產養殖物聯網控制系統利用傳感器來實時監測水溫、氣溫、氣壓、PH值、溶解氧、亞硝酸鹽等多種環境參數，同時也可以通過消息或短信方式自動發送水質異常預警，養殖人員可以通過手機、電腦等設備隨時監測養殖環境狀況，提高水質異常處理能力，大大減小養殖風險。

1.2 水產養殖設備智能控制

水產養殖物聯網控制系統與水質監測、設備狀態監測相結合，能夠根據控制策略遠程自動或手動控制水產養殖各類工程設備(水泵、增氧機、投餌機等)，從而使得水產養殖變得智能，節省人力的同時也提高了工作效率和養殖質量。

1.3 水產養殖圖像視覺智能管理

在水產養殖區內安裝監控攝像頭，一是利用攝像頭監控整個養殖區域，遠程實時查看養殖設備遠程控制執行情況、養殖區域安全生產作業情況，有效地減輕養殖基地安全管理的勞動強度；二是通過智能攝像頭獲取的影像數據，結合智能識別算法、視覺分析軟件、專家咨詢系統，可以為魚類生長狀況、精準投喂、魚病遠程診斷提供可視化支持[2]；三是可以將視頻監控畫面嵌入產品營銷的電子商務系統，開展網絡視頻營銷，提升養殖場品牌內涵，提高銷售效率。

1.4 水產養殖生產管理、運輸、銷售環節監控

水產養殖信息管理功能模塊可以對魚苗的投放日期、捕撈日期、品種、數量、投餌以及池塘的防疫、消毒、用藥、溶解氧等數據進行記錄管理，統計投入品、水產品、池塘環境等數據，分析養殖出塘率及養殖效益。

基于物聯網的水產品物流運輸全程監控系統可以使水產品從捕撈起來后的倉儲、運輸等各環節均能夠準確地對位置、溫濕度、溶解氧、實時視頻等信息進行查詢、監控和預警，有效保證水產品在運輸途中的安全。

在當前新冠肺炎疫情影響下，水產品需求減少，銷量下滑，水產品質量安全越來越受到消費者重視，利用物聯網管控系統在生產、運輸環節產生的數據建立水產品追溯系統，實現信息透明化，消除消費者對水產品質量的擔憂。水產品養殖企業可利用第三方平臺或自建網站開展網絡營銷和推廣，也可以利用視頻監控系統開展網絡直播帶貨推廣銷售。

2 主要關鍵技術及發展趨勢

2.1 水產養殖環境精準感知

人類之所以能聰明，是因為人類擁有五官和皮膚，通過視覺、味覺、嗅覺、聽覺和觸覺感知世界。對于水產養殖物聯網來說，通過攝像頭、GPS、各類傳感器、RFID標簽和讀寫器等各類設備來采集水質信息(溶氧、水溫、PH、鹽度等)、環境信息(氣溫、氣壓、光照等)、設備信息(增氧、投飼、水泵等)、生長信息(增重、行為等)、投入品信息(魚種、飼料、藥物等)，是精準養殖信息感知的關鍵技術。

隨著傳感器技術新原理、新材料、新技術的研究，未來的傳感器正往多功能與數據存儲、處理、通信等的集成、無線可移動化、精度高、維護便捷、低成本、穩定性好方向發展。視覺傳感器向著高清晰、高精準、自動控制方向發展，視覺分析算法不斷提高。

2.2 水產養殖物聯網的通訊

物聯網通信技術解決的是具有智能的物體在局域或者廣域范圍內信息可靠傳遞，讓分處不同地域的物體能夠協同工作。通信技術是物聯網的基礎，常見的通信技術可以分為有線和無線通信技術。有線通信技術主要有：ETH、PLC、M-BUS、RS-485、RS-232、USB等，無線通信技術主要有：藍牙、Wi-Fi、ZigBee、GPRS、Z-Wave、LoRa、NB-IoT等。其中，NB-loT是屬于5G技術的窄帶部分，基于蜂窩網絡構建，由于具備覆蓋廣、功耗低、大連接、低成本的特點，三大運營商一直在大力推進NB-LOT的基站建設和網絡商用。

具有傳輸速率快、容量大的5G時代的到來和商用的加速，可以為水產養殖的大數據、云監控等提供高質量、高速率的通信服務，促進水產養殖物聯通信技術的轉變，為水產養殖帶來翻天覆地的變革。

2.3 水產養殖物聯網多源信息融合與控制

對水產養殖若干傳感器獲得的信息，依據一定規則加以自動分析優化、綜合，建立相應的數據庫、專家知識庫、水質參數模型、不同養殖品種不同生長階段與投喂量之間的投喂策略模型和相應的管理系統、處理系統，為實現水質預警、智能增氧、精準投喂、應激預警、疾病預防等管理控制提供技術支持。

未來隨著人工智能時代的到來，水產養殖設備的控制策略也逐漸從定時、閾值控制向機器學習、模型預測、大數據分析轉變。通過機器學習算法來梳理物聯網系統產生的龐大數據，促進模式識別、智能推理、復雜計算等信息處理技術在精細化喂養、養殖設施智能控制、疾病預測預警、管理決策、質量安全追溯等領域的應用。

2.4 水產養殖物聯網系統集成

物聯網系統集成通過結構化的拓撲設計和各種網絡技術，將養殖系統的環境傳感器、控制器、水產養殖設備、現場監控設備、管理設備以及應用服務各系統集成到相互關聯、統一協調的系統之中，需要解決各類設備、系統平臺、應用軟件之間的接口、協議以及環境、施工配合、組織管理等一切面向集成的問題，實現最優化的綜合統籌設計。

隨著智能控制技術的發展，水產養殖設備將逐漸淘汰加裝外置控制器的方式，向集成并開放調用接口的智能設備方向發展。水產養殖物聯網控制系統向著低功耗、綜合生產、管理、銷售一體標準化集成管控的方向發展，減少單一功能的信息系統，信息資源共享更加全面。

3 問題及建議

3.1 水產養殖行業

我國水產養殖行業養殖區多在偏遠位置，供電、網絡覆蓋不足，許多養殖場設施陳舊老化，機械化、工程化養殖裝備不足，信息化的基礎條件更是缺乏。除此之外，養殖過程的復雜性與養殖人員文化程度較低也是水產養殖的特征[3]。因此，水產養殖物聯網技術的應用發展離不開水產養殖基礎條件的提升，需要大力發展養殖環境控制裝備、機械化作業裝備；行業內部要加強從業者、應用主體的培訓，幫助解決應用過程中出現的問題，加快能運用專業的養殖生產技術和管理知識的新型職業農民的培訓。

3.2 水產養殖物聯網行業

物聯網智能管控技術在水產養殖領域的應用越來越多，但總體上來看還處在初級階段，還存在許多問題：水產養殖物聯網行業標準不完善；缺乏國產、低價、高質量的傳感器，現有設備種類不全，維護不便；水產養殖遠程調控設備自動化程度不高；水產生物生長數字化模型沒有建立，數據分析缺乏參照，控制系統不智能；控制系統標準化多功能集成不夠；水產養殖物聯網信息安全存在隱患，大量的數據及用戶隱私如何得到保護成為當前研究的重點[2]；水產養殖物聯網相關企業規模小，大型企業參與不足，產、學、研合作不緊密，產業聯動效應不足，沒有形成成功的商業模式。

水產養殖物聯網行業要堅持自主發展、自主創新，在確保信息安全的前提下，重點突破傳感器、無線通信、控制芯片、控制算法、數學建模、數據管理和分析挖掘、系統集成等物聯網核心技術，推動標準制定、商業模式探索和體制整合，做大做強我國水產養殖物聯網企業。

3.3 行業相關政府主管部門

隨著水產養殖物聯網核心技術的持續發展，未來幾年市場規模將出現快速增長。在這一過程中，政府行業相關主管部門的大力支持和引導對產業的健康發展起著至關重要的作用。制定我國水產養殖物聯網行業發展規劃，進行全面布局，避免一哄而上；發揮政府對社會投資的引導作用，對發展有優勢、潛力的先進技術、重點企業采取各種措施給予扶持；加快相關標準制定、實施和應用，突破水產養殖物聯網關鍵核心技術，實現科技創新；推動典型水產養殖物聯網應用示范，帶動發展。