圖片：Canadian Aquaculture Industry Alliance
據AgFunder News報道，2016年海産和水産養殖科技初創公司收入超過1.93億美元，比2014年和2015年的5200萬美元增長了271%。
這是一個非常驚人的數據，隨著科學技術的應用越來越廣泛，傳統的水産養殖業也會因此在潛移默化中改變。特別是物聯網技術在水産養殖中的應用，我們已經看到很多相關企業在進軍的這個領域，這其中不乏一些偉大的公司。
近日，嘉吉推出了一個新的水産養殖數字化平台，這是繼嘉吉去年10月份推出的一套數字工具後的第二個平台。嘉吉的這個水産養殖數字化平台名字叫iQuatic，可供嘉吉客戶使用，也可作爲獨立産品購買。
該平台的第一個單元就是iQShrimp，它用于分析關于蝦的大小、水質、飼養模式以及健康和天氣狀況的數據，以幫助蝦農做出決定並優化他們的養殖實踐，並借助先進的傳感器和預測軟件可以讓蝦農能夠實時了解養殖場的運營情況。
該平台配備了一套先進的傳感器，同時，它可以與任何雲連接的設備或傳感器（如智能饋線或氣象站）連接，將所有數據保存在一個界面中，並使用機器學習和數據分析來提供新的養殖建議。嘉吉水産養殖數字平台産品線總監Neil Wendover表示，這種靈活性使得客戶無需大量前期投資即可使用該軟件。
大洋彼岸，還有一家叫TheYield的公司在澳大利亞用物聯網技術養牡蛎。The Yield聯合微軟、英特爾和博世正越來越深入研究數據以更好地預測大自然對牡蛎産量的影響。與塔斯馬尼亞政府和該州14個河口的牡蛎養殖戶一起，The Yield正在部署一個新系統，廢棄雨量計，使用河口傳感器、雲計算和機器學習。
該系統通過英特爾網關將數據從河口傳感器傳送到博世的ProSyst軟件上，微軟Azure雲平台上的微軟物聯網智能交換機通過該軟件攝取這些數據，並將之與國家氣象數據相對比。
環境數據和近乎實時的感應器數據相結合，並被提供給牡蛎養殖戶和監管機構，這樣他們就可以更快更准確地做出決定。可視化儀表板上有上一周的、今天的以及明天的數據。微軟Azure機器學習爲這個應用程序驅動預測算法。
就識別汙染風險而言，鹽度測量顯然是很重要的，而在評估太平洋牡蛎死亡綜合症病毒方面水溫也同樣重要。除非有效管理，該病毒足以毀滅牡蛎養殖場。在惡劣天氣裏，船員可能很難外出收獲牡蛎，那麽在得知惡劣天氣即將來臨時，牡蛎養殖戶就可以微調他們的輪值表——再一次削減成本，提高效率。
來自加拿大魁北克的初創公司 XpertSea日前拿到了 1000萬美元A輪融資，由 Obvious Ventures 和 Aqua-Spark 領投，Real Ventures 跟投。成爲迄今爲止硅谷在水産養殖領域最大的一筆投資。
XpertSea使用AI和計算機視覺幫助孵化場、養魚場和研究中心更准、更快地跟蹤水生生物幼苗（比如蝦幼蟲和活體飼料），進行相對精准的計數和體型測算，客戶可以訪問實時數據進行分析，避免飼料浪費。
在傳統的水産養殖行業，許多企業仍然在使用手工計數，飼料的浪費比例平均在 20% 左右，海産品的養殖存活率低于 50%。XpertSea 希望通過物聯網設備改變這些數字。
該公司聲稱其平台比傳統的手工計數方法更有效和更准確。例如，印度一家水産養殖公司已經用xper count取代了人工計數。在包裝過程中，過去需要兩個人每人25分鍾來計算一個隨機袋中的幼蟲數量。現在，一個人在同一時間可以數五袋。根據案例研究，XperCount還將公司的計數准確性提高了60%。目前XpertSea在48個國家擁有客戶。
Umitron是一家利用衛星圖像，物聯網和自動化技術提高水産養殖效率的初創公司，已籌集到830萬美元種子輪資金。由 Innovation Network Corporation of Japan 與 D4V (Design for Ventures)共同投資，Umitron總部位于新加坡，但由日本團隊管理，其中包括Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA)的前雇員。公司在日本和新加坡也有客戶。
Umitron通過跟蹤他們的行爲，幫助水産養殖農戶在適當的時候給他們的魚適量的飼料，從而降低農民最大的成本基礎，希望能夠促進全球魚品的可持續生産。
卡特琳娜海洋牧場成立于2012年，已經在聯邦水域建立了美國第一家離岸牧場，距離其聖佩德羅總部約6英裏。aquatech初創公司籌集了380萬美元，自去年首次播種其占地100英畝的“牧場”以來，已成功收獲了數百萬只贻貝。最終，這家初創公司希望在1000英畝的土地上種植各種各樣的雙殼貝類和海帶。此外，卡特琳娜海洋牧場與美國NOAA等科學機構和研究機構合作開展了一個名爲海洋物聯網的項目。該項目的核心是一個海軍海洋氣象自動裝置( NOMAD )浮標，該浮標收集並傳輸該地區的各種海洋數據，用于評估環境影響和優化農業作業。
去年，該設施在NOMAD平台上增加了一個名爲“圖像流細胞機器人”的潛水裝置，該裝置利用機載顯微鏡和機器視覺分析水中的顆粒。該設備作爲一種早期預警工具，用于監測有害藻類的大量繁殖。
無論是國內還是國外，近年來我們不斷看到有新公司在湧現，並帶來了他們的全新理念以及産品。
例如總部設在印度尼西亞的EFishery，成立于2013年，已經獲得了約120萬美元的公開資金支持，他們主要研發自動投料機。其理念是通過智能手機的軟件來進行控制投料頻率和投料量。
另外，該公司也在研發一種池內傳感器，通過監測魚的運動和水的漣漪來跟蹤饑餓程度。這個想法是，魚越餓，它們變得越好鬥，在水中産生更多的旋渦。如果魚比較安靜的，那麽餵食器就會自動關閉。
印度尼西亞另一家初創公司Jala，成立于2015年，主要業務是提供物聯網傳感器和軟件來監測蝦養殖場的水質。多功能一體裝置測量溶解氧、溫度、濕度、pH、鹽度和總溶解固體。這些數據可以通過網絡或應用程序即時訪問。該公司甚至聲稱采用算法來根據傳感器的數據做出糾正措施。
印度在這方面也不落後，2012年成立的初創公司Eruvaka生産用于遠程監控養魚場的硬件和軟件。例如，它的太陽能水池保護裝置提供對水參數如溶解氧和pH值的實時監測，以便在問題出現之前識別問題。該裝置根據溶解氧的讀數自動調節曝氣機，節省高達20%的能源費用。
未來，水産養殖對精准化養殖的要求越來越高，溫度、溶氧、pH、投料量等因素都會在設備的支持下得到精准的控制，行業也會從經驗養殖逐步轉變成數據化養殖。這個領域在畜禽養殖已經有非常成熟的應用，但在水産養殖方面尚處于探索階段，這與水産養殖的環境特殊性有關，因此也加大了研究應用的難度。但是隨著科技的進步以及不斷的應用實踐，相信這一天會很快到來，並催生出越來越多的商業機會。
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