當下，人工智能、傳感器、大數據與智能控制系統已逐步落地水產養殖場景，成為常態化實用生產工具，全面覆蓋水環境監測、設備自動化操作、養殖精細化管理、蝦體健康數據分析等全流程環節。

這標志著對蝦養殖正式告別傳統經驗化模式，邁出了從經驗養殖向數據養殖跨越的關鍵一步，推動養殖生產更主動、管控更精準、經營更經濟。

一、技術迭代的背后，是產業升級的迫切剛需

海產品產業是越南農業經濟與出口貿易的核心支柱產業之一，始終保持穩健增長態勢。數據顯示，2025年越南水產品總產量逼近1000萬噸，出口額達約113億美元，同比增幅超10%。2026年產業增長勢頭持續強勁，僅前兩個月水產品出口額就達17.6億美元，同比增長超23%。

亮眼的增長數據之下，越南養殖戶與水產出口企業卻普遍面臨發展困境，傳統養殖模式的增長瓶頸日益凸顯，生產效益持續承壓。一方面，飼料、電力等核心養殖投入成本逐年攀升；另一方面，氣候變化導致養殖水環境穩定性下降，水產病害頻發風險持續存在。與此同時，全球出口市場對水產品的溯源體系、生物安全、排污標準、可持續養殖提出了愈發嚴苛的要求。

這意味著，依靠個人經驗、主觀判斷的傳統養殖模式已完全無法適配當下產業發展需求。池塘溶解氧、水溫、pH值、水體鹽度、有毒氣體濃度、微生物密度、殘餌量，以及對蝦生長速度、腸道健康、種群均勻度等數十項指標，都會連鎖影響對蝦成活率與養殖最終收益。在行業利潤空間持續壓縮的背景下，養殖核心競爭力早已不再取決于池塘規模與放養密度，而是依托智能技術實現精準管控、快速響應、科學決策的核心能力。人工智能也因此正式入局對蝦養殖，成為行業風險管控、效益優化的核心工具。

二、AI落地第一步：智能傳感實現水環境實時管控

在對蝦養殖數字化體系中，水環境智能監測與調控是落地最快、增長最顯著的板塊，也是直接決定養殖效率與成活率的關鍵環節。傳統養殖模式主要依靠人工定時抽檢水質，僅適用于粗放式養殖模式，完全無法適配高密度、集約化的現代養殖場景，存在數據滯后、誤差較大、管控被動、人力成本高的諸多短板。

而傳感器搭配智能控制器、數字化管理軟件與智能反饋算法的一體化系統，徹底革新了水質管控模式，讓養殖戶實現池塘狀態實時可視、環境變化自動響應。越南本土企業LASI（LASI Aqua）研發的智能物聯網養殖系統便是典型應用案例。該系統依托高精度傳感器、中央控制器與云端軟件平臺，24小時不間斷監測池塘核心水質指標，重點實時追蹤溶解氧含量變化。

采集的水質數據將同步傳輸至PLC控制器與數據記錄儀，聯動變頻設備智能調控風機、增氧機運行功率：當水體溶解氧低于預設閾值時，設備自動提速增氧；待水質指標恢復穩定后，設備自動降載運行，大幅降低電力消耗，實現保質與節能雙向兼顧。

這套智能系統的價值遠不止于設備自動化。所有養殖環境數據將持續云端存儲，養殖戶可隨時調取水環境波動歷史數據、接收異常情況遠程預警、實時查看設備運行狀態，逐步構建專屬的池塘環境數據庫，為后續AI預測、養殖方案優化奠定核心數據基礎。

在能源優化領域，Aqua Mina公司推出的智能渦輪鼓風機解決方案同樣成效顯著。設備集成高精度傳感器、變頻逆變器與手機遠程控制系統，徹底摒棄傳統“持續滿負荷運轉保安全”的粗放模式，以數據驅動智能啟停、精準運行，在保障水體溶氧充足、水環境穩定的前提下，有效降低能耗。各類設備、傳感器、軟件系統的互聯互通，持續積累日間、季節性、養殖全周期的核心數據，讓養殖管理從“事后補救”轉向“事前預判”，決策科學性大幅提升。

三、AI核心突破：讀懂蝦體信號，量化種群健康狀態

如果說傳感系統解決了“讀懂水環境”的問題，新一代人工智能技術則實現了產業核心突破——讀懂對蝦本身的生存狀態。長期以來，無法精準量化池塘對蝦種群健康狀況、無法提前預判病害風險，是制約對蝦養殖精細化發展的最大短板。而依托圖像識別與機器學習技術的AI系統，成功填補了這一行業空白。

目前越南已有多款成熟的AI水產養殖系統落地應用，可通過蝦體圖像智能識別，完成規格測量、重量估算、種群數量統計、商品蝦分揀，并能初步識別蝦體健康異常問題。其中，LASI Aqua針對性研發的蝦體健康AI分析系統，可通過圖像分析實時監測對蝦生長狀態、抽樣評估種群質量，精準識別早期病理特征。

此外，Aqua Mina推出的AI深度學習水下成像系統，搭載高清攝像設備實現水下場景實時可視化，精準解決對蝦尺寸測量、行為監測、生長狀態評估等核心需求。盡管該技術仍處于商業化初步應用階段，但已然明確了行業未來發展趨勢：未來對蝦養殖管理，將不再單一依賴水環境參數，而是結合蝦體行為數據、形態生長數據的多維精細化管控，這也是AI賦能對蝦養殖最具長遠價值的突破。

在養殖過程中，面對水體缺氧、環境波動、腸道病害、菌群失衡等壓力，對蝦會先產生行為、形態的細微變化，后續才會出現明顯病癥與損傷。AI技術可精準捕捉對蝦游動狀態、攝食頻率、反應速度、種群分布、形體特征的微小異動，助力養殖戶提前介入干預，規避大規模養殖風險。簡言之，AI不僅實現了養殖設備的自動化升級，更破解了養蝦行業最核心的難題，將傳統模糊的養殖經驗信號，轉化為可量化、可落地、可預判的數據決策依據。

四、AI賦能養殖投喂，落地最直觀的經濟效益

所有養殖技術的核心價值，最終都要落地于經濟效益，降本、避險、增收是水產養殖數字化的三大核心目標，而投喂環節是AI賦能后盈利提升最直觀、成效最顯著的場景。越南RYNAN Technologies公司研發的TOMGoxy智能養殖模型極具代表性。

該系統整合富氧調控、智能自動投喂、實時監控軟件、移動端管理平臺多重技術，實現池塘養殖全流程遠程可視化管控。其核心優勢在于，依托大數據算法，結合實時水質、蝦體生長數據，動態調整投喂方案與養殖運營策略，徹底替代傳統完全依賴人工經驗的粗放投喂模式，有效減少飼料浪費、避免水體污染、提升投喂精準度。

與此同時，水循環與水處理技術也全面融入數字化管理邏輯。臭氧凈化、水面撇渣、紫外線殺菌、電化學凈水、超聲波凈水等設備，不再是獨立的單體設備，而是納入全域智能環境管控體系。通過聯動養殖運營數據與智能管理平臺，助力養殖場實現低換水、循環養殖、低碳減排的可持續養殖模式，讓人工智能技術與水產綠色可持續發展深度融合。

五、理性看待AI價值：技術賦能，而非替代經驗

需要明確的是，人工智能并非萬能工具，無法完全替代養殖戶的實操經驗，更不能解決行業所有痛點。單純加裝傳感器、搭建數字化系統，無法從根本上提升養殖效益。池塘設計不規范、蝦苗品質不佳、生物安全管控缺失、基礎投喂管理薄弱，或是操作人員無法精準解讀、運用數據，再先進的智能技術也難以發揮價值。

但不可否認的是，在當前產業環境下，固守傳統經驗養殖模式，必然面臨成本攀升、風險加劇、效益下滑的困境。越南對蝦養殖產業的核心轉型，并非簡單的設備升級，而是養殖管理思維的數字化革新。只有將人工智能、大數據技術深度融入養殖全流程，成為產業運營的核心底層系統，技術賦能的價值才能真正落地。

六、行業觀點：

越南農業與環境部南方辦公室副主任 黎先生：人工智能技術具備推動海產品產業跨越式增長的巨大潛力。未來，數字化技術、人工智能與智能養殖管理方案的普及應用，將是越南水產養殖業提升產能、優化產品品質、實現可持續發展的核心方向。大數據分析、智能環境監測、數字化養殖管理平臺等新技術，將持續為水產養殖降風險、提效率、優管理，助力越南海產品產業高質量升級。