一、大学两位教授通过人工智能，帮助台湾传统虾业提高效率

在台湾高雄的虾塘旁边，来自国立中山大学（NSYSU）的两位教授——海洋学系的洪庆章和计算机科学与工程系的黄英哲，以及他们的研究团队，邀请来宾品尝一些新鲜的虾。两位教授手捧着色泽浓郁、质地紧实的水煮虾，满脸自信地宣布：“我们的虾是人工智能养殖的，味道绝对棒！”

为了帮助虾农，提高生产力和产品质量，很多研究团队正在对其快速增长的数据集，采用人工智能和大数据分析。

根据希捷公司(Seagate)最近进行的一项名为《Data Pulse:最大化人工智能潜力》(Data Pulse: maximum the Potential of Artificial Intelligence)的研究显示，亚太地区62%的受访者已在其一个业务中或多个领域实施人工智能，例如：供应链/物流 (73%)、IT (58%)、产品创新/研发 (56%) 和客户服务（50%）。更令人兴奋的是，现在人工智能的使用，正在进入传统水产养殖业。

洪教授十分关心以养殖为生的渔民生活，每年都与台湾南部的养殖户、生产商和销售人员进行定期交流。他回忆说，每次去养殖场，最常被问到的问题是：

“教授，我怎么知道鱼虾吃饱了没有?”

“我又怎么知道他们是健康的还是不健康的?”

二、养虾关键挑战：水质

黄英杰教授（左）和洪庆章教授展示他们团队的研究成果

对养殖户来说，最关键的挑战在于他们池塘的水质差。同时，虾的生长高度依赖于正确的投喂量和投喂时机的选择，但由于养虾池塘的水体浑浊，肉眼几乎无法判断水中是否有剩余的虾饲料，或者虾是否健康。因此，很多养殖户可能有过度投喂的倾向，从而导致过量的残饵，以及饲料的浪费，使水更加浑浊。更糟糕的是，过多投喂的饲料最终会成为细菌的重要营养来源。其中一些细菌可能是致病的，最终会杀死整个池塘的虾。

在过去，养殖户必须依靠自己的经验来采取正确的行动，但他们很可能往往会后知后觉。当他们意识到自己过度投喂或者虾生病时，通常为时已晚。

洪教授表示：“如果你发现有一尾死虾漂浮在水面上，通常有数百只可能已经死在底部。特别是当台风或极寒天气袭击的时候，这些养殖户将遭受巨大的经济损失。”

解决这个问题的方法有数百种，最简单的方法是定期监测水中亚硝酸的浓度，检查投喂饲料的剩余情况，并且根据虾的食欲来判断虾的健康状况。但是，对于采用传统养殖方法的虾农来说，这些解决方案都不是简单的，因为传统方法没有机制和标准，无法及时和全面地评估水下情况。

“我就问自己，有没有办法把科学管理应用到传统的水产养殖当中去？这由于许多养殖户上了年纪还在继续工作，即使在恶劣的天气中，也不得不照顾他们的养殖池塘。”

受此影响，洪教授决定与黄教授联手组建人工智能水产养殖研究团队。两位教授一位是对虾养殖专家，另一位是计算机科学专家，他们将专业知识集中在寻找解决方案，以改善对虾养殖户养虾方案，减少他们的工作量，增加他们的收入，并为渔业的振兴提供新的希望。

三、一种新型水下相机作为眼睛，人工智能作为大脑

2016年，洪庆章与台湾海洋研究所（TORI）合作开发高灵敏度水下视频产养殖系统（UVS），他们的研究报告在科学杂志《科学报告》 上进行发表，并引发了许多养殖户之间的讨论，为进一步的学术和实践探索做出了贡献。

据洪教授介绍，目前市面上的水下相机，都不适合在浑浊的养殖池中使用。但是，这种特殊的水下视频水产养殖系统，不仅可以实时记录全彩色镜头，还可以使用红外技术全天观察到鱼和虾的生长情况。此外，还可以通过手机或互联网远程控制饲料投喂和污泥处理系统，从而减少了体力劳动的时间，并且最大限度地减少了夜间工作的危险。

黄教授表示：“然而，仅靠视频监控是不够的。因为传统的养虾业严重依赖大自然，因此很难找到规律的养殖方式，这是在水产养殖中实施自动化管理系统的最大障碍，但人工智能，可以填补这一不足。”

人工智能水产养殖研究团队分析了大量数据，包括：增强的监控图像，以“训练”这些机器，让它们很容易就制定出养殖计划。并且，利用机器学习技术，该团队还能够基于池塘中虾的数量、大小和移动速度判断未来虾的生长数据，以更好地维护健康的种群增长。此外，这项技术可以将养殖户几十年的经验转化为数字数据，并代代相传。

数据分析可以用于提高养虾效率。例如，当图像中虾的肠子出现断裂甚至消失时，通常表明虾生病或死亡。更重要的是，人工智能可以帮助养殖户采取预防措施，在疾病有机会传播之前，处理患病的个体虾。

洪教授说：“传统的饲料投喂机，只对是否进行投喂起作用，养殖户仍然需要手动调整投喂的频率和数量。由于饲料占总成本的40%左右，保持准确的投喂量实际上是省钱。此外，一旦我们收集到足够的数据来建立虾的生长数据，养殖户将能够根据科学数据确定何时是出售虾的最佳时间。我们希望通过在传统水产养殖行业中采用人工智能，能够显着提高整体产值和效益。”

希捷科技亚太区销售副总裁Robert Yang表示：“这是一个典型的例子，说明各行各业都可以人工智能技术中受益，并改善人们的生活和生计，创新传统的养虾方法，同时又不丧失虾农多年来积累的深厚经验和知识。由洪教授和黄教授领导的人工智能水产养殖研究团队，利用先进的技术和大量数据来解决养殖户的问题，提高养殖效率。”

黄教授也表示：“我们团队的对虾生长数据至少增加了10倍，仅在一年内生成的原始数据就达到了惊人的47TB。加上每天传输到AI数据库的4000张图像，预计三年内，我们团队的数据生成量将接近500TB。在不同条件下收集的对虾生长这些数据，为生物学研究和水产养殖业提供了宝贵的见解，这些数据也值得安全地永久存储。”

四、IT基础设施是构建AI数据库的关键

希捷的 “数据脉冲：能够最大限度地发挥人工智能的潜力”。研究表明，76%的受访者计划采用或开始采用更多的人工智能解决方案，但83%的受访者表示他们不知道从哪里开始采用人工智能技术。

“目前，大多数组织还没有建立自己的人工智能数据库，尤其是那些仍然依靠过去的经验，做出决策的传统行业。为了实现数字化转型，这些组织必须重视其数据的隐藏价值，其中构建IT基础设施是关键。”

现在，有很多当地的养殖户，讨论将这种“AI养虾”技术应用到自己的池塘当中。并且，能用好科技的力量，通过人工智能提高养殖效率，增加产量，对虾行业将有可能再次振兴。