随着全球人口增长与消费需求攀升，渔业面临资源衰退、生态失衡与产业低效等多重挑战。近海过度捕捞导致鱼类种群锐减[1]；水域污染加剧水生生物的生存压力[2]；粗放型养殖模式依赖人工经验，普遍存在投喂不精准[3]、病害响应滞后等问题，进一步制约了产业可持续发展。传统渔业技术受限于数据碎片化与分析能力不足，难以支撑精准决策，资源评估误差引发过度捕捞与生态保护矛盾[4]，气候变化应对滞后导致赤潮与极端水温事件预警失效[5]，病害防控引起化学药物滥用加剧了经济损失与食品安全问题。
以DeepSeek为代表的生成式人工智能技术为破解上述难题提供了新路径。基于DeepSeek构建的渔业智能体，可通过多模态融合架构整合物联网设备(如水质传感器、水下声呐等)、卫星遥感与生物行为数据，构建全域感知网络，实时解析环境参数(溶解氧、pH值等)与鱼类生理信号[6]；结合DeepSeek强大的动态推理能力与知识图谱技术，渔业智能体实现精准预测投喂需求、病害风险及资源动态[7]，并减少饲料浪费与药物滥用[8]；针对气候变化挑战，融合气象卫星与海洋观测数据构建时序预测模型，可显著提升水产养殖生产中赤潮与极端水温事件的预警时效[9]；在渔业资源评估层面，渔业智能体则可通过声呐追踪与遥感反演技术实现鱼类生物量动态测算，为生态红线划定提供科学依据[10]。另外，渔业智能体具备跨学科整合能力，可关联基因组学数据优化遗传育种策略[11]，协同市场信息动态调整供应链，推动全产业链从“经验驱动”向“数据智能驱动”跃迁。
本文以DeepSeek的核心技术优势为切入点，系统性探讨其在渔业场景中通过多模态融合、知识推理与动态决策能力实现的技术突破潜力，以期为渔业生产模式升级提供理论框架与技术范式。
1 DeepSeek与渔业智能体技术架构
随着人工智能与物联网技术的交叉融合与应用，现代渔业正突破传统生产模式的边界[12]。DeepSeek作为具备理解多模态信息的人工智能模型，可通过融合卫星遥感影像、水下声呐图谱、生物传感器时序信号、养殖生物体征指标、区域气象日志、渔业经济文本等数据，构建起“海天一体”的感知决策网络。这种技术架构与渔业复杂系统的深度适配，正推动现代渔业从“经验试错”向“因果计算”的认知范式转变。
1.1 DeepSeek技术优势
DeepSeek可基于Transformer架构构建多模态认知体系[13]，通过混合专家(mixture of experts，MoE)机制动态分配计算资源以增强跨模态任务泛化能力[14]，并引入知识蒸馏技术实现轻量化模型的知识迁移[15]。此外，DeepSeek进一步结合思维链(chain-of-thought，CoT)技术引导分步推理逻辑生成[15]，形成“架构优化-知识压缩-可解释推理”的协同技术闭环。
DeepSeek技术体系在支撑渔业智能化转型方面展现出理论层面的创新价值。传统渔业实践长期受到数据整合难题的限制[16]，如数据碎片化与高维非线性关系解析等难题。通过采用多模态融合架构，DeepSeek结合动态计算分配机制、知识蒸馏驱动的轻量化建模和因果推理链，可实现渔业全链条精准化管理。MoE架构可通过引入可学习的路由网络动态分配异构数据处理任务，提升效率与精度[17]。知识蒸馏技术将多模态大模型中的渔业领域知识迁移至轻量化边缘模型[18]，支撑资源受限场景的高效部署。CoT技术通过分步因果推导链解析复杂交互效应，增强决策透明性[19]。表1对比表明，基于DeepSeek的解决方案可显著优化渔业管理的科学性与可持续性。
表1 渔业关键环节中DeepSeek与传统方法相比的优势
Tab.1 Advantages of DeepSeek-based methods compared with traditional methods in key aspects of fisheries
环节procedure传统方法traditionalmethod基于DeepSeek的解决方案solutionbasedonDeepSeek养殖过度依赖“老师傅”经验,新从业者培训周期长通过知识图谱固化专家经验[20](如投喂规则与病害应对方案),并基于强化学习算法动态优化投喂策略,新生代渔民可快速掌握核心逻辑育种依赖人工经验判断种鱼性状,通过表型观察筛选种源,育种周期长、效率低,难以挖掘基因隐性优质性状,精准度不足[21]整合基因组测序技术与AI算法,深度分析基因数据[22],精准定位优质性状相关基因;结合表型组学建模[23],预测种源育种潜力,缩短育种周期,提升良种培育的效率与精准度捕捞基于历史数据驱动,资源评估误差率高实时融合气象、声呐及海洋环境数据,动态预测鱼群迁徙路径[24];辅助智能导航系统引导捕捞,提升捕捞效率,同时避免过度捕捞[25]加工人工分拣成本高,瑕疵品漏检率较高自动检测体表病变[26]、机械损伤等瑕疵,降低人工成本销售信息不对称,难以快速响应市场需求变化;营销策略单一,影响产品竞争力集成多渠道数据源,构建高精度销售模型[27],帮助渔民和企业及时调整生产和销售策略;按消费者喜好定制个性化的营销活动,提升顾客满意度
DeepSeek可加速实现传统渔业经验的数字化变革，用多模态智能感知替代传统人工，在养殖、捕捞、育种、加工及销售等环节同步提升决策精准度，兼顾经济效益与生态可持续性，推动渔业从人力密集型向数据智能驱动型的范式升级。
1.2 渔业智能体技术框架
渔业智能体充分利用DeepSeek多模态推理与动态策略优化等多方面优势(如“1.1节”所述)，面向渔业垂直领域提供智能决策。渔业智能体以DeepSeek等大模型为基座构建决策推理中枢，旨在依托其多模态融合、因果推理与知识蒸馏等能力，破解传统渔业中数据碎片化与经验依赖的痛点，实现对渔业全域的感知、分析与决策；通过知识图谱与智能决策闭环，实现养殖、资源评估等核心环节的精准化与自适应优化，为渔业全链条智能化提供可扩展的技术底座。渔业智能体采用分层架构设计(图1)，该架构以数据层为支撑，通过模型层实现多模态数据深度解析与智能决策生成，依托应用层构建交互服务体系，形成从多源异构数据融合[28]、渔业根因溯源、智能决策支持到用户行为感知与反馈调优的全链路闭环。
图1 渔业智能体技术架构
Fig.1 Technical architecture of fishery intelligent agent
数据层作为渔业智能体的支撑基础，集成多源异构信息采集与预处理功能，数据源可涵盖卫星遥感图像、水下声呐信号、养殖传感器监测、光学成像设备图像、基因组数据、生产记录及市场交易文本等多模态数据。在预处理阶段，通过时空对齐算法(如PSGAT-AD[29])解决多源数据的时间戳和坐标差异、异常检测模型(如LSTM-AE[30])识别传感器漂移或人为操作错误，同时引入边缘计算实现在端侧完成数据清洗与压缩，降低传输成本。经预处理的多源数据通过分布式消息队列与流式计算引擎接入模型层，可形成低延迟、高吞吐的实时数据管道，为智能体决策中枢提供标准化输入。
模型层作为渔业智能体的智能决策中枢，主要包含数据智能处理引擎、渔业垂域适配层与基座模型DeepSeek三部分，构建了“数据驱动-知识融合-动态优化”的分层协同机制。其中，数据智能处理引擎依托DeepSeek基座模型的多模态解析能力及多元处理小模型与工具，可将声呐图像、传感器参数、双目视觉成像等原始异构数据转化为鱼群行为、环境参数和鱼体形态等高阶特征。基于MoE架构，基座模型可动态调度领域专家模块，通过自监督对比学习挖掘数据中潜在规律；同时，结合因果链展开技术，基座模型抽取可编程知识单元并注入适配层知识图谱，以实现动态完善。垂域适配层依托动态知识图谱融合专家知识、文献结论与实时数据，构建“环境-生物-经济”多维关联网络，实现领域知识的结构化增强。同时，依托多头潜在注意力机制(multi-head latent attention，MLA)[31]可实现多因子协同推理，对环境参数、生物指标及经济变量等进行动态关系建模与联合决策优化，突破传统单维度分析局限。进一步集成Transformer-XL[32]驱动的时序预测模块，可同步进行环境风险推演和生产弹性仿真，生成兼顾生态与经济的多目标方案，形成知识融合、推理到决策的闭环，为渔业智能体提供深度认知与广度决策支持。
作为模型层的核心基座，DeepSeek通过模块化技术架构可为数据处理引擎与垂域适配层提供基础能力支撑：一是基于MoE架构实现多领域计算资源的动态调度，并结合MLA机制解析多源异构数据；二是通过群体相对优化策略与混合精度框架，提升多目标协同决策效率及训练推理速度；三是应用推理能力蒸馏技术，将复杂模型能力迁移至轻量化模块，适配边缘场景部署需求[15]。综合上述技术优势，DeepSeek进一步集成强化学习驱动的动态优化机制，实现策略实时调控与环境自适应决策。DeepSeek通过创新技术体系可支撑渔业垂域适配层实现知识融合与跨模态协同，驱动数据处理引擎完成领域规律挖掘；同时，基于强化学习与群体策略优化构建双向反馈闭环，DeepSeek实现垂域知识注入并迭代增强基座能力，形成渔业智能体的自适应演进体系。
应用层作为渔业智能体的交互中枢，提供多种交互模式：低代码交互界面，支持用户多模态输入资料，包括语音指令、文字描述和图像/视频上传等形式；API开放平台，为开发者提供标准化接口，支持调用水质预警、投喂策略生成等专有功能，赋能第三方系统集成与功能扩展，进一步拓宽智能体的应用边界；智能交互组件，依托物联网协议可实时调控增氧机、投饵机等设备，实现设备状态与环境参数的动态协同，增强养殖过程的精确控制与资源优化配置[33]。
基于DeepSeek的渔业智能体架构方案，通过“数据层-模型层-应用层”分层设计，整合多模态推理与动态策略优化技术，构建从多源数据融合、垂域知识图谱构建到智能决策的全链路系统；其双向知识迭代机制致力于实现通用大模型与渔业领域知识的深度耦合，旨在为渔业产业打造可扩展的自优化技术框架，助力渔业生产从经验主导迈向智能主导的新阶段。
2 DeepSeek与渔业智能体推动渔业智能化发展
DeepSeek等大模型通过多模态融合、动态推理、知识图谱构建及时序预测等技术，可实现养殖环境多维感知、基因-表型关联解析、病害因果建模与资源时空协同分析等核心能力。依托上述技术能力，渔业智能体可构建覆盖“生产优化-育种加速-病害防控-资源管理”全链路的“数据驱动-知识沉淀-决策闭环”技术范式。通过智能调控养殖流程、加速抗逆品种选育、构建病害防控体系及建立资源预警机制，渔业智能体将系统性地推动全产业链智能化升级，实现从生产管控到生态养护的全局效能跃升。
2.1 智能养殖生产
DeepSeek等大模型凭借其卓越的多源数据融合与动态推理能力，有望成为精准养殖流程现代化的核心引擎。DeepSeek能够整合处理水质传感器数据(如溶解氧、氨氮浓度等)[34]、鱼类行为视觉分析(如摄食行为量化等)[35] 及环境参数(如水温、光照)[36]，通过数据驱动方式构建知识沉淀，并形成决策闭环，为复杂养殖环境提供精确的数据支持和决策建议，其综合处理实时水质监测数据、鱼群行为图像及视频流[37] 等信息的能力，不仅支持系统对当前状态进行准确评估，还能基于历史数据预测趋势[38]，为潜在风险提供预警机制。
以DeepSeek等大模型为指挥大脑，渔业智能体借助数据层实现对养殖环境中生物及物理状态的高精度动态监测。该层级集成卫星遥感、传感器监测及计算机视觉技术，实时获取溶解氧浓度、氨氮水平等关键环境参数，并通过时空对齐算法与异常检测模型确保数据准确性和一致性。这些经过预处理的高质量数据为DeepSeek提供了坚实的基础输入。在应用层，渔业智能体依托模型层提供的深度数据分析能力及智能化决策支持，能够精确规划并执行诸如增氧设备预启动[39]、投饵量动态调整[40] 等核心操作，从而大幅提升养殖效率。
上述体系广泛适用于多种现代化养殖模式，如工厂化循环水三文鱼养殖、池塘南美白对虾高密度养殖、深海网箱金鲳集约化生产及稻渔共生生态系统等。渔业智能体促使养殖户的角色从传统体力劳动转变为“AI协同管理员”。同时，它推动生产模式由粗放式人工干预升级为基于标准化智能调控的新模式，利用动态环境阈值管理、自动化设备执行及风险预测机制，实现养殖流程的量化控制、可重复性及持续优化。
2.2 精准育种
借助强大的知识图谱构建能力和跨模态关联分析技术，DeepSeek大模型可加速高效育种研究，其能够整合基因编辑数据(如CRISPR[41]等)、生长性能曲线及环境互作参数[42]，形成“表型-基因-环境”多维知识网络[43]，为复杂的育种过程提供精确的数据支持和决策建议。通过时空图神经网络[44] 建模性状遗传规律，DeepSeek不仅能处理CRISPR编辑数据和跨代生长性能曲线，还能结合环境互作参数，准确识别和量化不同因素间的相互作用，为育种者提供科学依据。
依托DeepSeek输出的综合知识体系，渔业智能体能够模拟杂交子代在极端环境下的适应性，如评估其耐低氧阈值等关键性状。具体而言，应用层通过耦合气候胁迫预测与表观遗传修饰图谱[45]，预判杂交子代在极端环境下的适应性阈值[46]，进一步增强对潜在风险的预警能力。基于强化学习算法，系统将不断迭代优化近交系数与性状选择权重[47]，确保育种策略的持续改进和优化。
基于DeepSeek和渔业智能体构建的高效精准育种技术体系可广泛应用于育种任务，如石斑鱼抗弧菌病品系设计、金鲳耐低氧种质创制及对虾高饲料转化率种群选育等。基于DeepSeek构建的智能体将在多个层面上推动育种行业的变革，育种专家的角色将转变为“AI辅助育种师”，利用智能体实时解析基因型与表型关联数据，显著提升性状选择的准确性；同时，通过模拟育种过程并预测新品种在不同环境下的表现特征，加速选育进程。这也意味着渔业育种将从依赖经验的传统模式转向基于数据智能驱动的“数智育种模式”，极大加快育种进展速度，并提高育种的成功率和效率。
2.3 病害智慧诊断与预警
通过多模态知识图谱构建、动态因果推理引擎与高精度时空预测模型，DeepSeek具备实现水产病害智能化诊断与主动防控的潜力。其能够基于水产病原学机理(如病毒宿主特异性受体结合模型等)[48]、宿主免疫调控网络(如抗病基因表达阈值的动态激活函数等)[49]及环境致灾规则库(如溶解氧骤降与细菌性败血症的关联规则等)[50]，利用图注意力网络(GATv2)[51]动态挖掘“病原-宿主-环境”三元交互拓扑结构，并量化致病因子关联强度[52]，从而构建覆盖病害全生命周期的知识推理框架。此外，DeepSeek有能力应用多元时间卷积网络(M-TCN)[53]预测氨氮累积速率，并结合Granger因果检验[54]解析弧菌增殖与水温梯度的非线性耦合效应(如副溶血性弧菌的最佳生长温度为37 ℃～39 ℃[55])，同时利用长短期记忆网络(LSTM)精准预测病害暴发的关键窗口期，并提供早期预警。最后通过深度强化学习[56] 构建多目标防控策略生成器，实时优化环境调控、病原消杀与宿主免疫增强的协同方案，确保防控策略的科学性和时效性。
凭借模型层先进的知识图谱构建、动态因果推理引擎及高精度时空预测模型，渔业智能体能够构建“多维感知-知识推理-主动防控”一体化病害管理体系。在数据层，系统通过多模态数据实时融合引擎同步处理体表病变显微图像、鱼群摄食行为视频及水质高频波动数据，并动态映射至知识图谱节点，生成涵盖鳃丝肿胀度、黏液分泌量等关键指标的多维病理特征向量[57]；在模型层，利用因果推理引擎，系统借助结构方程模型(SEM)[58]解析“病原-宿主-环境”多维因子的贡献权重，生成72 h病害暴发概率热力图，并驱动深度强化学习策略生成器输出三维靶向防控方案，包括根据LSTM预测的水温曲线智能调控增氧机启停协议与换水频率，结合噬菌体活性半衰期模型规划时空精准喷洒路径并同步激活紫外线消杀模块，以及基于抗应激基因表达谱匹配免疫增强制剂投喂方案。
此体系适用于工厂化养殖和深海网箱等多种渔业场景，构建“感知-溯源-阻断”的智能闭环。通过推动病害防控从单一症状处理向“环境调控-病原抑制-宿主强化”系统化防控升级，该系统可显著减少对化学药剂的依赖，实现绿色可持续管理，并促使水产养殖病害管理迈向主动防控的新阶段，为行业可持续发展提供坚实的技术支撑。
2.4 精准渔业资源评估
基于多源数据融合框架与时空协同计算引擎，DeepSeek与渔业智能体助力构建渔业资源智能评估体系。该体系可充分利用卫星遥感图像、水下声呐阵列信号、Argo浮标剖面数据[59]、环境DNA检测数据与动态捕捞数据等多源异构数据，并通过时空对齐算法(PSGAT-AD)实现多尺度感知数据的特征级融合。该体系采用时空图神经网络(STGNN)构建“资源-环境-气候”耦合分析模型，利用多头图注意力机制(GATv2)解析鱼类洄游路径与温度梯度场、洋流剪切力场之间的非线性关联。结合强化学习驱动的贝叶斯反演框架(no-u-turn sampler MCMC算法)[60]，系统可以动态校准种群资源量估算，同步集成海洋热浪传播的涡度修正模型与污染物迁移的拉格朗日粒子追踪算法[61]，构建栖息地退化风险概率图模型(基于径向基函数神经网络RBFNN实现风险空间插值)[62]。
在模型层决策的基础上，渔业智能体通过其数据层与应用层进一步增强了渔业资源评估与管理的能力。数据层能够整合多种来源和格式的数据，提供全面且实时的数据支持。系统集成卫星遥感图像、声呐信号、Argo浮标剖面数据、环境DNA检测及动态捕捞数据等多种信息源，推演海洋资源衰退热点区域，并利用时空图神经网络预测种群分布密度，从而实现对渔业资源的动态评估。在应用层，渔业智能体借助DeepSeek的时空分析能力，构建时序预测模型，提升对赤潮、极端水温及极端天气事件的预警精度。结合微塑料扩散路径模拟与物种温度耐受阈值分析[62]，系统生成栖息地退化风险热力图，支持禁捕区动态划分与捕捞配额弹性分配。此外，通过融合台风路径集合预报与养殖区流体动力学模型，渔业智能体可优化深海网箱锚泊系统的抗浪策略，显著提高渔业设施的气候韧性[63]。该体系适用于近远海渔业资源动态评估、特定养殖区生态承载力预警及局部气候变化预测等场景，通过资源衰退风险预判、生产活动动态调控与极端气候事件预警，支撑渔业资源保护与绿色开发的协同发展。
3 挑战与发展
渔业作为传统产业，在智能化转型进程中面临多重内生性瓶颈，包括生产环境的复杂性与不可控性、产业链的碎片化与低标准化、高度依赖经验驱动的生产模式、长生产周期的不可预测性等，这些因素共同构成了系统性挑战，影响大模型及智能体在渔业中的应用。为实现智能化转型，渔业智能体的构建需超越单纯的技术叠加思维，通过跨学科协同创新、“AI合作社”生态共建、技术场景验证与算法迭代升级等路径推动实际落地应用，进而加速渔业的智能化进程。
3.1 数据质量瓶颈
渔业生产环境的复杂性与不可控性对数据采集质量形成根本性制约，主要表现为多维动态干扰下的数据失真现象。在海洋捕捞场景中，水下传感器需处理洋流扰动、生物群遮蔽和水体浊度瞬变等多元环境干扰[64]，致使温度、盐度等核心参数的时序数据呈现非平稳噪声特征；而在深海网箱养殖场景中，网衣形变引发的动态空间约束与鱼群行为模式的耦合作用[65]，导致生物量监测数据出现规律性偏移。此类由环境动态性衍生的数据噪声兼具非线性演化与时变耦合特性，其复杂程度显著超出常规工业场景的数据清洗技术边界[66]。
渔业数据质量问题将直接影响智能体数据层的可靠性，削弱DeepSeek大模型与渔业智能体分析决策能力。数据失真可能导致模型层预测精度下降，影响资源评估与预警系统的准确性，应用层的实时调控策略则受数据偏差的影响而失效，无法有效支持渔业生产的动态管理。针对该问题，可通过跨学科协同创新构建环境自适应型数据清洗体系，一是联合光学工程领域团队，开发多光谱融合探测模组和基于MEMS技术的自适应滤波传感单元[67]，通过硬件层面的抗干扰强化设计显著提升原始数据信噪比；二是融合流体动力学建模与深度学习技术[68]，构建基于水下环境动态特性的传感-降噪联合优化算法；三是联合嵌入式系统与装备专家，研制渔用异构边缘计算模组[69]，实现湍流噪声特征提取与动态补偿算法的传感端低延迟闭环处理；四是通过海洋工程、光学工程和微纳加工与嵌入式系统多领域协同创新，形成“抗干扰硬件-环境动态建模-边缘实时处理”综合处理能力，攻克渔业数据质量瓶颈，为渔业智能体奠定可靠数据基座。
3.2 产业链协同壁垒
渔业产业链的碎片化与低标准化[70]对智能体构建形成系统性阻碍，主要表现为数据孤岛化、协议异构性与业务协同失序。养殖、捕捞、加工和物流等环节分散经营，导致数据采集维度割裂，如养殖场水质数据与加工厂品控指标格式互不兼容；不同厂商设备协议差异显著，如渔船定位系统与冷链监测终端数据接口异构，形成“数据烟囱”；产业主体间缺乏协同规则，生产决策与市场响应脱节。这种生态级标准化缺失，阻碍了模型层的高效分析，尤其是全局智能决策生成，使得智能体难以建立跨环节的优化能力，制约了全产业链价值挖掘。产业链协作障碍对DeepSeek与渔业智能体的数据层和应用层带来显著挑战。数据孤岛化与协议异构性导致数据集成困难，影响数据层的可靠性和完整性；业务协同失序则限制了应用层在跨环节优化中的效能，无法有效支持全产业链的动态管理。
针对产业链协同瓶颈，可构建渔业“AI合作社”，基于区块链与联邦学习技术的开放式协同平台实现生态级智能升级。通过构建基于区块链与联邦学习的渔业数据联邦体系[71]，以及统一数据元标准实现跨主体安全共享，支撑产业级AI模型协同训练。同时，研发多协议兼容中间件设备，集成主流设备通信协议，依托联盟认证机制驱动渔业物联协议标准化进程。在软硬件协同基础上，创建产业链数字孪生协同平台，集成多环节智能模型，通过链上共识机制实现产能-供应链动态优化。该模式通过统一数据元标准打通信息孤岛、多协议兼容消除设备异构壁垒、多环节协同决策重构业务闭环，强化智能体全局优化能力，驱动智能体向具备生态适应性的产业级智能中枢演进。
3.3 知识沉淀鸿沟
渔业高度依赖经验驱动的生产模式对智能体构建形成认知壁垒，主要表现为数据稀疏性、知识隐形化与决策黑箱化。养殖密度调控、病害预判、投喂策略等核心决策长期依赖渔民经验(如通过观察鱼群游动姿态判断健康状态)[72]，导致生产数据记录碎片化且语义模糊，这种数据稀疏性极大地限制了大模型的学习能力和模型精度。经验知识缺乏结构化表达(如水质调控的“手感”与“眼观”标准难以量化)，使得智能体难以从中提取有价值的信息，形成隐性知识鸿沟。经验决策的非透明性与强主观性，使得智能体输出结果与人类专家判断存在解释性冲突，降低了产业端信任度。这种知识转化断层导致智能体难以完全突破“低维数据-高维经验”的映射瓶颈，制约了其在复杂决策场景中的实用价值。
针对经验依赖难题，可通过“场景化知识萃取-人机协同验证-动态模型进化”的闭环验证体系实现知识转化。通过多模态感知矩阵等技术，在典型养殖基地构建经验型渔民的数字化“影子系统”，记录专家作业全流程，提取操作时序、环境响应阈值等隐性知识特征，生成带语义标注的渔业知识图谱。设计深度逆强化学习框架模仿渔民操作[73]，通过人类反馈与对比学习机制[74]调整智能体决策模型，使其在生产巡检、饵料投放等场景中的决策逻辑逐步与渔民对齐，实现可解释的决策边界；在实际养殖基地开展技术验证，通过长周期采集人机协同决策数据，使智能体在渔业场景中逐步实现与资深渔民经验对齐，沉淀出涵盖环境调控、病害防治等环节的渔业决策知识库，反哺渔民优化传统作业规程。
3.4 动态适应缺陷
渔业长生产周期的不可预测性对大模型和智能体的决策方案制定与应用执行形成时空适应性挑战。主要表现为数据迭代迟滞、模型泛化失配与决策前瞻性不足。从鱼苗投放到成鱼上市的完整周期中，环境参数、生物状态和市场波动等多维不确定性因素交织演化，导致传统数据驱动模型因训练样本覆盖不足而频繁失效。同时，生产周期内阶段性目标冲突(如短期增重需求与长期品质保障的博弈)要求智能体具备动态优化能力，而现有静态模型难以实现跨时间尺度的策略平衡，进一步限制了大模型在提供前瞻性和灵活决策方面的效能。这种动态适应缺陷削弱了智能体在长周期场景中的决策鲁棒性，使智能体易陷入“训练即过时”的困境，影响其在整个渔业产业链中的应用价值。数据层因更新滞后无法及时反映最新情况，模型层因适应性不足导致预测结果不可靠，应用层因前瞻性欠缺限制了实时响应能力。
针对长周期不确定性，大模型中可构建“实时感知-增量学习-模拟推演”三位一体的自适应算法体系。设计基于时空图神经网络的渔业元学习架构，通过引入环境状态编码器与任务解耦器，实现跨生产阶段的先验知识迁移。如建立生产全周期马尔可夫决策过程模型，定义多时间尺度奖励函数，部署深度强化学习智能体，通过实时传感器数据与市场信息数据动态更新策略网络[75]。此外，构建融合流体动力学、生态学模型与市场博弈论的渔业数字孪生平台[76]，利用时空生成对抗网络[77]合成极端事件场景(如台风路径变异、价格崩盘)，使渔业智能体能通过百万级模拟推演迭代进化。该方案的自进化算法架构，可增强渔业智能体决策的时空韧性，加速渔业智能化进程。
4 总结与展望
针对全球渔业面临的系统性挑战，建立“数据驱动-知识沉淀-决策闭环”的技术新范式迫在眉睫。构建基于DeepSeek等高效、精准大模型为决策核心的渔业智能体，可为探索精准养殖、高效育种、病害防控、资源管理等渔业产业链核心环节的智能化提供科学的理论依据与实践路径。
面对渔业智能体的工程化落地与持续优化问题，则需要采用系统化解决方案，一是通过跨学科协同创新构建数据可信感知基座，解决渔业生产环境复杂性带来的数据治理难题；二是借助“AI合作社”框架建立产业协作新标准，破解产业链碎片化与协同优化困境；三是依托技术场景验证实现经验知识的结构化转化，降低对人工经验的依赖；四是结合算法迭代机制提升长周期决策鲁棒性，应对生产过程的动态适应需求。
基于DeepSeek构建的渔业智能体为产业智能化转型提供了创新技术支撑，通过“人机共生”重构产业分工构建“渔业智能体-渔民专家”协同双回路优化体系，即智能体依托算力优势处理数据与模式识别，从业者可专注复杂系统建模、决策创新与生产优化，突破经验难复现与重复劳动力的困境。通过持续迭代知识图谱、开发轻量化边缘设备及优化人机交互机制，可以推动渔业向“精准可计算、决策可追溯、生产可持续”的智慧模式演进，加速促进“传统渔业”向“智慧渔业”迈进，为全球蓝色经济转型提供可复制的技术范本。
[1] 王亚楠,韩杨.国内外海洋捕捞总量增长因素比较分析[J].海洋开发与管理,2018,35(5):119-125.WANG Y N,HAN Y.Comparative analysis of the growth factors of total marine capture at home and abroad[J].Ocean Development and Management,2018,35(5):119-125.(in Chinese)
[2] 黄华伟,洪波,曾春芳,等.渔业生态环境与水产品质量安全研究[J].食品安全导刊,2025(2):170-172.HUANG H W,HONG B,ZENG C F,et al.Research on fishery ecological environment and aquatic product quality safety[J].China Food Safety Magazine,2025(2):170-172.(in Chinese)
[3] ZHOU C,XU DM,LIN K,et al.Intelligent feeding control methods in aquaculture with an emphasis on fish:a review[J].Reviews in Aquaculture,2018,10(4):975-993.
[4] 刘明,周永远,曲中党,等.我国渔业发展过程中面临的问题及建议[J].农业与技术,2024,44(10):100-104.LIU M,ZHOU Y Y,QU Z D,et al.Problems and suggestions in the process of fishery development in China[J].Agriculture and Technology,2024,44(10):100-104.(in Chinese)
[5] XIE X Q,HE W P,GU B,et al.Can kurtosis be an early warning signal for abrupt climate change?[J].Climate Dynamics,2019,52(11):6863-6876.
[6] KEYL F,WOLFF M.Environmental variability and fisheries:what can models do?[J].Reviews in Fish Biology and Fisheries,2008,18(3):273-299.
[7] 张思佳,于红.大模型在水产养殖病害防治中的创新应用与展望[J].大连海洋大学学报,2024,39(3):369-382.ZHANG S J,YU H.Innovative applications and prospects of large models in disease prevention and control for aquaculture:a review[J].Journal of Dalian Ocean University,2024,39(3):369-382.(in Chinese)
[8] HU XL,LIU Y,ZHAO Z X,et al.Real-time detection of uneaten feed pellets in underwater images for aquaculture using an improved YOLO-V4 network[J].Computers and Electronics in Agriculture,2021,185:106135.
[9] DING WX,LI C L.Algal blooms forecasting with hybrid deep learning models from satellite data in the Zhoushan fishery[J].Ecological Informatics,2024,82:102664.
[10] HUANG Y P,KHABUSI S P.Artificial intelligence of things (AIoT) advances in aquaculture:a review[J].Processes,2025,13(1):73.
[11] MARULANDA J J,MI X F,FRIEDRICH UTZ H,et al.Optimum breeding strategies using genomic and phenotypic selection for the simultaneous improvement of two traits[J].Theoretical and Applied Genetics,2021,134(12):4025-4042.
[12] HONARMAND EBRAHIMI S,OSSEWAARDE M,NEED A.Smart fishery:a systematic review and research agenda for sustainable fisheries in the age of AI[J].Sustainability,2021,13(11):6037.
[13] RADFORD A,KIM J W,HALLACY C,et al.Learning transferable visual models from natural language supervision[C]//International conference on machine learning.2021:8748-8763.
[14] LIU A,FENG B,XUE B,et al.DeepSeek-v3 technical report[J].https://arxiv.org/abs/2412.19437,2024.
[15] DeepSeek-AI,GUO D Y,YANG D J,et al.DeepSeek-R1:incentivizing reasoning capability in LLMs via reinforcement learning[EB/OL].2025:2501.12948.https://arxiv.org/abs/2501.12948v1.
[16] 智慧创造奇迹科技引领未来:我国渔业智能化的现状、困境、前景[J].中国水产,2016(8):40-42.Wisdom creates miracles and technology leads the future:the present situation,predicament and prospect of fishery intelligence in China[J].China Fisheries,2016(8):40-42.(in Chinese)
[17] DAI D M,DENG C Q,ZHAO C G,et al.DeepSeekMoE:towards ultimate expert specialization in mixture-of-experts language models[EB/OL].2024:2401.06066.https://arxiv.org/abs/2401.06066v1.
[18] 孔森林,张辉,黄镇南,等.面向工业图像异常检测的非对称师生网络模型[J].计算机科学,2024,51(S2):331-337.KONG S L,ZHANG H,HUANG Z N,et al.Asymmetric teacher-student network model for industrial image anomaly detection[J].Computer Science,2024,51(S2):331-337.(in Chinese)
[19] PLAAT A,WONG A,VERBERNE S,et al.Reasoning with large language models,a survey[EB/OL].2024:2407.11511.https://arxiv.org/abs/2407.11511v1.
[20] DeepSeek-AI,BI X,et al.DeepSeek LLM:scaling open-source language models with longtermism[EB/OL].2024:2401.02954.https://arxiv.org/abs/2401.02954v1.
[21] 康乐,王海洋.我国生物技术育种现状与发展趋势[J].中国农业科技导报,2014,16(1):16-23.KANG L,WANG H Y.Status and prospect of agrobiotechnology-based breeding in China[J].Journal of Agricultural Science and Technology,2014,16(1):16-23.(in Chinese)
[22] ABUBAKER BAGABIR S,IBRAHIM N K,ABUBAKER BAGABIR H,et al.Covid-19 and artificial intelligence:genome sequencing,drug development and vaccine discovery[J].Journal of Infection and Public Health,2022,15(2):289-296.
[23] SINGH B,KUMAR S,ELANGOVAN A,et al.Phenomics based prediction of plant biomass and leaf area in wheat using machine learning approaches[J].Frontiers in Plant Science,2023,14:1214801.
[24] BESTLEY S,PATTERSON T A,HINDELL M A,et al.Predicting feeding success in a migratory predator:integrating telemetry,environment,and modeling techniques[J].Ecology,2010,91(8):2373-2384.
[25] TU E M,ZHANG G H,RACHMAWATI L,et al.Exploiting AIS data for intelligent maritime navigation:a comprehensive survey from data to methodology[J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2018,19(5):1559-1582.
[26] NARONGLERDRIT P,MPORAS I.Evaluation ofbig data based CNN models in classification of skin lesions with melanoma[M]//Deep Learning for Cancer Diagnosis.Singapore:Springer Singapore,2020:79-98.
[27] VENKATARAMANAN S,SADHU A K R,GUDALA L,et al.Leveraging artificial intelligence for enhanced sales forecasting accuracy:a review of AI-driven techniques and practical applications in customer relationship management systems[J].Journal of Machine Learning Research,2024,4:267-287.
[28] ZHANG L L,XIE Y X,LUAN X D,et al.Multi-source heterogeneous data fusion[C]//2018 International Conference on Artificial Intelligence and Big Data (ICAIBD).May 26-28,2018,Chengdu,China.IEEE,2018:47-51.
[29] 衡红军,代栋炜.融合稀疏图注意力的多元时间序列异常检测方法[J].计算机工程与设计,2025,46(3):841-849.HENG H J,DAI D W.Multivariate time series anomaly detection method with fusion of ProbSparse graph attention[J].Computer Engineering and Design,2025,46(3):841-849.(in Chinese)
[30] 陈磊,秦凯,郝矿荣.基于集成LSTM-AE的时间序列异常检测方法[J].华中科技大学学报(自然科学版),2021,49(11):35-40.CHEN L,QIN K,HAO K R.Time series anomaly detection method based on integrated LSTM-AE[J].Journal of Huazhong University of Science and Technology (Natural Science Edition),2021,49(11):35-40.(in Chinese)
[31] DeepSeek-AI,LIU A X,FENG B,et al.DeepSeek-V2:a strong,economical,and efficient mixture-of-experts language model[EB/OL].2024:2405.04434.https://arxiv.org/abs/2405.04434v5.
[32] DAI Z H,YANG Z L,YANG Y M,et al.Transformer-XL:attentive language models beyond a fixed-length context[EB/OL].2019:1901.02860.https://arxiv.org/abs/1901.02860v3.
[33] 韩守振,柳洪芳,柳洪德.智慧农业的发展现状与研究[J].现代化农业,2022(2):42-45.HAN S Z,LIU H F,LIU H D.Development status and research of smart agriculture[J].Modernizing Agriculture,2022(2):42-45.(in Chinese)
[34] ZHOU X M,JIA Q M,HU Y J.Advancing general sensor data synthesis by integrating LLMs and domain-specific generative models[J].IEEE Sensors Letters,2024,8(11):6014004.
[35] ZHOU C,ZHANG B H,LIN K,et al.Near-infrared imaging to quantify the feeding behavior of fish in aquaculture[J].Computers and Electronics in Agriculture,2017,135:233-241.
[36] ZHANG K S,YE Z Y,QI M,et al.Water quality impact on fish behavior:a review from an aquaculture perspective[J].Reviews in Aquaculture,2025,17(1):e12985.
[37] HU Z J,YANG P,LIU F Y,et al.Prompting large language models with knowledge-injection for knowledge-based visual question answering[J].Big Data Mining and Analytics,2024,7(3):843-857.
[38] YIN CK,MAO Y C,HE Z Y,et al.Edge computing-enabled secure forecasting nationwide industry PM2.5 with LLM in the heterogeneous network[J].Electronics,2024,13(13):2581.
[39] WANG Y Y,ZHOU J,CHEN K J,et al.Water quality prediction method based on LSTM neural network[C]//2017 12th International Conference on Intelligent Systems and Knowledge Engineering (ISKE).November 24-26,2017,Nanjing,China.IEEE,2017:1-5.
[40] YANG X T,PAN L,WANG D H,et al.FARnet:farming action recognition from videos based on coordinate attention and YOLOv7-tiny network in aquaculture[J].Journal of the ASABE,2023,66(4):909-920.
[41] BARRANGOU R,DOUDNA J A.Applications of CRISPR technologies in research and beyond[J].Nature Biotechnology,2016,34(9):933-941.
[42] SAE-LIM P,GJERDE B,NIELSEN H M,et al.A review of genotype-by-environment interaction and micro-environmental sensitivity in aquaculture species[J].Reviews in Aquaculture,2016,8(4):369-393.
[43] 黄勃,吴申奥,王文广,等.图模互补:知识图谱与大模型融合综述[J].武汉大学学报(理学版),2024,70(4):397-412.HUANG B,WU S A,WANG W G,et al.KG-LLM-MCom:a survey on integration of knowledge graph andlarge language model[J].Journal of Wuhan University (Natural Science Edition),2024,70(4):397-412.(in Chinese)
[44] JIN G Y,LIANG Y X,FANG Y C,et al.Spatio-temporal graph neural networks for predictive learning in urban computing:a survey[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,36(10):5388-5408.
[45] MIRYEGANEH M,ARMITAGE D W.Epigenetic responses of trees to environmental stress in the context of climate change[J].Biological Reviews,2025,100(1):131-148.
[46] CHEVIN L M,LANDE R,MACE G M.Adaptation,plasticity,and extinction in a changing environment:towards a predictive theory[J].PLoSBiology,2010,8(4):e1000357.
[47] YOOSEFZADEH NAJAFABADI M,HESAMI M,ESKANDARI M.Machine learning-assisted approaches in modernized plant breeding programs[J].Genes,2023,14(4):777.
[48] ROTHENBURG S,BRENNAN G.Species-specific host-virus interactions:implications for viral host range and virulence[J].Trends in Microbiology,2020,28(1):46-56.
[49] IVANOV P,ANDERSON P.Post-transcriptional regulatory networks in immunity[J].Immunological Reviews,2013,253(1):253-272.
[50] 艾晓辉,龚珞军,王勋伟,等.水环境理化因子引起的鱼类病害及对策[J].渔业致富指南,2008(21):49-51.AI X H,GONG L J,WANG X W,et al.Fish diseases caused by physicochemical factors in water environment and countermeasures[J].Fishery Guide to Be Rich,2008(21):49-51.(in Chinese)
[51] BRODY S,ALON U,YAHAV E.How attentive are graph attention networks?[EB/OL].2021:2105.14491.https://arxiv.org/abs/2105.14491v3.
[52] PETRI F A M,FERREIRA G C,ARRUDA L P,et al.Associations between pleurisy and themain bacterial pathogens of the porcine respiratory diseases complex (PRDC)[J].Animals,2023,13(9):1493.
[53] WAN R Z,MEI S P,WANG J,et al.Multivariate temporal convolutional network:a deep neural networks approach for multivariate time series forecasting[J].Electronics,2019,8(8):876.
[54] SHOJAIE A,FOX E B.Granger causality:a review and recent advances[J].Annual Review of Statistics and Its Application,2022,9(1):289-319.
[55] MILES D W,ROSS T,OLLEY J,et al.Development and evaluation of a predictive model for the effect of temperature and water activity on the growth rate of Vibrio parahaemolyticus[J].International Journal of Food Microbiology,1997,38(2/3):133-142.
[56] FRANÇOIS-LAVET V,HENDERSON P,ISLAM R,et al.An introduction to deep reinforcement learning[J].Foundations and Trends® in Machine Learning,2018,11(3/4):219-354.
[57] ROBERTS R J.Fish pathology[M].Chichester:John Wiley &Sons,2012.
[58] ULLMAN J B,BENTLER P M.Structural equation modeling[J].Handbook of psychology,second edition,2012,2.
[59] ROEMMICH D,ALFORD M H,CLAUSTRE H,et al.On the future of Argo:a global,full-depth,multi-disciplinary array[J].Frontiers in Marine Science,2019,6:439.
[60] HOFFMAN M,GELMAN A.The No-U-turn sampler:adaptively setting path lengths in Hamiltonian Monte Carlo[J].Journal of Machine Learning Research,2014,15(1):1593-1623.
[61] SCHRÖDER A,SCHANZ D.3D lagrangian particle tracking in fluid mechanics[J].Annual Review of Fluid Mechanics,2023,55:511-540.
[62] WANG L Z,PAN Y D,CAO Y,et al.Detecting early signs of environmental degradation in protected areas:an example of Jiuzhaigou Nature Reserve,China[J].Ecological Indicators,2018,91:287-298.
[63] SUN M S.China’s mariculture net cages in typhoon and sea ice disasters:challenges and prevention strategy[J].Sea Exploitation and Environment,2023,1:1-12.
[64] 孙大军,郑翠娥,崔宏宇,等.水下传感器网络定位技术发展现状及若干前沿问题[J].中国科学:信息科学,2018,48(9):1121-1136.SUN D J,ZHENG C E,CUI H Y,et al.Developing status and some cutting-edge issues of underwater sensor network localization technology[J].Sci Sin Inform,2018,48(9):1121-1136.(in Chinese)
[65] ZHANG X Y,FU F,GUO J,et al.Numerical simulation and on-site measurement of dynamic response of flexible marine aquaculture cages[J].Journal of Marine Science and Engineering,2024,12(9):1625.
[66] SUN D F,XUE S,WU H F,et al.A data stream cleaning system using edge intelligence for smart city industrial environments[J].IEEE Transactions on Industrial Informatics,2022,18(2):1165-1174.
[67] FAUDZI A A M,SABZEHMEIDANI Y,SUZUMORI K.Application of micro-electro-mechanical systems (MEMS) as sensors:a review[J].Journal of Robotics and Mechatronics,2020,32(2):281-288.
[68] YU C D,BI X J,FAN Y W.Deep learning for fluid velocity field estimation:a review[J].Ocean Engineering,2023,271:113693.
[69] KHUEN C W,CHENG K J,ZHENG L W,et al.Integration of federated learning and edge-cloud platform for precision aquaculture[J].IEEE Access,2024,12:124974-124989.
[70] 胡求光,马劲韬.中国海洋渔业发展:成效、问题与路径[J].宁波大学学报(人文科学版),2025,38(1):102-117.HU Q G,MA J T.Achievements problems and paths of the marine fishery developments in China[J].Journal of Ningbo University (Liberal Arts Edition),2025,38(1):102-117.(in Chinese)
[71] NING W G,ZHU Y J,SONG C X,et al.Blockchain-based federated learning:a survey and new perspectives[J].Applied Sciences,2024,14(20):9459.
[72] HATZILYGEROUDIS I,DIMITROPOULOS K,KOVAS K,et al.Expert systems for farmed fish disease diagnosis:an overview and a proposal[J].Journal of Marine Science and Engineering,2023,11(5):1084.
[73] SUN M,YANG X,XIE Y.Deep learning in aquaculture:a review[J].Journal of Computers,2020,31(1):294-319.
[74] WU C J,YUAN H H,ZHAO P P,et al.Dual-supervised contrastive learning for bundle recommendation[J].IEEE Transactions on Computational Social Systems,2024,11(3):3955-3965.
[75] SHIN H,PARK T,JO S K,et al.Enhancing flow-through aquaculture system monitoring:a comparative study of machine learning algorithms for missing-data imputation[J].Aquaculture,2025,601:742303.
[76] DYCK G,HAWLEY E,HILDEBRAND K,et al.Digital Twins:a novel traceability concept for post-harvest handling[J].Smart Agricultural Technology,2023,3:100079.
[77] GAO N,XUE H,SHAO W,et al.Generative adversarial networks for spatio-temporal data:a survey[J].ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST),2022,13(2):1-25.