劉世晶，李國棟，涂雪瀅，孟菲良，陳 軍

(1 中國水產(chǎn)科學研究院漁業(yè)機械儀器研究所，上海 200092；2 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部漁業(yè)裝備與工程技術(shù)重點實驗室，上海 200092)

在信息化成為國家戰(zhàn)略，各行各業(yè)加速實現(xiàn)信息化的大背景下，作為漁業(yè)最主要生產(chǎn)方式的水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)也面臨信息化的重任。信息化涉及不同的應用層面，主要分為兩大類：一是生產(chǎn)信息化，是指水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)在信息技術(shù)支撐下，對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程涉及的方方面面實施信息化運行，目的是為了企業(yè)運作更為高效，產(chǎn)品更有競爭力。二是管理信息化，是指政府各級機構(gòu)、行業(yè)組織、學術(shù)機構(gòu)等在信息技術(shù)支撐下，對傳統(tǒng)管理方式和公共服務進行改革，目的是更好履行自身職責，提高管理與服務水平。兩種信息化有不同的使命，也有不同特征，互為依托，共同發(fā)展。其中生產(chǎn)信息化是行業(yè)信息化的基礎、是管理信息化的信息來源、是貫徹政府意圖的平臺。真正做好生產(chǎn)信息化，對實現(xiàn)行業(yè)信息化將起到事半功倍的效果。

生產(chǎn)信息化涉及水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)所有環(huán)節(jié)，近年來，國內(nèi)外學者圍繞水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)全過程，從信息采集、數(shù)據(jù)傳輸、標準化存儲和智能決策控制等方面進行了大量的研究，積累了豐富的試驗和應用經(jīng)驗，為水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)信息化深入應用奠定了扎實的基礎。產(chǎn)業(yè)信息化的發(fā)展離不開技術(shù)進步，但僅僅將先進技術(shù)進行組合是無法滿足產(chǎn)業(yè)高效生產(chǎn)發(fā)展需求。必須綜合考慮技術(shù)自身特點、場景適應性以及組合應用方式等多方面因素，形成標準化構(gòu)建模式，進而指導養(yǎng)殖管理者和生產(chǎn)者科學地搭建生產(chǎn)信息化平臺，將信息技術(shù)真正嵌入到養(yǎng)殖生產(chǎn)過程中。目前，尚未見到從養(yǎng)殖生產(chǎn)信息化架構(gòu)角度進行總結(jié)的文章，本研究對水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè)實施生產(chǎn)信息化的基本構(gòu)架進行梳理，總結(jié)現(xiàn)狀，提出技術(shù)發(fā)展建議，為生產(chǎn)信息化發(fā)展提供參考。

1 生產(chǎn)信息化基本任務

1.1 水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)管理數(shù)字化

水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)管理數(shù)字化是將涉及水產(chǎn)養(yǎng)殖全過程的投入品、生產(chǎn)、質(zhì)檢、庫存、包裝和銷售等信息，以及生產(chǎn)涉及的人和操作過程和結(jié)果的數(shù)字化，從不規(guī)范的養(yǎng)殖生產(chǎn)管理轉(zhuǎn)變?yōu)闄n案漁業(yè)管理，進而升級為計算機可以識別的數(shù)字漁業(yè)。構(gòu)建比較完整的資源數(shù)字化系統(tǒng)，也就相當于構(gòu)建了企業(yè)生產(chǎn)管理的企業(yè)資源計劃(ERP)系統(tǒng)[1]。依托該系統(tǒng)，可以開展各專項應用，例如，以養(yǎng)成水產(chǎn)品為主線的水產(chǎn)養(yǎng)殖可追溯系統(tǒng)[2]。目前，該領(lǐng)域發(fā)展狀態(tài)良好(表1)，各類生產(chǎn)管理數(shù)字化系統(tǒng)紛紛涌現(xiàn)，基本能夠滿足水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)當前的需求。

表1 不同生產(chǎn)管理數(shù)字化系統(tǒng)比較

1.2 水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)數(shù)字化

水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)一般是指根據(jù)水產(chǎn)養(yǎng)殖學理論和養(yǎng)殖生產(chǎn)實踐經(jīng)驗發(fā)展的操作方法與技能。鑒于理論和經(jīng)驗處于不斷發(fā)展完善和積累過程中的實際情況，水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)的精準性、完整性都在不斷提升。但是由于水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)往往無法量化，意味著無法直接數(shù)字化。因此，尋找成文的、特定的調(diào)查專家法，直接量化不那么確定的專家打分法，是水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)數(shù)字化的常見手段(表2)。馬冬萍等[14]構(gòu)建基于MAS的分布式魚病診斷專家系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，克服了單一領(lǐng)域?qū)＜业木窒扌?實現(xiàn)跨區(qū)域的協(xié)同診斷。沈楠楠等[22]以水產(chǎn)物聯(lián)服務平臺為云端數(shù)據(jù)服務器，以西門子PLC作為現(xiàn)場智能控制節(jié)點，通過將池塘溶氧分級判斷，初步實現(xiàn)了基于經(jīng)驗的池塘自動增氧控制。此外，劉星橋等[24]、段麗琴等[27]從水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合管理和生物量估算等方向開展了相關(guān)研究，初步實現(xiàn)了養(yǎng)殖生產(chǎn)集中管理和生物量的自動統(tǒng)計，相關(guān)信息技術(shù)的整合程度和智能化水平仍需進一步提高。整體上，該領(lǐng)域目前的發(fā)展還不能滿足產(chǎn)業(yè)應用需求，首先是水產(chǎn)養(yǎng)殖學的研究不夠深入全面，針對特定品種的研究不足以支撐起構(gòu)建成熟的專家系統(tǒng)。其次，養(yǎng)殖學和信息學沒有充分融合，未能從有限的信息中挖掘開發(fā)出相對成熟的應用。

表2 不同水產(chǎn)養(yǎng)殖專家系統(tǒng)比較

1.3 水產(chǎn)養(yǎng)殖裝備智能化

水產(chǎn)養(yǎng)殖裝備智能化是指隨著自主控制和人工智能技術(shù)的大量運用，賦予水產(chǎn)養(yǎng)殖作業(yè)體系一定程度的智能化決策和自主化行動能力，從而產(chǎn)生能夠自主和協(xié)同完成水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)作業(yè)任務的裝備技術(shù)。是信息精準感知、裝備自動控制、人工輔助決策、生產(chǎn)單元協(xié)同作業(yè)等多個環(huán)節(jié)智能技術(shù)的聯(lián)合運用。相較于農(nóng)業(yè)其他領(lǐng)域，水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域裝備智能化技術(shù)尚處于初級發(fā)展階段[29-33]，受限于水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)數(shù)字化發(fā)展水平，特別是面向養(yǎng)殖對象行為的檢測能力和解讀水平，水產(chǎn)養(yǎng)殖裝備智能應用主要集中于環(huán)境控制和投喂控制兩個方面[34-35]，精準管控、高效起捕、筏式養(yǎng)殖輕簡化植苗采收、苗種計數(shù)分選、死亡水產(chǎn)品無害化處理等水產(chǎn)作業(yè)裝備化水平不足，產(chǎn)業(yè)整體的機械化程度、自動化水平和智能決策能力不高，特別是水產(chǎn)養(yǎng)殖機械化水平不足50%[33]，制約了裝備智能化的進一步發(fā)展，尚不能滿足無人化智能生產(chǎn)的要求。

2 水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)信息化主要技術(shù)環(huán)節(jié)

2.1 信息采集

面向水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)的信息采集主要包括與生產(chǎn)過程有關(guān)的所有方面，主要分為3種類型(表3)：一是可以人工錄入的，不追求實時性，比如養(yǎng)殖場、投入品的基礎數(shù)據(jù)等；二是經(jīng)由傳感器獲取的，主要依靠物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，有實時性要求的，可以是養(yǎng)殖對象、養(yǎng)殖環(huán)境、人員操作、生產(chǎn)裝備等；三是互聯(lián)網(wǎng)取得的，主要是養(yǎng)殖學的相關(guān)知識、水產(chǎn)品價格等。目前，第一種信息采集顯然不存在重大障礙。第二種信息采集主要集中于養(yǎng)殖環(huán)境和生產(chǎn)裝備狀態(tài)監(jiān)測方面，這種信息采集對輔助養(yǎng)殖決策具有一定的指導意義，但缺乏對養(yǎng)殖對象狀態(tài)的直接描述，不夠直觀。在養(yǎng)殖對象隨身載感知設備尚未成熟的情況下，推廣基于光學和聲學技術(shù)的非接觸式觀測技術(shù)成為一種可行的技術(shù)手段。第三種采集方式是通過自動搜索方式獲得相關(guān)知識，目前對簡單信息抓取技術(shù)較為成熟，對于知識信息的獲取還處于起步階段。

表3 不同信息采集方式比較

2.2 信息傳輸

信息傳輸按照距離可以分為養(yǎng)殖場內(nèi)的近距離傳輸和遠距離接入互聯(lián)網(wǎng)傳輸兩種方式。由于水產(chǎn)養(yǎng)殖工況環(huán)境復雜，信息傳輸不能簡單地將通用通信技術(shù)直接使用，要根據(jù)不同工況環(huán)境和使用要求選擇針對性的信息傳輸方式。例如，設施水產(chǎn)養(yǎng)殖要考慮工廠化車間墻體厚度及材質(zhì)對信號傳輸強度的影響[48]；戶外池塘養(yǎng)殖要考慮塘埂植被遮擋、塘埂高度以及地形地貌對通信的影響，節(jié)點布設與節(jié)能機制研究成為重點[49]；深水網(wǎng)箱養(yǎng)殖以及地處偏僻的養(yǎng)殖環(huán)境，受工況環(huán)境影響，導致常見短波、4G等通信技術(shù)無法正常使用，需要通過微波通信甚至衛(wèi)星通信接入互聯(lián)網(wǎng)等[50]。

2.3 數(shù)據(jù)分析

水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析主要是通過數(shù)據(jù)清洗和提煉兩個過程，實現(xiàn)水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)的相關(guān)性比對、多維度描述、基礎知識儲備等功能，為智能決策提供通用或?qū)I(yè)的數(shù)據(jù)服務[51]。其中數(shù)據(jù)清洗主要是圍繞水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)不同決策需求，綜合利用數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗和專用清洗工具，對原始數(shù)據(jù)進行標準化、格式化的處理，保證數(shù)據(jù)源頭準確，實現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的互通互享[52]；數(shù)據(jù)提煉主要是通過構(gòu)建水產(chǎn)養(yǎng)殖專業(yè)數(shù)據(jù)庫和通用挖掘模型，針對不同的智能技術(shù)需求，打通各類型數(shù)據(jù)之間的壁壘，快速組織形成相應知識，實現(xiàn)快速響應、靈活配置、融合交互的水產(chǎn)養(yǎng)殖數(shù)據(jù)服務[53]。整體上看，水產(chǎn)養(yǎng)殖數(shù)據(jù)分析應用剛剛起步，雖然構(gòu)建了一系列相關(guān)的數(shù)據(jù)平臺，但面向養(yǎng)殖需求的數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)安全等技術(shù)研究和應用仍不完善，尚不能滿足產(chǎn)業(yè)化應用要求[54]。

2.4 智能決策

水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)智能決策系統(tǒng)主要是利用人工智能、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段，對水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后涉及的水質(zhì)調(diào)控、病害防治、精準投喂、生產(chǎn)銷售等進行輔助決策和智能控制的工具，主要用于解決水產(chǎn)養(yǎng)殖過程中水質(zhì)環(huán)境預報預測、異常行為檢測與分析、病害診斷與預警、養(yǎng)殖對象檢測與生物量估算、市場行情分析與預測等技術(shù)問題[51]。目前水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)智能決策應用還處于探索階段，一方面相關(guān)研究和技術(shù)應用還聚焦在解決單一的產(chǎn)業(yè)技術(shù)問題，面向大數(shù)據(jù)綜合應用的系統(tǒng)化解決方案較少[55]。另一方面，針對水產(chǎn)養(yǎng)殖特征的智能分析技術(shù)研究不足，導致水產(chǎn)養(yǎng)殖智能分析的實用性落后于市場需求，遠不能滿足實際生產(chǎn)要求[56]。

3 水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)信息化技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

3.1 養(yǎng)殖信息多維度實時獲取技術(shù)

近年來，圍繞水產(chǎn)養(yǎng)殖信息的有效采集，通過技術(shù)創(chuàng)新和集成應用開發(fā)，已經(jīng)形成了多種有效的信息采集裝置和采集方法，初步建立了養(yǎng)殖信息多維度實時獲取技術(shù)體系。如表4所示，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，構(gòu)建了多種養(yǎng)殖環(huán)境、操作過程監(jiān)測技術(shù)和系統(tǒng)，可以穩(wěn)定實現(xiàn)對溫度、溶氧、pH等養(yǎng)殖水質(zhì)和氣象環(huán)境的連續(xù)在線監(jiān)測?；谥悄軋D譜分析技術(shù)，建立了漁業(yè)信息自動挖掘系統(tǒng)，實現(xiàn)了包括養(yǎng)殖漁情、市場動態(tài)等網(wǎng)絡信息自動抽取，為漁業(yè)從業(yè)人員提供了精準信息服務、豐富了養(yǎng)殖管理決策信息來源。

表4 信息采集技術(shù)體系構(gòu)成

3.2 養(yǎng)殖生產(chǎn)智能決策和精準管控模型

水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)智能決策和精準管控主要是利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，對大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行層次化的表達、解釋,并最終形成輔助決策建議和智能控制指令的技術(shù)。表5整理匯總了近年來養(yǎng)殖生產(chǎn)智能管理決策相關(guān)研究方向。由表5可知，開展了大量面向養(yǎng)殖環(huán)境關(guān)鍵生產(chǎn)數(shù)據(jù)預測、預警技術(shù)研究，構(gòu)建了多個涵蓋氣候、養(yǎng)殖水質(zhì)和設備狀態(tài)等關(guān)鍵因子的養(yǎng)殖水質(zhì)調(diào)控模型，且部分模型已經(jīng)應用到實際養(yǎng)殖生產(chǎn)中；病害診斷已經(jīng)從單一的基于數(shù)據(jù)的建模發(fā)展到利用經(jīng)驗和數(shù)據(jù)聯(lián)合建模的方法，且基于計算機視覺的病害診斷技術(shù)逐漸成為主流方向；針對搶食性魚類的精準投喂技術(shù)研究已經(jīng)取得一定突破，構(gòu)建了多個基于養(yǎng)殖經(jīng)驗的投喂量預估模型和攝食狀態(tài)反饋控制模型，且基于視覺和聲學的投喂反饋檢測方法得到初步應用；在群體目標識別和運動行為方向開展了相關(guān)研究，實現(xiàn)了部分魚類的有效識別、構(gòu)建了多個異常行為評價模型。此外，國內(nèi)外研究人員還開展了水產(chǎn)品價格預測和產(chǎn)能計劃分析相關(guān)研究，有效豐富了智能技術(shù)在水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)中的應用范圍。

3.3 面向養(yǎng)殖生產(chǎn)全過程的企業(yè)信息化管控模式

水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)全過程管理主要是利用物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)以及現(xiàn)代信息技術(shù)，實現(xiàn)包括企業(yè)采購、生產(chǎn)、銷售、人員管理、倉儲管理、財務管理、辦公自動化管理(OA,Office Automation)等企業(yè)生產(chǎn)全鏈條的管理。由中國水產(chǎn)科學研究院漁業(yè)機械儀器研究所、全國水產(chǎn)技術(shù)推廣總站、博彥科技股份有限公司等單位聯(lián)合研發(fā)的水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)信息化管控系統(tǒng)模式就是典型代表[84]。此外，王新安[85]利用云平臺，通過構(gòu)建基于分布式架構(gòu)的管理系統(tǒng)，實現(xiàn)水質(zhì)、設備、日常操作、庫存管理、銷售等企業(yè)綜合管理。張清春等[86]通過對養(yǎng)殖管理經(jīng)驗的梳理分析，設計搭建了面向養(yǎng)殖生產(chǎn)全鏈條的生產(chǎn)管理系統(tǒng)，并利用報表、圖標等多種可視化分析手段，對管理數(shù)據(jù)進行了初步分析。整體上看，受資金和產(chǎn)業(yè)發(fā)展特性限制，目前國內(nèi)水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)搭建的管理平臺存在數(shù)據(jù)覆蓋范圍窄、管理對象和功能單一、生產(chǎn)協(xié)同度不夠等問題，仍需進一步豐富平臺功能模塊，以滿足生產(chǎn)過程有效監(jiān)管的要求。

3.4 面向生產(chǎn)過程管理的智慧漁業(yè)服務組件

智慧漁業(yè)服務組件是指依托水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)平臺，利用標準化的各種數(shù)據(jù)資源，通過數(shù)據(jù)挖掘和智能學習，建立面向生產(chǎn)過程的各種管控策略和模型，并最終形成具備信息服務和決策支持功能的各類軟件工具,為企業(yè)生產(chǎn)決策提供支撐。如表6所示，目前常見的組件功能方向主要包括生產(chǎn)管理、電子商務、智能決策和品質(zhì)追溯等。其中，由數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧服務能夠解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)利用率不足的問題，因此基于大數(shù)據(jù)的服務組件已經(jīng)成為漁業(yè)智慧服務必然發(fā)展方向；由政府發(fā)起的自上而下的平臺建設方式，能夠有效解決企業(yè)平臺職能單一、相互封閉以及信息資源不足的問題，逐漸成為智慧服務發(fā)展的主流方向。不同智慧服務類型數(shù)據(jù)資源重疊和交叉明顯。另一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)具有優(yōu)秀的計算能力，提升了組件對多源數(shù)據(jù)進行綜合考慮和聯(lián)合分析水平，這就對水產(chǎn)養(yǎng)殖數(shù)據(jù)標準化、格式化、共享化提出了更高的要求。

表6 智慧漁業(yè)服務常見組件類型

4 展望與建議

4.1 提升便捷可靠的多維信息采集能力

養(yǎng)殖環(huán)境信息采集是信息化最基本的步驟，經(jīng)過二十余年的發(fā)展，水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境信息采集傳感器發(fā)展依然沒有突破性進展，主要表現(xiàn)為可靠性、易維護性、性價比等關(guān)鍵技術(shù)經(jīng)濟性能較差，本質(zhì)上是受到傳感器工業(yè)發(fā)展水平制約。因此，隨著傳感器行業(yè)的發(fā)展成熟，并圍繞水產(chǎn)養(yǎng)殖特點在現(xiàn)有產(chǎn)品的基礎上，集成開發(fā)面向養(yǎng)殖對象專用傳感器系統(tǒng)，是未來幾年水產(chǎn)養(yǎng)殖多維信息采集的主要發(fā)展方向。

4.2 深化知識經(jīng)驗數(shù)字化和數(shù)據(jù)應用智能化

水產(chǎn)養(yǎng)殖的相關(guān)知識的梳理和數(shù)字化，某種程度上是一項基礎性工程，需要水產(chǎn)生物學和信息學兩大學科充分融合。水產(chǎn)生物學專家將水產(chǎn)養(yǎng)殖所需的知識和經(jīng)驗整理匯總，信息學專家按照大數(shù)據(jù)、智能化應用條件解構(gòu)、重構(gòu)專家經(jīng)驗，形成計算機可以理解的知識經(jīng)驗。在此基礎上，利用自然語言學習、知識圖譜、深度學習等人工智能手段提升數(shù)據(jù)應用的智能化能力，從而真正提升水產(chǎn)養(yǎng)殖的精準化、智能化水平。

4.3 從間接感知到更直接的感知

從環(huán)境感知著手的感知本質(zhì)上是間接感知，由于生物和生態(tài)環(huán)境的復雜性，基于間接感知的決策可靠性與及時性不足，為后續(xù)的提升帶來困擾。更為直接的感知是直接掌握養(yǎng)殖對象的狀態(tài)，目前以模擬養(yǎng)殖經(jīng)驗的行為感知是比較可行的途徑，這對傳感設備提出了新的要求，從過去的水化學傳感器為主，逐步擴大到光學和聲學感知，通過建立行為特征與應激的內(nèi)在聯(lián)系，構(gòu)建較為可靠的感知模型與解釋。未來重點需要開展基于水下直接觀測技術(shù)的游動姿態(tài)、集群行為、攝食行為和空間分布等特征的量化和解讀技術(shù)研究。

4.4 深入養(yǎng)殖機械化基礎上的智能化

信息決策后的執(zhí)行載體可能是人，也可能是機械。一般機械的比重越高，整個養(yǎng)殖系統(tǒng)的智能化程度也越高?？傮w上，水產(chǎn)養(yǎng)殖機械正在走機械化-自動化-精準化-智能化的發(fā)展道路，但是面臨發(fā)展不均衡的問題和跨越式發(fā)展的情況。比如，總體水產(chǎn)養(yǎng)殖的機械化率大約在30%左右，意味著還有70%基本沒有實現(xiàn)機械化，信息化的嫁接就無從談起。增氧機和投飼機已經(jīng)成為水產(chǎn)養(yǎng)殖的標配，精準化甚至智能化看似較易實現(xiàn)，但是，受產(chǎn)品機械性能、數(shù)據(jù)預測精準度，決策手段等技術(shù)瓶頸限制，距離智能化還具有較大差距。在捕撈環(huán)節(jié)，無論是起捕，還是分類、分級、計數(shù)等重要環(huán)節(jié)，迫切需要實現(xiàn)機械化，并在此基礎上實現(xiàn)信息化。

5 結(jié)語

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)在生產(chǎn)、管理、經(jīng)營等方面與信息技術(shù)的關(guān)系日益密切，信息化已經(jīng)成為水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)發(fā)展的必然趨勢。一方面，技術(shù)進步帶來產(chǎn)業(yè)發(fā)展變革，信息技術(shù)在水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)的大規(guī)模應用提高了企業(yè)生產(chǎn)管理效率，降低了養(yǎng)殖過程風險、提高了水產(chǎn)養(yǎng)殖收益，正在推動水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)向規(guī)?；?、集約化、規(guī)范化的現(xiàn)代企業(yè)方向演進。另一方面，技術(shù)進步是一個動態(tài)發(fā)展，不斷改進和不斷完善的過程，必將帶來更多的技術(shù)發(fā)展訴求，為水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)信息化發(fā)展提供了充分的發(fā)展空間。因此，水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)和研究機構(gòu)應當抓住當前大好時機，深入挖掘現(xiàn)實需求，通過對生產(chǎn)信息化關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新和研發(fā)，推動信息技術(shù)與水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)深度融合與應用，不斷解決水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)在生產(chǎn)、管理、經(jīng)營等各環(huán)節(jié)的制約性問題，加快中國漁業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展進程。

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