省30%电费！提前预警病害，还能算准虾生长曲线，怎么做...

Kara

我们曾展现过这样的场景：养殖户无需深夜巡塘，溶氧仪联动增氧机实现高效增氧，投料机根据生长曲线和摄食情况精准投喂，病害通过摄像头抓拍分析提前预警，智能预测出虾时间……


这些“科技养鱼”的日常，得益于物联网技术与水产养殖的深度融合，也是渔易水产向我们所描绘的未来智慧渔业的真实写照。近日，我们拜访了渔易水产总经理、机智云物联网联合创始人兼COO黄锡雄先生，邀请他聊聊跨界而来的行业洞察，以及对智能硬件和AI大模型重构水产养殖模式的探索和实践。





广东渔易水产科技有限责任公司总经理、机智云物联网联合创始人兼COO、北京大学高级工商管理硕士黄锡雄在2025第四届中国小棚虾养殖大会上做报告。


据悉，机智云集团在物联网领域已深耕近20年，业务广泛覆盖家居家电、能源电力、纺织印染、智慧农业等多个细分行业，累计服务包含国家电网、致景科技、德国威能、3M、富士通将军、苏泊尔等在内的超过2万家制造企业，连接超500万台工业/商业设备和数千万消费电子设备，日均处理数据超10亿条。这种工业级可靠性与消费级成本控制的结合，成为其跨界农业的独特优势。


水产前沿：机智云切入水产养殖行业的背景是什么？


黄锡雄：机智云深耕物联网解决方案多年，服务过消费电子、智能家居、工业设备等多个领域。这个过程中，我们一直想找一个能深度扎根的垂直赛道。但是多数领域已经十分成熟，市场红海化，竞争激烈。


转折点在2022年，我们偶然接触到水产养殖行业，当时的发现让我们很意外：这个贡献了全球60%以上水产品的产业，机械化程度依然较低，物联网设备更不足10%，大多数地方养殖完全依赖人工经验和感觉。我们当即判断，这是一片值得全力投入的蓝海市场。


确定方向后，2023年我们战略投资并购了广东渔易水产科技有限责任公司。这家公司在水产领域已经深耕八年，创始人冯志星先生拥有丰富的养殖实战经验，对行业痛点理解深刻。这对我们来说是关键一步：一方面实现技术互补，渔易在增氧机控制器等硬件上的积累，与机智云的物联网平台和AI算法能力形成“硬件+软件”结合；另一方面是渠道整合，渔易已经有着覆盖全国近千家的经销商网络，这让我们能跳过漫长的市场开拓期，直接触达养殖户群体。


水产前沿：整体来看，您怎么分析国内水产养殖设备行业的现状和潜力？


黄锡雄：现状看，行业的机械化、自动化程度较低，比工业、农业其他领域落后不少。具体表现为：巡塘靠脚丈量；投料凭经验估，多了浪费、少了不够；增氧机开不开、开几档，全看感觉；病害监测，则全靠养殖户自觉打样；数据管理几乎空白，且不说养殖过程数据，日常的饲料、动保成本，大家都是要么用本子手写，或者干脆靠翻手机。这种状态下，一旦遇到增氧机断电、溶氧骤降，或者水质突变，却没及时发现，可能一夜之间全部心血都打水漂。


这两年明显感觉到，养殖户对设备的需求在转变。以前是怕花钱，现在看到隔壁塘用了智能增氧机省了电费，用了智能投料机少浪费饲料，便主动来咨询。尤其是年轻养殖户接棒后，他们对新技术、新工具接受度更高。同时，近年来政府和行业一直在推进“智慧渔业”“数字乡村”建设，各地大量兴建示范基地，不断加强网络等基础设施投入，进一步提升了大家的信心。这些“看得见的效益”正在加速新技术渗透。







AI料罾


水产前沿：渔易现在业务布局是怎么样的，有哪些主要产品落地？


黄锡雄：我们的核心思路是构建“硬件+软件+数据”的智能养殖全链条解决方案。


硬件是基础。我们已经推出一系列智能设备：智能调速增氧机，能实时对接水质传感器的溶氧数据，自动调节转速，较传统设备节能30%以上；AI料罾是个“黑科技”，集成摄像头和传感器，能分析检测虾的生长规格、进食状态，预测生长周期；还有和AI料罾联动的智能称重投料，能根据摄食情况自动调整投喂量，减少饲料浪费；另外还有黑光摄像头，晚上也能清晰监控塘口情况，配合停电报警器，设备出问题能第一时间推送通知。


软件是中枢。我们开发了“渔军师”小程序作为“智能管家”。巡塘时拍摄水质照片、记录投苗量等数据可直接录入小程序，系统自动生成并按时间轴归档养殖日志。饲料、药品等成本投入记录清晰可查，为年终核算提供依据。同时，它也是中控平台，可远程控制设备（如调节增氧机档位、设定投料时间），不用额外跑一趟。


数据服务是核心。所有硬件与软件收集的水质、投料量、生长速度等数据，均汇总至我们的AI大模型。模型通过分析数据，生成精准养殖建议，比如根据虾的生长周期推荐投喂频率，根据水质波动提醒调水时机，甚至能提前预警病害风险。


三者联动形成闭环，有效解决传统养殖“控不住设备、投不准饲料、看不清养殖、算不清成本”的难题，助力实现科学养殖、轻松管理。









水产前沿：目前AI大模型训练进度如何？


黄锡雄：我们现在把重心放在南美白对虾上，包括外塘、工厂化、小棚这些主流养殖场景。


通过摄像头抓拍虾的图片计算体长，结合时间轴生成7天、30天的生长曲线。健康判断方面，模型学习识别虾的甲壳硬度、肝胰脏颜色、肠道状态等特征，并把人工判断的“健康”“预警”“发病”案例和图片对应起来，慢慢就能自主识别虾是不是要生病。


训练的关键在两点：堆数据，和防幻觉。堆数据上，我们依托火山引擎、豆包大模型等开源平台，联合好润集团等业内优秀动保企业，把行业里的养殖手册、专家经验，和数万条真实生长、病害、水质数据都“喂”给模型，让它“读万卷书”。防幻觉上，通过结合检索增强生成技术，确保它说的每句话都有依据。比如养殖户问“今天投多少料”，模型不会凭空拍脑袋，而是先调阅这塘虾的当前体长、昨天的吃料情况、当前水质这些数据，再结合历史投喂规律给出建议，保障建议的可靠性。


目前模型已能处理部分基础问题，如评估生长速度是否正常、进行简单健康预警，但更深层次的功能仍需时间持续打磨优化。


水产前沿：您怎么看未来智能硬件的发展趋势？关于出海有哪些想法？


黄锡雄：爆发点不会太远，我判断未来5～10年会迎来一波快速增长。


具体到品类，AI料罾这类设备可能会先普及。它解决的是养殖里最刚需的投料问题。以前养殖户要么凭感觉投，要么巡塘提罾看虾，高温天、下雨天都得去，累不说还存在误判可能。AI料罾这种“投入小、见效快”的设备，大家接受起来自然快。


至于出海，渔易目前已经在东南亚市场做试点推广。这些地方的养殖环境和国内很像，也是高密度养殖，养殖户同样头疼“投料不准、巡塘累”的问题，对AI料罾这类设备兴趣特别高。但出海不能照搬国内模式，得做本地化适配。比如我们在内地和企业微信联动，而海外用户习惯用Facebook等其他软件，我们就需要适配当地网络环境，甚至语言和养殖习惯都要跟着调整。


水产前沿：最后，您觉得水产智能化的终极目标是什么？


黄锡雄：很清晰，让养殖户不用再进行繁琐的劳动，有更多时间和精力来做想做的事。让技术不再“高大上”，而是真正接“地气”。让“智慧渔业”不再难以想象，而是成为万千养殖户的日常。这就是我们想达成的。