在物联网、大数据与人工智能技术的驱动下，一场变革正在水产养殖业悄然发生。依靠大量人力与经验驱动的传统水产养殖模式，正向数据驱动、系统化管理的数智化养殖模式转型。但在养殖一线，仍然存在普及慢、叫好不叫座的行业困境。背后深层的痛点与堵点究竟在哪？

　　作为一家专注于AIoT（人工智能物联网）开发及云服务的平台型企业，机智云集团深耕物联网领域近20年，服务过消费电子、智能家居、工业设备等多个领域。带着成熟的物联网软硬件开发和数据化、智能化落地经验，机智云2022年一头扎进了水产养殖这个万亿赛道，推出“渔军师”品牌，并在2023年战略投资并购了广东渔易水产科技有限责任公司。

　　广东渔易水产科技总经理兼机智云联合创始人黄锡雄此前在接受水产前沿采访时曾表示，中国水产养殖机械化程度有较大提升空间，物联网设备覆盖占比更是不足10%，是一片值得全力投入的蓝海。近年来，黄锡雄带领团队跑遍全国核心养殖区，活跃在业内展会、论坛上，接触了大量产业链上下游从业者，逐步摸清了水产养殖产业发展的真实底色。

　　近日，水产前沿对黄锡雄进行了独家专访，邀请这位跨界者分享他对水产养殖的底层逻辑分析，以及对智慧渔业发展阶段的判断。

　　重要会讯：3月14日，由水产前沿在江苏南京举办的第八届中国工业化水产养殖高峰论坛，将聚焦养殖数字化与中国设备出海机遇。重点关注低成本、绿色环保的养殖设备和AI鱼病诊断技术，并邀请具有出海经验的设备企业谈谈有哪些国际市场机遇，以及是如何实现“走出去”的。同时，黄锡雄总经理讲在大会上做《数据赋能，中国水产如何开启智慧养殖新纪元?》报告，欢迎扫码下方二维码报名参会！

　　谈及跨界入局水产行业的初衷，黄锡雄直言，最初是被这个行业的“反差感”吸引——水产养殖这个年产值上万亿的大赛道，数字化、自动化、智能化程度低得超出想象。

　　“在机智云长期深耕的工业互联网和消费电子等领域，物联网设备早已成为生产经营的基础工具。但在水产行业，绝大多数从业者还在靠经验养殖，连最基础的生产数据都没有系统完整地记录和分析，更不用说抢占AI风口。”黄锡雄说，造成这种巨大数字化空白的原因，主要是三层矛盾。

　　更关键的问题是，养殖业对数据采集和联合分析的重要性几乎没有认知。“大家知道要测水、看溶氧、查料台、打样，这可以看成数据采集的过程。但数据可能随手记在本子上，也可能没有，或者孤零零存储在某个设备上。这些数据彼此之间形成一个个不互通的‘孤岛’，大家不知道怎么转化成养殖收益，更别说用数据指导生产。”黄锡雄说，就算是大部分成规模的养殖企业，可能也只有财务做收支统计，很少配备专业的IT人员，难以做到养殖全流程的数据化。

　　此外，设备维护意识的缺失也是现实问题。水产养殖环境恶劣，设备损耗大，必须定期维护。智能化设备会比传统设备更敏感些，尽管设备企业在产品开发过程中会开展老化和抗干扰测试，但绝对不代表买回去就能一直用。“而一旦设备缺乏保养，出现故障后企业售后服务又跟不上去，客户可能就会因为不好的体验，再也不碰智能设备。”

　　在黄锡雄看来，设备行业的低水平内卷，是智慧渔业发展的最大堵点，而这一切的根源，是“缺乏统一的客观评价标准”。

　　水产设备行业盘子小、人才少、集中度极低，年产值过亿的企业屈指可数，大多是区域性中小企业。你的增氧机效果好、他的投料机投得准，但都没有统一、公认的量化评判标准，最终行业竞争只能陷入价格战的泥潭。“部分企业为了抢市场，只能在产品配置上缩水，最后劣币驱逐良币，踏踏实实做产品的企业反而没了生存空间。”

　　研发投入的严重不足，更是让行业陷入“低水平重复造轮子”的困境。一般来说，一个年产值1亿的企业，一年能够将营收的2%投入研发，也就是200万元。拿物联网行业举例，一个智能化产品开发团队，需要产品经理（PM）、UI/UX设计师、前端开发、后端开发、算法/AI工程师（核心人员）、测试工程师（QA）等人员，极致压缩下也要3-4人。

　　“光智能化团队的薪资就能把这部分预算吃完，更不要说还要开展日常研发。”黄锡雄一针见血地指出，“不难发现，即使是最具资金实力的头部饲料企业的设备团队，在行业中也缺乏声量。原因是在集团战略中的权重低，难以获得核心资源倾斜。设备企业有心无力，养殖端有需求却没有好产品，这种错位是智慧渔业发展缓慢的核心原因之一。”

　　作为跨界者，黄锡雄最直观的感受是，水产行业的产业链各方都在“各玩各的”，整个产业链存在严重的信息壁垒，内耗严重，行业整体升级自然缓慢。“养殖户只看价格不看效果；设备企业产品不接地气；饲料企业有资金、有渠道、有服务网络，却迟迟没有大动作；动保企业需要产品效果数据化，但只能靠技术服务和营销话术。”

　　他特别指出，饲料企业其实非常需要养殖透明化、数据化——投料数据能让他们掌握养殖户真实用料情况，做好渠道管控甚至优化配方，但因为没有统一的数据平台，只能靠业务员线下摸排，效率低、数据不准；想证明动保产品效果，但没有客观数据支撑，很难快速建立信任。

　　“其他成熟行业的发展已经证明，只有产业链协同，才能实现价值最大化。但水产行业现在缺一个能够把设备、养殖、饲料、动保各方串联起来的角色。”黄锡雄说，这是渔军师的机会，也是核心定位——不做变革者，而是做平台型企业，做行业的赋能者。

　　在黄锡雄看来，目前设备企业在生产制造、线下渠道与养殖理解上有着深厚积累，平台型企业没有必要重复布局，应该聚焦传统企业难以突破的智能化、数据化技术，既能避免与行业企业形成竞争，又能与优质企业协同合作，共同把智慧渔业的盘子做大。据不完全统计，目前渔军师已与康宇、格力特、鸿陆、金功、埃尔特、君博、双能达、渔美美等多家养殖产业链企业达成深度合作，覆盖投料机、增氧机、水泵、风机、动保产品等多个领域。

　　黄锡雄举了一个更容易理解的例子：“华为不造车，但给车企提供智能驾驶解决方案；车企做好整车制造，华为负责智能化升级，各展所长。渔军师要做的，就是水产养殖设备行业的华为，帮助设备企业做好智能化产品开发、数据整合和平台搭建。同时，渔军师也在做养殖户手中的‘米家’，通过推动不同厂家、不同类型设备的远程控制、数据采集和分析呈现，帮助养殖户实现全流程数据整合，为行业挖掘深层价值。”

　　“智慧渔业、AI大模型的核心都是数据。算力花钱就能解决，软件算法可以和科研院所合作开发，但真实、海量的一线养殖数据，是需要持续积累、花钱也买不来的。”黄锡雄分析认为，智慧渔业的终极竞争，一定是数据的竞争。平台型企业的发展逻辑，一定是围绕真实、标准化、连续的养殖数据积累展开。

　　“我们有设备、有数据，但不懂养殖；高校团队有专业能力，能做数据标注和算法优化；合作企业懂养殖，知道实际需求。三方互补，才能让数据从‘仅供参考’变成‘指导生产’的有效工具。”黄锡雄说，这是接下来最核心的工作。

　　据了解，目前渔军师也在探索数据的合规应用。黄锡雄解释道，对于饲料企业，投喂数据能说明饲料效果，帮助优化配方，也有利于企业做好渠道管控；对于动保企业，数据能让产品效果可视化，让养殖户实实在在看到用了产品之后，水质、鱼虾的变化；对于保险和金融机构，真实的养殖数据能做风险评估，给养殖户提供更适配的金融服务。

　　“智慧渔业离我们并不遥远，只是需要脚踏实地。先把设备的可靠性做上去，把数据的标准定下来，再持续提升真实性与丰富性，不断分析优化，最终用数据指导养殖。未来，智慧渔业一定会成为养殖业的新生产要素，给各方带来难以想象的收益。”黄锡雄充满信心地总结道。金年会股份有限公司金年会股份有限公司