可持续水产养殖的智能转型：基于博弈论的AI技术采纳、减排策略与政府激励机制研究

【编辑推荐】面对全球水产养殖业资源限制与可持续发展挑战，研究人员通过微分博弈模型对比传统养殖、节能改造与AI驱动智能养殖三种模式，创新性引入政府补贴场景。研究发现AI虽存在能耗增加风险，但多数情境下显著提升运营效率与环境效益，政府激励可有效协调利益并加速低碳转型，为政策制定者提供科学依据。

　　

全球水产养殖业正面临资源瓶颈与可持续性发展的双重压力，亟需向低碳数字化模式转型。尽管人工智能(Artificial Intelligence, AI)在实现智能低碳养殖方面展现出巨大潜力，但其应用仍受效率、成本效益和环境影响不确定性的制约。这项研究通过构建微分博弈模型(differential game model)，系统分析了低碳背景下水产企业和技术供应商在智能化转型中的决策机制。

研究团队创新性地对比了三大核心场景：传统水产养殖模式、基础节能改造方案以及AI驱动的智能养殖系统，并进一步引入政府补贴作为第四种情景以评估政策杠杆效应。通过理论推导与案例模拟相结合的方法，揭示了令人深思的结论——AI技术并非总能带来性能提升，其部署可能增加系统复杂性与能耗；但在多数情况下，AI能显著优化运营效率与环境表现，尤其在应对不确定性方面优势明显。

值得注意的是，政府补贴被证明具有三重关键作用：协调利益相关方动机、缓解环境外部性(externality)、加速产业低碳转型进程。这些发现为制定水产养殖业可持续发展政策提供了重要启示，特别是如何通过智能技术整合与政策激励的协同作用，推动行业向高效低碳的未来迈进。