6月15日，我國首個漁業大模型“范蠡大模型1.0”在中國農業大學發布，據悉，該模型可以實現漁業多模態數據采集、清洗、萃取和整合等，將為漁業養殖工人、管理經營者和政府決策部門提供全面、精準的智能化支持。

漁業大國，面臨轉型的需求

我國是水產養殖大國，數據顯示，2023年，我國水產養殖產量達5812萬噸，約占世界水產養殖總產量的60%以上，為城鄉居民提供了1/3優質動物蛋白。

但同時，我國不是養殖強國，水產養殖資源利用率、勞動生產率低，水產養殖產業發展面臨多種轉型需求。范蠡大模型設計者、發起者、國家數字漁業創新中心主任、中國農業大學信息與電氣工程學院教授李道亮介紹，“我國水產養殖品種繁多，包括魚、蝦、蟹、貝、參、藻等，養殖模式多樣，建立完整養殖品種的生產模型是極其困難的；同時，勞動力出現了普遍老齡化現象，有調查數據顯示，我國水產養殖中，勞動力成本占70%左右，勞動者平均年齡達到55歲。新一代缺乏養殖經驗，也不愿意從事傳統的養殖生產，需要人工智能技術的支持。”

隨著現代技術的發展，水產養殖已經從1.0時代發展到4.0時代。李道亮介紹，“漁業1.0時代主要以小農生產為主，特征是依靠人力、手工工具、經驗等養殖。2.0時代，水產養殖逐漸實現機械化、裝備化，主要依靠機械動力和電力進行生產。3.0時代，自動化和計算機技術成為核心，生產裝備出現數字化、網絡化、自動化特征。到4.0時代，物聯網、大數據、人工智能、機器人等技術普遍應用在生產中，無人化生產逐漸實現。”

隨著人工智能、機器人學習等技術的逐漸出現和成熟，越來越多的農業場景開始應用這些技術，但作為水產養殖大國，我國當前的水產養殖中，相關技術的應用還較為缺乏。

漁業模型，從小到大的升級

如何在水產養殖中應用現代技術，甚至打造未來的無人漁場？李道亮介紹，我國水產養殖品種繁多，養殖環境差異較大，而機理模型的構建，需考慮魚類品種、餌料、病害、環境變化等一系列因素，面對眾多的品種和養殖模式以及地區氣候差異，逐個養殖品種建立像發達國家的養殖機理模型是不現實的。

所謂大模型，是指具有大規模參數和復雜計算結構的機器學習模型，參數數量動輒數十億甚至數千億。在漁業中，大模型可以利用深度學習和數據驅動的方法，能夠分析海量的養殖數據，揭示其中的規律和關聯性。“它們不僅能夠模擬和預測水質、餌料、疾病等因素對養殖效果的影響，還能夠優化養殖方案，提高生產效率和經濟效益。”李道亮說。

智能池塘養魚場景。中國農業大學供圖

隨著社會發展和水產養殖業轉型，漁業大模型越來越成為產業發展的重要助力，為此，李道亮帶領團隊聯合中國聯通、中國電信、中國移動三家運營商、全國主要水產院校和科研機構，以魚、蝦、蟹、貝等27種我國主養品種水產文本語料為主，輔以文本、圖像、視頻、音頻等多模態數據，形成大規模漁業專業知識語料庫，通過深度學習架構，通過預訓練和微調、參數共享與注意力機制、提示工程等技術，實現漁業多模態數據采集、清洗、萃取和整合等。“這一模型，不僅實現了豐富的漁業養殖知識生成，還包括水、餌、病、管等多方面多元化的預測、分析和決策。”李道亮說。

范蠡為名，改變未來的漁業

大模型構建成功后，命名為“范蠡大模型1.0”。李道亮介紹，范蠡是春秋末期越國大夫，眾所周知的是，他是著名的政治家、軍事家，也是商家鼻祖，但他同時也是我國最早的水產養殖專家，早在2500年前的春秋時期，他就寫了一部《養魚經》，并流傳至今，“所以我們以范蠡為名，希望它能夠在新時代中，為我國水產養殖帶來的新的氣象。”

據介紹，范蠡大模型1.0分為請問我、請聽我、請看我、請決策四個模塊，分別代表文本、語音、視頻、物聯網決策四大場景，用戶可以查詢漁業的不同應用。

而針對準確監測和評估魚類的健康狀況和體重異常耗時費力，且可能對魚類造成傷害的問題，國家數字漁業創新中心開發了基于計算機視覺技術的魚類體重估計模型，基于機器視覺實時捕捉水下魚類圖像和優化構建的深度神經網絡算法，自動完成圖像中魚類目標的檢測和定位，通過提取形狀、顏色、紋理等多維度特征，以非接觸方式實現對魚類體重的實時、準確估算，同步完成生長及健康狀態監測和計算，為投餌決策、水環境、能耗優化控制提供數據支撐。

范蠡大模型利用了多種現代技術，以此實現水產養殖的數字化、無人化。圖為魚的種類識別模型。中國農業大學供圖

“當前，范蠡大模型還是1.0，未來還會不斷進化，人工智能在智慧漁業中的應用，是多元化且深遠的、長期的，不可能一蹴而就。未來，范蠡大模型還有很長的路要走，必須充分發揮通信、科研、水產養殖企業、養殖戶等各種不同領域的優勢力量，以產學研用協同推進大模型的開發與應用，人工智能才能真正落地。”李道亮說。