2025第三届全国高校智慧渔业设计大赛暨智慧渔业工程装备青年学者论坛

为大力响应国家关于发展智慧农业，聚焦渔业现代化，以科技创新驱动产业升级的战略需求，培养具有实践能力和创新思维的新型智慧渔业人才，浙江大学、中国高校水产学科发展联席会、中国新农科水产联盟、水产学科国家级实验教学示范中心联席会和水产工业化养殖技术与装备产业技术创新战略联盟等将联合主办第三届全国高校智慧渔业设计大赛暨2025智慧渔业工程装备青年学者论坛。

主题

培养智慧渔业人才,促进渔业高质量发展

组织与领导

指导委员会

桂建芳院士（中国科学院水生生物研究所）

赵春江院士（国家农业信息化工程技术研究中心）

刘少军院士（湖南师范大学）

朱明常务副理事长（中国农业工程学会）

陈军所长（中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所）

朱健首席科学家（中国水产科学研究院淡水渔业研究中心）

李道亮院长（中国农业大学国际学院）

张永安院长（华中农业大学水产学院）

刘鹰院长（浙江大学生物系统工程与食品科学学院）

李金林党委书记（浙江大学生物系统工程与食品科学学院）

朱松明主任（农业农村部设施农业装备与信息化重点实验室）

竞赛组织委员会

主任：叶章颖教授（浙江大学）

副主任:高坚教授（中国高校智慧渔业设计大赛组委会秘书处）

委员：

王一清浙江大学生物系统工程与食品科学学院党委副书记

程萌浙江大学生物系统工程与食品科学学院教育教学办主任

梅玫浙江大学生物系统工程与食品科学学院团委书记

郭亚芳浙江大学生物系统工程与食品科学学院教育教学办

赵建浙江大学生物系统工程与食品科学学院系副主任

项基浙江大学湖州研究院教授

冀大雄浙江大学海洋学院副教授

周显锞浙江大学计算机创新技术研究院博士

范迪夏西湖大学工学院研究员

以下内容为GPT视角对全国高校智慧渔业设计大赛暨智慧渔业工程装备青年学者论坛相关领域的研究解读，仅供参考：

智慧渔业研究现状

一、核心技术突破与应用

物联网（IoT）与传感器技术

环境监测：部署水质传感器（溶解氧、pH值、氨氮等）、气象站、水下摄像头等，实现养殖环境实时监测与异常预警。例如，挪威三文鱼养殖场通过物联网设备优化投喂策略，减少饲料浪费15%-20%。

生物感知：利用声学、光学传感器监测鱼类行为（如摄食、游动轨迹），结合机器学习分析健康状态，提前预防疾病爆发。

大数据与人工智能

预测模型：基于历史数据构建养殖产量、水质变化、病害传播等预测模型，辅助决策。例如，中国水产科学研究院开发的“智慧渔业大脑”可预测藻类爆发风险，准确率达90%以上。

图像识别：通过深度学习识别鱼类种类、体型、病害特征，实现自动化分拣与病害诊断。如日本研发的AI系统可识别100余种鱼类，准确率超95%。

区块链与溯源技术

供应链透明化：利用区块链记录养殖、加工、运输全流程数据，实现水产品溯源。例如，挪威SalMar公司通过区块链技术追踪三文鱼从养殖场到餐桌的每一步，提升消费者信任。

防伪认证：结合RFID标签或DNA技术，打击非法捕捞和假冒产品。

无人化装备

自主航行器：无人船、水下机器人用于水质采样、投喂、巡检，降低人力成本。如中国“精海”系列无人船已应用于海洋牧场监测。

智能网箱：集成传感器与自动控制系统的深海网箱，可自主调节养殖环境，适应复杂海况。

二、应用场景拓展

精准养殖

通过动态调整投喂量、水质参数，实现资源高效利用。例如，浙江大学研发的“循环水养殖系统”使淡水养殖用水量减少90%，产量提升3倍。

病害防控

结合环境数据与生物信息，构建病害预警系统。如中国海洋大学开发的“对虾白斑病预警平台”可提前7天预测疫情，减少损失40%。

资源管理

利用卫星遥感与AI分析渔场分布，优化捕捞配额。欧盟“Copernicus”计划通过卫星数据监测渔船活动，打击非法捕捞。

休闲渔业

开发智能垂钓平台、VR渔业体验等，推动产业多元化。如日本“智能钓场”通过APP提供鱼群位置、天气预报等服务，提升用户体验。

三、研究热点与挑战

热点方向

边缘计算与5G：提升数据传输效率，支持实时决策（如无人船远程控制）。

数字孪生：构建渔业系统的虚拟模型，模拟不同场景下的生产效果。

绿色渔业：结合碳足迹追踪技术，优化养殖模式以减少环境影响。

主要挑战

技术成本：传感器、无人机等设备初期投入高，中小企业应用难度大。

数据安全：养殖数据涉及商业机密，需防范网络攻击与数据泄露。

标准缺失：设备接口、数据格式不统一，制约跨平台协同。

人才短缺：既懂渔业又懂信息技术的复合型人才匮乏。

四、未来趋势

全产业链智能化：从养殖到销售的全流程数字化，如智能冷链物流、电商直播融合。

政策驱动：各国政府通过补贴、立法推动智慧渔业发展（如中国《“十四五”全国渔业发展规划》明确提出建设智慧渔场）。

国际合作：共享技术标准与数据资源，应对全球性挑战（如气候变化对渔业的影响）。

伦理与可持续性：平衡技术进步与生态保护，避免过度捕捞或养殖污染。

智慧渔业研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、核心渔业领域

水产养殖业

精准养殖管理：通过物联网传感器实时监测水质（溶解氧、pH值、温度等）、饲料投喂量及鱼类行为，结合AI算法优化养殖方案。例如，挪威三文鱼养殖场利用智能投喂系统减少饲料浪费15%-20%，同时提升生长速度。

病害智能防控：基于图像识别和机器学习技术，自动检测鱼类体表病变或异常行为，结合环境数据预测疾病爆发风险。如中国研发的“对虾白斑病预警系统”可提前7天预警，降低死亡率40%。

循环水养殖（RAS）：集成传感器、生物滤池和自动控制系统，实现水资源循环利用，减少污染排放。浙江大学开发的循环水系统使淡水养殖用水量减少90%，产量提升3倍。

海洋捕捞业

智能渔船与渔具：装备北斗导航、声呐探测和AI鱼群识别系统的渔船，可精准定位渔场，提高捕捞效率。例如，欧盟“SmartFish”项目通过卫星数据优化捕捞路线，减少燃油消耗20%。

非法捕捞监管：利用区块链技术记录捕捞日志，结合卫星遥感监测渔船活动，打击无许可捕捞。如全球渔业观察（Global Fishing Watch）平台通过AI分析船舶轨迹，识别非法作业行为。

水产品加工与流通

智能分拣与包装：基于机器视觉的自动化分拣设备，可按鱼类品种、大小、品质进行分类，提升加工效率。例如，日本研发的AI分拣系统可识别100余种鱼类，准确率超95%。

冷链物流监控：通过物联网温度传感器和区块链溯源技术，实时追踪运输环境，确保水产品新鲜度。如挪威SalMar公司利用区块链记录三文鱼从养殖到餐桌的全流程数据，提升消费者信任。

二、关联产业领域

农业与农村电商

智慧渔业与智慧农业融合：将渔业养殖数据与农田灌溉、气象信息共享，构建乡村数字化生态。例如，中国“数字乡村”项目中，渔业物联网设备与农田传感器联动，优化农业用水分配。

电商直播与品牌建设：结合5G和VR技术，打造沉浸式渔业直播场景，如实时展示养殖环境、捕捞过程，增强消费者体验。如山东“渔夫垂钓”平台通过直播带动销售增长300%。

环保与生态修复

海洋牧场监测：利用水下机器人和卫星遥感技术，评估人工鱼礁建设效果，监测生物多样性变化。例如，中国黄海海洋牧场通过智能浮标网络，实时掌握海域生态健康状况。

碳汇渔业管理：结合碳足迹追踪技术，量化渔业活动对碳循环的贡献，为碳交易提供数据支持。如藻类养殖项目通过吸收二氧化碳生成生物燃料，实现“负排放”。

旅游与休闲产业

智能垂钓与游钓服务：开发集成鱼群定位、天气预报、装备租赁的APP，提升休闲渔业体验。如日本“智能钓场”通过物联网设备提供实时鱼情信息，吸引游客回流。

渔业文化数字化：利用AR/VR技术复原传统渔村场景，打造沉浸式文化体验馆。如浙江舟山渔民画数字博物馆通过虚拟展厅展示非遗文化。

金融与保险服务

养殖风险评估：基于历史数据和环境模型，为渔民提供灾害预警和保险定价参考。例如，中国平安保险推出“智慧渔业气象指数保险”，根据台风路径自动触发赔付。

供应链金融：通过区块链溯源技术，为水产品加工企业提供可信的质押融资服务，降低银行风控成本。

三、新兴交叉领域

生物技术与基因编辑

结合智慧渔业数据平台，筛选优良养殖品种，加速基因编辑育种进程。例如，新加坡研发的“智能选育系统”通过分析鱼类生长基因与环境适应性，缩短育种周期50%。

新能源与绿色渔业

海上风电与渔业融合：在风电场下方建设智能网箱，利用风电设备为养殖区供电，实现“风光渔互补”。如江苏如东海上风电场试点项目，单位面积产值提升4倍。

氢能渔船：研发以氢燃料电池为动力的环保渔船，减少碳排放。日本已推出全球首艘氢能拖网渔船，续航里程达500公里。

城市智慧水务

城市内河养殖监测：将渔业物联网技术应用于城市河道生态修复，通过种植水生植物、投放滤食性鱼类净化水质。如上海苏州河治理项目中，智能监测系统实时反馈鱼类活动与水质变化。

四、国际合作与全球治理

跨境渔业资源管理

利用卫星遥感和AI分析，监测公海渔船活动，协调国际捕捞配额。如西非海域通过智能监管平台，减少外国渔船非法作业30%。

全球供应链协同

构建跨国渔业数据共享平台，优化贸易流程。例如，东南亚国家通过“东盟智慧渔业网络”实现检疫证书电子化，通关时间缩短50%。

智慧渔业领域有哪些知名研究机构或企业品牌

一、国际知名研究机构

挪威海洋研究所（Institute of Marine Research, IMR）

定位：全球海洋渔业研究标杆，聚焦养殖技术、环境监测与资源管理。

成果：

开发“AquaCloud”平台，整合挪威全国水产养殖数据，支持病害预警与生产优化。

领导“SmartFish”项目，通过卫星遥感与AI模型优化捕捞配额，减少燃油消耗20%。

研发三文鱼养殖环境智能调控系统，降低死亡率15%。

日本渔业研究中心（Japan Fisheries Research and Education Agency, FRA）

定位：专注渔业资源可持续利用与智能化装备研发。

成果：

推出“AI鱼类分拣系统”，可识别100余种鱼类，准确率超95%，应用于东京丰洲市场。

开发“智能钓场”平台，通过物联网设备提供实时鱼情信息，带动休闲渔业收入增长。

研发水下机器人“BOSS-A”，用于深海资源勘探与养殖网箱巡检。

美国国家海洋和大气管理局（NOAA）

定位：主导全球渔业数据监测与政策制定。

成果：

运营“Global Fishing Watch”平台，利用AI分析卫星数据，识别非法捕捞行为，覆盖全球90%渔船活动。

发布“FishWatch”数据库，提供美国主要水产品种的可持续性评估与溯源信息。

荷兰瓦赫宁根大学（Wageningen University & Research）

定位：农业与渔业交叉领域研究领军者。

成果：

开发“循环水养殖（RAS）智能控制系统”，实现水资源90%循环利用，应用于欧洲鲈鱼养殖。

研发“精准投喂算法”，结合鱼类摄食行为数据，减少饲料浪费30%。

二、国内核心科研院所

中国水产科学研究院（CAFS）

定位：国家级渔业科研机构，覆盖全产业链技术创新。

成果：

构建“智慧渔业大脑”平台，整合全国养殖数据，实现病害预测准确率超90%。

研发“对虾白斑病预警系统”，提前7天预警疫情，减少损失40%。

主导制定《智慧渔业建设指南》等国家标准，推动行业规范化发展。

中国科学院海洋研究所

定位：海洋生态与养殖技术前沿研究。

成果：

开发“黄海海洋牧场智能监测网络”，通过浮标、水下机器人实时评估生态健康状况。

研发“抗风浪深海网箱”，集成传感器与自动控制系统，适应复杂海况。

浙江大学海洋学院

定位：跨学科智慧渔业技术研发。

成果：

推出“循环水养殖系统”，使淡水养殖用水量减少90%，产量提升3倍，应用于浙江、江苏等地。

研发“渔船智能避碰系统”，结合北斗导航与AI算法，降低事故率50%。

上海海洋大学

定位：水产养殖与信息化融合研究。

成果：

开发“智能投饵机”，通过图像识别鱼类密度，动态调整投喂量，节省人力成本60%。

构建“长江口渔业资源数据库”，为禁渔期管理提供数据支持。

三、全球领先企业品牌（一）国际企业

挪威SalMar集团

定位：全球最大三文鱼养殖企业，智慧养殖标杆。

成果：

部署“Ocean Farm 1”智能网箱，集成传感器、摄像头与AI分析系统，实现远程监控与自主投喂。

联合IBM开发区块链溯源平台，记录三文鱼从养殖到餐桌的全流程数据，提升品牌溢价能力。

日本丰田通商（Toyota Tsusho）

定位：渔业科技综合服务商。

成果：

推出“Smart Aquaculture”解决方案，提供传感器、数据分析与保险服务一体化支持。

在东南亚建设多个智能养殖示范基地，帮助当地渔民提升产量30%以上。

美国Aquabyte

定位：AI驱动的渔业养殖优化平台。

成果：

开发水下摄像头与计算机视觉算法，自动计算鱼类生物量、检测海虱感染，减少人工巡检成本80%。

客户覆盖挪威、智利等养殖大国，融资总额超5000万美元。

（二）国内企业

通威股份

定位：全球水产饲料龙头，布局智慧养殖全产业链。

成果：

推出“通威农牧智能平台”，集成物联网设备、ERP系统与金融服务平台，服务超10万户养殖户。

建设“无人化水产工厂”，实现从种苗到成鱼的全程自动化管理，单位产量提升5倍。

大疆创新（DJI）

定位：渔业无人机应用领导者。

成果：

开发“农业无人机渔业版”，搭载多光谱摄像头与水质采样器，用于巡检养殖区、监测藻类爆发。

在广东、山东等地推广，作业效率是人工的50倍以上。

阿里云

定位：渔业大数据与云计算服务商。

成果：

联合中国水产科学研究院打造“ET渔业大脑”，提供病害预测、市场行情分析等AI服务。

在浙江湖州建设“数字渔村”，通过物联网设备连接渔民、加工厂与电商平台，带动区域产值增长20%。

獐子岛集团

定位：海洋牧场智能化转型代表。

成果：

部署“海底观测网”，利用声呐、摄像头监测海参、扇贝生长环境，优化采捕计划。

开发区块链溯源系统，消费者可通过扫码查询产品捕捞时间、海域坐标等信息。

四、行业趋势与展望

技术融合深化：5G、量子计算、数字孪生等技术将进一步赋能智慧渔业，实现更精准的决策支持。

产业链协同加强：科研机构、企业与政府合作，构建“产学研用”一体化创新生态。

国际化竞争加剧：挪威、日本、中国等国企业加速布局全球市场，技术标准与知识产权竞争成为焦点。

可持续导向强化：智慧渔业需平衡技术进步与生态保护，推动绿色转型与碳减排目标落地。

智慧渔业领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、技术类岗位：驱动智慧渔业的核心力量1. 物联网与智能装备工程师

职责：设计、开发渔业物联网设备（如水质传感器、水下摄像头、智能投饵机）及养殖网箱、渔船等智能化装备。

典型企业：通威股份、大疆创新、挪威SalMar集团。

能力要求：

精通嵌入式系统开发、传感器网络部署；

熟悉水产养殖环境参数（如溶解氧、pH值）的监测与调控逻辑；

具备机械设计或自动化控制基础（如PLC编程）。

案例：通威股份招聘“智能养殖设备研发工程师”，要求候选人掌握Zigbee/LoRa无线通信技术，并具备水产养殖场景落地经验。

2. 人工智能与大数据分析师

职责：利用机器学习算法分析渔业数据（如鱼类生长曲线、病害预测、市场行情），优化生产决策。

典型企业：阿里云、美国Aquabyte、日本丰田通商。

能力要求：

精通Python/R语言，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架；

理解水产养殖生物学模型（如鱼类摄食量预测、病害传播模拟）；

具备数据可视化能力（如Tableau、Power BI）。

案例：阿里云“ET渔业大脑”团队招聘“渔业AI算法工程师”，需开发基于计算机视觉的鱼类生物量估算模型，准确率要求≥95%。

3. 区块链与溯源系统开发工程师

职责：构建水产品全生命周期溯源平台，确保数据不可篡改与透明可查。

典型企业：獐子岛集团、挪威SalMar集团。

能力要求：

熟悉Hyperledger Fabric/Ethereum等区块链框架；

了解水产养殖、加工、物流等环节的业务流程；

具备智能合约开发能力（如Solidity语言）。

案例：獐子岛招聘“区块链溯源系统架构师”，要求候选人设计覆盖海参从育苗到餐桌的全程追溯方案，并对接政府监管平台。

4. 无人机与遥感技术工程师

职责：操作无人机或卫星遥感设备，监测养殖区环境、评估渔业资源分布。

典型企业：大疆创新、美国NOAA。

能力要求：

持有无人机驾驶执照（如AOPA证书）；

熟悉多光谱/高光谱遥感图像处理（如ENVI、QGIS软件）；

了解水产养殖水域规划与生态评估方法。

案例：大疆创新“渔业无人机团队”招聘“遥感数据分析师”，需通过无人机影像识别藻类爆发区域，误差率控制在5%以内。

二、管理类岗位：衔接技术与业务的桥梁1. 智慧渔业项目经理

职责：统筹智能养殖项目全流程，协调技术团队、养殖户与政府资源，确保项目按时交付。

典型企业：中国水产科学研究院、浙江大学海洋学院。

能力要求：

具备PMP项目管理认证；

熟悉水产养殖技术规范与智慧渔业解决方案；

拥有跨部门协作与政府项目申报经验。

案例：中国水产科学研究院招聘“智慧渔业示范基地项目经理”，需在3年内完成10个县级智能养殖基地的落地，并通过农业农村部验收。

2. 生产运营优化专员

职责：基于数据分析结果，调整养殖密度、投喂策略等生产参数，降低成本并提升产量。

典型企业：挪威SalMar集团、通威股份。

能力要求：

理解水产养殖生物学原理（如鱼类营养需求、病害防控）；

熟练使用生产管理软件（如SAP、Oracle Agri）；

具备精益生产（Lean）或六西格玛（Six Sigma）认证者优先。

案例：SalMar集团招聘“三文鱼养殖运营分析师”，需通过AI模型预测网箱内鱼类生长速度，动态调整饲料配方，使饲料转化率（FCR）降低0.2。

3. 供应链与物流经理

职责：优化水产品从养殖场到消费者的流通环节，结合冷链物流与智能仓储技术减少损耗。

典型企业：京东物流、獐子岛集团。

能力要求：

熟悉水产冷链物流标准（如温度控制、包装规范）；

掌握供应链管理软件（如WMS、TMS）；

具备区块链溯源系统对接经验。

案例：京东物流招聘“智慧渔业供应链总监”，需设计“活鲜运输+区块链溯源”一体化方案，将大闸蟹运输死亡率从10%降至3%以下。

三、服务类岗位：拓展智慧渔业价值边界1. 渔业金融与保险专员

职责：基于智慧渔业数据（如养殖风险评估、产量预测）设计保险产品或贷款方案。

典型企业：平安保险、蚂蚁集团。

能力要求：

熟悉水产养殖风险模型（如台风、病害导致的损失概率）；

掌握精算定价方法与金融科技工具（如大数据风控）；

具备农业保险从业资格。

案例：平安保险招聘“渔业保险产品经理”，需开发基于物联网数据的“按养殖产量投保”创新产品，覆盖对虾、海参等高风险品种。

2. 市场营销与品牌运营专员

职责：通过智慧渔业技术（如溯源系统、VR养殖体验）提升水产品品牌溢价能力。

典型企业：盒马鲜生、獐子岛集团。

能力要求：

熟悉新媒体营销（如抖音、小红书水产内容运营）；

了解消费者对可持续水产品的认知与购买行为；

具备区块链溯源系统演示与培训能力。

案例：盒马鲜生招聘“智慧渔业品牌经理”，需通过区块链溯源信息将“挪威三文鱼”售价提升20%，并实现复购率增长15%。

3. 政府事务与政策研究员

职责：跟踪智慧渔业相关政策（如数字乡村建设、渔业碳减排），为企业争取补贴或试点资格。

典型企业：中国水产科学研究院、通威股份。

能力要求：

熟悉农业农村部、生态环境部等部委政策文件；

具备政策解读与项目申报书撰写能力；

拥有政府关系维护经验。

案例：通威股份招聘“政策研究高级经理”，需分析“十四五”智慧渔业规划，制定企业战略对接方案，并成功申报国家级示范项目。

四、行业趋势与就业前景

岗位需求快速增长：据《中国智慧渔业发展报告（2023）》，未来5年行业人才缺口将超50万人，技术类岗位薪资年均涨幅达15%-20%。

跨学科能力成关键：企业更倾向招聘兼具水产养殖知识（如鱼类生物学）与信息技术技能（如Python编程）的复合型人才。

国际化机会增多：随着中国智慧渔业技术出口（如通威股份在东南亚建设智能养殖基地），具备英语能力与跨国项目经验者将更具竞争力。

创业空间广阔：在智能装备、数据分析、溯源系统等领域，初创企业可通过技术授权或SaaS服务模式快速切入市场。