海洋渔业资源的可持续利用一直是全球关注的重点,合理监控捕捞活动不仅关系到渔业的经济效益,也直接影响生态环境的平衡。传统的渔业观察员往往需要亲自登船监测捕鱼过程,虽然能够提供详尽的第一手数据,但却面临诸多危险和挑战。骚扰事件、恶劣的工作环境甚至生命安全问题时有发生,使得依靠人力进行全面且长期的监控显得极为困难。自2009年以来,全球每年都有渔业观察员在海上失踪,凸显了这一岗位的危险性和不可持续性。为了解决这些问题,越来越多的研究者和企业开始借助人工智能技术,希望通过自动化手段提升渔业监控的效率和安全性。近年来,一款由加拿大温哥华初创企业OnDeck AI开发的智能监测系统备受关注。
该系统结合了先进的机器学习算法和图像识别技术,能够在海上拍摄的视频中自动检测并识别不同鱼类,极大节省了视频回看的时间和人力成本。这套系统的核心优势在于它克服了传统AI模型在海上视频分析中遇到的两个主要难题。其一是泛化能力强,能适应海上多变的环境条件,包括天气、光线、水花等对画质的影响。其二是无需依赖大量的带标签训练数据,突破了稀有鱼种识别的瓶颈,实现了对未见过鱼类的智能识别。OnDeck AI的创始人Alexander Dungate是在加拿大不列颠哥伦比亚省长大的,小时候便热衷于家庭休闲式捕鱼。大学时,他在计算机科学和生物学的交叉领域深入学习,发现用人工方式处理和分析大量捕鱼视频极其耗时且难以普及,激发了他将AI应用于渔业监测的想法。
与机器学习专家Sepand Dyanatkar合作,他们利用"主物体追踪"技术,开发出能在视频中自动追踪鱼类对象的智能算法。在与当地原住民族渔业组织Ha'oom Fisheries Society合作的过程中,他们借助真实的捕鱼视频不断优化模型准确率。原住民渔业通常涉及多种鱼类混合捕捞,传统政府监控体系对单一物种的要求过于僵化,不适应这类多样化的小规模作业。AI监测系统的引入极大降低了监控的技术门槛和经济负担,助力原住民族更好地保护和管理水域资源。此外,除了加拿大外,澳大利亚等地的科研团队也在探索类似的智能识别技术,针对特定鱼类如金枪鱼和旗鱼,达到了约90%的识别准确率。新西兰环境保护组织Sharks Pacific的政策主任Bubba Cook指出,目前全球仅约2%的渔业活动受到观察员监控,绝大多数捕捞行为基本无监管,特别是对脆弱或受保护物种的误捕尤为严重。
电子监控及AI分析的结合被视为提升海洋监管覆盖范围的关键突破,未来有望实现全天候、全覆盖的高效率监控体系,既保障渔业法规的执行,也减少生态破坏。尽管目前AI技术仍无法完全取代人类观察员的全部功能,比如采集生物样本和复杂的环境数据,但其在视频内容识别和违法行为预警方面优势明显。随着算法不断优化和数据集不断丰富,未来AI系统将更准确高效,为政策制定、资源评估以及原住民社区数据自治提供强有力支持。总的来看,人工智能不仅为渔业管理带来了技术革新,更开启了海洋保护的全新模式。它帮助我们以更安全、更经济和更精准的方式理解海洋生态,同时促进渔业的可持续发展。为实现健康的海洋生态系统与渔业产业的长期共赢,继续推动AI与渔业监控的深度融合是必由之路。
随着全球对环保意识的提升和技术门槛的降低,相信AI渔业观察员将在未来成为各渔区不可或缺的重要工具,为人类守护蓝色海洋贡献更大力量。 。
