盘点物联网技术在水产养殖中的应用

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核心提示: 据AgFunder
News报道,2016年海产和水产养殖科技初创公司收入超过1.93亿美元,比2014年和2015年的5200万美元增长了271%。

核心提示:
水产养殖包括在淡水和海水环境中繁殖、饲养和收获动物和植物。根据美国国家海洋和大气管理局的数据显示,2014年,全

中国水产门户网报道

据AgFunder
News报道,2016年海产和水产养殖科技初创公司收入超过1.93亿美元,比2014年和2015年的5200万美元增长了271%。

水产养殖包括在淡水和海水环境中繁殖、饲养和收获动物和植物。根据美国国家海洋和大气管理局的数据显示,2014年,全球水产养殖供应了超过50%的人类食用,市场价值约为1600亿美元。

澳门新蒲京912226 ,图片:CanadianAquacultureIndustryAlliance

这是一个非常惊人的数据,随着科学技术的应用越来越广泛,传统的水产养殖业也会因此在潜移默化中改变。特别是物联网技术在水产养殖中的应用,我们已经看到很多相关企业在进军的这个领域,这其中不乏一些伟大的公司。

与此同时,据AgFunder
News报道,2016年海产和水产养殖科技初创公司收入超过1.93亿美元,比2014年和2015年的5200万美元增长了271%。我们将最后一条蓝鳍金枪鱼从海里捞出来只是时间问题,所以我们需要利用技术来挽救。物联网技术在水产养殖中的应用进入该领域的物联网公司和初创企业,正在使用或开发从智能传感器到卫星的数据采集技术,这些数据可以使用各种基于云的分析软件工具进行处理,从而提高水产养殖的运营效率,甚至环保。例如,大型公司嘉吉今年早些时候宣布将发布一个名为iQShrimp的预测软件平台,该平台使用机器学习和传感器让农民了解他们的操作。平台还使用移动设备、传感器和自动投食器收集虾的大小、水质、喂食模式和天气状况数据。结合其他数据,这些算法能够提供诸如饲养管理策略和最佳收获时期等建议。

据AgFunderNews报道,2016年海产和水产养殖科技初创公司收入超过1.93亿美元,比2014年和2015年的5200万美元增长了271%。

近日,嘉吉推出了一个新的水产养殖数字化平台,这是继嘉吉去年10月份推出的一套数字工具后的第二个平台。嘉吉的这个水产养殖数字化平台名字叫iQuatic,可供嘉吉客户使用,也可作为独立产品购买。

目前,嘉吉公司是小池塘里的“大鱼”。但是还有一些初创公司希望能在竞争中幸存下来。物联网技术预测环境变化Yield
成立于2014年,是一家澳大利亚科技公司,自2015年以来已经筹集了1150万美元投资,其中包括去年电动工具制造商博世在内的650万美元A轮融资。
该公司的Sensing + Aqua
IoT平台主要用于澳大利亚牡蛎养殖业。Yield公司的传感器收集许多重要气候条件数据,包括盐度、水温和深度、气压和海潮高度。数据被传输到Yield的微软云平台,其中人工智能和其他分析软件将其转换为当地天气和收获条件的三天预测。这种超本地信息对于牡蛎养殖者特别有用,因为大雨可能会将污染物冲入海湾中,因此他们经常不得不关闭收获区域。然而,这些决定通常是基于几公里之外公共气象站的雨量计,导致每天的经济损失在2万至10万美元之间,具体取决于季节。Yield表示,其预测性物联网系统可以减少30%的收获损失。利用物联网技术统计鱼类数量加拿大XpertSea
Solutions水产公司成立于2009年,已经筹集了约880万美元,包括4月份的750万美元。投资者包括Aqua
Spark,这是为数不多专注于水产养殖的投资公司之一。
如果你认为数羊会让你睡着,那么你可以试着数鱼仔。这就是该公司高科技XperCount铲斗对孵化场和养鱼场所做的事情,试图更好地控制库存。XperCount采用人工智能和计算机视觉系统来计算虾类幼虫等生物的数量和大小,它是一种支持物联网的设备,连接到一个门户网站,客户可以在该网站上访问数据和分析。

这是一个非常惊人的数据,随着科学技术的应用越来越广泛,传统的水产养殖业也会因此在潜移默化中改变。特别是物联网技术在水产养殖中的应用,我们已经看到很多相关企业在进军的这个领域,这其中不乏一些伟大的公司。

该平台的第一个单元就是iQShrimp,它用于分析关于虾的大小、水质、饲养模式以及健康和天气状况的数据,以帮助虾农做出决定并优化他们的养殖实践,并借助先进的传感器和预测软件可以让虾农能够实时了解养殖场的运营情况。

该公司声称其平台比传统的手工计数方法更有效和更准确。例如,印度一家水产养殖公司已经用xper
count取代了人工计数。在包装过程中,过去需要两个人每人25分钟来计算一个随机袋中的幼虫数量。现在,一个人在同一时间可以数五袋。根据案例研究,XperCount还将公司的计数准确性提高了60%。目前XpertSea在48个国家拥有客户。用物联网技术观察鱼类行为Umitron公司成立于2016年,总部设在新加坡,但主要由一个在日本扎根的团队运营。这家初创公司本月筹集了价值830万美元的种子资金。这项技术的核心是UmiGarden,一种依靠太阳能运行的物联网设备。它利用传感器和机器学习来监测和确定鱼什么时候可以喂食,以避免浪费金钱过度喂食。使用计算机视觉人脸识别背后的技术,来理解鱼的行为听起来可能有些牵强,但是我们从爱尔兰一家名为Cainthus的初创公司那里发现了一些类似东西,它对奶牛也有同样的作用。

物联网技术在水产养殖中的应用

该平台配备了一套先进的传感器,同时,它可以与任何云连接的设备或传感器连接,将所有数据保存在一个界面中,并使用机器学习和数据分析来提供新的养殖建议。嘉吉水产养殖数字平台产品线总监Neil
Wendover表示,这种灵活性使得客户无需大量前期投资即可使用该软件。

该平台还引入卫星图像,以提供有关环境条件的数据,例如水温,这会影响鱼类进食。据AgFunder
News报道,umitron还利用物联网数据研究不同鱼类的行为,以确定杂交养殖的最佳实践。此外,据AgFunder报道,这家初创公司还与生产昆虫鱼饲料的公司合作,分析其产品的性能。利用物联网技术进行海洋研究卡特琳娜海洋牧场成立于2012年,已经在联邦水域建立了美国第一家离岸牧场,距离其圣佩德罗总部约6英里。aquatech初创公司筹集了380万美元,自去年首次播种其占地100英亩的“牧场”以来,已成功收获了数百万只贻贝。最终,这家初创公司希望在1000英亩的土地上种植各种各样的双壳贝类和海带。此外,卡特琳娜海洋牧场与美国NOAA等科学机构和研究机构合作开展了一个名为海洋物联网的项目。该项目的核心是一个海军海洋气象自动装置浮标,该浮标收集并传输该地区的各种海洋数据,用于评估环境影响和优化农业作业。

近日,嘉吉推出了一个新的水产养殖数字化平台,这是继嘉吉去年10月份推出的一套数字工具后的第二个平台。嘉吉的这个水产养殖数字化平台名字叫iQuatic,可供嘉吉客户使用,也可作为独立产品购买。

大洋彼岸,还有一家叫TheYield的公司在澳大利亚用物联网技术养牡蛎。The
Yield联合微软、英特尔和博世正越来越深入研究数据以更好地预测大自然对牡蛎产量的影响。与塔斯马尼亚政府和该州14个河口的牡蛎养殖户一起,The
Yield正在部署一个新系统,废弃雨量计,使用河口传感器、云计算和机器学习。

去年,该设施在NOMAD平台上增加了一个名为“图像流细胞机器人”的潜水装置,该装置利用机载显微镜和机器视觉分析水中的颗粒。该设备作为一种早期预警工具,用于监测有害藻类的大量繁殖。其余的初创公司以下是我们在研究过程中了解到的其他一些小型物联网初创公司:EFishery成立于2013年,总部设在印度尼西亚,已经获得了约120万美元的公开资金,用于自动喂鱼器,可通过智能手机应用程序进行控制。此外,据报道,该公司正在开发一种池内传感器,通过监测鱼的运动和水的涟漪来跟踪饥饿程度。这个想法是,鱼越饿,它们变得越好斗,在水中产生更多的旋涡。如果鱼比较安静的,那么喂食器就会自动关闭。Jala成立于2015年,是印度尼西亚的另一家初创企业,提供物联网传感器和软件来监测虾养殖场的水质。多功能一体装置测量溶解氧、温度、湿度、pH、盐度和总溶解固体。这些数据可以通过网络或应用程序即时访问。该公司甚至声称采用算法来根据传感器的数据做出纠正措施。印度的Eruvaka公司成立于2012年,生产用于远程监控养鱼场的硬件和软件。例如,它的太阳能水池保护装置提供对水参数如溶解氧和pH值的实时监测,以便在问题出现之前识别问题。该装置根据溶解氧的读数自动调节曝气机,节省高达20%的能源费用。结论鱼类养殖是世界上增长最快的食品行业,但是正如你从早期初创企业中可以看到那样,这个行业只是最近才开始在技术上有所发展。有趣的是,大多数物联网平台还包含某种类型的人工智能,例如用于监测物种的计算机视觉或用于分析和预测建模的机器学习。这是一个趋势,我们看到它远远超出了水产养殖甚至农业范畴。值得注意的是,嘉吉是美国最大的私营企业,在物联网水产养殖的占有一席之地。如果像孟山都这样的同行也加入,或许想快速收购一家或多家上述初创公司,我们也不会感到惊讶,毕竟,有一条海洋生存定律是:大鱼吃小鱼。

该平台的第一个单元就是iQShrimp,它用于分析关于虾的大小、水质、饲养模式以及健康和天气状况的数据,以帮助虾农做出决定并优化他们的养殖实践,并借助先进的传感器和预测软件可以让虾农能够实时了解养殖场的运营情况。

该系统通过英特尔网关将数据从河口传感器传送到博世的ProSyst软件上,微软Azure云平台上的微软物联网智能交换机通过该软件摄取这些数据,并将之与国家气象数据相对比。

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该平台配备了一套先进的传感器,同时,它可以与任何云连接的设备或传感器(如智能馈线或气象站)连接,将所有数据保存在一个界面中,并使用机器学习和数据分析来提供新的养殖建议。嘉吉水产养殖数字平台产品线总监NeilWendover表示,这种灵活性使得客户无需大量前期投资即可使用该软件。

环境数据和近乎实时的感应器数据相结合,并被提供给牡蛎养殖户和监管机构,这样他们就可以更快更准确地做出决定。可视化仪表板上有上一周的、今天的以及明天的数据。微软Azure机器学习为这个应用程序驱动预测算法。

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用物联网技术预测环境变化

就识别污染风险而言,盐度测量显然是很重要的,而在评估太平洋牡蛎死亡综合症病毒方面水温也同样重要。除非有效管理,该病毒足以毁灭牡蛎养殖场。在恶劣天气里,船员可能很难外出收获牡蛎,那么在得知恶劣天气即将来临时,牡蛎养殖户就可以微调他们的轮值表——再一次削减成本,提高效率。

大洋彼岸,还有一家叫TheYield的公司在澳大利亚用物联网技术养牡蛎。TheYield联合微软、英特尔和博世正越来越深入研究数据以更好地预测大自然对牡蛎产量的影响。与塔斯马尼亚政府和该州14个河口的牡蛎养殖户一起,TheYield正在部署一个新系统,废弃雨量计,使用河口传感器、云计算和机器学习。

XpertSea使用AI和计算机视觉帮助孵化场、养鱼场和研究中心更准、更快地跟踪水生生物幼苗,进行相对精准的计数和体型测算,客户可以访问实时数据进行分析,避免饲料浪费。

该系统通过英特尔网关将数据从河口传感器传送到博世的ProSyst软件上,微软Azure云平台上的微软物联网智能交换机通过该软件摄取这些数据,并将之与国家气象数据相对比。

在传统的水产养殖行业,许多企业仍然在使用手工计数,饲料的浪费比例平均在
20% 左右,海产品的养殖存活率低于 50%。XpertSea
希望通过物联网设备改变这些数字。

环境数据和近乎实时的感应器数据相结合,并被提供给牡蛎养殖户和监管机构,这样他们就可以更快更准确地做出决定。可视化仪表板上有上一周的、今天的以及明天的数据。微软Azure机器学习为这个应用程序驱动预测算法。

该公司声称其平台比传统的手工计数方法更有效和更准确。例如,印度一家水产养殖公司已经用xper
count取代了人工计数。在包装过程中,过去需要两个人每人25分钟来计算一个随机袋中的幼虫数量。现在,一个人在同一时间可以数五袋。根据案例研究,XperCount还将公司的计数准确性提高了60%。目前XpertSea在48个国家拥有客户。

就识别污染风险而言,盐度测量显然是很重要的,而在评估太平洋牡蛎死亡综合症病毒方面水温也同样重要。除非有效管理,该病毒足以毁灭牡蛎养殖场。在恶劣天气里,船员可能很难外出收获牡蛎,那么在得知恶劣天气即将来临时,牡蛎养殖户就可以微调他们的轮值表——再一次削减成本,提高效率。

Umitron通过跟踪他们的行为,帮助水产养殖农户在适当的时候给他们的鱼适量的饲料,从而降低农民最大的成本基础,希望能够促进全球鱼品的可持续生产。

利用物联网技术精准技术

卡特琳娜海洋牧场成立于2012年,已经在联邦水域建立了美国第一家离岸牧场,距离其圣佩德罗总部约6英里。aquatech初创公司筹集了380万美元,自去年首次播种其占地100英亩的“牧场”以来,已成功收获了数百万只贻贝。最终,这家初创公司希望在1000英亩的土地上种植各种各样的双壳贝类和海带。此外,卡特琳娜海洋牧场与美国NOAA等科学机构和研究机构合作开展了一个名为海洋物联网的项目。该项目的核心是一个海军海洋气象自动装置浮标,该浮标收集并传输该地区的各种海洋数据,用于评估环境影响和优化农业作业。

来自加拿大魁北克的初创公司XpertSea日前拿到了1000万美元A轮融资,由ObviousVentures和Aqua-Spark领投,RealVentures跟投。成为迄今为止硅谷在水产养殖领域最大的一笔投资。

去年,该设施在NOMAD平台上增加了一个名为“图像流细胞机器人”的潜水装置,该装置利用机载显微镜和机器视觉分析水中的颗粒。该设备作为一种早期预警工具,用于监测有害藻类的大量繁殖。

XpertSea使用AI和计算机视觉帮助孵化场、养鱼场和研究中心更准、更快地跟踪水生生物幼苗(比如虾幼虫和活体饲料),进行相对精准的计数和体型测算,客户可以访问实时数据进行分析,避免饲料浪费。

无论是国内还是国外,近年来我们不断看到有新公司在涌现,并带来了他们的全新理念以及产品。

在传统的水产养殖行业,许多企业仍然在使用手工计数,饲料的浪费比例平均在20%左右,海产品的养殖存活率低于50%。XpertSea希望通过物联网设备改变这些数字。

例如总部设在印度尼西亚的EFishery,成立于2013年,已经获得了约120万美元的公开资金支持,他们主要研发自动投料机。其理念是通过智能手机的软件来进行控制投料频率和投料量。

该公司声称其平台比传统的手工计数方法更有效和更准确。例如,印度一家水产养殖公司已经用xpercount取代了人工计数。在包装过程中,过去需要两个人每人25分钟来计算一个随机袋中的幼虫数量。现在,一个人在同一时间可以数五袋。根据案例研究,XperCount还将公司的计数准确性提高了60%。目前XpertSea在48个国家拥有客户。

另外,该公司也在研发一种池内传感器,通过监测鱼的运动和水的涟漪来跟踪饥饿程度。这个想法是,鱼越饿,它们变得越好斗,在水中产生更多的旋涡。如果鱼比较安静的,那么喂食器就会自动关闭。

XpertSea解决方案

印度尼西亚另一家初创公司Jala,成立于2015年,主要业务是提供物联网传感器和软件来监测虾养殖场的水质。多功能一体装置测量溶解氧、温度、湿度、pH、盐度和总溶解固体。这些数据可以通过网络或应用程序即时访问。该公司甚至声称采用算法来根据传感器的数据做出纠正措施。

用物联网技术观察鱼类行为

印度在这方面也不落后,2012年成立的初创公司Eruvaka生产用于远程监控养鱼场的硬件和软件。例如,它的太阳能水池保护装置提供对水参数如溶解氧和pH值的实时监测,以便在问题出现之前识别问题。该装置根据溶解氧的读数自动调节曝气机,节省高达20%的能源费用。

Umitron是一家利用卫星图像,物联网和自动化技术提高水产养殖效率的初创公司,已筹集到830万美元种子轮资金。由InnovationNetworkCorporationofJapan与D4V(DesignforVentures)共同投资,Umitron总部位于新加坡,但由日本团队管理,其中包括JapanAerospaceExplorationAgency的前雇员。公司在日本和新加坡也有客户。

未来,水产养殖对精准化养殖的要求越来越高,温度、溶氧、pH、投料量等因素都会在设备的支持下得到精准的控制,行业也会从经验养殖逐步转变成数据化养殖。这个领域在畜禽养殖已经有非常成熟的应用,但在水产养殖方面尚处于探索阶段,这与水产养殖的环境特殊性有关,因此也加大了研究应用的难度。但是随着科技的进步以及不断的应用实践,相信这一天会很快到来,并催生出越来越多的商业机会。

Umitron通过跟踪他们的行为,帮助水产养殖农户在适当的时候给他们的鱼适量的饲料,从而降低农民最大的成本基础,希望能够促进全球鱼品的可持续生产。

Umitron

利用物联网技术进行海洋研究

卡特琳娜海洋牧场成立于2012年,已经在联邦水域建立了美国第一家离岸牧场,距离其圣佩德罗总部约6英里。aquatech初创公司筹集了380万美元,自去年首次播种其占地100英亩的“牧场”以来,已成功收获了数百万只贻贝。最终,这家初创公司希望在1000英亩的土地上种植各种各样的双壳贝类和海带。此外,卡特琳娜海洋牧场与美国NOAA等科学机构和研究机构合作开展了一个名为海洋物联网的项目。该项目的核心是一个海军海洋气象自动装置浮标,该浮标收集并传输该地区的各种海洋数据,用于评估环境影响和优化农业作业。

游牧浮标,卡特琳娜海洋牧场

去年,该设施在NOMAD平台上增加了一个名为“图像流细胞机器人”的潜水装置,该装置利用机载显微镜和机器视觉分析水中的颗粒。该设备作为一种早期预警工具,用于监测有害藻类的大量繁殖。

还有很多初创公司涌入这个行业

无论是国内还是国外,近年来我们不断看到有新公司在涌现,并带来了他们的全新理念以及产品。

例如总部设在印度尼西亚的EFishery,成立于2013年,已经获得了约120万美元的公开资金支持,他们主要研发自动投料机。其理念是通过智能手机的软件来进行控制投料频率和投料量。

另外,该公司也在研发一种池内传感器,通过监测鱼的运动和水的涟漪来跟踪饥饿程度。这个想法是,鱼越饿,它们变得越好斗,在水中产生更多的旋涡。如果鱼比较安静的,那么喂食器就会自动关闭。

印度尼西亚另一家初创公司Jala,成立于2015年,主要业务是提供物联网传感器和软件来监测虾养殖场的水质。多功能一体装置测量溶解氧、温度、湿度、pH、盐度和总溶解固体。这些数据可以通过网络或应用程序即时访问。该公司甚至声称采用算法来根据传感器的数据做出纠正措施。

印度在这方面也不落后,2012年成立的初创公司Eruvaka生产用于远程监控养鱼场的硬件和软件。例如,它的太阳能水池保护装置提供对水参数如溶解氧和pH值的实时监测,以便在问题出现之前识别问题。该装置根据溶解氧的读数自动调节曝气机,节省高达20%的能源费用。

结论

未来,水产养殖对精准化养殖的要求越来越高,温度、溶氧、pH、投料量等因素都会在设备的支持下得到精准的控制,行业也会从经验养殖逐步转变成数据化养殖。这个领域在畜禽养殖已经有非常成熟的应用,但在水产养殖方面尚处于探索阶段,这与水产养殖的环境特殊性有关,因此也加大了研究应用的难度。但是随着科技的进步以及不断的应用实践,相信这一天会很快到来,并催生出越来越多的商业机会。

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