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在世界范围内，业余爱好者和专业农民都注意到鱼类消费趋势。市场兴趣的不断膨胀要求农民和渔民进入智能养鱼的数字时代来满足需求。
物联网(IoT)可能是现代养鱼场最重要的资产。其昂贵的前期投资和学习曲线，即使是最小的机构也能带来巨大的回报。随着物联网的出现，水域将如何变化？
物联网如何影响智能养鱼
物联网通过结合新技术改变了智能养鱼的工作流程。机器、传感器和数据收集选项为工人提供更多自由，同时扩大他们一天的工作能力，从而提高生产效率。有哪些物联网驱动的技术可用，它们对物联网实施策略有何作用？
●人工智能：表现为软件或应用程序，用于学习鱼类行为、合成数据并寻求有关流程改进的建议。
●计算机视觉：提供农场的持续视觉效果和拍摄片段，同时识别寄生虫、捕食者或孵化进度。
●智能软件：编译数据并可视化农场绩效。
●地理传感器：监控栖息地边界并跟踪供应。
●远程机器人：自动捕捞和巡逻养鱼场，以防止非法捕捞并协助工作人员。
最后，物联网通过激励行业发展来影响该行业。很快就会有更多的人进入它，因为物联网使其变得可访问且安全。简化手动流程消除了劳动阻力，而技术提高了盈利、稳定运营的可能性。与智能养鱼场互动的时间大幅减少。
从未在养鱼场进行手工喂养的员工不再需要根据物种和栖息地相互作用来研究时间表。物联网分析环境，并根据人口和物种数据并设定时间表，通过数字喂食器分配食物。
工人们将发现农场的精确趋势，包括饲喂时间和平均数量。自动化是渔业的未来，因为维持生产所需的人为干预变得越来越少。
物联网对养鱼场有何益处
物联网技术通过减轻劳动力压力来减轻养鱼户的负担。它们还提供见解，让操作员更加熟悉农场的行为、生长模式、新陈代谢，甚至心率。
工人们将在他们的领域获得更高的熟练程度。许多农作物种植者涉足养鱼业，因为副产品可以提高产量——从水箱或池塘过滤后的废物可以制成理想的肥料，从而增加收入。
物联网有望使这些数字更加惊人，以不稳定的弹性巩固企业基础。它通过保持鱼类更健康、更高产来实现这一目标。
如果栖息地表现异常，传感器和无人机会向操作员发出警报。例如，自动化机器可以每天清洁水，但如果系统出现故障，导致废物和垃圾堆积怎么办？如果氧气含量下降导致意外死亡怎么办？盐度或pH值可能随时发生变化。
养鱼户对其库存进行持续和加强的监督，只需要在必要时采取行动。水下无人机的镜头允许在没有有害和过度交互的情况下进行观察，特别是在日益脆弱的生态系统中。
这些设备让已经压力重重的农民更加安心。他们知道，一旦出现可疑问题，他们可靠的物联网系统就会引起他们的注意。保持始终如一的清澈海水对于鱼类的健康生长显然是一个好处，但优势还不止于此。
物联网驱动的激光器和计算机视觉可以识别并消灭一些寄生虫和入侵物种。一家挪威AquaTech公司使用140台激光器帮助一个养殖超过5000万条鳟鱼和鲑鱼的养殖场灭虱。
该设备可以防止疾病传播和当季收获的破坏。无病智能养鱼鼓励稳定的繁殖行为和更高的生活质量。
为什么智能养鱼会产生长期影响
挪威又取得了成功，批准了其第一个智能养鱼场“海水养殖”，预计三文鱼的产量和分布为300万条。此次剪彩仪式标志着物联网嵌入式渔业的美好未来，因为它将实现挪威首屈一指的近海鱼类转运系统海洋农场(Ocean Farm)的两倍。
长期以来，渔业部门不得不利用行业知识来监测在水下很难看到的鱼类。如果这一举措达到预期数量，其他渔业将采纳其想法。
成功将促进全球范围内更多业务的开展。然而，这种扩张的长期影响是逐步采用更可持续的捕捞方式。将物联网和人工智能融入海洋生态系统和近海渔业可带来以下好处：
●观察渔业附近的海洋健康状况
●监测濒危海洋生物和珊瑚礁
●收集更多样化的数据用于科学研究
●识别塑料污染浓度
过度捕捞和人为造成的气候变化每年都会危害众多水生物种，使得智能养鱼和受控环境比以往任何时候都更加重要。
持续监测对于减轻气候变化影响（例如恶劣天气和逐渐的生态系统变化）也是必要的。物联网维护宜居条件的栖息地指标，同时如果灾害危及农场的结构完整性，则会通知渔业部门。
智能养鱼将如何解决其挑战
过度捕捞导致物种灭绝，但人口数量却持续猛增。联合国粮食及农业组织预测，到2050年，地球人口将达到900万，必须有足够的食物来维持。
专家确定，到2050年，海鲜贸易量将增长50%，以满足消费者的需求。总体人口增长是一个影响因素，尽管其中许多人可能出生在已经以鱼类作为主要蛋白质来源的地区。
此外，鱼素主义等饮食趋势可能会影响个人购买行为，导致鱼市随着时间的推移出现小幅激增。物联网资产提供了足够的信息，使智能养鱼场能够优雅地扩展规模，同时提高产量。
然而，像Mariculture开业这样的例子揭示了水产养殖业的疏忽，使其无法实现可持续增长。土地租赁权是许多寻求海外业务的人面临的障碍，甚至可能降低全球竞争力。随着智能渔业的监管和合规框架有史以来首次详细制定，其复杂性加剧。
最后一个障碍将是从机器学习转向深度学习。这种类型的物联网和人工智能在理论上更稳健，但数据集还不够全面。细心的监督和培训将填补数据空白，直到可行为止。
机器驱动的水域
将物联网与渔业融合似乎是一种脱节的合作。事实上，为了对抗过度捕捞造成的物种枯竭并保持稳定的利润，水产养殖必须进行必要的发展。
数字化转型也是实现更可持续运营的有力跳板，因为数据揭示了水生物种脱碳和提高生活质量的机会。渔业必须开始实施这些技术，为更富有成果和更合乎道德的作业开创先例。
