智慧渔业：

背景：

渔业智慧化发展管理需求

1. 渔业养殖环境污染监测。

在目前的养殖技术条件下,生产操作缺乏规范性,残剩的饵料鱼类以及各种水生物的排泄物,生物的尸体、渔业用的营养物质和渔业药物,在在半封闭的渔业养殖环境真容易形成污染源, 有害的水体微生物大肆繁殖,导致鱼类各类病害频繁的发生。

农业大量且长期的使用农药,其会流入水域在成水体污染,受害集中在水环境。

2. 养殖过程和产品数据误差

养殖产量数据误差会导致管理者对未来渔业规划时无法提供有效的依据，水产品质量数据误差不能及时准确的快速找到产品问题的根本，并且快速追溯排查相关问题产品，

3. 终端设备自动化程度低

智能自动化养殖有待改善，目前大部分养殖场的配套设备非常简单单一，没有现代化、智能化的设备用于养殖，这导致我们无法通过现代科技手段达到对池塘的监控及管理，这会出现鱼病、水质等等问题不能及时发现，及时处理，同时养殖周期长、劳动强度大, 生产效率低，从而导致经济等一系列的损失。

4. 鱼病害及时发现预防和处理

渔业养殖每年定期会有鱼病害水产养殖病害预测预报，但如果发生特殊情况，养殖人员无法处理，不能及时和水产面对面进行沟通，也没有鱼病害实时的预警，这样会导致损失加大，给养殖带来巨大的经济损失。

5. 水产品牌化数据支撑

拓展传统渔业转型升级的空间和出路，依托的数据管理差异化的养殖方式形成不同养殖品种的品牌特征和品牌管理手段，打造特色的品牌化健康水产品高附加值。

6.渔业产业宏观决策数据支撑

如何灵活的利用水产养殖的水域，结合不同养殖品种的季节性变化增产增值；如何区域网格化管理养殖的水域，保持水域内水资源的环保利用；如何根据养殖品种的经济效益合理规划养殖的面积和养殖的种类，指导种苗、饲料、鱼药等的配套；如何通过政府、管理部门、行业协会等的资源整合有效促进水产品的育种、养殖、捕捞、销售以及运输等。这些渔业产业发展相关的决策需要数据的支撑，需要基础数据的分析和处理，形成对产业宏观发展政策的决策依据。

产品架构图：

平台展示：通过区域及各类数据的生动呈现，宏观把控全局，适时预警，辅助决策，提升管理效率和水平。

平台解决方案：

1.提供很好的服务工具和流程，充分发挥政府的监督，管理，服务和推广职能，促进种苗，繁育，饲料，养殖，渔业设施，技术和产品服务，物流，加工，渠道和品牌建设等渔业相关企业和机构的互联网化，与政府相关机构建立网上对接，实现网上行政，网上监管，网上服务和网上推广。

2.建设整合产业资源，符合政府政策指导和监督的第三方“渔业+互联网垂直电商平台”， 提升行业的信息化水平，提高信息透明度，打通交易链条，提升信用等级，降低交易成本，加快渔业各环节服务商和贸易商的资金流通、合作对接以及资本对接，为做大做强渔业产业提供坚实的基础。

3.整合养殖户企业和个人数据、养殖静态和动态数据，提供养殖风险分析、行业趋势、竞争情报、服务诊断、经营分析等智能分析和处理，通过平台的大数据智能分析和严格的业务流保障机制，建立可溯源机制，推动渔业的供给侧改革。

4.通过阶段试点和政策引导，利用平台的养殖技术培训及网上水产医院等功能，紧密联系水产科研机构和水产科技推广组织,使养殖管理人员和科研人员能够进行便捷的信息交流,方进一步提高水产科技成果转化率，提高水产技术推广率，提高养殖从业者渔业劳动技能，实现养殖成果的增产与增收。