1. 智能投喂系统：AI通过分析水质、生物行为等数据动态调整投喂策略。如印尼eFishery系统可探测鱼虾饥饿程度，精准控料节省成本21%；还能结合声纹监测、计算机视觉优化投喂频率与营养分配，减少浪费并提升生长效率。2. 水质与环境管理：物联网传感器结合AI预测模型，实时监测溶解氧、pH值等指标，提前预警藻类爆发或水质恶化。如DeepSeek等大模型通过历史数据预测水质趋势，助力养殖户及时干预降病害风险。3. 疾病预警与防控：AI借助图像识别分析鱼虾体表特征、游动姿态，快速识别疾病早期症状；挪威AquaCloud平台利用AI预测海虱生长趋势，减少药物依赖。此外，生物传感器实时监测病原体，结合水质数据可预测疾病暴发。4. 生长预测与生物量估算：计算机视觉和声纳技术结合AI，可非侵入式估算鱼虾数量、重量以优化养殖密度。如XpertSea系统通过AI测算虾生长周期，结合市场价格预测最佳收获时间。5. 水产加工环节：AI推动加工流程自动化智能化：自动化分拣设备靠机器视觉快速精准分级水产品，降本提效；还能优化加工工艺参数，保障产品质量稳定。当前劳动力短缺、人工成本上涨，布局AI加工技术是水产加工企业生存发展的关键。6. 水产销售环节：AI助力市场供需预测与营销策略制定：通过分析海量数据精准预测市场需求，优化产销库存；电商平台的AI智能推荐系统可精准匹配消费者需求，提升转化率。市场竞争激烈下，借助AI把握市场动态是水产企业立足发展的重要保障。7. 水产流通环节：AI在流通环节作用显著：库存管理上，综合多维度数据精准计算最佳库存，实时预警短缺或积压；物流规划上，结合GIS和实时交通数据优化配送路线，保障水产品时效与新鲜度；运输监测上，实时追踪温湿度等参数，异常时及时报警，保障品质安全。
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