od体育官方网站,od体育app下载,od体育最新登录网址,od体育平台,od体育app,od体育靠谱吗,od体育,od体育官网,od体育买球,od体育世界杯,od体育注册,od体育登录,od体育入口这是一个全行业、全民拥抱AI的时代，水产行业也不例外。或者说，水产行业非常需要AI——前期是利用数据解决养殖日常问题，中后期则是分析风险、提醒操作，出了问题能快速定位、总结等，最终目的是提升养殖者或运营者的决策能力。

　　尤其是像小棚或工厂化循环水这样的模式，棚或池口数量动辄成百上千，如何从一个人只能管40-50张棚到一个人能管1000张？这正是AI的最强之处。

　　观察到这个风口，韩冬于去年8月创立了上海塘前燕机器人科技有限公司，这是一家以水产机器人概念为核心的公司，可以理解成，以AI产品为切入口，再通过数据收集、分析，给出决策建议，从而形成闭环，最终服务于养殖者。

　　不过，韩冬认为，就算AI把水产赋能到极致，占比也不会超过50%。水产必须是科技+行业经验+本地服务结合，这条路才走得通。

　　上海塘前燕机器人科技有限公司创始人韩冬（右）和同事在测试AI水质分析仪（受访者供）

　　我老家在湖南常德洞庭湖边上，紧邻湖北荆州江汉平原，这里是全国最大的淡水鱼产区，家家户户都养鱼。我3岁就搬到鱼塘边生活，从小跟着爷爷、爸妈养鱼，对水产养殖的辛苦、痛点、难处，刻在骨子里、记在心里。

　　大学我选择了当时相对热门的专业，本科读的是自动化专业，研究生深造的是航天工程。从大一开始，我就一头扎进智能车领域，整整做了三年，一路直冲，拿到了国家一等奖。研究生阶段，我继续深耕无人车，参加华为云无人车挑战赛，拿到了全国第6名的成绩。

　　在华为实习6个月，毕业后我加入地平线机器人，正式投身自动驾驶领域。在地平线，我主要负责整个自动驾驶系统集成，主导过上汽、长安、比亚迪等多个主流车企的项目，核心做的是行泊一体方案——就是让车辆日常行驶的L2+级车道保持、定速巡航等功能，和自动泊车功能共用一块芯片，大幅节省算力与成本，这套方案最终出货量突破百万套。

　　不过，这一波AI大爆发，对我原本所在的软件行业带来了结构性的颠覆，原来的路径已经走不通了。我很清楚，AI能改变软件行业，就一定能改变其他所有行业，只是时间早晚、程度深浅的问题，这是整个社会级的大机会。

　　可能在外行看来，无人驾驶仍然是热门赛道，但从行业内部看，无人驾驶已经高度内卷：人才涌入多年，产业链高度成熟，我们不能直接触达C端消费者，只能服务B端车厂，消费者买车时对智驾的重视度，早期只占10%-20%，导致很多技术一般的厂商也能拿到订单、活下去，整个行业陷入严重内耗。而我不想在这样的红海里继续耗下去了。

　　从无人驾驶转向水产AI大模型，做出这个选择，核心是外部拉力和内部驱动力共同推动的，当外部拉力大于内部改变的阻力时，决策就自然而然发生了。

　　上海塘前燕机器人科技有限公司成立于2025年8月，是一家非常年轻的公司，这是我第一次创业，之前一直是纯技术人，突然要跳出技术舒适区，碰商务、营销、融资、带团队，冲击特别大。我最大的感悟和成长，就是真正懂了：创业必须和光同尘（融入大众，不特立独行、不高高在上）、雨露均沾（做事公平、周全，照顾到各方面）、花花轿子众人抬（轿子一个人抬不动，要大家一起出力才能走得稳）。

　　对内，我坚信AI时代生产力变了，生产关系必须跟着变。现在我作为创始人，只持股13%，接近70%的股份全部预留，每年拿出其中20%，分给当年做出核心贡献的人，我们内部叫共同富裕。因为AI能让人的效率提升100倍，你不能让创造100倍价值的人只当员工，他必须是公司的主人。

　　对外，水产是纯To B（To bussiness,对企业端）生意，绝对不能独占产业链利益，必须融入产业链、成为增量。我们所有产品接口全部开放，支持深度定制，坚持全维利他，向高同行——比开放更开放，赋能产业链上所有伙伴，和大家一起赚钱、一起成长。目前我们已开启天使轮融资，希望认同水产AI大模型赛道、认同我们理念的投资人，能和我们一起，把科技带进鱼塘，改变这个万亿行业。

　　做机器人，是我们团队的梦想和基因——我一路做智能车、无人车，团队里有做飞机的、做激光雷达的，无人系统是我们的绝对强项，机器人我们一定会做。

　　未来水产不是劳动密集型行业，它是资金密集、高风险、决策密集型行业。传统机器人解决的是劳动力问题，而目前水产行业最缺的是决策能力。

　　我们要做的是“大机器人”（可以理解成是机器人概念），一套完整的水产养殖无人系统，分三层，分别是感知、决策、执行，核心是水产养殖决策系统。

　　因此，我们先从AI水质分析仪入手，它是这个大系统的“鼻子”。传统水质探头每3-4天就要清洗一次，数据维度缺失，在使用便捷程度和持续性上没有优势。我们的分析仪，就是为决策系统提供真实、多维、稳定的数据支撑，是整个无人系统的第一步。

　　其实在水产行业，养殖户特别实在，他们不在乎你是不是AI、是不是高科技，只在乎你能不能解决问题。

　　好的产品从来都不是让人觉得炫酷、心跳加速，而是安稳、可靠、甚至是有点“无聊”。就像最好的自动驾驶，你坐进去能安心打瞌睡，而不是一惊一乍。我们做水产AI也是一样，绝不刻意标榜AI身份，只实实在在解决养殖痛点。

　　对养殖户来说，AI从来不是需求，他们的需求是解决那些困扰了十几年、几十年的老问题，水质、病害、投料、风险控制......只要产品能帮他们省钱、增收、少操心，他们接受得比谁都快。

　　不过，从产业一线的实际感受看，以养虾为例，当前国内AI应用整体还处在很早期。土塘、小棚、高位池、工厂化等不同模式之间的AI应用差异，不主要取决于“养的是虾”，而取决于这个模式是否具备AI生长的土壤——也就是数据能不能稳定采集、流程是不是足够标准化、经营者有没有持续优化决策的动力。从这个角度看，我自己的判断是，未来AI应用率最高的，大概率会是工厂化养虾。

　　人工智能概念被大众熟知后，当时就有人提出“无人养鱼”的想法，站在当前AI技术阶段，以及分析未来的技术发展能力来看，坦白说，真正完全脱离人、完全无人养鱼，从理论和技术上是成立的，但我认为要实现，很难很难，也不现实。

　　以小棚为例，以前一个人只能管40-50张棚，有了AI的辅助，一个人能管1000张棚。核心决策还是人来做，但AI帮你看数据、分析风险、提醒操作，全程数字化、可追溯、可复盘，出了问题能快速定位、总结。

　　我对终局有一个判断，就算AI把水产赋能到极致，AI的占比也不会超过50%。不像软件行业，AI能做到80%-90%，水产必须是科技+行业经验+本地服务结合，这条路才走得通。

　　我对其他农业领域不算全懂，但水产有两个核心不同：第一，水产是基于群体养殖；第二，水产机械化、自动化程度目前远低于畜牧行业。

　　水产的本质是决策密集型，过去的机械化、自动化，只解决劳动力，不解决决策；而AI最强的就是决策、分析、判断，刚好精准命中水产最痛的点。

　　因此我有一个识判断：未来水产会成为农业里智能化程度最高的领域。而突破关键很简单：把大模型的决策能力，落到真实应用里，配上感知型设备，行业智能化速度会比所有人想象得都快。

　　第一，新模式的工具调用能力极大增强，模型不再只是问答，而是能真正执行任务、干具体的事；第二，上下文窗口大幅扩大，去年主流的模型能处理20万字，现在已经200万字了，理解深度、广度都上了台阶。就像大家用的AI助手，去年和今年完全是两个水平，模型能力的进步是爆发式的。

　　我始终坚持渐进式路线，先让产品给养殖户创造真实价值，AI做辅助，让产品落地、跑起来、形成数据飞轮，再一步一步迭代。数据飞轮转起来的前提，不是有了标准数据，而是先有应用。

　　现在全球AI大模型能力日新月异，现有模型能力，已经足够支撑50%以上的水产场景。我们不等、不靠、不躺平，缺什么就干什么——先用现有模型做出好用的产品，让养殖户用起来，他们自然会输入数据、产生数据，设备接入也会带来数据。

　　有了应用，才有数据；有了数据，模型才会更强；模型更强，应用更完善，这才是正向循环。

　　★扫码时，请注明：姓名+所在地区+品种+行业身份（如鱼中、流通商、养殖户、经销商）