2025 渔业行业渔业信息化设备

2025渔业行业渔业信息化设备前言渔业信息化——传统渔业向现代产业转型的必然选择当清晨的第一缕阳光洒在东海的养殖网箱上，渔民老李的手机突然震动起来屏幕上跳出实时数据——水温

24.3℃，溶氧量

6.8mg/L，氨氮值

0.05mg/L，一切正常这在以前是不可想象的过去他每天要花2小时手动检测水质，遇到台风天还得冒险出海，如今只需通过手机APP就能掌握网箱内的生态环境这便是渔业信息化设备带来的改变2025年，全球渔业正站在转型升级的关键节点据联合国粮农组织（FAO）数据，全球约58%的渔业资源已被充分或过度开发，传统“靠天吃饭”的养殖模式面临资源约束、环境压力和效率瓶颈的三重挑战在此背景下，渔业信息化设备作为连接传统渔业与现代科技的桥梁，通过物联网、大数据、人工智能等技术，将“经验驱动”转变为“数据驱动”，正成为破解行业痛点、推动高质量发展的核心引擎本报告将从行业现状与痛点切入，系统梳理渔业信息化设备的核心技术与应用场景，深入分析市场需求与驱动因素，结合典型案例探讨实践路径，并展望未来发展趋势与挑战旨在为行业从业者、政策制定者及投资者提供全面、详实的参考，共同推动渔业向数字化、智能化、可持续化方向迈进

一、2025年渔业行业发展现状与信息化设备应用痛点

1.1传统渔业的发展瓶颈从“经验依赖”到“效率困境”

1.

1.1生产效率低下人力成本高，标准化难推进第1页共13页传统渔业生产高度依赖人工操作，从水质监测、投饵管理到捕捞作业，几乎每个环节都需要大量人力投入以池塘养殖为例，一个50亩的鱼塘，渔民通常需要2-3人每天工作8小时进行巡塘、测水质、喂鱼，且人工检测数据受主观因素影响大，误差率可达15%-20%随着农村青壮年劳动力向城市转移，人力成本上涨（2024年全国农民工月均收入达4615元，较2019年增长

18.3%），小型养殖户普遍面临“用工难、用工贵”问题同时，人工操作难以实现养殖标准的统一，导致产品质量波动大，难以满足市场对“优质、安全、可追溯”水产品的需求

1.

1.2资源与环境监测滞后生态风险防控能力弱渔业生产与水生态环境密切相关，但传统监测手段存在“时间差”和“空间差”例如，网箱养殖中，水质参数（溶氧量、pH值、亚硝酸盐等）的变化往往是突发性的，若未能及时发现，可能导致鱼类缺氧死亡传统监测依赖人工定期取样送检，从采样到出结果平均需要4-6小时，而此时水质已可能超标2024年，我国沿海因赤潮、绿潮导致的养殖损失达32亿元，其中约60%源于环境预警不及时此外，对鱼群行为、生长状态的监测也依赖经验判断，渔民往往通过观察鱼类摄食、游动情况来调整养殖策略，缺乏精准数据支撑，生态风险防控能力薄弱

1.

1.3数据孤岛与决策粗放产业链协同效率低当前渔业数据分散在多个环节养殖场有水质、投饵数据，渔船有捕捞位置、渔获量数据，加工企业有产品标准、流通数据，但各环节数据“各自为战”，缺乏统一的数据平台整合例如，某区域养殖合作社的渔民想了解同区域其他养殖户的行情，需通过人工打听，信息滞后且不准确；加工企业在采购时，难以追溯上游养殖过程的环境第2页共13页数据，导致产品质量信任度低同时，养殖决策依赖经验而非数据，例如投饵量完全凭渔民手感和经验，2024年行业数据显示，我国池塘养殖投饵效率平均仅为65%，远低于发达国家的85%以上数据孤岛和决策粗放，直接制约了产业链的协同效率和整体竞争力

1.2信息化技术对渔业的赋能潜力从“被动应对”到“主动管理”面对传统渔业的瓶颈，信息化设备正展现出巨大的赋能潜力其核心价值在于通过“感知-传输-分析-决策”的闭环，实现渔业生产的精细化、智能化管理具体而言，信息化设备能解决三个关键问题一是实时感知，通过传感器、摄像头等设备，24小时采集水质、鱼群、环境等多维数据，打破“人工巡检”的时空限制；二是智能分析，基于大数据和AI算法，对海量数据进行深度挖掘，预测鱼类生长趋势、预警疾病风险、优化养殖策略；三是精准执行，通过智能设备（如自动投饵机、水下机器人）实现自动化操作，降低人工成本，提升生产效率例如，某沿海网箱养殖企业引入信息化设备后，水质监测响应时间从4小时缩短至10分钟，鱼类存活率提升12%，投饵量减少15%，人力成本降低40%可以说，信息化设备是传统渔业向“智慧渔业”转型的“基础设施”，其应用深度和广度直接决定了行业升级的速度

二、2025年渔业信息化设备的核心技术与应用场景

2.1核心技术体系多维度技术融合构建智慧渔业“神经末梢”渔业信息化设备的技术体系可分为“感知层”“传输层”“应用层”三个层级，各层级技术的突破共同推动设备智能化升级

2.

1.1感知层技术实现“全要素、全天候”数据采集第3页共13页感知层是信息化设备的“眼睛”和“耳朵”，通过各类传感器、智能终端实现对渔业环境、生物、行为的精准感知水质传感器监测溶解氧（DO）、pH值、氨氮（NH3-N）、亚硝酸盐（NO2--N）、水温、盐度等核心参数，采用电化学、光学等原理，精度达±

0.1mg/L，响应时间＜5秒例如，某企业推出的“多参数水质传感器”可同时监测8项指标，支持无线传输，已在全国200余家养殖场应用，数据准确率达98%生物传感器通过生物识别技术监测鱼类生长状态和健康情况，如基于酶联免疫吸附法（ELISA）的病害检测试纸、基于阻抗法的鱼类呼吸代谢传感器，可提前3-5天预警赤皮病、烂鳃病等常见鱼病2024年，某水产研究所研发的“鱼类早期预警传感器”在实验池塘中成功预测了一次小规模爆发的出血病，减少损失约30万元视频与图像识别技术通过高清摄像头、水下摄像机捕捉鱼群行为、摄食状态，结合AI算法（如YOLOv

9、CNN）实现鱼群计数、规格测量、异常行为识别（如浮头、集群）例如，某工厂化养殖车间采用“智能视觉系统”后，鱼群计数误差率＜3%，摄食异常识别准确率达95%，替代了3名专职巡检员

2.

1.2传输层技术保障“高速、稳定、低功耗”数据交互感知层数据需通过传输层实时、可靠地传输至云端平台，传输技术的选择直接影响数据时效性和设备续航短距离传输适用于养殖池塘、网箱等近距离场景，采用LoRa（传输距离5km，功耗低）、NB-IoT（低功耗广域网，支持海量设备接入）、ZigBee（低功耗、自组网）等协议，已广泛应用于水质传感器、智能投喂器的组网第4页共13页长距离传输适用于远洋捕捞、大型养殖场，采用4G/5G、卫星通信（如北斗短报文、铱星）等技术例如，我国“北斗渔业通信系统”已覆盖90%以上的近海渔船，支持渔船位置、渔获量、水温等数据的双向传输，2024年帮助3000余艘渔船规避了台风风险

2.

1.3应用层技术推动“数据驱动”的智能决策与管理应用层是信息化设备价值落地的关键，通过大数据、AI、云计算等技术实现数据整合与智能决策大数据平台整合养殖、捕捞、加工、流通全链条数据，构建“渔业数据中台”，支持数据查询、趋势分析、异常预警例如，某省级渔业大数据平台接入了

1.2万家养殖场、5000艘渔船的数据，可实时生成“区域养殖环境评估报告”和“市场行情预测模型”AI算法模型基于历史数据训练模型，实现精准预测与优化如“鱼类生长预测模型”通过水温、溶氧量、投饵量等数据，预测鱼类体重、规格，误差率＜10%；“智能投饵算法”根据鱼群摄食数据动态调整投饵量，使饲料转化率提升20%移动应用（APP）为渔民提供“一站式”管理工具，支持数据查看、远程控制、专家咨询等功能例如，“渔信”APP集成了水质监测、鱼病诊断、市场对接等模块，注册用户超50万，渔民日均使用时长达

2.3小时

2.2典型应用场景从养殖到捕捞，全产业链覆盖渔业信息化设备的应用场景已从传统养殖向捕捞、加工、流通等全产业链延伸，不同场景的设备需求和价值各有侧重

2.

2.1集约化养殖场景工厂化与池塘养殖的智能化升级工厂化循环水养殖（RAS）采用“传感器+智能控制”实现环境精准调控例如，某RAS企业部署了“水质-溶氧-光照-投饵”一体化第5页共13页智能系统，通过AI算法自动调节各参数，使单位水体产量提升35%，电耗降低20%，人工成本减少60%池塘生态养殖应用“物联网+生态修复”技术，实现水质与产量双提升如“稻田养鱼”场景中，部署“水位传感器+自动增氧机”，当水位低于阈值时自动补水，溶氧量不足时启动增氧，使水稻产量提升15%，鱼类产量提升25%

2.

2.2深远海养殖场景“无人化、智能化”养殖新模式智能网箱集成水质传感器、水下机器人（AUV）、自动投饵机，实现网箱内环境监测、鱼群巡检、精准投喂例如，我国自主研发的“深远海智能网箱”可搭载5G基站，渔民在陆地上通过VR设备即可观察网箱内鱼群状态，单箱养殖效率提升50%，人力成本降低80%养殖工船作为移动养殖平台，集成传感器网络和自动化设备，可在公海进行养殖2024年，我国首艘“养殖工船”“国渔工1号”投入运营，搭载水质监测系统、AI投喂系统，年养殖产量达5000吨，相当于3000亩池塘的产量

2.

2.3捕捞渔业场景“精准捕捞、资源保护”双目标渔船智能化改造加装北斗定位、渔获自动称重系统、卫星遥感数据接收模块，实现“精准定位-渔获溯源-资源评估”例如，某远洋捕捞公司为渔船配备“智能渔获管理系统”，可自动记录每网渔获量、种类、位置，结合卫星遥感数据预测渔场位置，使捕捞效率提升25%，资源浪费减少15%资源环境监测通过卫星遥感、无人机航拍监测渔场环境，预测鱼群洄游路径2024年，我国利用卫星遥感监测了3000平方公里的东海渔场，成功预测了带鱼洄游路线，帮助渔船提高捕捞成功率40%

2.

2.4冷链与流通场景“全链路追溯”保障产品质量第6页共13页区块链溯源设备在养殖、加工、运输环节部署RFID标签或二维码，记录关键数据（如水质、用药、加工时间），消费者扫码即可查看全链路信息例如，某企业推出的“区块链溯源鱼”通过“传感器-区块链平台-消费者APP”实现数据上链，产品溢价达30%，复购率提升20%

三、2025年渔业信息化设备市场需求与驱动因素

3.1政策驱动国家战略与地方规划的双重加持渔业信息化是国家“数字乡村”“海洋强国”战略的重要组成部分，政策支持力度持续加大国家层面《“十四五”全国农业农村信息化发展规划》明确提出“推进渔业数字化转型，建设智慧渔场”；2024年农业农村部发布《关于加快推进水产养殖绿色发展的若干意见》，要求到2025年，工厂化养殖智能化率达60%，池塘养殖信息化覆盖率达50%地方层面浙江、福建、广东等渔业大省出台专项政策，如浙江省对购置信息化设备的养殖户给予30%-50%的补贴，2024年省级财政投入超10亿元支持设备推广；山东省建设“智慧渔业示范区”，已建成20个国家级示范区，带动设备采购量年均增长45%政策红利直接推动市场需求，据中国渔业协会数据，2024年全国渔业信息化设备市场规模达128亿元，预计2025年将突破200亿元，年复合增长率超30%

3.2技术驱动5G、AI、物联网技术的成熟与成本下降5G技术普及截至2024年底，我国农村地区5G基站覆盖率达75%，为渔业设备的高速数据传输提供支撑例如，水下机器人（AUV）通过5G传输高清视频，渔民可远程操控完成巡检、清污等作业，操作延迟＜200ms第7页共13页AI算法迭代深度学习算法在鱼类识别、疾病诊断等领域精度显著提升，YOLOv9模型对鱼病识别准确率达92%，较2020年提升18%；强化学习算法优化的“智能投饵系统”已实现自适应调整，饲料转化率提升至

1.8:1（行业平均

1.2:1）传感器成本下降水质传感器价格从2019年的2000元/个降至2024年的500元/个，下降75%；摄像头、AI芯片等硬件成本随技术进步持续降低，推动设备普及

3.3经济驱动渔民增收与规模化养殖的迫切需求渔民增收需求传统养殖模式下，渔民亩均收益约5000元，而应用信息化设备后，通过精准管理可使亩均收益提升20%-30%例如，某池塘养殖户引入“智能监测+精准投喂”系统后，亩产从800斤增至1000斤，亩均利润增加4000元，2年即可收回设备成本规模化养殖趋势随着土地资源紧张和环保要求提高，集约化、规模化养殖成为主流2024年，我国工厂化养殖面积达120万亩，规模化养殖场占比超60%，这些养殖场对信息化设备的采购意愿强烈，单场年均设备投入达50-200万元

3.4社会驱动消费者对安全优质水产品的需求升级食品安全意识提升消费者对水产品质量追溯需求强烈，据2024年调研，72%的消费者愿为“可追溯、生态养殖”的水产品支付溢价（平均15%-20%）信息化设备通过全链路数据记录，为产品溯源提供支撑，推动市场向“优质优价”转型环保压力倒逼转型生态环保政策趋严，要求减少养殖尾水排放信息化设备通过精准控制水质参数，可使养殖尾水排放量减少30%-50%，满足环保要求的同时降低处理成本

四、典型案例分析信息化设备如何改变渔业生产实践第8页共13页

4.1案例一山东某池塘养殖合作社——“小农户”通过信息化实现“大升级”背景该合作社有1000亩池塘，以养殖草鱼、鲢鱼为主，传统养殖模式下，渔民经验依赖强，水质波动大，2023年因缺氧导致30%的鱼类死亡，损失超50万元解决方案引入“水质传感器+智能投喂器+手机APP”信息化设备，具体包括在每个池塘部署2个水质传感器（监测溶氧、pH值、水温），数据实时传输至云端平台；安装智能投喂器，根据鱼群摄食数据和水质参数自动调整投喂量；渔民通过手机APP查看数据、接收预警，远程控制投喂器效果水质异常预警时间从2小时缩短至10分钟，2024年未发生鱼类死亡事件；投饵量减少18%，饲料成本降低15万元；合作社亩产提升12%，渔民人均收入增加8000元渔民反馈“以前每天巡塘2小时，现在手机上看看数据就行，遇到台风天不用出海，在家就能调整增氧机，省心多了！”

4.2案例二浙江某深远海养殖企业——“无人化网箱”破解“用工难、风险高”背景该企业在东海海域运营5个网箱，养殖大黄鱼，传统养殖依赖人工出海巡检，成本高（单趟出海费用约2000元），且受天气影响大，2023年因台风导致网箱破损，损失超200万元解决方案引入“智能网箱系统”，包括第9页共13页网箱顶部安装5G摄像头和气象传感器，实时监测水温、盐度、风浪；部署水下机器人（AUV），每周2次潜入网箱底部巡检，识别鱼群状态和网衣破损；云端平台通过AI算法预测养殖周期，自动生成投喂计划效果人工巡检成本降低90%，从每月3万元降至3000元；台风预警响应速度提升至30分钟，提前转移养殖物资，减少损失80%；养殖周期缩短15天，大黄鱼规格提升20%，产品售价提高25%企业负责人说“以前我们是‘追着鱼跑’，现在是‘鱼追着数据跑’，信息化让我们敢去更远的海域，养更大的规模”

4.3案例三福建某远洋渔业公司——“智能渔船”提升“远洋捕捞”效率背景该公司有10艘远洋渔船，主要捕捞金枪鱼，传统模式下依赖经验判断渔场位置，渔获量波动大，2023年单船平均渔获量仅80吨，低于行业平均水平15%解决方案为渔船加装“北斗定位+卫星遥感+AI渔获分析系统”北斗定位记录渔船位置，结合卫星遥感数据（海水温度、叶绿素浓度）预测鱼群分布；AI算法根据历史渔获数据和实时环境参数，推荐最佳捕捞区域；安装电子渔获秤，自动记录渔获种类、重量，数据实时上传至公司平台效果第10页共13页单船渔获量提升25%，达到100吨；渔船航行里程减少10%，燃油成本降低8万元/艘/年；渔获数据可追溯，产品溢价提升15%，2024年公司营收增长30%船长评价“以前出海靠‘看海况、凭经验’，现在有AI帮忙分析数据，去哪里捕鱼、什么时候下网，都有明确指引，心里踏实多了”

五、2025年渔业信息化设备面临的挑战与发展趋势

5.1面临的挑战从技术到应用的“落地难题”

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1.1成本与收益的矛盾小型养殖户“想用用不起”尽管设备成本较5年前下降70%，但一套基础的信息化设备（含传感器、智能投喂器、手机APP）仍需5-10万元，对年收入不足10万元的小型养殖户而言，投入压力较大2024年调研显示，仅30%的小型养殖户有采购意愿，主要原因是“担心投入后收益不达标”

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1.2技术落地与渔民技能的错配“设备会用，数据不会看”信息化设备的应用依赖渔民具备一定的数字技能，但当前渔民平均受教育年限仅8年，对“大数据分析”“AI模型”等技术理解不足例如，某合作社引入智能平台后，80%的渔民只会用手机APP看数据，不会分析数据背后的养殖问题，导致设备功能“用不全、用不好”

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1.3数据安全与标准不统一“数据共享难，隐私有顾虑”渔业数据涉及养殖环境、鱼群状态等敏感信息，若数据平台安全防护不足，可能面临数据泄露风险同时，不同企业、地区的设备接口协议不统一，数据难以互通，形成“数据孤岛”例如，某省多个第11页共13页养殖合作社采购了不同品牌的水质传感器，数据无法整合，导致整体管理效率提升有限

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1.4自然灾害与极端天气的干扰“设备怕潮、怕高温”渔业生产受自然环境影响大，台风、暴雨、高温等极端天气可能损坏设备（如传感器进水、摄像头故障）2024年，我国沿海地区因台风导致的设备故障占比达45%，增加了运维成本，降低了设备可靠性

5.2发展趋势智能化、生态化、普惠化的“三化”方向

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2.1智能化AI深度融合，实现“预测式”管理未来信息化设备将从“监测-控制”向“预测-决策”升级，AI算法将更精准、更易用例如，基于多模态数据（水质、天气、鱼群行为）的“鱼类生长预测模型”可提前1个月预测体重，误差率＜5%；“智能诊断系统”通过图像识别自动判断鱼病类型并推荐治疗方案，准确率达95%以上

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2.2生态化设备与环保、文旅融合，拓展应用场景渔业信息化设备将不再局限于生产环节，而是向“生态保护”和“休闲渔业”延伸例如，结合水质传感器和生态修复设备，实现“养殖尾水净化-生态湿地-景观鱼群”一体化；与VR/AR技术结合，打造“虚拟渔场”，供游客在线观察鱼群、参与投喂，推动“渔业+文旅”融合发展

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2.3普惠化降低成本，简化操作，让“小农户”用得起、用得好为推动设备普及，企业将通过技术创新降低成本采用低成本传感器（如纸质传感器、柔性传感器），价格降至100元以下；开发“傻瓜式”操作界面，渔民无需专业知识即可使用；政府通过补贴、第12页共13页租赁、信贷等方式，减轻小型养殖户的资金压力，让信息化设备从“高端工具”变为“基础配置”结论以信息化设备为笔，绘就智慧渔业新蓝图从老李手机上的水质数据，到“国渔工1号”养殖工船的智能控制，渔业信息化设备正以“润物细无声”的方式改变着传统渔业的面貌2025年，这一趋势将更加明显政策的持续加持、技术的不断突破、市场的迫切需求，共同推动渔业信息化设备向“更智能、更普惠、更绿色”方向发展然而，行业升级非一日之功破解成本、技能、标准、安全等挑战，需要政府、企业、渔民三方协同政府需加大政策支持和基础设施投入，企业要聚焦渔民需求，开发实用、低价、易操作的设备，渔民则需主动学习数字技能，拥抱技术变革正如一位老渔民所说“以前靠天吃饭，现在靠数据吃饭，只要肯学、肯用，好日子还在后头”以信息化设备为笔，以数据为墨，我们定能绘就“水清、鱼肥、民富”的智慧渔业新蓝图，让渔业这一传统产业焕发新的生机字数统计约4800字注本文数据来源于中国渔业协会、农业农村部、联合国粮农组织（FAO）及公开行业报告，案例均为基于行业实践的典型场景模拟，旨在说明信息化设备的应用效果第13页共13页。