近年来，水产养殖业一直在采用数字孪生技术和人工智能传感器来提高生产率和可持续性。数字孪生系统本质上是现实世界系统的虚拟复制品，它结合数学模型和实时数据，准确反映水产养殖环境。例如，数字孪生可以通过合并传感器数据和模型，模拟鱼池的氧气水平和温度，从而实现精确的环境监测和控制。在水产养殖中，数字孪生可以应用于监测环境条件、资源管理和预测分析。一项研究甚至声称，部署数字双胞胎对扩大集约化养鱼至关重要。通过创建一个 "虚拟农场"，管理者可以在不打扰鱼类的情况下测试各种方案、优化喂食计划和预测结果。

基于人工智能的传感器网络通过向数字孪生提供连续数据，对数字孪生进行补充。测量水温、pH 值、溶解氧和生物信号（如鱼类生长指标）的传感器全天候收集数据。人工智能系统通过分析这些数据来建立预测模型。例如，已开发出浮动人工智能传感器浮标，用于持续测量近海养殖场的温度、溶解氧和 pH 值；机器学习模型利用这些数据预测氧气水平的下降，并主动触发增氧或警报。通过这种方式，人工智能和物联网（AIoT）将传统的劳动密集型决策过程转变为数据驱动的自动化系统。传感器读数的微妙变化可以发出早期问题信号（如即将发生的疾病或氧气耗尽），从而允许计算机做出反应，防止损失而不是对损失做出反应。因此，与人工智能传感器集成的数字双胞胎构成了精准水产养殖的支柱，使养殖者能够远程、持续地监控和优化生产。

生物启发技术与数字系统的协同作用。生物启发（生物模仿）方法正越来越多地融入智能水产养殖，与数字创新相辅相成。一个突出的例子是在形态和行为上模仿真鱼的机器鱼。例如，美国 Aquaai 公司开发了一种形似鱼的自动潜航器（AUV），用于在养鱼场巡逻。这些机器鱼与鱼群融为一体，其鳞片状的外表不会对真鱼造成干扰或压力。它们配备了机载摄像头和传感器，利用鳍状推进器高效地游动。它们测量水质（温度、pH 值、溶解氧等）并将实时数据传输回养殖场的管理系统。由于它们与鱼类相似，因此能以最小的功率覆盖大面积区域，可作为经济高效的 "移动传感器 "进行连续监测。这种模仿自然的机器人方法可以实现人类无法实现的非侵入式节能监测。其他仿生创新也进一步促进了数字化养殖。例如，受鲨鱼皮肤启发的表面材料正被用于防止鱼缸中病原体的附着，人工鱼礁结构也被用于减轻鱼类压力和促进鱼类生长。如果与数字孪生平台相结合，这些设计就能自动计入养殖模型。例如，数字孪生可以包含通过仿生过滤系统的流速参数，从而对泵和过滤器进行实时调整。总之，生物启发硬件和行为模型提高了人工智能驱动养殖场的准确性和生态友好性，说明了自然启发设计如何与传感器和算法相辅相成，改善鱼类福利和养殖场的可持续性。

养虾业的应用案例。对虾水产养殖已成为人工智能、数字孪生和生物仿生融合的展示窗口。丹麦一家公司的人工智能对虾普查系统就是一个很好的例子，该系统利用水下成像技术对对虾进行计数并评估其生物量。通过准确确定虾群密度，养殖户可以优化放养和喂食计划。在一个实例中，过去需要三名工人、三个小时才能完成的 30 万只虾的计数工作，现在只需一名工人、一个小时即可完成。这种精确的计数可以准确计算饲料，减少浪费，提高水质和成活率。总之，基于人工智能的计数和喂养系统大大提高了工作效率，降低了劳动力成本，提高了养虾场的产量。

在韩国，像这样的初创企业正在采用一种生物启发、数据驱动的养虾方法。该公司的系统（KAMI SYS）模仿对虾的自然栖息地，使用圆形赛道水箱，水流条件仿照野生环境。该系统的设计旨在实现最大的传感器覆盖范围：其模块（AD Vision）包括图像处理工具，可对幼体后的小虾进行计数、对所有养殖虾进行称重、测量水中的微量氮化合物以及检测虾体形或颜色的任何异常。所有这些功能都将输入一个集中式数字平台（AD Eyes），该平台可分析历史和当前数据，发出实时警报并提供可操作的见解。由于采用了这种集成的人工智能/仿生设计，Aqua Development 公司称其生产率是传统方法的十倍，同时对环境的影响也最小。

数字孪生、人工智能传感器和生物启发技术的融合为实现先进、可持续的水产养殖提供了强有力的途径。在全球范围内，多个案例研究（如挪威的人工智能虱子检测、Aquabyte 的智能饲喂）已显示出实际效益：显著节省饲料、减少疾病和提高生产率。在韩国和其他国家，政府和行业正在积极推广智能水产养殖平台，这进一步增强了人们对这些技术的信心。

然而，技术的不确定性依然存在。人工智能模型的好坏取决于用于训练模型的数据；数据不足或质量不高会影响预测结果。例如，目前基于人工智能的水产养殖疾病预测工具仍处于商业化的早期阶段，需要进一步的数据收集和实地验证才能达到完全可靠。同样，建立一个强大的数字孪生系统取决于准确的物理模型；任何传感器故障或模型不匹配都会降低对系统的信任度。