综述：生成式人工智能在水产养殖中的应用、案例研究与挑战：推动智能可持续养殖的发展

本综述系统探讨了生成式人工智能（GAI）如何革新现代水产养殖业，涵盖扩散模型、Transformer、GAN等核心模型及其在鱼类健康监测、自主机器人巡检、数字孪生、精准投喂和多模态感知等领域的应用。文章不仅分析了GAI在提升养殖自动化、资源优化与可持续性方面的潜力，还指出了当前面临的如数据稀缺、实时性不足、可解释性差及伦理合规等挑战，为水产养殖4.0（Aquaculture 4.0）的智能化转型提供了重要理论与实践参考。

　　

生成式人工智能（GAI）与智能水产养殖的新纪元

水产养殖作为全球食物供应链的重要部分，正迅速向智能化、自动化和可持续方向转型。生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAI）凭借其强大的多模态数据生成与情景推演能力，成为推动这一转型的核心技术。从基础设施巡检、鱼类健康监测，到资源优化和全链条追溯，GAI 正在重新定义“水产养殖4.0”（Aquaculture 4.0）的技术内涵与实践框架。

GAI的核心模型与其优势

GAI 模型主要包括生成对抗网络（GANs）、扩散模型（Diffusion Models）、基于Transformer的大语言模型（LLMs）和变分自编码器（VAEs）。每一类模型都具备独特的生成与推理能力。例如，GANs 擅长生成高保真图像，适用于合成鱼类疾病图像数据；扩散模型通过迭代去噪过程生成高分辨率环境模拟场景；而如ChatGPT、Claude等大语言模型，可进行多语言报告生成与实时决策支持。这些模型不仅扩展了数据来源，还显著提升了模型在复杂水下环境中的泛化能力。

感知与决策支持：从多模态感知到智能诊断

水产养殖面临的核心挑战之一在于水下感知条件差、数据标注成本高且环境变动大。GAI 通过多模态传感器融合和合成数据生成，有效提升感知系统的鲁棒性。例如，结合视觉与声学数据的跨模态Transformer模型，能够生成缺失或受损传感器数据，辅助实时生物量估算和行为分析。在鱼类健康监测方面，GAI 生成模拟病害状况的图像数据，用于训练高精度诊断模型，实现对海虱、真菌和细菌感染的早期识别。

同时，GAI 在环境监测与污染预测中也发挥重要作用。生成模型可以模拟不同水质条件下溶解氧、pH、氨氮浓度的动态变化，预测藻华或低氧事件，为养殖户提供预警和干预方案。

自主执行与控制：机器人与数字孪生

自主水下机器人（ROVs）和无人船（USVs）是智能化养殖管理的关键执行单元。GAI 不仅赋予这些系统更强大的环境感知能力，还显著提升了其在路径规划、协同控制与故障应对中的自主性。

通过融合LLM的任务规划框架（如OceanChat、OceanPlan），机器人能够理解自然语言指令，动态调整检测路径，适应水流变化及能见度波动。数字孪生（Digital Twin）技术则通过GAI增强，构建高保真的虚拟养殖环境，用于模拟极端天气、网箱结构应力变化及生物附着，从而在实际操作前进行策略验证与系统优化。

多智能体协同是另一大亮点。生成式强化学习与语言引导的集群控制策略，使得多台ROV和USV能够协作完成大面积巡检、精准投喂和网箱清理任务，显著提升作业效率并降低人工干预需求。

资源优化：精准与可持续运营

在养殖过程中，投喂策略、遗传选育和废物管理直接关系到经济效益与生态可持续性。GAI 利用时间序列预测、生成式优化算法和多目标模拟，实现对饲料投放的动态调控，避免过度投喂和饲料浪费，同时保障鱼类健康成长。

在遗传育种方面，结合生成模型与基因组数据，GAI 可模拟不同配种策略下的性状表达，加速抗病、速生等优良性状的选育过程。此外，生成模型还可整合多种环境与操作数据，预测废物积累趋势，优化生物滤器功能，推动循环水养殖系统（RAS）和多重营养级综合养殖（IMTA）的实践。

通信、溯源与市场分析

GAI 在提升产业链透明度与信息流转效率方面同样表现卓越。例如，基于区块链和GAI的溯源系统能够自动生成不可篡改的物流与质量记录，结合多语言报告生成，显著增强消费者对产品来源与可持续性认证的信任。

在养殖户支持方面，生成式对话系统（如AquaGent聊天机器人）可提供实时、个性化的养殖建议，包括病害处理、水质调节和合规操作指南。此外，GAI 还能够分析市场趋势、消费偏好与舆情动态，为养殖企业提供精准的产销决策支持。

面临的挑战与未来方向

尽管GAI 应用前景广阔，目前仍存在多项挑战。数据稀缺与异构性限制了模型训练与泛化能力；计算资源需求大，难以在边缘设备（如海上养殖工船）实现实时推理；模型决策过程不够透明，影响其在关键决策中的可信度；此外，伦理、隐私与监管政策也尚未完善。

未来研究应重点着力于 multimodal GAI 系统构建、轻量化与边缘计算技术、联邦学习框架设计、仿真与真实环境之间的迁移学习、以及伦理与合规标准的建立。只有通过跨学科合作，共同推动GAI 技术的规范化、可用性与公平性，才能真正实现智能与可持续的水产养殖生态系统。

结语

生成式人工智能已成为水产养殖智能化转型的核心驱动力。其在感知、控制、优化和通信等方面的广泛应用，正不断提升养殖作业的自动化与精细化水平。面对全球食品安全与生态可持续性的双重挑战，GAI 不仅是一项技术变革，更是推动行业走向高效、透明和气候适应型未来的关键力量。