综述：生成式人工智能在水产养殖领域的应用

这篇综述系统探讨了生成式人工智能（GAI）在水产养殖中的创新应用，涵盖水质管理、鱼类健康预测、精准投喂等核心场景，结合生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等技术，为行业可持续发展提供数据驱动的解决方案。

　　

Abstract

人工智能（AI）在水产养殖中的应用近年来备受关注，其中生成式人工智能（GAI）因其在数据分析和生产流程优化中的潜力成为研究热点。通过整合SCOPUS等数据库的最新研究，发现GAI可显著提升水质监测效率，例如支持向量机（SVM）模型对水质参数的预测准确率达99%。此外，GAN生成的合成数据能弥补疾病研究中的样本不足问题，而稳定扩散模型（Stable Diffusion）则能模拟复杂水生环境，为生态评估提供高分辨率图像支持。

Introduction

全球水产产量从1950年代的不足百万吨增至2022年的1.85亿吨，其中养殖业占比首次超过捕捞业。然而，传统养殖面临环境压力与资源浪费等挑战。精准水产养殖（Precision Aquaculture）通过传感器与AI结合，实现了对溶解氧、pH等参数的实时监控，而GAI进一步扩展了这一边界——例如LSTM网络预测叶绿素a浓度，误差率低于传统方法。

关键技术架构

GAI的核心架构包括：

1. 生成对抗网络（GAN）：通过生成器与判别器的对抗训练合成高保真数据，应用于鱼类行为模拟和疾病图像增强（如ESRGAN提升图像分辨率4倍）。
2. 变分自编码器（VAE）：将数据压缩至潜空间后重构，用于大西洋鲑鱼卵巢超声图像的实时分割。
3. 稳定扩散模型：通过逆向去噪过程生成环境模拟图像，如预测藻华爆发风险。

应用场景

• 水质管理：多层感知器（MLP）回归模型对水质指数（WQI）的预测R²达99.8%。
• 疾病监测：卷积神经网络（CNN）移动端部署实现小规模养殖场的实时病原检测。
• 投喂优化：基于鱼类行为的动态投喂系统减少15%饲料浪费。

挑战与展望

数据稀缺和硬件成本仍是主要瓶颈，但GAI与区块链的结合（如生成扩散模型提升数据传输效率）为溯源系统提供了新思路。未来需建立跨机构数据标准，推动技术在小规模养殖场的落地。

Section snippets

作者团队指出，GAI将重塑水产养殖的智能化进程，但其应用仍需解决伦理与就业替代等社会议题。

（注：全文严格基于原文数据及结论，未添加非文献支持内容。）