海璟水产的大数据监控中心 传统养殖的关注点在于养殖现象。依据鱼虾的摄食表现来决定喂食的计划，根据水体颜色来决定是否需要调水……这种作法是一代代水产人经验的传承，也有很好的效果，但从现代渔业的视角来看，其局限也是显而易见的。 以前凭着经验，到时间了就喂食，一天三餐，养殖户以为鱼吃了，但很可能饲料都坏在水里了，亚盐、氨氮含量增加，池塘水质恶化。当出现浮头、翻塘这种肉眼可察的问题时，说明水环境或者鱼类健康已经出现了比较重要的问题，可能会产生无法避免的损失。 而如果引入了大数据智能化管理的方式，就能够通过数据更轻松的掌握鱼类吃食的状况，进而制定更合理的喂食计划，保证鱼类产品的正常成长。完整、准确的数据系统，则能让养殖户能更清楚的知道鱼塘发生了什么，鱼类面临着什么样的问题，做到针对性的处理问题，避免“病急乱投医”，造成更大的损失。 尤其是针对工厂化的养殖模式，水产养殖数据的应用显得更加重要。一方面，相较于传统鱼塘养殖，工厂化养殖的高密度环境，水质的变化更为快速和复杂，风险也相应提升，所以对水质以及鱼类健康数据的及时掌握，是降低风险的客观要求。另一方面，工厂化养殖对管理的要求更高，需要以科学、严谨的管理流程来实现高效的运营，比如饲料的投放计划会牵涉到仓库、采购和养殖等多个部门的协调，这种情况下，以数据为基础的管理模式的效率优势就脱颖而出了。 宿州海璟水产养殖产业责任有限公司就建立了一套以智能设备和传感器为硬件基础，软件及网络系统为支撑的大数据养殖技术模式，以水环境的平衡稳定为核心，水体的成分、含量（包括溶氧、PH值、氨氮、亚盐……）等参数都有严格技术标准。依据技术标准指标、严密监控水质参数情况，在每个数据的变化节点给予重点关注处理，既有实时预警的能力，也有应急处理的方法。 另外，海璟水产将鱼类健康数据与养殖数据管理有机整合，形成了一整套可量化监测的数据指标模型，从产品（活鱼活虾）数据、工厂养殖数据，到生物实验数据，涵盖了从鱼苗入库到鱼类产品出库的全流程管理的数据，通过科学的信息分类管理方式，为养殖、物流等过程中出现的问题溯源提供严谨详实的科学依据。 中国农业大学李道亮教授此前在演讲中曾经说过：“中国的水产养殖业将往哪走？第一是整个行业靠人肯定不行了，第二是电脑代替人脑，第三是物联网逐步走向智能化，第四个是大数据水产走向精准。”大数据与水产养殖的结合有效的提升了水产养殖的效率和品质，对水产养殖未来的发展意义深远。 但是，我们不得不承认鱼类生物与水体环境研究的复杂性依旧是一道门槛，阶段性的成绩并不意味着数据化已经非常成熟的运用在了水产养殖领域。在智能监控的数据还较少，且智能投饲、鱼群遥感等技术还缺乏规模化应用的情况下，数据化管理广泛应用到水产养殖的目标还任重道远。随着智慧渔业理念的兴起，大数据与水产养殖开始深度结合，极大的推动了传统水产养殖的升级与改造。 日前，在国内率先提出智慧渔业理念的海璟水产，将全自动水处理系统与物联网、大数据技术相结合，通过不断探索与研究，摸索出了一整套的以水质状况分析和鱼类健康管理为导向的数据化管理模式，成为了水产养殖步入现代化、智能化的主要路径。 海璟水产的新加坡技术专家称，所谓水产养殖数据化管理，就是通过多种智能装备的配置，实时掌握水环境的数据，并根据反馈数据调节和优化水质，维持养殖水体长期稳定的一致性，进而实现鱼类产品品质的稳定。 海璟水产的大数据监控中心 传统养殖的关注点在于养殖现象。依据鱼虾的摄食表现来决定喂食的计划，根据水体颜色来决定是否需要调水……这种作法是一代代水产人经验的传承，也有很好的效果，但从现代渔业的视角来看，其局限也是显而易见的。 以前凭着经验，到时间了就喂食，一天三餐，养殖户以为鱼吃了，但很可能饲料都坏在水里了，亚盐、氨氮含量增加，池塘水质恶化。当出现浮头、翻塘这种肉眼可察的问题时，说明水环境或者鱼类健康已经出现了比较重要的问题，可能会产生无法避免的损失。 而如果引入了大数据智能化管理的方式，就能够通过数据更轻松的掌握鱼类吃食的状况，进而制定更合理的喂食计划，保证鱼类产品的正常成长。完整、准确的数据系统，则能让养殖户能更清楚的知道鱼塘发生了什么，鱼类面临着什么样的问题，做到针对性的处理问题，避免“病急乱投医”，造成更大的损失。 尤其是针对工厂化的养殖模式，水产养殖数据的应用显得更加重要。一方面，相较于传统鱼塘养殖，工厂化养殖的高密度环境，水质的变化更为快速和复杂，风险也相应提升，所以对水质以及鱼类健康数据的及时掌握，是降低风险的客观要求。另一方面，工厂化养殖对管理的要求更高，需要以科学、严谨的管理流程来实现高效的运营，比如饲料的投放计划会牵涉到仓库、采购和养殖等多个部门的协调，这种情况下，以数据为基础的管理模式的效率优势就脱颖而出了。 宿州海璟水产养殖产业责任有限公司就建立了一套以智能设备和传感器为硬件基础，软件及网络系统为支撑的大数据养殖技术模式，以水环境的平衡稳定为核心，水体的成分、含量（包括溶氧、PH值、氨氮、亚盐……）等参数都有严格技术标准。依据技术标准指标、严密监控水质参数情况，在每个数据的变化节点给予重点关注处理，既有实时预警的能力，也有应急处理的方法。 另外，海璟水产将鱼类健康数据与养殖数据管理有机整合，形成了一整套可量化监测的数据指标模型，从产品（活鱼活虾）数据、工厂养殖数据，到生物实验数据，涵盖了从鱼苗入库到鱼类产品出库的全流程管理的数据，通过科学的信息分类管理方式，为养殖、物流等过程中出现的问题溯源提供严谨详实的科学依据。 中国农业大学李道亮教授此前在演讲中曾经说过：“中国的水产养殖业将往哪走？第一是整个行业靠人肯定不行了，第二是电脑代替人脑，第三是物联网逐步走向智能化，第四个是大数据水产走向精准。”大数据与水产养殖的结合有效的提升了水产养殖的效率和品质，对水产养殖未来的发展意义深远。 但是，我们不得不承认鱼类生物与水体环境研究的复杂性依旧是一道门槛，阶段性的成绩并不意味着数据化已经非常成熟的运用在了水产养殖领域。在智能监控的数据还较少，且智能投饲、鱼群遥感等技术还缺乏规模化应用的情况下，数据化管理广泛应用到水产养殖的目标还任重道远。
海璟水产的大数据监控中心 传统养殖的关注点在于养殖现象。依据鱼虾的摄食表现来决定喂食的计划，根据水体颜色来决定是否需要调水……这种作法是一代代水产人经验的传承，也有很好的效果，但从现代渔业的视角来看，其局限也是显而易见的。 以前凭着经验，到时间了就喂食，一天三餐，养殖户以为鱼吃了，但很可能饲料都坏在水里了，亚盐、氨氮含量增加，池塘水质恶化。当出现浮头、翻塘这种肉眼可察的问题时，说明水环境或者鱼类健康已经出现了比较重要的问题，可能会产生无法避免的损失。 而如果引入了大数据智能化管理的方式，就能够通过数据更轻松的掌握鱼类吃食的状况，进而制定更合理的喂食计划，保证鱼类产品的正常成长。完整、准确的数据系统，则能让养殖户能更清楚的知道鱼塘发生了什么，鱼类面临着什么样的问题，做到针对性的处理问题，避免“病急乱投医”，造成更大的损失。 尤其是针对工厂化的养殖模式，水产养殖数据的应用显得更加重要。一方面，相较于传统鱼塘养殖，工厂化养殖的高密度环境，水质的变化更为快速和复杂，风险也相应提升，所以对水质以及鱼类健康数据的及时掌握，是降低风险的客观要求。另一方面，工厂化养殖对管理的要求更高，需要以科学、严谨的管理流程来实现高效的运营，比如饲料的投放计划会牵涉到仓库、采购和养殖等多个部门的协调，这种情况下，以数据为基础的管理模式的效率优势就脱颖而出了。 宿州海璟水产养殖产业责任有限公司就建立了一套以智能设备和传感器为硬件基础，软件及网络系统为支撑的大数据养殖技术模式，以水环境的平衡稳定为核心，水体的成分、含量（包括溶氧、PH值、氨氮、亚盐……）等参数都有严格技术标准。依据技术标准指标、严密监控水质参数情况，在每个数据的变化节点给予重点关注处理，既有实时预警的能力，也有应急处理的方法。 另外，海璟水产将鱼类健康数据与养殖数据管理有机整合，形成了一整套可量化监测的数据指标模型，从产品（活鱼活虾）数据、工厂养殖数据，到生物实验数据，涵盖了从鱼苗入库到鱼类产品出库的全流程管理的数据，通过科学的信息分类管理方式，为养殖、物流等过程中出现的问题溯源提供严谨详实的科学依据。 中国农业大学李道亮教授此前在演讲中曾经说过：“中国的水产养殖业将往哪走？第一是整个行业靠人肯定不行了，第二是电脑代替人脑，第三是物联网逐步走向智能化，第四个是大数据水产走向精准。”大数据与水产养殖的结合有效的提升了水产养殖的效率和品质，对水产养殖未来的发展意义深远。 但是，我们不得不承认鱼类生物与水体环境研究的复杂性依旧是一道门槛，阶段性的成绩并不意味着数据化已经非常成熟的运用在了水产养殖领域。在智能监控的数据还较少，且智能投饲、鱼群遥感等技术还缺乏规模化应用的情况下，数据化管理广泛应用到水产养殖的目标还任重道远。
