国家数字渔业创新中心主任李道亮教授最新著书《无人农场:开启未来农业新模式》章节涉及“无人渔场”。李道亮教授在谈及无人农场引领农业智能化话题时提问道:为什么要发展无人渔场?无人渔场如何实现?李道亮教授拿渔业来给大家说,实际上无人渔场与无人农场是一样的,因为我们国家的劳动力结构正在发生历史性的变化。 以下分享中国农业大学教授、长江学者李道亮教授的《关于无人渔场技术的几点思考》主题分享报告——从无人渔场的战略需求、主要技术方向、主要形式、发展展望与对策作了解析。
无人渔场如何实现? 一、无人渔场的战略需求 (一)劳动力成本大幅提升、老龄化严重 为什么要发展无人渔场,这里我是拿渔业来给大家说,实际上无人渔场与无人农场是一样的,因为我们国家的劳动力结构正在发生历史性的变化。 1.劳动力成本占70% 2.劳动力平均年龄55岁 3.劳动力老龄化持续加大 所以再过30年,谁来养鱼?这是我们面临的一个很重要的问题。 (二)资源约束大,劳动力生产率低 世界上最发达的挪威,一个人一年可以产200吨鱼,而我们中国目前只有7吨的水平。 核心原因就是我们的技术水平、装备水平比较低,导致我们的劳动生产率比较低,这也是我们国家的一个基本问题。 (三)养殖生态环境恶化 1.我国池塘养殖直排率高 2.我国70%的河流、湖泊有不同程度的污染 3.我国海岸带水产养殖不同程度污染 由于我们现在传统的养殖是靠经验、靠体力、靠最传统的设施,没有水处理的条件,会导致过量的鱼饵、渔药的施用,进而导致水质的污染,造成生态环境的恶化和病害的发生,这也是摆在我们渔业面前的一个主要问题,所以必须要改变这种方式。 (四)水产养殖路在何方? 我们的水产养殖路在何方呢?随着老一代劳动力的退出,随着新生一代不愿意从事这种劳动强度比较大的生产方式,我觉得必然要产出高效、环境友好、产品安全的道路。 这个道路的前提就是要高效、前提是要绿色。那怎么办呢?只有一条路,就是我后面提的五化。 1、五化 首先装备化:装备代替劳力,使人的劳动强度降下来。 第二数字化:装备必须是数字化的装备,使投饵、增氧甚至渔药,还有水处理实现精准。 第三网络化:这些装备还要联网。只有联网才能实现数据的共享,为大数据的产生创造条件,为精准提供一个基础。 最后就是智能化:在大数据的基础上和人工智能的融合,实现决策的智能化、控制的智能化和传统装备的自动化,这样就完全实现装备对人的替代。 无人化是中国渔业未来发展的方向,也是渔场发展的方向。 2、渔业4.0 针对这样一个基本的命题,我就提了渔业4.0的基本概念。 如上图,这张图里面,传统的人力和手工工具和经验养殖,这样的方式叫1.0。 2.0就是咱们今天用得比较多的,就是设施养殖。里面有装备、有机械、有设施来实现养殖的集约化和机器对人的部分劳动的替代。 3.0就是在装备数字化、网联化和部分环节决策智能化的基础上形成咱们所谓的智慧渔业。 这个智慧渔业实际上就是以数字化为基础,以在线化和网络化、精准化为目标,实现资源、环境、装备、养殖过程的全方位优化,这样一种生产方式就是智慧渔业。 4.0实际上就是今天咱们的话题,无人渔场,就是装备对人实现全部的替代,这应该说是渔业的共产主义,是人不参与这样的一个生产,就是无人化。 今天我就想对无人渔场,做一个基本的解析。 3、为何现在就要发展渔业4.0 4.0从历史上发展来看,还需要几十年的时间,为什么现在就谈这个技术? 希望现在开始做这种实验示范,是星星之火,为未来无人渔场真正的市场化全面推广奠定一些基础。 因为这里面涉及到很多方面,比如传感技术、模型技术、人工智能技术,这些技术的核心是买不来的,必须要靠我们自主研发,最后来支撑无人渔业的到来。 二、无人渔场的技术方向 第二个方面我想谈谈,无人渔场主要的技术方向,先说一下什么是无人渔场。 (一)基本定义 在没有任何人进入渔场的情况下,由设施、装备、机械、机器人完成从巡检、增氧、投饵、日常管理直至收获的全部作业流程,都实现无人的作业方式,这样养殖方式的渔场称无人渔场。 (二)基本原理 无人农场是利用物联网技术,通过获取各种环境的数据,装备的数据和养殖的鱼虾蟹这些动物的数据,把这些数据通过无线的传输传到云平台上,在云平台上进行计算,然后对执行装备,比如说投饵机、增氧机、巡检的机器人或者无人车这些进行控制,然后实现对人工作业的完全替代或者叫自主作业,这是无人渔场的运行原理。 (三)重大需求 主要有这么几个方向是需要研究的。 1、信息获取 第一个方向就是我们要实现各种信息的实时获取。 各种信息首先包括环境,比如水的环境、空气的环境。 其次就是养殖动物的信息,比如说鱼的各种行为,是不是饥饿、有没有疾病,根据这些信息对它进行特征的提取和识别。 还有对装备信息的实时获取,能够对投饵机的工作状态、增氧机和循环水处理设备的状态、还有运输车包括捕捞设备的状态等设备进行控制。 所以说信息获取是排在第一位的。 2、信息处理 第二个就是处理。当那些信息获取之后,必须要经过大量的数据计算才能对执行装备施以精准的作业。 这里面主要是三个方面。一是对鱼类的生长状态进行监测,看看是不是正常。二是对鱼类生长的模拟,我怎么着它才能最好。把这两个数据进行对比,就是我现在的状态跟最优的状态进行对比,然后控制相关的装备,让它向现状最优靠近,这套体系是一块很重要的需求。 3、装备 第三块就是装备,要实现机器对人工的完全替代,必须对这些装备进行精准的控制。 在前面两个基础上,把这些装备变成数字化的、变频的、可以精准调控的,甚至有一部分装备是自主作业的,这样的技术也是装备方面的需求。 针对这样的需求,其实无人渔场主要就是四大类技术的高度集成,包括物联网和5G或者将来6G,实现数据的获取;大数据实现精准的数据处理;人工智能实质上应该是基于大数据的人工智能,使各种作业实现精准;最后装备和机器人完成作业。 所以无人渔场是新一代信息技术的高度集成。 (四)技术方向 1、物联网主要挑战 物联网主要是获取,主要包括精度、可靠性、状态、视频这些方面。 比如这是传感器,水里的传感器要求,水的各种参数都得到精准的获取并且是可靠的。 通信方面,养殖场里有很多池塘、有近海、有网箱、还有深远海的养殖平台。 这里面就牵扯到各类通信是如何实现自由的跨网的适配。这些技术也是在无人渔场里面需要大力研究的。 2、大数据主要挑战 大数据技术包括清洗、预处理、生长模型的精准调控,再就是图像、能源,最后是作业的决策。这都属于水产大数据的第二个方向。 3、人工智能主要挑战 在大数据处理的基础上,加上人工的知识和经验,相当于基于实时数据和知识,还有学习融为一体的人工智能技术。 4、智能装备主要挑战 要实现无人渔场,就要实现把现在所有工人干的活用机器来替代,这些方面在水产养殖里面,尤其是增氧、投饵、循环水处理、分鱼还有运输车、收获,现在这些人干的工作,如何实现它的智能控制,这是一个很重要的方向。 5、机器人主要挑战 很多时候,特别是在深远养殖时,人是下不去的。这里面就牵扯到机器人要完成目标的识别、路径的规划、导航、作业的控制,还有它本身的动力系统。这些都有一些值得研究的,尤其是水下和地面上有很多差异。 这里面的技术方向也是非常重要的。比如说现在海参的捕捞、死鱼的捡拾、网箱的巡检,还有水下鱼类、虾类、蟹类的生长监测……这些都需要无人的技术。 三、无人渔场的主要形式 (一)五类业务系统 (二)无人渔场的主要形式 1、无人陆基工厂养殖 如何把工厂化养殖的技术实现人工的替代?我个人觉得这里面主要还是水处理装备的自动化、投饵的自动化、巡检的自动化,是最重要的。 2、无人池塘养殖 池塘养殖的无人化中,水质的监控,特别是增氧的无人化、投饵的无人化、无人机的巡检以及无人机的投饵是主要的方向。 3、深水网箱、海洋牧场养殖 这一块目前需求特别迫切,因为在深远海有人在那不现实,所以这一块更需要把监测、投饵、巡检还有收获、捕捞这些环节实现无人。 四、无人渔场发展策略 最后一方面我想讲讲我对无人渔场的一些展望和对策。 首先无人渔场是一个未来的趋势,刚刚也说到了很多技术。所以从发展战略上来说,一定是在技术上取得重大突破,在政策上给予相关支持,在发展机制上进一步完善,这是一个基本的战略目标。 因此从现在开始无人渔场对整个推动人工智能在渔业的应用是非常重要的。 这次疫情也充分体现了无人对人畜共患疾病的隔离是最重要的。 所以在有些场合,比如猪场、鸡场现在就可以做一些无人化的实验示范。 (一)提前布局新一代信息技术研究 准确把握“无人渔业技术的切入点,加强基础研究和”卡脖子“技术研究。 1、设立专项补贴撬动社会投资,推进物联网、大数据、人工智能、机器人等新一代信息技术在渔业领域研究和应用示范。 2、推进芯片传感器、基于人工智能、大数据的生长调控模型等“卡脖子”关键技术投入。 (二)产业拉动 龙头企业承担引领行业、率先推进、提升现代农业的责任,引领行业和区域发展。这样盆景才能变风景。 1、充分发挥物联网、大数据、人工智能、机器人等龙头企业、明星企业的优势,全面进军渔业4.0。 2、开展大规模试验示范。 (三)体系支撑 打造渔业4.0技术产业生态圈。无人渔场实际上是装备产业、信息技术产业、新一代服务业的系统集成,所以要围绕无人渔场打造一些产业的集成。 (1)智能装备产业。 (2)现代信息技术产业。 (4)新一代信息服务业。 (4)产业支撑政策。 (四)加强产学研联合体 要推进产学研的融合,尤其是协同创新平台的搭建,政府、高校、企业共同推进无人渔场。 (五)人才为本 培育信息化人才,推进现代渔业。 这里面涉及到物联网、大数据、5G、人工智能、机器人,这里面人才的培养是最重要的。通过人才的培养来推进无人渔场的实施。 最后,我们大家需要万众一心众志成城,开拓进取携手共进,为推进和实现渔业无人化做出贡献。
(本文转自微信公众号【中国渔业协会智慧渔业分会】。如有版权问题,敬请联系wanghailiang@ouc.edu.cn。)
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