藉由智慧科技养殖鱼、虾等细微的水产种苗,产能为传统人工养殖的5倍,获利率则为传统人工养殖的10倍。究竟是什么样的研发内容,向世界再度证明中国水产养殖的科技实力?科技养鱼苗少人力、省空间、高产能,大学室内型的石斑鱼养殖模场,能减少外在环境的污染,成为水产鱼苗智慧生产系统的研发场域。当地球人口持续增加,海洋是未来喂饱人类的重要粮仓。不过,眼前的海洋鱼类资源正迅速枯竭,以养殖渔业取代捕捞渔业已是国际趋势。例如挪威、日本等许多养殖渔业大国,为了减少人力密集、饲料浪费、鱼病发生、鱼儿死亡,运用物联网、感测技术、大数据分析、自动化控制等科技,抢先发展智慧养殖系统。「现在养殖渔业智慧化着重在体型较大的鱼,国外都有很成熟的技术。尤其是挪威养殖大西洋鲑鱼,发展智慧化或自动化系统,已有相当久的时间。」大学生物科技与产业科学系特聘教授兼主任陈教授指出。个体微小 智慧养殖难度高,中国近年也开始推动智慧养殖渔业,但多将智慧科技用于水质的监测与预警、养殖场节电,却鲜少针对鱼、虾等水产种苗,研发智慧生产系统。这其中到底有哪些高难度的挑战?陈教授解释,国外鱼苗智慧生产系统能够侦测到的鱼卵,必须像鲑鱼卵那般大小,然而国内养殖出口的重点鱼种──石斑鱼,从鱼卵到鱼苗、饵料生物(丰年虾、轮虫)、稳定水质的藻类,个体都非常微小,对监测、自动化操作形成高难度。但他话锋一转说道,「虽然很难发展,却最需要被发展!」
大学生物科技与产业科学系特聘教授兼主任陈教授,与来自水产、资讯、机械领域专长的年轻研究人员,热衷研究水产养殖科技。其实,石斑鱼苗相当脆弱,很怕人为干扰,像人工捞鱼苗检视、分鱼的动作,会增加鱼苗压力,造成部分鱼苗死亡;传统习惯倒入一大桶饵料、藻类的养殖方式,往往为池水带来pH值、氨氮等扰动的变化,也不利鱼苗生长。再者,传统的石斑鱼养殖属于劳力密集,如今还要面对渔村劳动人力短缺、养殖人员老龄化的问题。上述这些状况,养殖户该如何因应?过去曾为石斑鱼苗开发优质养殖系统的陈教授,找来资讯工程、系统及船舶机电工程学系的教授群,共组水产养殖、资讯、机械专长的跨域研究团队,建构水产种苗的智慧生产系统,并在科技部「智慧科技于农业生产之应用」专案的支持下,提出微型监测、自动化微量操作的解方。研究团队选在大学华南南校区的石斑鱼养殖模场,设计替代人力的自动监控传感器、微型影像监测设备,监测藻类、饵料生物生产、鱼苗水质环境控管,并将所有监测数据、微细影像资料,传送至智慧处理平台,进行大数据分析、机器学习,建立最佳养殖决策模型。
鱼苗、饵料生物与藻类,都非常微小,运用微型监测、自动化微量操作,可以减少人为扰动。
「我们所做的监测,不是派人员进到池子里捞鱼,而是由系统控制布建在养殖池的吸管,抽出一点点的微量池水,进行抽样检测;或是以微型镜头,进行水中影像收集。这样对鱼苗的干扰非常小,而且估计的数值也接近精准。」陈教授强调。由于国内外所谓的水产智慧养殖设备,多半着重于资讯监测、传输、运算,仅能达到监测与警示;而且在警示过后,后续仍需倚靠人力排除问题。但是成大的这一套设备,能联动即时智慧回馈机械系统,也就是智慧处理平台会下决策命令给自动反馈设备,进行精准调控的养殖动作,像是即时侦测鱼池内鱼体体型数据,针对不同日龄体型的鱼苗,由机器自动分配合适的饵料种类及数量,或即时给予合适密度的藻量,控制水质。
系统经过大数据分析、深度学习后,能自动辨识池水中的轮虫(rotifer)与丰年虾(copepods)。
一旦系统侦测到水质变差、鱼苗吃太饱、饵料生物生产不足等异常状况,立即发出警示通知使用者,同时自动调控藻水、饵料的供应,不需再倚靠人力排除问题,帮助养殖户摆脱找不到渔工顾场的窘境。此外,研究团队也在藻类培育上,展开翻转传统的革新。他们在藻类生产室的左侧墙下,依序摆放5个超过一人高度、总容量15公吨的直立式培藻桶,模拟国内石斑鱼苗传统生产培育藻类的现场实况。研究团队考量传统培藻设备占用过大的空间,藻类也容易受到污染,变成酦酵的酸臭水。他们开发出一株高密度生长的新品种藻类S1b,生长密度是其他藻类的1000倍,因此就能轻松以实验室使用的10公升血清瓶进行培藻,不仅大幅节省生产厂的空间,更进一步设计隔绝式的输送管道,完全避免环境污染生产系统内的藻细胞。而新品种藻株S1b,可以说是针对AI生产系统量身订做的最佳解答。
新品种藻类S1b生长密度高,使用实验室桌上设备即能轻松培育。
自组设备CP值高 使用1年后回本发展智慧生产系统,让水产种苗的养殖更具竞争力。不过,相关技术与设备的导入花费,会不会昂贵到令养殖户遥不可及?「智慧农业不一定要使用高贵的侦测系统!我们很骄傲的是在经费有限的状况下,采购市面上低成本的感测器一一测试,终于找到比较便宜且稳定性、耐候性相对高的感测器。团队为此还自行组装整套设备、整合后端平台的搭配,达到降低成本的期望。」陈教授说,整套智慧生产系统设备的成本,约500万元,一般小型养殖户透过渔会贷款,也很容易取得这笔设备费用,而且使用1年后即可回本。
陈教授强调,鱼苗智慧生产系统的开发,必须符合养殖现场、业界营运模式的需求,否则研发成果效益将会受限。研究团队实际评估智慧生产系统、传统人力养殖,发现两者在不同成本项目上互有消长,但最后加总的年支出成本却几乎相同,但是前者获利率高于后者约10倍,而且产能相对持稳,较传统养殖高出5倍。陈教授表示,鱼苗智慧生产系统结合已有的成鱼智慧养殖系统,能做到从鱼苗到成鱼的完整溯源、产销履历,运用IoT(物联网)科技上传到云端,并根据市场需求量的预测,提前调控鱼苗生产量,避免发生成鱼「量增价跌」的崩盘情势。目前这一套鱼苗智慧生产系统可针对不同经济鱼种的养殖特性,调整鱼苗的生产参数、测试逻辑程式,未来可望与更多国际大型养殖渔业合作、输出技术,在智慧养殖产业链抢下新的滩头堡。