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　　水产物联网实现了养殖过程的实时在线监测和精准调控，大大提升了养殖场的信息化、自动化和智能化水平，降低生产成本，提高了劳动生产率、资源利用率和管理效率，提升了农产品质量等级和市场竞争力。总结来说，物联网是水产养殖户的“贴心管家”，可以实现养殖“智能化”，推动智慧渔业。

　　实现通过互联网平台进行远程监测、预警处理、自动化设备调控和追溯管理，实现科学养殖与管理，达到节能降耗、绿色环保、增产增收的目标。

　　水产大数据的核心应用是提供智能决策分析，形成智库系统，指导养殖生产经营活动。比如，在水产领域，选择养什么鱼、该放养多少密度、何时养何时卖等，从而提高养殖生产效益，并最终能提炼出行业发展规律，为政府和企业工作提供相关依据，对互联网金融发展也能提供支撑。

　　水产品标识溯源数据中心包括全市追溯码、生产环节和入场环节这三个可更新、查询和延展的数据库。

　　关于水产品的安全溯源问题，与畜牧类是有所区别的。像猪牛羊，一头的价值比较高，因此可以单个进行安全溯源，比如，在他们的耳朵装芯片，记录安全信息；但是鱼类，相比来说，体积比较小，单价也相对低，个体进行溯源安全，成本就非常高，更适合以批次为单位进行安全溯源。

　　物联网应用为水产大数据的建设提供了技术支持，极大丰富了水产数据的种类和数量。

　　利用物联网技术可以把整个生产过程的数据进行采集。此外，与养殖相关的如气象、水温、市场等数据也能采集。这些数据构成了水产大数据的基础。

　　欧美等国在大力发展传感器、信息融合传输和互联网等技术的基础上，结合庞大的资源卫星，用于获取、传输和分析各类农业信息，再通过决策系统，实现了大区域农业环境监控和统筹规划。

　　像挪威的大型养殖场在人力成本高昂的情况下，通过集成现代信息技术，构建养殖物联网平台，实现三文鱼饲料投喂、收获、洗网、加工的完全自动化，只要定期维护便可实现1~2 人管理全场所有事务。

　　帮邦魔盒（实时在线小时在线监测溶氧水温pH变化，查看历史水质数据、水质曲线、水质分析和调水建议，支持缺氧和停电时的电话报警功能。

　　可以在线实时显示水体溶解氧、温度、pH的数据，实现数据化管理，不用在盲目的凭经验去判断，而是有了可靠的数据。

　　并且可以展现历史的数据，通过数据曲线图，达到数据分析的目的，真正的实现了数据化管理，通过数据分析，可以提前判断出水质情况，第一时间做出正确的调整，避免判断错误或处理不及时造成的损失，真正做到了数据化养殖。

　　通过连接增氧设备，实现了智能化管理，当溶氧值高于或低于上限和下限的时候，自动开启或关闭增氧设备，既保障了安全性，又节省了电能和人工。同时带有定时功能，可根据养殖情况定时开启或关闭增氧设备，做到了科学合理的养殖，同时有节省了大量的人工和时间，又保障了养殖生物的安全。

　　当数据发现异常时，通过互联网，通过手机报警及时反馈给养殖户，及时高效的报警机制，第一时间了解到问题，及时处理问题，避免了因不知情或处理不及时所造成的损失，通过数据检测和及时反馈真正的降低了养殖户的养殖风险。

　　通过自主研发的app，一切操作可以用手机进行，实现了坐在家里也能养鱼，解放劳动双手，节省大量的时间成本，提高养殖人的幸福指数。通过30年的数据分析，当发生问题是拿出相应的解决方案，帮养殖户及时解决问题，真正实现了智慧渔业。

　　智慧渔业是以人工智能为何核心技术，集电子化、数字化、机械化、工业化、大数据信息等技术为一体的创新技术平台。智慧渔业是以渔业养殖为应用场景，将传统渔业与智能科技深度融合，将养殖技术、装备技术和信息技术有效结合，实现水产养殖生产自动化、管理信息化、决策智能化，有效做到水产养殖产业集约化、规模化，是一种可真正实现现代渔业可持续发展的样纸运行模式。智慧渔业将为渔业生产带来颠覆性的变化，可以有效推动水产养殖在信息化时代的转型升级。

　　智慧渔业是建立在建设全新的现代水产养殖科技的基础上的。突破传统的分散式、低水平的养殖局面，有效解决资源浪费、生产效率低等方面问题。智慧渔业以智能化的手段，结合互联网+等方面的渠道，使得信息共享化、透明化，打造一套全新的水产养殖模式。

　　智慧渔业不局限于养殖技术的创新上，它是现代养殖技术、装备技术和信息技术的结合，是传统渔业与数字化、互联网等技术进行深度融合。

　　智慧渔业是工业化、数字化渔业的升级，是以人工智能、大数据等技术为核心的水产养殖新一轮的变革。

　　智慧渔业依托大数据。人工智能等技术，可以使得渔业机械如同一样可以进行思考，使得养殖。监测、投喂等方面生产工序以及后续的物流配送等方面实现智能化的管理。

　　智慧渔业结合大数据平台，将对智慧渔业产业模式的优化产生巨大的促进作用，各行业随时随地都会产生大量的数据信息，这些庞杂却拥有巨大信息的数据，为智慧化提供了优质的数据基础。现有的互联网技术，可以将这些数据进行整理、分析，形成最佳的运行模型，再将模型应该用到产业之中。在有了更多的数据同时，也需要更加强大的计算能力、算法以及更优的软件，才可以保证智慧渔业在发展之中更快前进。