全球人口预计从2025年的约82亿增长到2050年的97亿，这将推动蛋白质食品资源需求的激增。虽然对水产养殖作为可持续食品来源的期望很高，但现有水产养殖业同时面临饲料成本上升、劳动力短缺和环境污染等挑战。智能水产养殖作为解决这些挑战的突破性解决方案，正备受关注。特别是，人工智能（AI(人工智能））和仿生技术的整合，正在加速水产养殖系统的智能化转型和可持续渔业的实现。

挪威水产养殖公司引入了基于AI(人工智能）的精准喂养系统。这些系统实现鱼类实时监测，自动投放仅需量的饲料。这显著减少饲料浪费并提高生长率。Skretting、AKVA Group和Innovasea等公司的解决方案分析鱼类行为数据，以自动优化饲料剂量和时机，实现改善饲料转化率（FCR）、成本节约和减少环境影响。此外，三文鱼养殖场中的水下机器人和无人机自主执行网清洗、死鱼移除和疾病监测等任务，而激光系统消除寄生虫（海虱），取代人工劳动。这种先进IoT传感器和决策工具的整合，正在稳步推进水产养殖的无人工操作。

同时，日本和其他亚洲国家的远程监测和喂养自动化正在迅速传播。日本初创公司Umitron开发的智能喂养机（Umitron Cell）使用安装在围栏养殖场中的摄像头，通过AI(人工智能）分析鱼类食欲，确定最佳饲料供应量和速度。这使日本鱼类养殖场能够基于数据可视化和共享喂养调整，摆脱对资深经验的依赖，并解决过度喂养导致的水质恶化问题。在实践中，引入Umitron后，饲料浪费减少，饲料成本降低10-20%，生长加速，上市时间缩短。此外，远程喂养允许工人在恶劣天气下通过智能手机控制喂养，消除访问养殖场的需要，并显著减少劳动小时和船舶燃料成本。日本政府将这种AI(人工智能）水产养殖技术视为确保可持续海鲜供应战略的核心。

新加坡尽管土地面积有限，正在通过技术密集型水产养殖追求国家战略（“30 by 30”）以提高粮食自给率，并相应引入先进水产养殖设施。Singapore Aquaculture Technologies于2020年开设新加坡首个智能浮动水产养殖设施，投资约100万新加坡元用于AI(人工智能）和视频分析系统，以养殖巴拉蒙迪（海鲈）。该海上养殖场占地3000平方米，配备10个水池，采用全循环水产养殖系统（RAS），消除向海中排放废水，并从太阳能中获取超过50%的能源。AI(人工智能）系统使用摄像头实时监测个体鱼生长率和健康状况。它还分析群体行为，并在喂养反应低时检测健康问题，触发警报。因此，该智能养殖场预计产量至少是相同面积传统海上网箱养殖场的10倍（每年高达350吨）。这一数字是新加坡政府为水产养殖养殖场设定的生产力基准的10倍。新加坡当局概述了扩展此类智能水产养殖模式的愿景，旨在到2030年国内生产国家食品需求的30%。