当传统渔业遇上物联网

来源：转载　类别：行业动态　更新时间：2016-05-23　阅读次

　　日前，中国农业大学、全国水产技术推广总站等单位联合成立了中国渔业物联网与大数据产业技术创新战略联盟（以下简称联盟），旨在通过现代渔业物联网，促进我国渔业转型升级。
　　“我国渔业总体产值比较大，但由于种种原因，养殖风险大、水产病害频发等问题突出。而运用物联网和大数据技术，可以实现养殖过程的数字化，提高水产养殖生产管理信息化和科学化管理水平�！绷烁崩硎鲁�、北京市农业物联网工程技术研究中心主任、中国农业大学教授李道亮说。
　　◆渔业发展空间巨大
　　常言道，“无鱼不成席”。在我国，水产品提供了消费者摄入动物蛋白总量的27.3%。
　　农业部渔业渔政管理局局长赵兴武介绍，我国水产品率先实现了市场化改革，三十多年来，渔业一直保持快速发展，早已解决了吃鱼难的问题。
　　与此同时，渔业在改善民生、增加农民收入方面发挥了重要作用。数据显示，2015年全国渔业产值达到1.09万亿元，渔民人均纯收入达到了1.56万元。水产品出口顺差超过100亿元，出口额稳居国内大宗农产品首位。
　　但过去三十多年，我国水产养殖更多是通过规模扩张和资源消耗来片面追求总产量的提高，增长速度的提高是以消耗和占有大量资源为代价。这一模式导致生态失衡和环境恶化的问题日益凸显。
　　李道亮认为，由于片面追求产出，对资源环境、食品安全和环境的可持续发展等方面关注不足，造成资源极大浪费、劳动生产率低、养殖风险大等难以得到有效保障，严重制约了我国渔业生产的发展。
　　“物联网和大数据技术能够进行渔业生产现场全面感知、渔业信息可靠安全传输、渔业信息智能化处理。”李道亮说。
　　据公开资料显示，占地球面积70%的水域目前所提供的食物只占人类全部食物总和的10%，“这意味着现代渔业的发展空间巨大�！敝泄Ｑ蟠笱Ы淌诶罴依直硎荆夜乃巢空嫉搅巳澜绲�73％。
　　◆物联网络因势利导
　　在李道亮看来，现代渔业一定是养殖技术、装备技术和信息技术的高度融合，这些都需要现代渔业同物联网的深度融合，在大数据分析基础上进行科学决策，实现精准化、自动化和智能化。
　　中国工程院院士、华南农业大学教授罗锡文指出，在现阶段加快发展水产养殖业是促进养殖业和种植业协调发展的重要内容，而规�；�、标准化养殖是加快水产养殖业的关键。
　　“提高信息化水平，发展‘物联网＋’水产养殖，是实现水产规�；曜蓟谋鼐��！甭尬乃怠�
　　“将物联网技术运用到渔业养殖领域，能够实现渔业养殖监管领域‘智能感知、智能管理’，切实提高安全监管水平。李道亮说。
　　据了解，渔业物联网与大数据将传感技术、无线通讯技术、智能信息处理与决策技术融入水产养殖的各个环节，实现对养殖环境与养殖设施的智能化监控、养殖过程自动化控制和养殖生产的智能化决策。
　　例如，采用物联网实时监测水质，根据水质监测结果对水质进行改良，降低养殖风险。同时，大数据智能技术的应用实现精细喂投和科学用药，从而降低养殖水体的污染，使渔业生产从经验依赖型转向科学决策型。
　　在李道亮看来，真正的信息化应该是“润物细无声”的，无须冗长的教程和繁难的培训，一看就会，一用就见效，自然能够受到农民追捧、赢得市场，这应该是移动互联网融入水产行业的最佳情境设想。
　　“因此，水产移动互联网的发展，不能把重点放在教育一线养殖户，而是从一线养殖户的实际和思维出发，因势利导、潜移默化地进行适应性改变。”李道亮介绍。
　　◆核心技术亟待突破
　　李家乐表示，目前“物联网＋渔业”最亟须突破的瓶颈在于，懂水产养殖的人不懂物联网，懂物联网的人不懂水产养殖。这也正是联盟将水产业和物联网领域的各个组织整合在一个平台上的重要原因。
　　据了解，联盟通过整合行业政、产、学、研、用各方资源、实现科研机构、企业、推广机构等在战略层面有效结合，充分发挥各自优势。
　　最为重要的是，产学研用深度融合，可以深入研究传感器、采集器、控制器和渔业大数据平台技术应用特点和完善规律，探索不同养殖模式的技术集成、组装，探索构建国家渔业物联网标准框架体系及大数据公共服务平台。
　　核心技术是李道亮最担忧的问题�！拔夜嬉滴锪氪笫莸募际跹芯肯喽月浜螅乇鹗窃谟嬉涤弥悄艽衅鞯雀兄璞傅难蟹⒑椭圃旆矫�，许多应用项目还主要依赖进口感知设备�！�
　　据介绍，国内高校和科研院所研究的渔业专用感知设备大部分还停留在实验室阶段，产品在稳定性、可靠性、低功耗等性能参数方面和国外产品比还存在不少差距。
　　“水产物联网面对着极大的市场发展空间，也面临着巨大的挑战。”李道亮表示，在渔业装备升级过程中，大型制造商的参与程度还很低，表现在没有大型传感器生产制造企业，没有大型的农业装备提供商。
　　“以传感器为例，目前市场上的绝大多数传感器存在着机理不清、材料和制造工艺不过关等问题。实现农业物联网核心技术和重大关键技术的突破依旧任重道远�！崩畹懒了怠�