综述：智能技术在水产养殖中的应用：面向可持续发展的物联网、人工智能与区块链集成框架

这篇综述系统阐述了物联网（IoT）、人工智能（AI）与区块链技术在水产养殖中的协同应用，提出了一种创新性集成框架（AIoT-Blockchain），通过实时监测、精准饲喂、疾病预测和供应链溯源等技术手段，显著提升行业效率与可持续性。文章重点探讨了5G、边缘计算等新兴技术对解决成本与互联瓶颈的潜力，为水产养殖4.0时代提供了理论支撑。

　　

智能技术重塑水产养殖生态

引言
传统水产养殖面临资源浪费、疾病爆发和环境恶化等挑战，而物联网（IoT）、人工智能（AI）和区块链技术的融合正推动行业向智能化转型。这种集成框架通过实时数据采集、算法优化和去中心化记录，构建了从养殖到消费的全链条可持续解决方案。

物联网：水产监测的神经末梢
实时监测系统通过部署溶解氧、盐度和温度传感器，将数据实时传输至云端。例如，台湾虱目鱼混养场采用IoT-AI系统后，鱼类死亡率显著下降。自动饲喂装置结合计算机视觉和声纳技术，使饲料转化率（FCR）优化至1.1，减少25%的饲料浪费。

区块链技术为IoT数据提供防篡改保障，采用轻量级MQTT协议实现设备通信。但边缘计算的引入成为新趋势——本地节点预处理数据可降低50%延迟，有效缓解远程养殖场的网络瓶颈。

人工智能：养殖场的智慧大脑
深度学习（DL）模型在疾病预警中表现突出：鲑鱼养殖场的视频分析系统对寄生虫识别准确率达95%，而混合AI模型预测水质异常的精度达88%。强化学习算法动态调整投喂策略，使虾类养殖场饲料成本降低20%。

但AI面临数据饥渴难题，小规模养殖场常因训练数据不足导致模型过拟合。联邦学习等隐私保护技术正在探索中，有望实现跨农场协同建模。

区块链：供应链的信任基石
东南亚虾类溯源系统应用区块链后，食品欺诈行为减少30%。挪威三文鱼农场通过智能合约自动验证有机认证，实现从养殖到零售的全程可追溯。光伏供电的NB-IoT系统在离网环境中持续监测水质，其区块链存证功能确保数据不可篡改。

环境监测的科技革命
机器学习（ML）在极端环境展现适应性——智利阿塔卡马沙漠的LoRaWAN网络结合AI水质指数（WQI）模型，成功应对强波动环境。机器人清洁系统使近海网箱生物污垢减少30%，配合水下视觉系统实现无压力生物量估算。

挑战与未来
成本仍是最大障碍，小型养殖场需依赖政府补贴推进技术落地。5G和卫星物联网将改善离岸连接，而模块化设计有望解决系统兼容性问题。研究者呼吁建立全球性数据标准，以加速技术推广。

这场技术融合正在重新定义水产养殖——从依赖经验的传统模式，进化为数据驱动的精准农业范式。随着边缘AI和去中心化系统的成熟，智能养殖将更普惠地服务于全球粮食安全目标。