人工智能养虾

传统养殖虾塭，渔民必须看天吃饭，大雨容易改变虾塘水质酸碱度，加上池深水浊无法目视水底饲料消耗度，最怕喂食过度让残饵污染水质，导致虾群大量死亡。

即使渔民频繁巡察虾塘，也难以精确掌握虾子生长进度，必须靠捞虾检视的方式抽样整个虾塭生长进度，加上台湾养殖业主高龄化，高龄渔夫冒恶劣天气巡察也让人惊心。

根据智慧科技水产养殖团队最新成果，利用AI养虾，不仅虾只身型比一般传统养殖虾大得多，也能利用AI告知投饵最佳时机，降低成本，减少人力巡逻工作量，用AI增加虾塘产收。

透过AI养虾成绩斐然，一般坊间养殖虾子育成率约4至5成，也就是说，一万尾虾苗最好可以育成50万只虾子，若天候不佳，育成率还会更差，但导入AI以科学方法养虾，育成率可以提高到7成。

AI监控水质，监测虾生长活力

水质与喂食的饲料数量及时间点关联非常高，但养虾的水质混浊，所以渔民无法以目视判断池底虾的健康情况，一旦过度喂养虾群，水中残留过多的残饵与排泄物，会使水质加快恶化。

坏的水质会将增生细菌，使虾只生病，导致全池覆没。当台风、寒害来临，更是虾塘最危险的挑战。

目前AI已经可以协助渔民判断是否该投饵喂食，其次，掌握池里虾只的数量、大小与移动速度，透过资料机器学习，也已建立虾只成长模型。

目前研发团队也开发了APP，让农夫透过手机App就能执行，另外，有别于传统虾塘是四方形，虾池角落常堆积污泥废饵，因此团队也改良推出圆形虾塘，让淤泥因水流集中于池底中央，有利于清洁排污，取代人工挖污泥，减缓水质腐坏。另外虾塘也设立一圈供氧设备，让虾只含氧平均。

AI养殖挑战是资料量与自动化

AI养虾第二个考验是庞大资料量与自动化考验，专家表示，专案执行第一年已累积了47TB影像跟照片资料，若预估专案要执行3年，资料量累积将会高达500TB。

在智慧养虾后，这个团队的下一步是自动化。专家表示传统养殖业必须看天吃饭，很难跟工厂一样照固定规则运行，所以养殖业导入自动化管理系统有很大挑战，但可以利用AI弥补，目前虾塘老板可以透过App监控最佳喂食时间，按未来期望能更AI化自动判断时机并投料。

调查显示，76%的台湾受访者已计划在未来开始采用AI解决方案，但有83%的受访者不知该从何处着手，对此专家表示，传统产业若要转型突破，必须要先找出隐藏在企业内价值资料，这部分必须对资讯系统进行投资，目前该团队计划把该实验架构复制到一般鱼塭，进行实地测试。

（来源：中国水产频道）