01
行業背景 · CONTEXT
從「憑經驗養殖」到「數據驅動養殖」
傳統水產養殖高度依賴人工經驗：環境、設備、生產、安防各成孤島，數據分散難以互通；異常靠人工盯防、預警滯後，關鍵決策缺少數據支撐，人力成本與生產風險居高不下。
廣為以智慧漁業平台為核心，對水質、氣象、設備運行、能耗、水下視頻等進行全口徑採集與統一匯聚，構建「感知—匯聚—分析—預警—閉環處置」的完整數字化鏈路，實現養殖過程可視、可控、可溯。
方案詳解 · DEEP DIVE
水產養殖數智化
SMART AQUACULTURE
以智慧漁業平台為核心，打通環境、設備、生產、安防的數據孤島，讓養殖過程可視、可控、可溯。
02
方案構成 · ARCHITECTURE
七層架構 + 智慧漁業平台
方案按「感知採集、網絡邊緣、數據中台、智能控制、業務應用、交互展示、平台支撐」七層解耦設計：底層全口徑採集水質在線五參數、氣象、設備參數與水下視頻；數據中台統一清洗、編碼與存儲，實時數據秒級推送；上層承載環境管理、多級預警、工單閉環、全過程溯源、魚病庫等業務應用，數據源、設備與 AI 模型均可插件式擴展。
A
多級智能預警Unified Alerting
水質、設備、AI 識別、安防、庫存、能耗六類異常統一匯聚，按緊急/重要/一般/提示四級定級；以連續越界確認、多參數交叉驗證、去重風暴抑制、超時自動升級等多重可靠機制，做到不誤報、不漏報，緊急異常秒級響應。
B
養殖環境管理Environment
全場—車間—池三級鑽取，實時呈現在線水質五參數；分池環境健康評分量化水體狀態，環境與生長、能耗關聯分析，歷史數據回放對比。
C
魚類形態與行為識別Fish Vision AI
雙目/水下相機持續採集，估算體長、體積與重量，按批次/池對比生長曲線，為 AI 模型訓練持續積累建庫數據。
D
魚病庫與知識庫Knowledge Base
結構化沉澱病種、症狀、病因與治療方案，病症圖像採集標註入庫；水質、設備、魚病處置 SOP 支持全文檢索，現場問題快速匹配相似案例。
E
巡護工單與多級審批Work Orders
預警自動轉工單，派單、接單、處置、複核全生命週期管理；電子地圖路線打卡，問題上報多級審批、電子簽名留痕，處置鏈完整可考核。
F
全過程溯源Traceability
從苗種、養殖、捕撈到加工成品的批次譜系管理，關聯投餵、用藥、水質與檢測報告，區分自動採集與人工錄入的信任分級，消費者掃碼即可查詢養殖全過程。
03
運行流程 · WORKFLOW
感知 — 匯聚 — 預警 — 處置 — 溯源 閉環
- 1
全口徑感知採集
水質在線五參數、氣象、設備運行參數、能耗、水下視頻與人工巡檢數據統一採集，斷網續傳保障數據不丟失。
- 2
數據匯聚治理
多源數據接入數據中台，統一清洗、標準化與編碼，時序與關係數據分庫存儲，實時數據秒級推送到各端。
- 3
智能分析預警
規則中心對六類異常統一定級，多重可靠機制過濾誤報漏報；異常即時推送至管理後台與移動端。
- 4
工單閉環處置
預警自動生成巡護工單，派單、接單、處置、複核全流程電子化，超時自動升級，結果可追溯可考核。
- 5
溯源與輔助決策
生產全過程沉澱為批次譜系與知識庫，支撐產品溯源查詢與下一週期養殖決策優化。
04
方案優勢 · ADVANTAGES
為什麼選擇廣為
分層解耦 靈活擴展
七層架構各司其職，新增監測點位、設備或 AI 模型按插件式接入，無需改造既有系統，保護已有投資。
預警可靠 響應迅速
防抖、交叉驗證、風暴抑制、自動升級等多重可靠機制，保障預警「不誤報不漏報」，緊急異常秒級響應。
數據可信 來源可辨
固定監測、移動巡檢與人工錄入多路數據按池合流、互為校驗，壞值自動識別標記，每一條數據來源可辨、質量可信。
本地化部署 安全可控
支持廠區局域網全棧本地化部署、零公網依賴，配套權限管控、操作審計與運維監控，數據不出場區。
05
應用案例 · CASE
基里巴斯智慧漁業管理系統
智慧漁業 · 海外 廣為海洋首個大洋洲項目——基里巴斯智慧漁業管理系統已竣工並正式啓用，完成海上網箱與陸上育苗車間的信息化建設，數智化養殖能力走向海外。
- 海上網箱與陸上育苗車間信息化建設
- 大洋洲首個海外項目，已竣工正式啓用
- 數智化養殖能力走向海外