从盐碱荒滩到数字渔场:AI解锁新疆“渔”见未来新“丝”路
4月19日,项目团队13名成员与新疆生产建设兵团第三市图木舒克市唐驿镇当地近100名养殖户、渔民。为实现“盐碱变宝”,各方协同,通过AI赋能新疆盐碱地水产养殖,加速迈向智能时代新步伐。
2025年5月15日 乌鲁木齐电(记者 张雪)新疆维吾尔自治区农业农村厅今日发布数据显示,经济效益:部分试点区域养殖成本降低20%,利润增长35%(因减少人工和饲料浪费);环境效益:盐碱地pH值从9.5降至7.8,适合长期养殖。(数据来源:中国农业科学院《盐碱地水产养殖技术指南》),综合成本降低10%(数据来源:中华人民共和国人民政府《国家粮食安全如何保障》),开创了"不毛之地"变"致富渔场"的产业新格局。
突破传统:AI破解盐碱养殖三大难题
新疆拥有1462万亩可利用盐碱地(数据来源:中国科学院),传统养殖面临:
水质合格率不足14.3%(新疆维吾尔自治区人民政府)
饲料浪费率达25-30%(中国农科院饲料研究所调研)
2024年启动的“智慧渔场”项目取得关键技术突破:
1.多源异构数据融合学习
部署5000+个物联网传感器,实现pH值、溶解氧等8项指标分钟级监测,水质达标率提升至92%(中华人民共和国农业农村部《智慧渔场解决方案》)。AI学习模型能够整合来自鱼塘传感器、PLC模式、盐碱土和水微量元素库以及用户经验(通过用户登录及操作数据体现)等多源、不同结构的数据。打破数据孤岛,从多维角度理解养殖环境与养殖效果间的复杂关系,比如结合水质传感器数据与盐碱土微量元素数据,分析土壤元素对水质及养殖生物的综合影响,挖掘传统单一数据难以呈现的潜在规律,从而制定更科学的养殖策略。
2.动态知识图谱构建与应用
通过计算机视觉分析鱼类进食行为,饲料利用率提高至89%(对比试验数据),较传统方式节省成本22%。基于四个数据库中的数据,AI学习模型构建动态知识图谱。将鱼塘环境参数、养殖生物特性、用户操作习惯、土壤和水微量元素关联等信息以图谱形式呈现,实时更新节点和关系。通过知识图谱,不仅能直观展现各因素联系,还可利用图谱进行推理分析,如预测某一水质参数变化对整个养殖生态的连锁反应,辅助用户全面、前瞻性地做出养殖决策。
3.自主优化与智能推荐
根据不断更新的数据库数据,AI学习模型具备自主优化能力。持续学习新数据中的有效信息,自动调整算法参数和模型结构,提升对复杂多变养殖环境的适应性和预测准确性。同时,依据用户养殖历史、当前养殖状况及知识图谱分析结果,为用户提供精准智能推荐,如推荐适宜的鱼苗品种、最佳的饲料配方,以及针对不同养殖阶段的个性化管理建议。
4.实时异常检测与智能预警
累计建立56种病害特征数据库,预警准确率达91.5%(中国水产科学研究院验证报告《水生动物远程诊断系统暨优化研讨会》),病害损失降低67%。在数据持续上传和模型实时学习过程中,AI学习模型实时监测各数据指标。一旦发现数据偏离正常范围或出现异常趋势,结合知识图谱分析异常原因,通过数据库记录并迅速向用户报警提醒。如当发现水质数据异常时,能判断是传感器故障、水源污染还是其他因素导致,精准定位问题并给出解决方案,保障养殖过程稳定、安全。
5.用户反馈驱动的模型进化
用户下达的指令及对系统建议的反馈数据也被纳入AI学习模型的学习范畴。模型根据用户实际操作效果,进一步优化自身决策逻辑和推荐策略,形成 “数据→模型→分析→判断→反馈→模型优化” 的闭环进化机制,使系统更贴合用户需求和实际养殖场景,不断提升智能化水平和应用价值。