□黄洁清 李振华

　　国家“海洋强国”战略背景下，《“十四五”全国渔业发展规划》提出，“十四五”期间，将坚持“稳产保供、创新增效、绿色低碳、规范安全、富裕渔民”的工作思路，坚持数量质量并重、创新驱动、绿色发展、扩大内需、开放共赢、统筹发展和安全的基本原则，推进渔业高质量发展，统筹推动渔业现代化建设。具体提出渔业产业发展、绿色生态、科技创新、治理能力四个方面12项指标，力争到2035年基本实现渔业现代化。　　

　　作为“东海鱼仓”的舟山，其海洋经济高质量发展面临双重挑战。全球渔业资源衰退与本地装备智能化水平不足的制约，以及消费者对高品质水产品需求增长与企业降本增效的迫切需求。AI技术通过赋能智能渔船、自动化捕捞装备及风险预警系统，可有效破解渔业生产安全监管难、资源利用效率低、作业风险高等关键问题。加快渔业装备智能化升级，推动AI技术与传统产业深度融合在当下显得尤为重要。

　　本研究聚焦AI驱动渔业装备转型的三大核心路径——智能化装备体系构建、作业风险防控机制优化、全产业链效率提升，旨在探索舟山渔业从传统粗放型向智能集约化转型的理论框架与实践方案。

　　研究意义

　　在深入剖析国家政策导向与舟山渔业发展现实困境的基础上，我们清晰地认识到AI技术对于推动渔业变革的关键作用。它不仅能够解决当前面临的诸多挑战，更是开启渔业现代化新征程的重要契机。以下从多个方面详细阐述AI赋能渔业装备转型升级所带来的显著成效以及深远意义，展现其对舟山海洋经济高质量发展的巨大推动作用。

　　AI赋能舟山传统渔业装备智能化升级显成效

　　针对传统渔业效率低、风险高等痛点，通过实时数据采集与算法优化捕捞路径及养殖方案，部署智能声呐与水质监测系统。智能声呐定位精度显著提升，捕捞效率大幅提高；养殖环境监测模块使水质异常预警响应速度明显加快，有力推动产量增长。

　　AI赋能舟山海洋资源管理迈向科学化新高度

　　依托大数据分析构建资源评估模型，精准调控捕捞配额，有效识别非法作业行为。在禁渔区部署智能监控系统，融合卫星遥感技术实现全时段监管，可提升生态修复方案制定效率。

　　AI赋能舟山渔民渔业作业安全保障跃上新台阶

　　构建气象预警平台，精准预测恶劣天气，提前发布预警信息。船舶避碰系统融合多源传感器，实时追踪周边船舶动态，缩短碰撞风险响应时间。水下探测机器人搭载声光传感器，高效识别危险生物，显著降低安全事故发生率。

　　AI赋能渔业装备助力舟山渔民生产效率大跃升

　　智能捕捞装备搭载自适应网具控制系统，网口开合精准灵活，燃料消耗大幅降低。AI分拣线实现多类水产品自动化分级，处理效率倍增，人力成本锐减。生产调度系统优化冷链物流路径，库存周转率显著提高，年运营成本节省可观。

　　AI赋能推动舟山渔业全产业链延伸拓展见实效

　　建立水产品AI质检平台，实现质量指标毫秒级检测，产品合格率提升。构建“渔业云”服务平台，集成气象预警、远程诊疗等功能模块，服务覆盖绝大多数作业船舶。开发AR渔文化体验项目，打造智能观光渔业线路，带动文旅产值年增长率，形成“智能捕捞+精深加工+海洋文旅”的产业新生态。

　　通过五大维度系统改造，舟山渔业的捕捞效率大幅提升，资源消耗明显降低，安全事故下降，综合产值增长，构建起智能装备研发、生态养护、三产融合的现代渔业体系，为海洋经济数字化转型提供示范样本。

　　AI技术赋能渔业装备转型

　　面临的主要挑战

　　尽管AI技术在舟山渔业装备中的应用取得了一定进展，但仍面临诸多挑战和问题，主要集中在以下几个方面。

　　技术与应用层面

　　AI设备在复杂海洋场景中存在适应性不足问题。智能装备在极端天气、高盐雾环境下的稳定性不足，水下机器人故障率达18%，恶劣环境下传感器数据失真率超30%。技术研发周期长导致设备迭代滞后，现有AI算法对本土鱼种识别准确率仅82%，远洋捕捞场景模型适配度不足。智能系统操作复杂度高，超60%中小型渔船主反映现有界面交互不友好，影响设备使用效率。

　　经济成本制约

　　智能化改造面临高昂成本压力。单船智能化升级成本平均达80万元，AI分拣系统单台售价超50万元，中小渔业企业设备投资回报周期在5～7年。设备维护成本占年均运营支出15%，关键零部件进口依赖度超75%。政府补贴仅覆盖设备采购成本30%，渔民贷款渠道有限，资金缺口导致智能化改造覆盖率不足沿海渔船的40%。

　　人才与认知障碍

　　复合型人才短缺严重制约技术应用。舟山渔业领域AI工程师缺口在500人以上，传统渔民数字化技能培训完成率仅38%。调查显示45岁以上渔民对新设备接受度不足30%，70%受访者认为AI操作“复杂难掌握”。产学研合作机制不完善，高校研究成果转化率低于20%，企业自主研发投入强度仅1.2%。

　　数据与安全瓶颈

　　渔业数据采集与应用存在多重掣肘。海洋环境导致传感器数据丢失率超25%，多源数据融合处理误差率17.8%。全市渔业数据共享平台覆盖率不足50%，部门间数据壁垒导致资源管理效率降低40%。数据安全防护体系薄弱，近三年发生渔业数据泄露事件12起，渔民隐私保护机制缺失，制约60%数据开放应用。

　　政策与生态风险

　　现有政策支持体系存在落地障碍。智能装备补贴申领流程复杂，30%企业因资质审核未通过错失扶持。监管标准滞后导致20%新型智能渔船无法合规作业。生态风险防控机制缺失，AI精准捕捞可能加剧特定海域资源枯竭，监测显示试点区域幼鱼误捕率上升8%。部分智能设备电磁辐射超标，对海洋生物行为产生不可逆影响。

　　舟山AI赋能渔业装备转型

　　可行性对策

　　在明晰AI技术赋能渔业装备转型所面临的重重挑战后，我们深知唯有直面问题、精准施策，方能实现渔业的智能化蜕变。这些挑战犹如一道道关卡，横亘在舟山渔业迈向高质量发展的道路上，但同时也为我们指明了改进与突破的方向。接下来，将从政策引导、技术创新、人才培育、生态构建、数据整合、产业升级以及实施保障等多个维度，提出一系列具有针对性和可操作性的可行性对策，力求系统性地攻克难题，推动舟山渔业装备成功转型，开启海洋经济新篇章。

　　完善政策体系。政府应出台相关政策，鼓励渔业企业引入AI技术，推动渔业装备智能化升级。制定专项政策，设立专项资金支持研发创新，明确发展目标与路径，并提供税收优惠、补贴等激励措施。同时，创新融资模式，试点设备融资租赁，对首台套采购给予补贴。

　　提供技术支撑。联合科研院所共同打造智能装备实验室，着力突破低成本传感器、抗干扰算法等关键技术。开发模块化智能组件，实现即插即用，建成装备适配中心，提供定制化改造服务。

　　加强人才培养。与高校及职业院校携手，开设AI与渔业融合的课程，着力培养复合型人才。浙江海洋大学成立智能渔业学院，推行校企联合培养机制，持续为行业输送专业人才。建设多个VR实训基地，开展渔民技能认证，获证者可享津贴。设立专家工作站，提供科研启动资金，组建团队攻克关键技术难题。

　　优化生态环境。部署AI生态监测浮标以实时追踪多项海洋指标，为环保达标用户提供捕捞配额奖励。与挪威、日本等共建技术中心，推动舟山标准纳入ISO体系。构建卫星遥感与AI监测系统，试点将捕捞配额与生态修复挂钩，研发可降解材料设备并提供购置补贴，同时建立旧装备回收体系以实现高回收率。

　　构建数据中枢。整合众多龙头企业与渔船数据，构建多个专业数据库，实施数据共享激励机制。部署大量船载边缘计算终端，显著提升传输效率，节省巨额通信费用。制定全面的数据标准，布设众多智能设备以提高采集效率。投入巨资建设智慧渔业大脑，集成多项功能模块，有效推动资源利用率提升，减少违规捕捞现象。

　　推动产业升级。纵向整合渔业全链条，引入智能分拣与冷链技术；横向联合创新，开发模块化组件以降低成本。实施渔船与网箱升级计划，配备智能探鱼系统，提升捕捞效率，同时扩建智能养殖设施，增加养殖密度，推动渔业智能化发展。

　　强化实施保障。设立渔民转型专项基金，提供设备购置补贴及职业转换保险保障。搭建市级装备共享平台，助力中小企业显著降低租赁成本。组建全天候AI技术服务站点，配备专业工程师团队，确保故障快速响应。构建动态评估体系，定期发布智慧渔业发展报告，推动行业持续进步。

　　通过七大体系协同发力，旨在显著提升渔业综合效益，大幅降低资源消耗，全力培育产值庞大的智慧渔业产业集群，奋力打造全国海洋经济数字化转型的典范标杆。

　　作者单位：浙江海洋大学

　　本文为浙江海洋大学2025年校级交叉学科项目研究成果