數字經濟背景下濟寧市漁業現代化建設的探究

中圖分類號：S9；F327 文獻標志碼：A 文章編號：1004—6755（2025）07—0076—04

Exploration into the modernization of fishery construction in Jining City under the background of digital economy

LI Guojing1，MENGLihua2，SUI Chengcheng3，HU Bin1 （1.YutaiCountyFisheryDevelopmentServiceCenter，Jining 27230o，China;2.JiningFishery DevelopmentandResource ConservationCenter，Jining27230o，China;3.YutaiCountyCommercialandTradeServiceCenter，Jining27230，China）

Abstract：Jining City has 58 national and provincial demonstration farms for healthy aquaculture，with a freshwater fishery aquaculture area of 340.67km² ，ranking first in the province. Some areas have already explored smart fisheries，such as Weishan County building a smart fishery workshop and Rencheng District has established a digital fisheries breeding and promotion base. In order to promote the digital and intelligent process of the city's fishery，to help the fishery industry achieving highquality development，this article summarizes the three effects of data elements for the modernization of fishery construction，explores the practical path of fishery modernization under the background of digital economy，and provides reference for the construction of regional smart fishery.

Key words：digital economy;fishery modernization;smart fishery;Jining

2024年，濟寧市數字經濟核心產業規模突破720億元、增長 20% 以上，數字經濟實力顯著增強，這為濟寧市漁業數字化轉型奠定了堅實的基礎[]。養殖企業在生產、經營、管理等環節所產生的海量數據，包括漁業管理數據、養殖環境數據、市場交易數據等，均為數字經濟領域的重要資源。大數據通過深人挖掘與分析這些數據資源，可為漁業生產決策、市場預測等提供有力支持，進而實現數據價值的最大化[2。人工智能技術則可迅速處理并分析大量數據資源，揭示潛在的漁業資源分布規律及變化趨勢，協助相關部門與企業更為精準地把握漁業資源的動態信息，從而制定出更加科學、合理的漁業資源管理與保護策略。

1漁業現代化建設現狀

1.1政策支持，現代漁業迎來新機遇

近年來，濟寧市聚焦智慧漁業發展，以微山湖為核心區域，借助政策引導、科技支撐以及產業融合等舉措，成功構建起“生態優先、科技引領、三產融合\"的發展格局。在科研方面，與高校合作建立創新平臺，如上海海洋大學微山湖研究院，推動漁業科技研發。在設施方面，鼓勵新建或升級改造工廠化養殖、淡水陸基圓桶養殖園區，重點支持尾水處理與循環利用系統、機械化一智能化一信息化融合設備、空氣源/水源熱泵等節能設施的配套升級與改造，單個企業補助上限原則上不超過配套設備投資額的 50% ，或新增總投資額的 30% .且不超過500萬元[3]。在政策方面，將漁業人才引進納入《濟寧人才金政20條》，2023年發放人才發展資金500萬元，支持科研和技術推廣[4]。

1.2技術突破，現代漁業數字化升級

現代漁業增長方式由粗放式向集約式轉變，注重提高漁業生產效率和產品附加值，推動漁業高質量發展。高端漁業裝備以數字化、智能化、生態化為核心，覆蓋養殖、管理、加工全鏈條，典型代表有數字化平臺、機器人管理系統、循環水處理設施等。以微山湖現代漁業產業園的魚養殖車間為例，該車間通過動態調整飼料配比和投喂量，產出率比傳統模式提高3.8倍，人力成本降低50%^[5] 。此外，鄒城堃茂漁業采用的工廠數字化智慧養殖技術能夠讓魚兒四季生長，加州鱸從一年產一季提升至一年產兩季，可年產高端成魚450t. 魚苗2000萬尾，2024年1月至8月產值超過2000萬元，同比增長 8%^[6] 經

1.3市場優先，上下游資源整合強品牌

漁業企業正逐步摒棄傳統的粗放型發展模式，在現代工商管理理念的指導下，通過對市場趨勢、政策導向及資源狀況的深入分析，制定長期戰略規劃。部分大型漁業企業通過并購、合作等方式整合上下游資源，以降低交易成本，提高產業協同效應。例如，微山縣高樓鄉在養殖環節持續推進池塘生態改造。在加工與銷售方面，該鄉以品牌建設為核心，著力打造優質水產品養殖基地，并建設電商云倉基地。同時，構建“微湖珍禮\"網絡商城，采取“線上十線下”雙軌運營模式，在多個地區設立線下體驗店。此外，該鄉還成立抖音聯盟，培育“漁村網紅”，以開展直播銷售活動。濟寧市重點培育“微山湖\"漁業品牌，深度挖掘產品的生態特性，微山湖大閘蟹、烏、四鼻鯉榮登“2022中國地理標志農產品（水產）品牌聲譽前100位\"榜單[8]。

2數字經濟背景下漁業現代化發展思路

2.1數據要素的協同效應能夠促進資源配置效率的提高

數據要素的協同應用在水產養殖中，是指通過整合數據采集、分析、共享和應用過程中的技術、設備、管理、政策及人才等資源，提升水產養殖的智能化、精準化與可持續性水平。

技術協同：利用物聯網（IoT）傳感器、無人機、水下攝像頭等設備，實時監測水質（如溶解氧、pH值、溫度、氨氮含量）、魚類行為、投喂量等數據。設備協同：自動投喂機、增氧機、水質調控設備等基于實時數據實現自動化操作。管理協同：整合生產、物流、銷售等環節數據，實現全流程數字化管理。利用區塊鏈技術追溯水產品來源，增強消費者信任。政策協同：推動公共數據開放（如水域環境監測數據、疫病預警信息），建立行業數據共享平臺，制定數據安全和隱私保護政策，規范水產養殖數據的使用。人才協同：培養既懂水產養殖又掌握數據分析技能的復合型人才，鼓勵數據科學家與水產專家協同研發模型（如病害診斷算法、生態承載力評估模型）。

2.2數據要素的復用效應能夠推動養殖產業鏈優化升級

數據具備獨特的屬性，即能夠一次性生成并多次利用。養殖戶長期積累的養殖數據，對于養殖企業優化養殖技術、提高養殖質量與產量具有至關重要的意義。通過對數據的深人挖掘和分析，企業能夠了解到不同品種、不同生長階段的養殖生物對環境、飼料等各方面的具體需求，從而為它們提供更適宜的生長條件。飼料加工企業可根據養殖數據進行飼料配方的改良，從而提高飼料的轉化率和營養價值，更好地滿足不同生長階段動物的需求。水產品加工企業可根據魚蝦生長周期、健康狀況等數據，優化加工工藝，提升產品質量和附加值。養殖數據的復用推動了整個養殖產業鏈的全面優化與升級。

2.3數據要素的融合效應促進數智融合推動產 業升級

數據要素與傳統生產要素的深度融合提升了數字化決策的質量與效率，催生了新型融合制造模式，并進一步衍生出諸如智慧漁業、新零售等創新業態。例如，任城區喻興園數字漁倉育繁推基地與省產研院、神魯水產合作，已建設工廠化養殖車間超 2hm² ，標準化養魚池72個，單池年產量可達10t 。較坑塘化養殖的土地利用效率提高了44倍，成為全省首個具備水質檢測、糞水分離、生態凈化、臭氧曝氣、魚菜共生完整水循環系統的現代漁業產業園。自前，在喻興園帶動下，片區發展的蝦蟹、藕蝦、稻魚種養基地面積達 333.33hm² ，形成了任城南部片區的特色產業和致富路徑。濟寧市通過“電商 + 漁業\"模式拓展銷售渠道，與電商平臺合作，培育本土網紅直播帶貨。2023年漁湖產品網絡零售額達1.73億元，同比增長 121.6%^[9]

3數字經濟背景下漁業現代化面臨的挑戰

3.1機械化程度不足，技術應用成本較高，制約了數字化進程

《全國現代設施農業建設規劃（2023—2030年）》指出，2021年設施漁業產量占比為 52% ，預計到2025年年底將發展到 56% ，到2030年有望突破60%^[10] 。池塘養殖作為現階段水產養殖生產的核心模式，其關鍵養殖活動包括增氧、投飼、捕撈、尾水處理及清淤等多個方面。目前，機械化程度較高的環節主要集中在增氧與投飼方面，而環境調控、捕撈、分選等配套設備嚴重匱乏[1]。部分養殖戶受傳統養殖經驗和設備維護等因素的影響，對于采用智能化設備的意愿相對較低。例如，水質傳感器的價格從幾千元到上萬元不等，每年的校準、維護費用約為設備價格的 10%～20% 。一個5000元的溶解氧傳感器，每年維護費用可能在 500～1 000 元，數據傳輸產生的流量費大概在 500～2 000 元。機械設備的普及程度與技術應用成本，在一定程度上制約著漁業數字化的整體進程。

3.2數據問題突出，采集標注難度較大，數智化融合程度不夠

根據IDC發布的《數據時代2025》白皮書預測，到2025年，產生的數據量將高達163ZB，其中90% 是非結構化數據[12]。這些非結構化數據只有經過清洗與標注才能喚醒其價值。漁業數據來源廣泛且復雜，涵蓋了養殖、捕撈、加工等多個環節。養殖生物的種類、體型及活動習性均存在顯著差異。例如，在蝦蟹類養殖中，由于其活動軌跡復雜，固定傳感器難以精準捕捉其生長和活動數據。養殖數據包括水質、氣象、生物信息等多種類型，水質數據涉及酸堿度、溶解氧等多個參數，這些參數相互關聯并影響生物生長，標注時需綜合考慮多種因素，難度較大。此外，水下圖像、視頻等非結構化數據蘊含豐富的生物行為和環境信息，但其分析和標注需要專業知識和圖像處理技術。例如，識別魚類疾病癥狀的圖像，需要水產專家和圖像處理專家協作，并建立復雜的標注規則和分類體系。

3.3企業資金匱乏，數字化人才缺口大，轉型面臨多重制約

一方面，企業在推進數字化轉型升級的過程中，需要投入大量資金。然而，養殖業受市場價格波動和生產周期的影響，養殖風險始終居高不下，導致養殖戶的流動資金相對緊缺；另一方面，由于關鍵核心技術受制于人，自主創新能力不足，從而影響了轉型的效果。智能養殖設備制造商與養殖戶之間存在信息不對稱的現象，制造商難以根據養殖戶的實際需求進行產品改良和創新，而養殖戶也難以獲取完全符合自身需求的先進設備與技術。對于已建立的智慧漁業平臺，其相關設備的維護和操作能力受限，無法充分發揮設備功能。資金短缺與技術壁壘對數字漁業的發展進程形成了制約。

4數字經濟背景下漁業現代化的實踐路徑

4.1利用工廠化優勢，推動漁業數字化轉型，促進高質量發展

工廠化養殖涉及恒溫控制、排污凈化、循環水控制及制氧系統等多個技術領域。在工業化環境中，數字化技術具有更廣泛的應用潛力。根據市場經濟效益、技術要求、差異化養殖、地區適應性及市場銷路等多重因素，可以選擇淡水石斑魚、加州鱸、飼料鱖、鱘魚、虹及澳洲淡水龍蝦等適宜工廠化養殖的魚類品種，以此提升養殖業的經濟效益和市場競爭力。積極推動漁業生產向第二、第三產業轉型與升級，實現產業的多元化與高質量發展。具體措施包括：引導漁業企業加大科技創新投入，運用先進數字技術提高生產效率并降低成本；鼓勵漁業企業與電商平臺合作，拓展銷售渠道并提升產品附加值；加大對漁業產業鏈下游產業如加工、物流、銷售的扶持力度，形成完整產業鏈，從而提高整個產業的競爭力，實現可持續發展。

4.2推進養殖數據入表確權，擴展養殖高質量數據集，實現數據資產再利用

截至2025年3月，上海數據交易所已登記39個數據資產，完成交易17筆，總估值達16.67億元。數據產品共計2466條，涵蓋數據集、服務及應用。例如，設施農業環境及溫室環境管理數據庫全量購買價格為45萬元；植物病蟲害監測分析服務可根據物種以及圖片、視頻進行遠程診斷，收費9.9元/次；數字農業生產管理系統售價為150萬元/年。這標志著數據資產的價值正逐步得到認可。養殖數據在納入表格前，須確保其收集、存儲、處理和使用均合法合規，防范泄露與濫用風險。納入表格后，可運用市場比較法、收益法和成本法等對其價值進行量化評估。最后通過數據清洗和標注，開發高質量數據集，提升AI模型性能，實現數據資產的再利用。

4.3對接行業模型，提升決策能力，推動漁業智能化發展

2024年6月15日，中國首個漁業大模型“范蠡大模型1.0\"正式發布。該模型以27種魚蝦蟹貝主養品種的水產文本語料為主，輔以文本、圖像、視頻和音頻等多模態數據，形成了大規模漁業專業知識語料庫[13]。行業大模型一般是在通用大模型的基礎上進行二次訓練，通過向模型注入行業專業知識，并經過繼續預訓練、指令微調和對齊等步驟，以滿足特定行業的需求[14]。漁業大模型能夠對海量漁業數據資源，如水質、水溫、養殖密度、魚群生長狀況等進行分析，為養殖規劃、捕撈時機選擇等提供精準的決策依據[13]。例如，“范蠡大模型1.0\"可以利用深度學習和數據驅動的方法，揭示漁業數據的規律和關聯性，從而為漁業管理提供科學依據。

4.4構建現代化的企業管理模式，科學制定數字化轉型藍圖

水產養殖企業在數字化轉型的道路上，應全面而深入地評估自身的數字化基礎。這不僅包括現有的信息技術設施、數據收集與處理能力，還涉及員工的數字化素養、企業的組織架構以及文化適應性等多個維度。通過內外部環境分析，識別出在數字化轉型過程中可能遇到的機遇與挑戰。內部因素方面，企業需要審視自身的業務流程、管理模式、技術創新能力，以及企業文化是否鼓勵創新與變革。外部因素方面，市場環境的變化、行業發展趨勢、政策法規的支持以及科技進步的速度都會對企業的數字化轉型產生深遠影響。綜合這些內外部影響因素，水產養殖企業需制定數字化轉型策略，包括升級IT設施、引入數據分析系統、培訓員工、調整組織架構等，以適應數字化時代的需求。

參考文獻：

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