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随着全球对水产品需求增长，淡水养殖可持续发展面临水污染、资源利用低效等问题。研究人员开展云边端协同（CEEC）技术在淡水养殖应用的研究。结果显示该技术可优化养殖环境、提高产品质量和养殖效率，为淡水养殖智能化发展提供支持。
在全球对健康愈发重视的当下，水产品作为优质蛋白质来源，其消费量不断攀升。淡水养殖凭借低投资、高饲料转化率、高产量和高利润等优势，在全球水产养殖中占据重要地位。然而，传统淡水养殖模式面临诸多困境。比如，水质污染问题日益严重，影响水产品质量和产量；资源利用效率低下，造成了不必要的浪费。为了实现淡水养殖的可持续发展，将智能技术融入其中成为必然选择。在此背景下，云边端协同（CEEC）技术应运而生，为淡水养殖的智能化转型带来了新希望。
为了探索 CEEC 技术在淡水养殖中的应用潜力，来自国内的研究人员开展了相关研究。他们发现，CEEC 技术能够有效整合云计算（CC）强大的数据处理能力和边缘计算（EC）的实时响应特性，构建高效的分布式信息处理系统。这一技术在淡水养殖中的应用，显著提升了养殖效率，降低了运营成本，保障了水产品的质量与安全，对推动淡水养殖行业的智能化发展意义重大。该研究成果发表在《Artificial Intelligence in Agriculture》上。
研究人员在开展研究时，主要运用了以下关键技术方法：借助物联网（IoT）终端设备，如水质传感器、投喂设备等，实现对养殖环境和生物信息的实时采集；利用云计算技术，进行大规模数据的存储、分析以及 AI 模型的训练；通过边缘计算技术，对靠近数据源的数据进行实时处理，减少数据传输延迟。
云边端协同技术概述
CEEC 是一种创新的分布式计算框架，融合了 CC、EC 和终端设备的优势。在淡水养殖场景中，终端设备负责数据采集和初步处理，像智能手机、水质传感器等，它们与 EC 设备协同工作，将数据快速传输至云端。CC 通过互联网提供虚拟化计算资源，具备弹性、可扩展、自助服务、资源共享和按使用付费等特点，为淡水养殖提供了强大的数据处理和存储支持。EC 则将数据处理和分析从集中式数据中心转移到边缘设备，有效降低延迟，提高响应速度。通过云边端的紧密协作，实现了资源的优化配置和高效利用。
CEEC 在淡水养殖中的应用
- 环境监测和控制：通过在养殖环境中部署传感器，实时监测水温、pH、溶解氧、氨氮等关键参数。这些数据经 EC 平台初步分析后，上传至云平台进行深度挖掘。一旦发现水质异常，系统会自动启动调节设备，如增氧机、水温调节装置等，维持养殖环境的稳定，为水生生物提供良好的生存条件。
- 智能投喂和营养管理：基于 CEEC 技术，结合物联网、大数据分析和 AI 技术，实现精准投喂。利用高清摄像头和智能边缘设备，实时监测养殖生物的形态、行为和环境条件，通过 AI 算法分析确定最佳投喂时间和投喂量。云平台整合多农场数据，优化投喂策略和营养配方，减少饲料浪费，提高养殖效益。
- 健康管理和疾病预警：借助先进的传感器技术和 AI 算法，对养殖生物的生长和行为进行多维度监测。例如，监测体重、体长、颜色、摄食行为和游泳模式等指标，评估生物健康状况。CC 对大量数据进行存储和分析，提供健康预警和趋势预测；EC 实现数据的实时处理和快速响应，及时发现潜在健康问题，降低疾病风险。
- 产品追溯和质量控制：在养殖过程中，利用边缘设备实时采集数据，如水质、饲料使用和生物生长信息等，并上传至云平台生成产品生命周期报告。消费者和监管机构可通过云平台查询产品信息，确保产品来源可追溯，生产过程透明。同时，云平台利用数据分析进行质量动态监测，保障水产品质量安全。
- 综合调度和决策支持：CEEC 系统整合实时数据、历史信息和专家知识，运用大数据和机器学习算法，预测水生生物生长和市场波动。智能调度平台优化资源配置，如饲料分配和养殖密度调整，提高生产效率。此外，系统还能提前识别风险，提供应急方案，帮助养殖户降低损失。
研究结论与讨论
研究表明，CEEC 技术在淡水养殖中展现出显著优势，它提升了数据处理和响应速度，增强了系统可靠性，优化了资源管理，推动了智能决策和精准管理，支持大规模分布式管理。然而，该技术在实际应用中仍面临一些挑战，如数据传输和处理的复杂性、设备兼容性和标准化问题、EC 节点性能不足、隐私和数据安全隐患以及系统维护和故障恢复困难等。
尽管如此，随着 5G 等通信技术的快速发展、EC 设备性能的提升、全球物联网通信协议的标准化以及云边资源分配和任务调度的优化，CEEC 技术在淡水养殖领域的应用前景依然广阔。未来，通过持续的技术创新和实践探索，有望克服这些挑战，进一步推动淡水养殖向智能化、高效化和可持续化方向发展，为全球水产品供应和食品安全提供有力保障。
