中国智能渔业发展现状与技术需求探析

岳冬冬，方 辉，樊 伟，李来好，黄一心，刘龙腾

(1. 中国水产科学研究院东海水产研究所,农业农村部远洋与极地渔业创新重点实验室,上海 200090; 2. 中国水产科学研究院,北京 100141; 3. 中国水产科学研究院南海水产研究所,广东广州 510300; 4. 中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所,上海 200092)

现代信息技术与渔业产业的融合发展是渔业现代化发展的必然趋势，是促进渔业科学发展的重要手段。智能渔业是渔业信息化发展到一定程度的生产管理方式特征状态，加快推进智能渔业建设，有利于推动渔业供给侧结构性改革，加速渔业产业转型升级，对于建设中国特色现代化渔业具有十分重要的意义。面对全球经济形势和中国渔业发展态势，渔业转方式、调结构、促转型已经成为摆在当前及今后渔业产业发展面前亟需破解的关键问题，如何加快智能渔业建设，利用现代信息技术手段，应对国际化竞争，为渔业现代化发展提供有效的信息支持，促进渔业现代化全面发展是中国面临的紧迫课题。智能渔业发展目前尚没有成功的经验模式可以借鉴，从信息感知与获取、数据处理与分析和科学决策3个方面对中国捕捞业、水产养殖业、水产品加工与流通业等不同领域开展的智能化生产管理案例进行解析，并对不同行业领域开展智能化建设的重点任务进行了梳理，以期为中国智能渔业发展提供参考。

1 智能渔业及其特点

1.1 智能渔业

作为智慧农业概念[1-2]的延伸，智能渔业(intelligent fishery)是指以现代信息网络技术为基础，借助现代工程、机械、电子等技术手段，通过物联化、互联化、智能化的方式，实现对渔业生产、管理、经营、流通、服务等领域进行智能决策与管理控制的过程。智能渔业包括以下主要内容。

1.1.1 智能捕捞业

结合“智慧海洋”战略构想[3]，从感知层、传输层和应用层角度，以“移动浮标+智能生产”为总体思路，在捕捞生产国家或地区、国际渔业管理组织管辖水域、国内外水产品贸易市场与环境、国内外渔业资源等方面形成全方位信息系统，科学布局技术传感器与信息感知体系，构建中国智能捕捞渔业平台，通过大数据、云平台等现代信息技术开展数据信息收集、加工、分析、预警预报等，实现捕捞渔业生产、经营、管理智能化。

1.1.2 智能水产养殖业

围绕水产养殖产前、产中及产后全产业链条系统设计，有效整合养殖水域环境参数的实时监控、投饲自动精准、监测预警水产养殖病害疫点与规模、工厂化循环水控制装备与仪器、深水网箱升降控制等技术装备与管理模式，并从国际国内不同种类水产品规模、贸易、质量安全、技术输出决策等领域，集成智能养殖渔业平台，借助现代数据挖掘技术、生产技术与管理的高效集成，实现水产养殖过程智能化，提高水产养殖领域全要素生产率，降低养殖生产成本，减少养殖生产过程对水体环境的负面影响。

1.1.3 智能水产品加工与流通业

围绕国内外加工企业、加工基地以及船载加工的原料市场监测、制造生产、质量安全追溯、产品营销、流通与贸易等环节，构建水产品加工业大数据中心，形成从原料到产品市场、消费市场到原料的双向智能决策、生产、管理与追溯体系，实现水产品加工业产品销售网络化、加工装备自动化、生产制造智能化、企业管理信息化以及质量安全信息溯源化的新型业态。

1.2 智能渔业的特点

2016年12月28日，农业部发布《农业部办公厅关于加快推进渔业信息化建设的意见》(农渔发〔2016〕40号)，对渔业信息化建设的重点内容进行了梳理。渔业信息化[4-5]作为渔业现代化的核心部分，基于板块、功能而设计的整体架构仍是主流思想，对于不同功能区或板块数据信息的传输、共享、挖掘、发布内容触及不深。在以互联网、移动互联网、物联网、大数据、云计算等技术为代表的现代信息技术迅猛发展背景下，数字化、网络化、智能化已成为各个行业领域的发展方向，渔业应充分利用信息技术等强有力工具，加快转变思路，实现由渔业信息化向“智能渔业”发展方向的跨越。与渔业信息化的内容相比较，智能渔业具有以下特点。

1.2.1 涵盖范围广

智能渔业是一个整体性概念，即使针对捕捞、养殖、加工等不同行业，在信息感知、传输、处理、应用等方面也是相互交融，彼此关联，从而形成整体渔业概念，打破传统渔业信息化的条块化、板块化思维定势；同时在渔业的发展过程中，也是以链式思维进行设计、布局与管理，涉及的内容均是属于全过程的，而不是阶段性的，除非因实施阶段的差异而有所不同。

1.2.2 信息技术手段广泛应用

智能渔业的发展融合了现代信息与网络技术，涉及到信息感知、数据传输以及信息加工处理等环节和领域，例如自动驾驶、无人机、电子浮标、机器人、北斗导航、人工智能、图形图像处理、模式识别与控制、机器视觉、传感器等先进的技术手段，实现以较高水平的自动化生产、智能化决策管理为主要特征的智能渔业生产管理过程。

1.2.3 目标整体性

智能渔业的整体目标就是要降低生产成本，提高全要素生产率，实现渔业资源环境与生产、消费、流通各环节之间的绿色协调发展。

发展智能渔业，从感知生产环节信息开始，贯通经营、管理、流通等产业链环节，再反馈指导生产环节，形成渔业产业链生产经营、管理闭环，以渔业供给侧结构性改革为主线，提升渔业现代化经营管理水平，实现提质增效、减量增收、绿色发展、富裕渔民的目标。

2 智能捕捞业发展现状与实践案例

2.1 智能捕捞渔业发展现状

欧洲等渔业发达国家或地区，已经将遥感技术、海鸟、雷达、声纳、探鱼仪、快艇(小艇)、直升机等生物、仪器和装备作为捕捞渔船的外部感知系统，用以辅助搜寻目标渔获物种群。为提高渔船船长使用各种数据信息的便利性，部分国家已经将渔场渔情分析预报研发到业务化应用阶段，使其提供的渔场渔情要素信息更加多元化，业务化应用更加自动化，信息服务的渔业种类和区域更加多样化等[6]，例如法国空间研究中心所属的CLS公司开发的CATSAT渔情信息服务软件系统，可为渔船提供全球三大洋海域的表层水温、叶绿素、海流、风场等10余种海况信息[7]。欧盟、美国等国家和地区及部分国际渔业组织等通过捕捞渔船渔捞日志数据，及时汇总、反馈配额/限额捕捞管理情况，提高渔业资源管理水平，还开展渔船船位数据挖掘进行渔场判别、分析渔船捕捞行为、高时空精度的单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort，CPUE)和捕捞强度计算等应用，例如南极海洋生物资源养护委员会(Commission for the Conservation of Antarctic Marine Living Resources，CCAMLR)按网次收集“精细尺度渔获量与捕捞努力量数据”和按月度收集“渔获量与捕捞努力量数据”，则是感知南极相关海域生物资源量和捕捞生产状况信息的直接有效方式[8]；通过互联网或卫星电话获取市场交易信息、价格信息、管理信息、运输船信息等，为渔船生产经营与决策提供参考依据。

中国在渔场渔情服务的海域范围不断拓展，从北太鱿鱼渔场和大洋金枪鱼渔场，已经拓展到东南太平洋智利竹筴鱼渔场、南极磷虾渔场和西非近岸渔场等，均是智能化生产实践应用的典型代表[9]，随着中国自主海洋卫星的发展与业务化应用，将进一步提升中国渔场资源监测与应用技术的准确性和可靠性[10]。北斗导航卫星也已经在海洋渔船监测中得到初步应用，例如船位监测与感知等领域[11]；由单边带电台、卫星电话建立的船队之间以及船队与陆基之间的联系信息，丰富海洋捕捞渔业信息感知来源与内容，例如渔场判断的人为经验、生产管理的科学方法等；开发了远洋渔捞日志录入系统、渔业信息服务网站，实现了基于移动通信的渔业信息微信推送服务等，也是全面感知海洋捕捞渔业生产、经营、管理、水域环境的实践与应用尝试。生产渔船或企业通过市场信息的及时获取，开展市场效益的实时比较分析，提高远洋水产品运回国内销售量，2016年运回率达到55.53%[12]。

2.2 智能捕捞业生产案例——金枪鱼围网生产决策

中西太平洋是中国金枪鱼围网渔业主要作业海域之一，随着中西太平洋渔业委员会(Western and Central Fisheries Commission, WCPFC)对金枪鱼围网渔船人工聚鱼器(Fish Aggregation Device，FAD)作业提出严格的限制要求[13]，使得中国金枪鱼围网渔业企业实际生产面临严峻形势，亟需通过现代信息技术手段，解决人工聚鱼器禁用带来的渔场发现难题。以A公司在中西太平洋的金枪鱼围网船队海上作业状况进行案例分析，展示智能捕捞渔业生产与管理决策过程。

信息感知与获取：作业渔船历史生产捕捞日志、通过NOAA网站获取海表水温数据、船载探鱼仪和CATSAT助渔导航系统数据、主要交易市场的价格信息、交易量信息，船长生产经验。

数据处理与分析：单位捕捞努力量渔获量数据的网格化处理，海洋环境数据的精度处理，ARCGIS绘制渔获量与CPUE时空分布、渔场中心和海表温度(sea surface temperature, SST)分布关系；进行船队作业状况分析、渔场中心变动状况分析、适宜海况分析；生产作业渔场与运输船、卸货港口的渔获物上岸交易经济性分析。

科学决策：提出船队作业改进决策；提出购买作业天数改进决策；寻找作业渔场的改进决策；提出渔获物转载、运回或就近上岸决策。

2.3 智能捕捞业发展趋势

中国作为远洋渔业大国，截至2016年底，拥有远洋渔业企业162家，在外作业远洋渔船2 571艘，远洋渔业总产量199×104t，作业海域涉及42个国家(地区)的管辖海域和太平洋、印度洋、大西洋公海以及南极海域[14]。《“十三五”全国远洋渔业发展规划(2016—2020年)》提出，到2020年，全国远洋渔船总数稳定在3 000艘以内，渔船专业化、标准化、现代化程度显著提升，综合效益是唯一表征指标。要实现综合效益显著提升，其中智能化生产决策系统必不可少。在渔业“走出去”战略和“一带一路”倡议背景下，亟需加强对不同海域渔场环境和市场环境的感知水平，促进军民融合发展，构建完整的海洋遥感观测技术体系和实现全球渔场海域的无缝监测，加强对感知信息的业务化应用，提高渔业资源开发和渔场渔情预报种类，同时建立远洋渔船监测管理与信息服务系统，提高远洋渔业船队的经济效益、生态效益和社会效益。

近海渔船安全生产管理问题日益艰巨，截至2016年底，中国拥有近海捕捞渔船17.71×104艘，在近海渔业资源持续衰退、周边水域生产形势复杂、极端灾害天气多发、渔港设施基础薄弱等多重因素叠加下，船舶自动识别系统(automatic identification system，AIS)、渔船船位监测系统(vessel monitoring system of fishing vessel, VMS)、渔港监控系统等目前只是在部分省份或部分水域渔船进行了试点应用，近海捕捞渔业生产安全形势仍不容乐观。亟需通过构建示范船队，并通过搭载水文、地质探测等信息设备，提高对敏感水域环境的综合感知水平；通过渔船船位监测系统，开展近海捕捞特定资源对象的限额捕捞试点管理，研究制定渔船、资源、管理三者相互协调的整体解决方案。

3 智能水产养殖业发展现状与实践案例

3.1 智能水产养殖发展现状

应用遥感和地理信息系统(GIS)技术开展水产养殖监测与选址区划研究已有超过30年的时间，2013年，FAO出版了《GIS和遥感在渔业和水产养殖中的应用进展》技术报告[15]。澳大利亚研究开发了视频系统监测鱼类生长，该软件能够从水下立体视频成像中对养殖对象进行自动识别和测量，从而判断养殖对象的生长特征，以改进生产管理方案。2017年，挪威萨尔玛(Salmar)集团建造的全自动深海半潜式“智能渔场”，配备了全球最先进的三文鱼智能养殖系统，可以记录饲料系统和环境传感器数据，还包括450多个养殖分析变量数据。美国利用渔业大数据已经形成了成熟的水产养殖商业控制系统，Campbell科技公司使用大数据进行生产管理分析和数据挖掘，KOUTROUMANIDIS等[16]学者进行了水质监测数据时间序列的时域和频域分析，可以实现为不同规模的水产养殖公司定制自动化的水质监测与控制系统；挪威AKVA集团开发的养殖管理系统，可以根据不同的养殖品种和饲料营养特征，以及养殖环境等进行特定编程，制定最优的养殖方案，其中投饵环节实现原理为：鱼类运动、摄食、休息等各种信息汇集到中央控制中心，由计算机对养殖鱼类各种行为进行分析处理，再将信息传送到自动投饵设备上，控制投饵时间及投饵量。

2009年，中国开始了水产养殖遥感监测工作，建立了覆盖全国范围的水产养殖遥感影像数据库。国家“863”计划项目“智能化水产养殖信息技术应用系统及产品”的研发与示范应用[17-18]，标志着中国智能水产养殖研究的开始。养殖水质监测、区域环境监测、自动投饵、病害诊断和防治、生产管理等智能装备和技术应运而生，例如中国海洋大学研制的适用于深水网箱养殖的投饵机[19]、大连海洋大学研制的“海洋牧场远程监控投饵系统”[20]等。针对中国渔业统计、水产养殖生产形势分析等需求，农业部渔业渔政管理局建设了全国养殖渔情信息采集系统，该系统数据采集范围涵盖企业、渔民合作经济组织、大型养殖渔场或生产基地以及家庭农场等经营主体，涉及76个养殖品种、9种主养模式，进行全年信息动态采集[21]。青海民泽龙羊峡生态水殖有限公司引进挪威AKVA集团Fishtalk养殖软件系统进行三文鱼养殖，该软件系统是基于AKVA集团水产养殖设备中大量的环境探测器所收集的数据，进行控制、计划、财务3方面的管理辅助，实现鲑鳟鱼养殖品质控制。中国农业大学研究提出了水产养殖全过程物联网监管系统构建方案[22]，包含4个子系统：水产养殖环境监控系统、水产品健康养殖智能化管理系统、水产养殖对象个体行为视频监测系统、“气象预报式”信息服务系统，各子系统的分工协作可实现对水产养殖全过程的监控。中国水产科学研究院探索将水产养殖管理系统与水产品市场信息进行整合研究，实现了为养殖生产经营者提供市场价格动态及渔情预警信息和为相关管理人员提供决策支持。

3.2 智能水产养殖生产案例——世界首座半潜式大型智能渔业养殖平台

2017年6月3日，由中船重工武昌船舶重工集团旗下的湖北海洋工程装备研究院有限公司建造的世界首座半潜式大型智能渔业养殖平台——“海洋渔场1号”成功交付给挪威萨尔玛集团。该平台装备配备了全球最先进的三文鱼智能养殖系统、自动化保障系统和高端深海运营管理系统，3个子系统之间智能配合，协调完成整个养殖生产过程，并依据市场需求，作出起捕生产决策。其中，智能养殖系统包括鱼苗投放系统、鱼苗进食系统等；自动化保障系统包括渔网自清洁系统、死鱼收集系统等；高端运营管理系统包括自适应升降系统、深海定位系统等。该养殖系统属于典型的智能水产养殖模式。

信息感知与获取：该系统安装了约2×104个传感器，100多个水上水下监控设备和100多个生物光源，通过感知设备可实现对饵料供应、水体环境监测、养殖对象运动行为识别的智能化信息监控采集。水上水下监测系统可以持续监控养殖对象的行为、分布密度，以及饵料分布密度、养殖对象的逃逸等情况，同时检测养殖水体水温、盐度、溶解氧和海流速度，所有数据由K-CHIEF自动化系统在集控操作台上显示，还可以根据需要显示在手机等移动终端设备上，方便用户对养殖网箱内的生物、环境情况进行实时掌控；水下灯则通过灯束来影响养殖对象的生长和密集度，确保养殖对象能够快速生长，并提高饲料的利用效率。

数据处理与分析：为提高生产管理效率，“海洋渔场1号” 配备了自动化控制系统，通过该智能养殖系统可实现单次养殖三文鱼100×104尾以上、养殖产量达5 000 t。装配的旋转门系统有别于其他已建和在建养殖装备，是智能化的末端指令执行装置，通过传感器和监控设备发出的决策信息，判断养殖系统渔网清洗、活鱼自动驱赶和捕捉等时机并执行[23]。

科学决策：投饵系统采用电脑控制，电脑的投饵决策由温度、潮流、溶氧、饲料传感器(水中饲料余量)、摄像机系统(鱼类行为)和喷料状态等信息经养殖管理软件综合分析决定，并发出各项指令，养殖管理软件是投饵系统的决策中心。根据视频监控系统显示的鱼体大小规格，决定养殖对象起捕收获时间。

3.3 智能水产养殖业发展趋势

发达国家现代水产养殖技术和装备的自动化、信息化和智能化发展很快，挪威、德国、美国、法国、日本等发达国家对于水质监测已完全实现了自动化，所建立的养殖水体环境智能监控管理系统，可在线检测水体中的各项理化指标，并根据这些数据了解养殖水体的水质状况，从而有效地调节养殖环境，将养殖水体控制在养殖对象最适宜的状态，提高养殖产量和效益。随着GPRS(通用分组无线服务技术)、WiFi、ZigBee(基于IEEE802.15.4标准的低功耗局域网协议)等无线技术的发展，部分国家已经实现水产养殖装备的远程控制，使装备变成网络中的一个控制终端，实现智能水产养殖生产。

4 智能水产品加工与流通业发展现状与实践案例

4.1 智能水产品加工与流通业发展现状

部分发达国家和地区已经广泛应用移动互联网、物联网、二维码、无线射频识别(radio frequency identification，RFID)等现代信息技术，实现对水产品加工过程和流通销售各环节的信息感知与追溯。在加工过程中，利用远红外技术、图像识别技术、视频监控系统、RFID等技术，对不同对象(加工车间、环境、加工品)等进行实时感知，获取环境参数、生物参数、加工装备参数等；在流通追溯方面，欧洲、美国等国家和地区通过法律规定的形式，要求水产品流通领域的主体必须具备识别产品、记录产品等由源头到餐桌各个流通环节的实时状况、必要时记录产品属性和加工特点、并整理和分析录入信息的能力，欧盟《食品基本法》(EC Regulation No 178/2002 laying down the general principles and requirements of Food Law)的颁布，提出实施水产品追溯标签制，即在水产品的外包装上注明该产品的经销商、进口商、出口商、包装商、生产商以及准确的养殖地和生产加工厂，以便在发生质量安全问题时，可以按照流通过程从销售商一直追溯到产地的各个环节。加拿大物流企业Thomson Group通过强制供电器、自动控温与记录、卫星监控等智能系统，可以实现对3种不同温度要求水产品的同时运输。荷兰通过冷链物流供应链管理系统，优化供应链流程，减少中间环节，实现水产品物流增值，还借助先进的拍卖系统、订货系统和电子交换式信息系统等实现电子化水产品物流配送[24]。

中国水产科学研究院项目组通过承担“水产品质量安全可追溯体系构建”项目，针对中国水产品生产与流通环节中的质量安全状况和生产消费需求，研究提出了中国水产品质量安全追溯的关键环节、关键控制要素和追溯模式，编制出包括水产品质量安全可追溯体系的信息采集、标识标签与编码等相关技术规范，集成了“水产品质量安全追溯与监管平台”，为中国水产品质量安全可追溯体系的建立和运行提供了较好的经验示范[25]。福建中检华日食品安全检测有限公司参与开发的“水产品身份追溯系统”，可以连接水产企业生产、检验检疫、工商监管和消费各环节，通过在水产品生产、加工、流通、消费等供应链环节提取消费者关心的质量安全追溯要素信息，建立食品安全信息数据库。湛江市在整合全市农产品收购加工企业信息管理系统、湛江民营科技园水产进出口行业信息网络平台和湛江水产电子商务平台的基础上，搭建与智能水产品加工相配套的产品设计与贸易促进、公共检测、公共技术研发、农产品质量追溯体系、公共环保、公共展示、公共物流、公共认证服务等公共服务平台，实现对水产品加工相关数据的全面汇集。

4.2 智能水产品加工与流通业生产案例——养殖水产品质量追溯信息平台

2013年开始，全国水产技术推广总站、中国水产科学研究院、苏州捷安信息科技有限公司联合开展了水产品质量安全可追溯体系建设的试点工作，通过构建养殖水产品质量安全可追溯信息平台，将水产品质量安全追溯体系、渔业水域生态环境监管、尾水水质在线监控和水生动物疾病远程辅助诊断等功能集成于一体形成综合技术服务信息平台。

信息感知与获取：截至到2016年底，该系统已推广到全国19个省(自治区、直辖市)的5 400多家水产企业，每年上传各类基础信息超过50×104条。针对养殖生产、初级加工、标准化包装、检验检疫、冷链物流运输、终端销售等供应链中重要的追溯环节，对水产品生产流通中的每一个重要节点进行有效的标识，以实施快速感知与溯源。其中主要的感知采集信息包括：各环节涉及的企业资质信息、产品、关键控制点、原料验收信息、生产计划、加工过程中关键控制点、检验报告、成品包装、产品出入库、物流销售数据等。追溯信息采集企业通过系统平台可随时填报投入品的使用信息，实现企业生产管理等档案记录的电子化、网络化，便于实时追溯。

数据处理与分析：国家级水产品质量安全追溯系统作为追溯信息的最终管理中心，负责对全国所有水产品的质量安全进行监管，开展全国追溯信息综合分析利用、提供国家级综合信息服务等；省级水产品质量安全追溯系统是由省级渔业行政主管部门负责管理，作为追溯信息的集中管理中心以及追溯体系日常运行的控制中心，负责对所在省辖区范围内水产品的质量安全进行监管检查，开展本省的质量安全追溯信息综合分析利用、提供综合信息服务等；市县级水产品质量安全追溯系统一般由市县级渔业行政主管部门负责管理，负责追溯点的登记备案，对辖区内水产品质量安全进行监管，开展水产品质量检测，对生产单位进行技术指导和培训，开展本辖区内追溯信息综合分析利用，提供综合信息服务；生产单位仅负责记录本追溯点与质量安全相关的生产信息，同时接受省级质量安全追溯管理中心和市县级追溯管理分中心的监督与管理。绝大多数试点企业已基本达到了有效记录、链接、传输和监督追溯信息的工作要求，实现了从生产岗位信息采集到产品追溯信息查询一体化。

科学决策：建立“从养殖池塘到餐桌”的水产品质量安全控制链条，实现水产品的“双向”追溯，明确产业链条各环节责任主体。

4.3 智能水产品加工与流通业发展趋势

2016年12月，国务院印发《关于进一步促进农产品加工业发展的意见》(国办发〔2016〕93号)，提出“将农产品加工业纳入‘互联网+’现代农业行动，利用大数据、物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术，培育发展网络化、智能化、精细化现代加工新模式。”智能水产品加工在制造设备智能化的基础上，积极探索建立智能化管理体系，将设计、制造、供销服务和决策管理等过程的信息化进行系统集成，推动水产品加工企业向智能制造方向迈进。

水产品质量安全追溯体系将以相关责任主体和追溯流向管理为核心、以追溯二维码为信息技术载体，不断推动水产品质量安全追溯管理与市场准入密切衔接，逐步实现水产品“从池塘到餐桌”的全部流通过程/环节可追溯管理，切实做到“信息可查询、来源可追溯、去向可跟踪、责任可追究”，建立保障生产者、消费者权益的“质量追溯平台”。

5 智能渔业技术需求探析

智能渔业在中国的实践探索起步较晚，发展水平总体偏低，其中现代信息技术、工程控制技术等技术手段与渔业不同领域的融合发展不深仍是重要制约瓶颈，具有原因有2个方面：一是现代信息技术手段自身发展成熟度不高，例如特殊海况条件下的自组网技术，影响了其推广应用；二是现代信息技术手段与渔业生产、管理等环节应用存在“水土不服”，例如养殖水域环境监测与管理控制程序功能单一性、安全性等条件，尚未达到“智能化”的生产管理与服务水平。因此，亟需从捕捞业、养殖业、水产品加工与流通业等不同领域，开展现代信息技术创新及其与渔业行业的深度融合发展。

5.1 构建军民融合的智能捕捞产业技术体系

5.1.1 突破船联网关键核心技术

充分挖掘创新资源，加强协同科技攻关，重点研发围绕捕捞渔业船舶为载体的信息感知技术和装备，积极开展全球重要渔场水文地质环境数据遥感监测、近海渔场水文地质环境数据监测与时空动态变化、渔捞日志数据填报与集成、渔船船位动态监测、敏感海域区域捕捞强度评估、主捕对象识别、渔具生产过程监视技术研发与集成。利用无线电通信、卫星通信、计算机网络等技术手段，开展复杂条件下语音信息安全传输、涉渔各类通信系统信息交换、渔船渔场通信自组网、良好数据压缩性能且低节点的数据编码算法、渔用专用频段信道数字通信频率划分方法、渔业专用通信终端设计等技术和产品的研发与应用。充分发挥渔业通信网络与通信频段基础条件，利用无线电通信、卫星通信、计算机网络等技术手段，开展多源、多尺度、异构的海洋渔业数据源集成研究(例如生物资源、渔船位置、海洋环境、遥感信息、浮标、气象水文、探测声呐等)、渔业数据云平台数据存储与并行计算架构设计、渔业船联网综合保障平台设计(渔船监管监控、渔政管理指挥调度、渔获产品追溯、渔港视频监控)。

5.1.2 建立智能捕捞渔业数据分析中心

在渔业船联网基础上，利用外部数据感知获取技术，汇集成为捕捞渔业大数据，开展海洋捕捞渔业数据交换技术(渔船渔港数据交换共享、跨区域作业渔船数据交换共享、区域报警数据交换共享、渔业行业业务系统数据交换共享、国内外交易市场专业数据接入、渔船进出港数据交换)、海洋捕捞渔船行为模型研究、海洋捕捞渔业产业预测研究、渔场判别模型研究与预测等研发与应用。

5.1.3 搭建军民融合服务机制

建立基于渔业船联网的军民融合创新中心，围绕重点水域环境特征感知方式、感知途径、感知条件以及感知频率等重点工程，开展军民联合试验，加速科技成果转化应用。在北斗卫星导航系统、船载水文地质感知系统应用方面，形成具有自主知识产权、运行安全可靠的技术与装备，开拓军民融合新领域实践典范。

5.1.4 构建智能捕捞渔业法规标准体系

结合渔业船联网发展实际需求，开展法律法规条款适用性研究，推动渔业船联网和司法监管法律条文相互协调，并积极通过立法、立规等方式，打破渔业船联网发展的法律障碍。构建适合中国国情的渔业船联网标准体系，全面覆盖渔船建造、信息通信、基础设施、信息安全、运行监管、应用服务、数据开放等领域，重点制定船载关键系统、渔用基础海图、云控制平台、安全防护等技术标准和规范，以及“船—陆—海—空—天”系统协同的船联网无限通信技术标准和设备接口规范。建立渔业船联网登记划分标准及评估标准，制定渔业船联网生产航行记录等标准，为事故责任判定奠定基础。

5.1.5 构建智能捕捞渔业信息安全体系

严格落实国家网络安全等级保护制度，以渔业船联网相关系统运行安全、数据安全、装备设备安全、国家安全等方面为重点，防范各种非法入侵攻击和信息安全事件。实施渔业船联网信息安全分域隔离，搭建多层次安全防护体系。实施权限认证管理，保障渔业船联网相关设施、云控基础平台及相互间的通信安全。建立可靠的数据信息传输通道，保障相关数据信息在军民网络间传输的安全性。

5.2 构建质量效益的智能水产养殖产业技术体系

5.2.1 研发智能养殖核心技术与装备

信息感知技术是智能养殖发展的核心，利用传感器、视频监控以及人工智能等现代信息技术和装备，开展多技术手段融合的水产养殖信息感知研究，实现对养殖水体及周围环境的立体、全覆盖、高精度的实时动态监测；开展养殖对象生长、生理变化规律研究，建立不同养殖模式下智能养殖对象生长模型。开展多参数传感器、自组织通信网络等关键技术研究，提升智能水产养殖业使用的传感器的精确度和稳定性。开发应用专家系统控制养殖生产过程。

5.2.2 组建智能养殖渔业数据分析中心

建设水产养殖专题数据库，整合生产领域的感知数据、市场贸易数据、各级各类市场价格信息以及需求信息等调查监测内容，建立水产养殖大数据平台；开展养殖水质控制、饲料投喂等智能控制技术基础研究，开展智能设备控制程序研发；开展重点养殖水产品品种的市场供需预测预报技术研究。针对工厂化、池塘闭合生产系统或湿地生产系统、网箱养殖、深远海养殖平台等名特优养殖品种，开展大数据应用示范。针对“一带一路”沿线国家水域环境、水产养殖产业特征，开展数据挖掘技术研究，支撑水产养殖业技术“走出去”战略实施[26]。

5.2.3 完善智能养殖渔业标准体系

建立整合现有水产养殖数据的标准体系，形成数据交换、采集的技术规范与衔接机制。以智能水产养殖技术与管理的实际需求为导向，按照信息感知、数据传输、数据存储、数据库开发、数据共享、数据服务、信息通信等领域范围，制定技术规范与标准体系。开展已有数据资源的转换技术研究，提高数据共享交换的科学性[26]。

5.2.4 构建智能养殖渔业信息安全体系

加强大数据环境下的网络安全问题研究和基于大数据的网络安全技术研究，落实智能养殖渔业信息安全等级保护、风险评估等网络安全制度，建立健全养殖大数据安全保障体系。建立智能养殖渔业大数据安全评估体系。明确智能养殖渔业相关数据采集、传输、存储、使用、开放等各环节保障网络安全的范围边界，切实加强商业秘密等信息的保护。增强网络空间安全防护和安全事件识别能力，开展智能养殖渔业数据平台安全监测和预警通报工作[23]。

5.3 构建安全可控的智能水产品加工与流通产业技术体系

5.3.1 攻关智能水产品加工与流通核心技术

围绕中国水产品加工业与信息技术融合程度不高的现实问题，开展智能环境传感器技术研发与应用，感知水产品加工厂、船载加工区等环境参数变化，确保水产品加工环境处于最适宜状态；利用红外线技术、图像识别技术等，实现对加工对象及其体型特征、温度等参数进行感知，为水产品智能前处理和加工机械装备研制提供基础；通过在冷链物流过程中增加自动温控装置、互联网和物联网技术，实现水产品加工物流环节的低温条件感知与保障。利用互联网、移动互联网等传输技术，实现对水产品加工环节、流通环节的智能感知信息安全、准确传输。开发建设水产品原料特征信息大数据平台、水产品加工工艺参数及品质变化大数据平台、水产品贮藏参数及品质变化大数据平台、水产品或水产加工品流通与追溯大数据平台等，不断完善水产品加工流通领域关键数据库，实现对智能水产品加工业基础数据信息的汇集与整合。通过对水产加工品大数据进行挖掘，从而为企业加工、第一产业(养殖业、捕捞业)生产进行预测预警。

5.3.2 建立智能水产品加工流通数据分析中心

重点建设面向水产品(加工品)质量安全追溯和贸易流通的大数据平台，通过水产品加工领域及其产业链前后端周边数据的感知，开展重点水产加工品原料生产、加工、流通、价格、贸易流向监测，开发水产加工品贸易、加工、仓储等预警模型；对重点水产加工品出口目标市场、同质产品开发主体等消费量变动、价格变动、贸易壁垒设置等信息进行智能感知与获取，从而针对加工企业开展个性化定制服务。完善整合水产品质量安全追溯系统，建立自上而下、横向联通的全国水产品质量安全追溯体系，实现数据可查、主体责任明确、管理职责分明的监管平台。开展水产品电子商务流通监测与市场预警体系研究。

5.3.3 建立智能水产品加工流通标准体系

围绕智能水产品加工、流通与追溯领域，从各类传感器、水产品特征、智能监测与识别、加工工艺参数、贮藏参数、射频识别、集成网络和智能节点、数据传输、数据安全、数据发布、智能分类与包装等技术应用方面建立完备的标准体系。建立水产品质量完全追溯系统开发条件标准，严格控制开发者、建设者、维护者准入。

5.3.4 建立智能水产品加工流通数据信息安全体系

智能水产品加工体系数据，涉及保密、商业秘密等内容，应从源头法规、技术措施、防范体系、危机消除等领域开展信息安全体系建设。智能水产品流通与追溯体系数据，既有公众知情权又涉及保密与商业秘密等隐私，尤其对于突发事件的公共安全影响，应严格按照国家信息安全工作要求，保障数据采集、处理、存储和传输的机密性、准确性、完整性和可用性，同时实行重要数据分类分级管理，确保用户信息等数据安全可控。