李道亮教授：创新渔业数字化 助力农业现代化

改革开放以来，中国水产养殖业快速发展，2022年中国水产品总产量达到6869万吨，占世界水产品总产量60%以上。我国虽然是世界水产大国，却依然不是水产强国，比如，目前我国水产养殖劳动力老龄化严重、资源约束大、养殖水利用率低、机械化和数字化水培低等问题严重制约了我国水产养殖行业转型升级和可持续发展。

　　其中渔业作为农业生产的重要组成部分，装备数字化是发展方向，也必将从传统养殖发展模式向现代化智慧渔业发展。中国农业大学国家数字渔业创新中心主任李道亮教授，20多年来长期从事数字渔业技术研究，先后承担多项国家自然基金、国家863计划、国家科技支撑计划、国家重点研发计划、欧盟第七框架和地平线2020计划等106个省部级项目。取得了一系列科研成果，促进了我国水产养殖行业的升级转型，为我国的数字化渔业发展做出了卓越的贡献。

                               
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李道亮教授欧洲比利时出访

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　　1998年，正在工学院攻读博士学位的李道亮，偶然参与到了“鱼病诊断专家系统”的研发，该系统作为国家“863”计划子项目，目的是通过这个系统，实现各种鱼类疾病定名、确定病症、查找病因和提出防治方法。正是此次研究经历，让他与水产养殖研究结下了终身的缘分。

* K+ l2 ^6 n3 U* x9 M　　2004年，李道亮作为学者先后访问比利时、挪威、英国等国的农场交流学习，发现欧洲国家农业软硬件一体化养殖已形成规模，带来了显著的生产效率和经济效益。他深刻意识到，我国水产养殖装备数字化程度低，实时精准测控技术缺乏，而且国外同类技术产品不适应我国需求，导致水产养殖劳动生产率和资源利用率低，劳动强度大，养殖风险高，严重制约了我国水产养殖业的可持续发展。
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: @8 S& D0 I  Q* p; T# i) V　　针对这些问题，李道亮带领数字渔业创新团队，主要围绕先进传感技术、智能信息处理技术、测控系统与智能装备、农业农村信息化战略等研究方向，面向国家现代渔业重大需求，重点开展水产养殖物联网应用基础性研究、关键技术原型产品研发、高级人才培养和产业化应用。

　　经过10 余年产学研攻关，李道亮带领团队创建了具有自主知识产权的集约化水产养殖精准测控技术体系，实现了鱼类生长环境优化调控和饵料按需投喂。该成果重点实现投饵机和增氧机的数字化，通过设定最佳的开关增氧机和投饵时间，形成了针对不同品种的最优化养殖，为养殖户量身定做通过智能手机实现实时监测、远程调控的云养殖系统。推动了从过去的经验养殖到数字化养殖的转变，在实现产量、养殖密度、经济效益的提高的同时使损耗、风险和劳动强度大幅降低。
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　　在此基础上，李道亮又进一步提出了无人渔场概念，旨在以装备化+远程化+数字化+智能化技术逐步实现装备对人工作业的替代。并以鱼菜共生智能工厂这个最复杂的应用场景，开展无人鱼菜的产业化示范落地。他表示，鱼菜共生不是简单的把鱼和菜放在一起，而是通过工程化的方法把水产养殖和作物种植互联互通起来，实现鱼、菜生长环境的互作组合，建立植物-微生物-鱼三者共生循环系统，从而实现养鱼不换水而无水质忧患，种菜不施肥而正常成长的生态共生效应，创制了一主两辅双循环高密度鱼菜共生立体种养系统和成套装备，实现了每平米土地产70公斤鱼和60公斤菜高效绿色新模式，是一种资源节省型的可循环有机耕作模式。更重要的是，生产的蔬菜与鱼皆为有机鱼与有机蔬菜，在市场上极具竞争力，是符合现代食品消费趋势的一种最好生产模式。与此同时，比单独的养殖与种菜更省空间与资源，更省设备与成本管理投入。
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  W2 w* H0 L. F　　传统的鱼塘管理中往往需要依靠人力进行投喂，而鱼菜共生系统则在物联网技术的支持下使用可移动的投饵机进行鱼苗投喂，相对于人工投喂投饵机可以更加精准按照鱼的尺寸、密度、摄食情况等数据严格完成投喂工作。总地来说，鱼菜共生系统实现了蔬菜和鱼的和谐共生，既节约土地又循环了资源，还为我国农业面临的耕地红线劳动力老化、农业低效环境污染等痛点提出了解决思路和技术方案。
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　　李道亮团队现已推出了鱼菜共生智能系统4.0项目，该项目具备多产并举、场景感知、智能化作业和无人化管理等特点，带动了传统渔业生产方式转型升级。
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! n( M  q& L$ a) N2 c　　除了鱼菜共生智能工厂外，李道亮团队还创建了陆基工厂、工厂化池塘、深水网箱、深远海养殖4种智能工厂养殖模式，带动了数字渔业行业技术进步。创制了数字化、成套化陆基工厂循环水养殖高效处理工艺和装备，实现了养殖装备的实时在线控制;面向陆基工厂、池塘、网箱、养鱼工船4种养殖模式 11 个养殖品种精准测控需求，创建了自主知识产权的集传感器、采集器、控制器、养殖装备与云计算平台于一体的养殖工厂精准测控技术体系。
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　　目前，鱼菜共生系统已在北京、河北、山东、天津、江西、重庆、广东等省份落地，目前正在广州打造的51.1亩第四代鱼菜共生智能工厂，包括传感器、人工智能、机器人、仿生鱼、无人机、5G等新一代技术的系统集成，将实现养殖和种植全程无人化。经初步估计，养殖的产量可达到传统养殖方法的30-50倍。

+ S/ S1 d) d2 W8 P. t& q. Q! A; |　　由于科研上突出的贡献，李道亮先后获国家科技进步二等奖、全国创新争先奖、中华国际科学交流基金会第五届杰出工程师奖、中国青年科技奖。其研究成果水产集约化养殖精准测控技术入选2019中国智能制造十大科技进展，带领的团队入选农业部水产物联网技术创新团队。

                               
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　　李道亮教授在农业现场

放眼未来推动渔业数字化

: I  S7 l: S& ~8 M; C* }# G　　近年来，我国传统养殖方式面临土地和水资源短缺、养殖空间压缩、水环境污染等问题，已经严重影响了渔业现代化发展的步伐。李道亮表示，破解水产发展难题要靠科技力量，鱼菜共生智能工厂系统能达到碳中和的效果，高产高效，绿色可持续，发展前景远大，未来将引领我国现代化农业发展。

　　为此，李道亮和团队将以打造国家数字渔业战略科技力量为目标，继续致力于以数字化推进国家渔业现代化，努力提升我国渔业现代化水平和可持续发展能力，为农业强国贡献力量，重点开展如下研究：
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　　首先，开展敏感电极新工艺以及多参数电极复合技术研究，重点研究全固态离子选择性电极和全固态参比电极的制备工艺;研究光学、电化学多参数电极复合集成方法，提出信号隔离方法实现多参数水质原位高频检测;重点研发多参数柔性无源养殖装备工况检测传感器。
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　　其次，构建轻量化、可移植和实时性的计数模型，研发便携性、稳定性和可调节的鱼群计数系统;开展快速、高效、动态鱼体识别及尺寸和重量计算方法研究;开发基于深度学习等智能技术的多模态数据融合摄食强度算法，构建鱼类生长与“水质-营养-健康”等生长发育模型;研发养鱼智能工厂数字孪生系统，实现养鱼工厂智能运维。
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　　再次，重点突破复杂环境下的机器人路径规划、目标识别算法，研发面向工厂化养殖场景智能巡检机器人;设计研发在复杂环境下抗扰动的鱼池清污机器人;构建死鱼目标智能识别捕捉模型，研制智能死鱼捡拾机器人;研究不同类型放生鱼控制模型，研究轻量化鱼类行为识别方法，开发无干扰观测和鱼群引领仿生机器鱼。

3 o. S" e! N6 s* z9 U　　最后，推动水产养殖智能工厂关键技术集成与应用，开展水体环境、鱼类行为、养殖装备、微生物、能源数字化、网络化技与水产养殖工艺系统集成技术研究，开发陆基工厂、工程化池塘、深水网箱、鱼菜共生工厂、深远海养殖平台5大养殖模式智能工厂研究，实现高效、绿色生产。生产效率是传统养殖模式的10倍以上。
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　　李道亮和团队还将推进与全球数字渔业研究机构和企业的合作，筹建并建成世界数字渔业学会，引领数字渔业发展方向并彰显中国智慧、中国方案。并积极与各省领军养殖企业合作，重点打造100个未来渔场，引领我国数字渔业发展，推进我国渔业现代化进程。
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　　坚持付出，终有所得;放眼现在，创造未来。李道亮凭借自己的创新科研，掀开了中国数字农业的新篇章。不过要从“传统渔业”向“智慧渔业”转变，仍然有很长一段路要走，他将心怀梦想，不负初衷，肩负职责，创新科研，提升渔业生产效率和收益水平，为我国渔业数字化以及农业现代化的发展做出更多实质性贡献。

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李道亮教授在江苏宜兴调研

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信息来源 | 中国日报  智慧海洋圈子排版

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