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。