近年來，水產養殖業一直在采用數字孿生技術和人工智能傳感器來提高生產率和可持續性。數字孿生系統本質上是現實世界系統的虛擬復制品，它結合數學模型和實時數據，準確反映水產養殖環境。例如，數字孿生可以通過合并傳感器數據和模型，模擬魚池的氧氣水平和溫度，從而實現精確的環境監測和控制。在水產養殖中，數字孿生可以應用于監測環境條件、資源管理和預測分析。一項研究甚至聲稱，部署數字雙胞胎對擴大集約化養魚至關重要。通過創建一個 "虛擬農場"，管理者可以在不打擾魚類的情況下測試各種方案、優化喂食計劃和預測結果。
基于人工智能的傳感器網絡通過向數字孿生提供連續數據，對數字孿生進行補充。測量水溫、pH 值、溶解氧和生物信號（如魚類生長指標）的傳感器全天候收集數據。人工智能系統通過分析這些數據來建立預測模型。例如，已開發出浮動人工智能傳感器浮標，用于持續測量近海養殖場的溫度、溶解氧和 pH 值；機器學習模型利用這些數據預測氧氣水平的下降，并主動觸發增氧或警報。通過這種方式，人工智能和物聯網（AIoT）將傳統的勞動密集型決策過程轉變為數據驅動的自動化系統。傳感器讀數的微妙變化可以發出早期問題信號（如即將發生的疾病或氧氣耗盡），從而允許計算機做出反應，防止損失而不是對損失做出反應。因此，與人工智能傳感器集成的數字雙胞胎構成了精準水產養殖的支柱，使養殖者能夠遠程、持續地監控和優化生產。
生物啟發技術與數字系統的協同作用。生物啟發（生物模仿）方法正越來越多地融入智能水產養殖，與數字創新相輔相成。一個突出的例子是在形態和行為上模仿真魚的機器魚。例如，美國 Aquaai 公司開發了一種形似魚的自動潛航器（AUV），用于在養魚場巡邏。這些機器魚與魚群融為一體，其鱗片狀的外表不會對真魚造成干擾或壓力。它們配備了機載攝像頭和傳感器，利用鰭狀推進器高效地游動。它們測量水質（溫度、pH 值、溶解氧等）并將實時數據傳輸回養殖場的管理系統。由于它們與魚類相似，因此能以最小的功率覆蓋大面積區域，可作為經濟高效的 "移動傳感器 "進行連續監測。這種模仿自然的機器人方法可以實現人類無法實現的非侵入式節能監測。其他仿生創新也進一步促進了數字化養殖。例如，受鯊魚皮膚啟發的表面材料正被用于防止魚缸中病原體的附著，人工魚礁結構也被用于減輕魚類壓力和促進魚類生長。如果與數字孿生平臺相結合，這些設計就能自動計入養殖模型。例如，數字孿生可以包含通過仿生過濾系統的流速參數，從而對泵和過濾器進行實時調整。總之，生物啟發硬件和行為模型提高了人工智能驅動養殖場的準確性和生態友好性，說明了自然啟發設計如何與傳感器和算法相輔相成，改善魚類福利和養殖場的可持續性。
養蝦業的應用案例。對蝦水產養殖已成為人工智能、數字孿生和生物仿生融合的展示窗口。丹麥一家公司的人工智能對蝦普查系統就是一個很好的例子，該系統利用水下成像技術對對蝦進行計數并評估其生物量。通過準確確定蝦群密度，養殖戶可以優化放養和喂食計劃。在一個實例中，過去需要三名工人、三個小時才能完成的 30 萬只蝦的計數工作，現在只需一名工人、一個小時即可完成。這種精確的計數可以準確計算飼料，減少浪費，提高水質和成活率。總之，基于人工智能的計數和喂養系統大大提高了工作效率，降低了勞動力成本，提高了養蝦場的產量。
在韓國，像這樣的初創企業正在采用一種生物啟發、數據驅動的養蝦方法。該公司的系統（KAMI SYS）模仿對蝦的自然棲息地，使用圓形賽道水箱，水流條件仿照野生環境。該系統的設計旨在實現最大的傳感器覆蓋范圍：其模塊（AD Vision）包括圖像處理工具，可對幼體后的小蝦進行計數、對所有養殖蝦進行稱重、測量水中的微量氮化合物以及檢測蝦體形或顏色的任何異常。所有這些功能都將輸入一個集中式數字平臺（AD Eyes），該平臺可分析歷史和當前數據，發出實時警報并提供可操作的見解。由于采用了這種集成的人工智能/仿生設計，Aqua Development 公司稱其生產率是傳統方法的十倍，同時對環境的影響也最小。
數字孿生、人工智能傳感器和生物啟發技術的融合為實現先進、可持續的水產養殖提供了強有力的途徑。在全球范圍內，多個案例研究（如挪威的人工智能虱子檢測、Aquabyte 的智能飼喂）已顯示出實際效益：顯著節省飼料、減少疾病和提高生產率。在韓國和其他國家，政府和行業正在積極推廣智能水產養殖平臺，這進一步增強了人們對這些技術的信心。
然而，技術的不確定性依然存在。人工智能模型的好壞取決于用于訓練模型的數據；數據不足或質量不高會影響預測結果。例如，目前基于人工智能的水產養殖疾病預測工具仍處于商業化的早期階段，需要進一步的數據收集和實地驗證才能達到完全可靠。同樣，建立一個強大的數字孿生系統取決于準確的物理模型；任何傳感器故障或模型不匹配都會降低對系統的信任度。
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