CFIC导读

◆上海电机学院的一支跨学科学生团队以实际问题为导向迭代AI决策模型与自主作业能力，拓展更多养殖品种与场景的应用适配，推动智能水产装备在更多规模化养殖场落地应用。

如何破解水产养殖所面临的底泥监测缺失、巡检效率低下、预警响应滞后等困局？

上海电机学院的一支跨学科学生团队，用一款具身智能水下机器人给出了解决方案。这款名为“智水哨兵”的新一代水产养殖智能检测机器人，近日在上海、江苏、安徽多地规模化养殖场顺利完成实地水域测试。

痛点，在塘埂田头被真正看见

“智水哨兵”研发团队实地走访调研水产养殖基地

清晨5点乘船巡塘、手工采水化验、午后清理残饵……在常州和当涂的淡水鱼养殖基地，团队成员跟随养殖工人完成了一次完整的巡塘作业。

这套流程与数十年前没有差别，但养殖业劳动力结构亮起了红灯。现在工人平均年龄超过50岁，高强度重复性劳动让年轻人望而却步。

在虾蟹主产区，高密度养殖模式下，水质稍有疏忽，虾蟹就可能大面积死亡。一位合作社负责人坦言：“养蟹的技术全靠老师傅带徒弟。老师傅退一个，技术就断一块。”

在洪泽湖周边的贝类养殖区，有养殖户反映，贝类生活在底层，是否缺氧、底泥是否发臭，只有等大量死亡漂上来才知道，没有任何预警手段。

苏北一家养殖企业的负责人则向团队成员展示了三本厚厚的手写台账，记录着过去一年的水温、投喂和天气情况。“这些数据记了这么多年，但也就是个记录，不知道怎么用。”

这些来自一线的声音，让“智水哨兵”研发团队成员切切实实看到了传统水产养殖中的三大核心痛点：底泥监测长期缺失、巡检效率低下、预警响应滞后。更关键的是，行业正面临经验传承断档与劳动力断层的双重夹击。

破局，以趁手工具回应塘口期盼

养殖业需要的不是实验室里的概念产品，而是一台真正能走下塘埂、替代辛苦劳动的工具。针对调研中发现的痛点，“智水哨兵”团队历时两年技术攻关，成功研发出面向池塘、湖泊、水库等开阔水域的解决方案——一款集水质检测、环境巡检、底泥取样三大核心功能于一体的水产养殖智能检测机器人。

该款机器人采用“感知—决策—执行”一体化架构，做到实时分层水质监测与预警、AI智能净化与精准投喂、低扰动底质清洁与辅助捕捞。整机采用模块化设计，可适配小龙虾、大闸蟹、对虾及鱼类等不同养殖品种。

“这个行业不需要花哨的概念，需要的是能实实在在替代辛苦劳动的趁手工具。”团队负责人说。

在产品设计上，该款机器人采用仿生流线型外壳，兼顾低水阻与高机动性，配合复合材料与耐腐蚀密封工艺，能够适应复杂水下环境。在作业过程中，该款机器人下水前可预设任务，下水后能够自主完成巡航、检测与取样全流程，无需人工实时遥控。

底泥取样模块的研发尤为典型。洪泽湖养殖户关于“只有等大量死亡漂上来才知道”的反映，让研发团队意识到水产养殖底质监测的长期缺位。该款机器人搭载的取样模块，能够实现低扰动取样，不刮底、不扬淤。既能够将监测从水体延伸至底质获取可量化数据，又能有效避免对养殖生物和底质环境造成二次干扰。

据了解，该团队由上海电机学院航空学院，联合商学院、设计与艺术学院组成跨学科协作组，8名核心成员在指导教师刘娜等的带领下顺利完成从技术研发到商业落地的全链条攻关。目前该项目已申请多项发明专利和软件著作权，并获得投资采购意向。

“智水哨兵”团队研发的水产养殖智能检测机器人

变革，数据正在重新定义“养鱼”这件事

在实地测试中，“智水哨兵”机器人展现出的数据采集与风险预警能力，超出了许多养殖户的预期。

“以前测水，拿个仪器在塘边点一下，一个点代表全塘，根本不靠谱。”一位参与测试的养殖场负责人说，“现在机器人把各水层数据都带回来了，哪里缺氧、哪里氨氮高，清清楚楚。”机器人可在多个水层间灵活穿梭，持续采集溶解氧、pH、氨氮、水温等关键数据，相当于给养殖水域做了一次不间断的“全身体检”。

但数据的真正价值不在于采集，而在于预见。“智水哨兵”机器人搭载的AI决策模型支持本地实时分析所有数据，无需依赖云端。当溶解氧快速下降、氨氮悄然攀升时，系统数秒内即可识别风险并推送预警。这意味着水质恶化的发现时间，可能从传统的“死鱼后”提前至“死鱼前”数小时。对于养殖户而言，这短短几小时的提前量，可能挽回数万甚至数十万元的损失。

在水下作业任务结束后，“智水哨兵”机器人还能自动生成报告，清晰标注异常点位和处置建议。哪里需要增氧，哪里需要底改，一目了然。那些养殖户记了多年却不知如何使用的数据，在这里真正“活”了起来。

测试结果显示，该款机器人单次作业可覆盖大面积水域，续航能力满足规模化养殖场的日常巡检需求。在多家养殖场的实地验证中，系统运行稳定、数据准确、取样可靠，获得了合作方的高度认可。测试过程中发现的问题经团队反复优化后也已全部解决，为后续量产推广奠定了坚实基础。

“智水哨兵”跨学科研发团队人员

从塘口调研到样机下水，再到规模化养殖场的实地验证，“智水哨兵”研发团队走出了一条“痛点驱动、一线验证”的研发路径。

面向未来，团队将持续扎根一线，以实际问题为导向迭代AI决策模型与自主作业能力，拓展更多养殖品种与场景的应用适配，推动智能水产装备在更多规模化养殖场落地应用。

本文来源：中国金融信息中心 陆家嘴金融网

作者：丁建成

审核：刘令仪

统筹：刘令仪

 微信编辑：胡闻哲