编者按：

农林牧渔，渔占一席，渔猎为食物多样性提供了保障，带动了江河经济和海洋经济的发展。渔业发展也不备受重视，比如近期中央一号文件就提出，要“推进水产绿色健康养殖，加强渔港建设和管理改革。”

稍早之前，农业农村部副部长于康震在渔业改革创新高质量发展推进会上介绍说，2019年我国近海捕捞约1000万吨，比上年减少5%左右；养殖约5050万吨，同比增长1%左右。产业结构进一步优化，养捕比达到78：22，稻渔综合种养面积达到3500万亩。

纵观全球，渔业发展仍面临诸多挑战，比如过度捕捞、资源枯竭、自然灾害等，新技术能够帮助解决渔业发展的这些挑战，推动全球渔业可持续发展。

本文首先向读者描绘了捕鱼业的当前状况，重点关注高级分析和其他大数据分析相关工具如何应对渔业带来的不同挑战， 同时还讨论了几个使用高级分析的应用场景，以及显示出其巨大潜力的其他案例。最后，本文为所有的行业利益相关者提供了高级分析法的实用指南。

航行高级分析如今可以帮助世界各国处于困境的渔业重新蓬勃发展，同时保护濒临灭绝的海洋资源。

在世界各个地方的餐桌上，海鲜通常是人们享用美食的首选。鱼类、甲壳类和软体动物的消费量约占全球人口动物总蛋白质摄入量的17％，其中的大部分又都来自于海洋。鱼类和贝类在蛋白质总摄入量较低且饮食多样化程度较低的低收入地区尤为重要。

渔业公司（专职捕捞鱼类或其他野生海鲜的企业）将起到维持粮食安全和发展捕鱼社区的主要作用。但是，为了满足人们对鱼类等海鲜食物日益增长的需求，想要捕捞足够的鱼类就会对海洋和淡水生态系统施加前所未有的压力。如今，渔民如果要想捕捞与1950年相同数量的鱼，需要花费约当年五倍的资源（以千瓦时为单位），而且由于现状目标鱼种供应的稀缺，不仅危及渔业公司未来的商业前景，而且极大地损害了整个渔业行业的发展前景，同时还会威胁到其他濒临灭绝的海洋物种的繁殖和维持其现有数量的能力。

平衡渔业利益与环境保护问题从来都并非易事，但是高级分析（AA）（使用最先进的智能方法来收集，处理和解释这些渔业大数据）可能是解决此问题的潜在方案。虽然各种捕捞公司、监管机构和环保主义者现在都在使用这些工具，但它们的使用通常仅限于小型试点项目, 如今正是高级分析将在捕捞领域得到广泛使用的时候，除了用于开发支持该领域分析的新技术外，由于鱼类资源的减少，参与法规制定的人员和相关政策制定者和捕捞公司的领导者需要比他们的前任更精通捕鱼业的知识与技术，这进一步促使他们对高级分析和其他数字工具有更深入的了解和使用。现如今，新兴市场的渔民可以非常简单地通过智能手机的应用程序来搜索和获取有关这些高级分析技术及其优势对比的信息。

与此同时，先进分析技术的发展可以进一步促进精确捕捞的发展，即使用先进工具和技术来优化捕捞作业和管理流程。如果世界各地的大型捕捞公司均采用这种模式，它们可以将其年度运营成本降低约110亿美元，从而激励他们调低鱼类和海鲜产品价格，进一步使消费者受益。精确捕捞技术还可以改善海洋资源的管理，到2050年不光可使整个渔业产业利润增加530亿美元，同时至少还会将鱼类生物总量提高到目前水平的两倍。

人们对于金枪鱼、鲑鱼、虾和其他海洋生物的喜好和追求并不是一件新鲜的事情， 从1961年至2016年间，对这些海产品的需求平均每年以3.2％的速度增长，是同期人口增长率（1.6％）的两倍多，同时高于人们对陆地哺乳动物消费量的增长量（2.8%）。总体而言， 在全球人口持续增长，中产阶级人群不断扩大和城市化程度提高的推动下，预计世界鱼类消费量（从2016年到2030年，这一数字增长了20％）说明有更多的渔捞公司能够获得他们所需要的海鲜，以及拥有储存海鲜所需的电力和制冷设备。同时消费者本身也越来越喜欢更加健康的食物选择，已经有许多人将鱼肉视为传统红肉的替代品。

尽管随着世界各地的船只捕捞广度越来越大，但是野生鱼类的捕获量却一直在缓慢下降。1990年代中期以来，来自野生的鱼类数量每年下降约0.6％，而来自水产养殖的数量增加了5.7％（请看图表1）。水产养殖包括繁殖、饲养和收获所有生活在养殖领域的鱼类以及生活在水中的其他生物。目前每年来自水产养殖的鱼类总价值已经超过2500亿美元，而野生渔获的价值约为1700亿美元。

图表1:野生渔获量在全球鱼类消费中所占比例正在下降。

为了应对传统渔场捕获物减少的情况，商业捕鱼公司已大大扩展了其在海洋的捕鱼领域。 除了针对新物种之外，他们还加大了在热带地区的捕捞力度，并将作业范围从沿海地区扩大到公海，使捕鱼总面积从世界海洋的60％增至90％。同时由于技术进步，捕鱼公司利用榴弹兵等工具进一步深入捕获深水动物。 然而深水物种本身数量就很少，这样的捕获行为会导致许多动物繁殖速度变慢，限制了其产卵和种群增长，并不能作为一种可持续发展的行为。因此过去针对鱼类的捕获行为经常造成生态灾难。 例如，在1980年代，深海橙鱼几乎因过度捕捞而灭绝，直到研究人员发现其生长缓慢且难以达到成熟阶段。

随着捕捞公司扩大捕鱼范围，他们给海洋环境带来了极大的压力。 现在全世界约一半的鱼类资源被归类为崩塌，需要重建或过度开发范畴，而且如今大多数地区的野生捕捞的成功率正在下降（请看图表2）。 这种现象在包括鲨鱼、金枪鱼和比目鱼在内的食物链顶端的大型鱼类中尤为明显。这些物种的丧失会带来连锁效应，从而破坏海洋生态系统的平衡。例如，某些鲨鱼种群的减少会导致生活在同一栖息地的物种突然爆发异常的种群变化。又比如，贝类或草食动物的数量如果急据下降，可能会导致大量藻类植物疯狂繁殖。

图表2：世界近一半的鱼类资源被过度开发，处于崩溃边缘。

附注：

1.由于鱼类类别的定义不清晰以及不断变化，因此通过用类别区分不同的趋势，来评估如今的鱼类存活状态。 重建库存（rebuilding）是指鱼类从崩溃状态中恢复过来。

2.图片显示1994-2014年海洋捕捞的复合年增长率。 秘鲁和智利沿海捕鱼是世界上最大的单一物种渔业之一，因其与厄尔尼诺现象有关，且鱼类种群的可变性，以及过去因过度捕捞而出现过鱼类灭绝事件，被排除在分析之外。

资料来源：《我们周围的海洋》，2014年

同时其他的潜在威胁也隐约可见。 据保守估计，到2025年海洋将包含2.5亿吨塑料，换句话说，海洋中的每三吨鱼就会伴随一吨的塑料垃圾。除非有捕捞公司和其他利益相关者制定了一些缓解措施。塑料碎片的累计可能会进一步降低鱼类的成活率，从而降低种群的繁殖和可持续发展。 其他的因素例如气候变化例如酸雨、全球变暖和脱氧过程已经影响到了海洋，并将对海洋生态系统产生深远影响，包括生物多样性减少和生物栖息地的被迫转移。 这些情况的发生可能会使全球捕鱼收入在2050年减少35％。

一些国家和地区已经逐渐认识到人类对鱼类种群的威胁日益增加，已采取切实行动来改善海洋资源管理，但这些举措的结果不一。例如，美国从2005年到2016年，在生物可持续水平上捕捞的种群比例从53％增至74％，这一增加可能部分归因于《马格努森-史蒂文斯渔业保护和管理法》。同样，澳大利亚海域管理的种群中约有69％ 在其渔业管理局的努力下在2015年实现了可持续捕捞。但是，其他区域的过度捕捞、非法捕捞和过度浪费可以轻松地抵消了这些地区带来的收益。

由于仅靠法规无法根除过度捕捞，渔业需要其他解决方案来解决这个问题，同时保持可持续发展的轨迹，将对环境的影响降至最低。对于大多数问题，包括渔获量报告，贸易信息共享，补贴，关税政策和法规执行，加强国家和国际合作将有所帮助。 但是，渔业和公众也可以从对高级分析的更多使用中受益（请看图表3）。在过去的几年中，随着技术的进步提高了数据的可用性，促进了信息的部署以及扩展数据的摄取能力，这些算法已在各行各业中流行起来。

图表3：渔业和海鲜消费者都可以从高级分析中受益。

高级分析现如今变得更加可行，因为：

●通过传感器、卫星图像、摄像机、无人机和其他技术提高数据可用性；

●更好的工具可以用来部署和传达信息，例如智能手机和物联网；

●通过机器学习，人工智能，拥有了更好的数据存储，以及如今愈发增强的计算能力和其他技术进步，提高了数据输入能力。

从而进一步地推动和改善了渔业，通过：

●更好的决策工具，以实现复杂的，有时甚至相互矛盾的目标，例如可观的盈利能力和可持续性；

●能够解决生物多样性，成为管理收入波动和风险等捕获不确定性的新工具；

●向公共机构报告的更好方法。

最后对所有的海鲜消费者创造更好的效用：

●提高世界鱼类种群的可持续性，这将改善全球粮食安全并维持渔业的经济和社会效益

●提供更加有效的监视、控制和监督手段，将减少非法捕鱼（以及减少从事此类行为的公司，因为这些公司一般会提供恶劣劳动条件和采取侵犯人权的行为）。

许多行业利益相关者已经将高级分析纳入了价值链的组成部分。 以下是近期与渔业有关的最重要发展。

通过传感平台进行数据采集

在过去的几年传感平台已经变得更加普遍和便宜。同时，可以部署这些设备的平台的种类已大大扩展，从而使它们可以更快，更远地捕获数据。在渔业中起到重要作用的传感平台包括：

——卫星。卫星上的光学和雷达传感器可以以空前的时空分辨率提供对环境的整体观察，从而对于监视对象带来特别的价值。光学传感器可测量地球表面反射的光线来记录船只的运动。与光学传感器不同，雷达系统甚至可以在恶劣的天气和不足的光照条件下（包括天空黑暗或多云的时候）收集信息。

——无人机。配备摄像机或其他传感设备的无人机被越来越多地用于探索海洋。有些甚至可以在水下航行。与海洋船只相比，使用无人机更便宜，同时也更灵活。分组使用无人机的时候，它们可以提供更加详尽的环境采样信息。尽管无人机比卫星覆盖的区域更小，但它们可以提供更详细的图像，从而使它们可以检测到较小的物体或现象。

——机载或水下设备。与捕捞作业等捕捞有关的数据通常由渔民或观察员记录。常用参数包括与设备相关的电磁频谱范围。重要的海洋参数可以从这些数据中得出，包括海水温度和浊度。雷达传感器会发出微波辐射，并测量散射回仪器的数据。他们可以提供有关海洋地形、风向、海里的冰山位置，渔具类型和捕获量的数据，包括生物物种、数量、生物物理特征和丢弃物。

板载传感器可以实现自动化和便利生成更详尽更可靠的数据。然后将数据集成到称为电子监控系统（EMS）的平台中。一些渔业管理机构还要求大型渔船配备船舶监测系统（VMS），这是欧洲联盟在2000年代初建立的一项技术，用于支持对其水域中渔船的监测和控制。 VMS可以收集有关船只的位置、速度和航向的信息。船舶经营者还可以通过其VMS向当局发送有价值的信息，例如估计的捕捞量以及其捕捞活动的开始和结束时间。自动识别系统（AIS）是另一种船上实用程序，旨在补充雷达信息系统并减少发生海上碰撞的可能性。与VMS一样，它可用于跟踪渔船的活动。其他传感器（例如摄像机和燃油监控系统）也可以放置在船上或水下网附近，以进行实时跟踪。

美国国家海洋和大气管理局和哥白尼海洋环境监测局等公共组织已经通过各渠道自由发布的信息来有效地利用从卫星传感器获得的数据。许多初创公司和其他公司也提供与传感平台有关的各种产品，包括卫星传感器的输出和为商业渔业设计的数据收集系统。

改进的数据传输技术

物联网（IoT），基于陆地和卫星的移动网络以及智能手机的发展，使渔业如今更容易从船上传输数据从而进行相关分析。例如船只可以使用物联网实时监控和传输有关油耗的数据。然后，在靠近岸边时，通过包括3G和4G在内的无线移动网络将结果数据发送到岸上。当然在更远的距离，船只可以依靠卫星网络进行传输。

更深入的数据分析

如今各种设备的计算能力已大大提高，这使得使用许多复杂算法更易于处理和分析信息数据。在各个行业中，人工智能和机器学习的兴起与这些重要的进展有关，前者可以识别大量数据中的潜在关系。特别是，在过去的十年中，借助深度学习的图像识别和对象检测工具，渔业在这方面取得了重大飞跃。例如，借助图像识别软件，车载摄像头可以为渔民实时提供有关渔获物内容的重要信息，包括种类、数量和鱼类大小。

捕鱼业利益相关者已经通过将机管局纳入其生态价值链的一部分，包括渔业管理，鱼类检测和捕获，鱼类加工，后续报告以及整个流程的监督和控制，以改变整个渔业行业的运营和业务流程（请查看图表4）。他们通常使用多个高级分析工具和传感器结合使用，还有一些会在整个产业链中从头到尾地应用它们。我们发现，在一些涉及机管局和捕鱼相关的最重要的案例中，相关机构已采取以下措施：

图表4： 高级分析在渔业的利用带来了向数据优先，科技先行的转变

监视非法、未经报告和不受管制的捕鱼行为

监管当局可以利用来自自动识别系统（AIS）和大型渔船配备船舶监测系统（VMS）的地理位置数据，利用高级分析打击非法、未经报告和不受管制的捕鱼。 高级分析可以通过查看其AIS速度和航向来预测渔船是否在积极从事捕鱼活动。例如，放慢到一到三节的速度并且经常改变方向的船只很可能正在钓鱼。如果没有地理位置数据，机管局还可以通过图像识别算法和卫星图像（雷达和光学图像）确定船只的位置，从而使当局可以直接或间接检测任何可疑活动，同时查看他们的权限，例如在禁区钓鱼或将鱼类货物从一艘船上卸下送到冷藏运输船，这是一种经常被用来向当局隐瞒捕获物的做法。

一些行业组织还使用传感器数据来监视捕鱼活动，以提高海洋生态的可持续性，例如Global Fishing Watch，这是一个非营利性组织，旨在通过提供有关全球捕鱼船队活动的免费数据（在AIS，VMS和卫星图像上），来提高捕鱼的透明度。

改善鱼类活动的检测

大多数渔业都缺乏有关其目标产量的数据。他们可能会每年评估库存，但没有进行更频繁的观测，他们的分析重点是有关着陆渔获物的信息和观察员记录的数据。现在结合了高级分析功能的工具可以为不断变化的海洋环境提供更动态、更可靠和可以检测到任何细微差别的视图。

同时可以检测与鱼类聚集和迁移有关的模式，这些模式会随着温度、波浪高度、海冰的存在和其他海洋条件而变化。渔业可以通过从传感器获得的卫星图像来监测这些变化，以及借助来自其他源头的信息（例如渔船的位置和捕获数据）的补充，高级分析可以帮助确定目标物种在时间和空间上的分布和迁移模式，同时准确性和频率更高。

一些研究人员已经应用高级分析来获取有关鱼类分布的信息，例如一个团队通过结合各种海洋数据（包括与浮游生物有关的海面温度，风速和叶绿素水平）以及从渔业和标签传感器获得的信息，开发了高分辨率的预测模型。这些模型每天会提供有关在何处捕鱼以及如何避免兼捕的信息，从而提高各方捕鱼的效率。通过对鱼类种群进行的更详细和动态的了解，捕捞公司可以减少每次捕捞所需的时间、精力和燃料。同样，渔业当局可以使用这些数据来改善资源管理效率。

向当局和中央管理人员汇报

如前所述，渔民和第三方观察员通常会独立地监视和报告捕鱼活动，然后将这些观察结果发送给公司内的相关主管部门或中央管理人员。 电子监控系统（EMS）可以通过自动化减少这一耗时的过程，从而通过传感器输入和生成更详尽、更可靠的数据。这些系统通常会连接到GPS接收器和其他的船只跟踪设备，例如发送信号的发动机监控传感器，可以几乎实时地监控各类船只的油耗数据。随着如今捕捞业拥有更加丰富的数据环境，可以预见高级分析将变得越来越重要。最终，捕捞公司将能够提供有关关键运营绩效驱动因素的新方案实施（例如油耗和捕鱼率）的组合数据。

可追溯性

海鲜行业的供应链是极其复杂且不透明的，另外由于缺乏国际协调性，导致所涉利益方经常严密保护其信息。缺乏数据透明度只会使得一些违法船只更易绕过法规执行非法捕捞行动，这同时也使许多消费者感到沮丧，越来越多的消费者要求在食品供给源头提供有关食物来源和其新鲜度的更多信息。 

为了提高海鲜食品透明度，一些研究人员正在研究分布式账本技术在安全的分布式数据库中跟踪和存储有关交易的信息，包括有关沿供应链的货物移动数据。尽管分布式账本技术目前没有被归类为高级分析工具，但它仍然是一个很重要的工具。分布式分类帐技术数据库中的信息（包括来自高级分析的见解）可实时提供给所有得到使用批准的用户。

研究人员还正在研究其他跟踪海洋生物的技术，例如射频识别标签和快速响应代码，它们在扫描相关物品的时候都会传输产品信息。通过这些标记，捕捞公司可能会发现一些获得在其产品上贴标签的许可的海洋产品的销量会更好，因为这些标签证明了它们已得到美国海洋管理委员会和其他组织的批准，那么这些得到批准的产品会被消费者持续采购，同时，由于在整个供应链中海产品都被受到监控并正确贴有标签，那么消费者可能会越来越多地寻找这样的标签，从而给那些真正合法捕鱼的公司带来好处。

在暴风雨中航行：渔业将会何去何从

尽管商业捕鱼公司正在通过试点项目和其他活动来测试高级分析方法，但是他们仍主要基于直觉和经验来决定在何处，何时以及如何进行捕鱼。同样，大多数监管机构也还没有充分利用高级分析功能，他们仅仅只是收集并分析了一些数据，然而这些信息通常不够完整且容易出错，尤其是在新兴市场中。

由于所有行业利益相关者都在关注渔业资源，现在该对高级分析方法进行更加深度地研究了。如前所述，由于数据存储和处理的成本每年都在下降，因此最新的技术进步将推动这一发展。企业拥有的更大的测试空间意味着大多数捕鱼公司以及其他利益相关者有能力在不久的将来实施更多的高级分析工具。同样，由于数据科学家，工程师和技术人员的资源在不断地增加，在渔业里相关人才的招募将不再像以前那么困难。当然，与知名的科技公司或传统上早起使用高级分析的其他行业相比，渔业在吸引人才方面仍将面临更多挑战，同时需求的缺口将更大。

捕捞公司

为了加速捕捞公司使用高级分析，他们必须制定一个严格的计划，重点关注他们希望解决的挑战，例如与捕捞效率，捕获波动性和船队监控有关的挑战。为了提高效率，公司应首先评估其数据存储的能力，以查看哪些信息随时可用。大多数人会发现他们手头上已经有很多的相关信息，包括特定船舶的每日捕捞量（数量和种类），GPS位置和油耗数据。

例如，捕捞公司可以围绕此类数据构建简单而强大的高级分析方法。捕鱼公司可以采用前瞻性分析方法，而不是将这些信息纯粹用于后续分析目的。例如，通过分析过去几个月中每艘船的平均产量来进行预测未来的产量，同时使用地理空间模型来绘制整个季节的捕鱼活动和捕鱼率，从而使渔业更紧密地跟踪船队并更好地了解捕鱼的绩效驱动因素，从而提高捕鱼效率，减少油耗和运行成本。此外，渔业公司可以使用地理空间模型根据各种环境条件来预测目标鱼的位置。这些工具不仅可以为捕捞活动提供信息，而且还可以为下游商业活动提供参考价值，包括海鲜如何定价和海鲜来源的标签。

与此同时，捕鱼公司还发现了高级分析的许多其他使用案例。例如，他们可以通过检查来自IoT传感器的数据来节省更多的燃料，这些传感器将会提供有关船舶行为的信息，包括油耗和航行条件。他们的分析可以帮助生成最节能路线和操作的实时建议。同样，捕鱼公司可以检查来自船上传感器的数据，以确定是否有任何设备遭遇到故障发生之前通常会出现的一些问题，从而进行故障提前预测。有了这些信息，他们可以使用先进的分析技术降低现有捕鱼运行成本以及船只燃料，还有其他与人工，维修和维护等相关费用，从而可以节省超过110亿美元（请查看图表5）。

尽管这些潜在收益令人印象深刻，捕捞公司不会仅仅依靠实施高级分析计划来实现这些目标。相反，他们必须在所有相关功能上实现端到端的数字化转型。这种转变要求员工具备正确的技能以及拥有合适的分析工具，例如通过捕捞流程和捕鱼界面（如仪表板等）提前预测一些潜在的故障，从而防止昂贵的维修费用和较长的停机时间。另外，全球大型捕捞公司提供相关高级分析培训中，我们可以帮助一些有经验的员工学会如何利用高级分析的价值，

图表5：高级分析技术可以为全球大型捕捞公司节省超过110亿美元的成本。

高级分析（AA）带来的运营可变成本变化：

附注：由于四舍五入，数字可能未加总

组织应提供培训和支持，以帮助员工了解高级分析的价值。

当一些传统员工不愿意改变自己现在的方式。组织应该提供相应的培训和支持。如果没有这种支持，员工可能会将高级分析视为一种强加于人的思维定势，这可能会阻碍技术的进步。

政府和渔业管理机构

随着鱼类种群的减少和环境挑战的加剧，政府和渔业管理机构可以考虑进行高级分析等技术投资，可以全面提供有关海洋资源和捕捞活动，近乎实时的数据收集技术和研究计划。通过利用这些数据，他们可以更快地采取新的措施和法规，还可以迅速应对诸如气候变化等外部压力。捕捞活动也可能变得更有活力。在捕捞季节开始时，当局可以根据渔船数量和种类的实时信息在全年内进行定期调整，而不是每年定额捕获。

如今渔民和当局之间目前的信息交流不是最佳的协作解决问题的方法，可能需要在全球或地区范围制定清晰的发展路线图，以定义数据标准为共同目标，例如减少兼捕的可能性。这些努力将在利益相关者之间逐渐建立信任，并使所有人受益。

食品公司

通过改进对捕鱼活动的监视以及对相关捕获的报告，高级分析可以提高从海洋捕获到消费者的海鲜供应链的透明度。食品公司可以与消费者共享此信息，这些消费者也会对食品的质量，可追溯性和可持续性越来越感兴趣。除自身健康外，他们还关注他们的饮食需求对环境带来的影响。如果高级分析表明餐饮食品公司的大部分渔获物来自濒危物种或过度捕捞的地区，那么这些公司可以转向其他选择以提高生物的可持续性（例如转换自己的捕鱼船队的路径或更换食品供应商）。其他技术包括分布式账本技术和射频识别标签，可以帮助食品公司更有效地分享其关于渔获物来源的见解，并可能需要增加投资。

近年来，中国远洋渔业捕捞产量整体呈现上升趋势，而早前日本核泄漏、欧债危机及阿根廷鱿鱼产能过剩对我国远洋渔业的影响逐渐过去，各大远洋鱼类品种的市场需求规模也自2014年以来逐渐恢复。

但由于中国人口基数大，对鱼类等海鲜食品需求较大，同时非法捕捞或者过度捕捞的行为仍然在市场中存在。

随着人口增长、生活水平的提高和人们对水产品营养价值的逐步认识，国内优质水产品市场需求量和消费群体将逐步扩大。同时，发达国家对高价值鱼类的需求大部分需要依靠远洋渔业供应，这也为中国远洋渔业发展提供了较为广阔的发展空间。我们有理由认为，此文提到的高级分析方法值得中国渔业相关部分和公司借鉴和学习。

作者： Philip Christiani, Julien Claes, Elin Sandnes, and Antoine Stevens

编译：周倩昀