AI潜入深蓝 海洋牧场带上“数据护身符”

大海养殖是“看天吃饭”的冒险。

9月8日，受冷空气影响，山东北部和东部沿海出现大浪，烟台芝罘岛验潮站出现了达到蓝色警戒的高潮位。某养殖牧场收到预警和具体防灾措施后，驻守人员提前撤离、同步加固网箱设施，有效避免了人员被困和财产损失。

这背后，是遥感气象数据集、历史灾害数据集，叠加风险评估模型，提前研判所在海域等级风险，第一时间发布预警，保险机构同步做好理赔预备。

10月23日举行的2026“数据要素×”大赛全国总决赛颁奖现场，《“高质量数据集+AI”模数共振驱动海洋牧场综合风险治理与共享》项目，获得现代农业赛道一等奖。这一项目由平安产险青岛分公司在总部农险部指导下，联合国家金融监督管理总局青岛监管局、青岛市海洋发展局、自然资源部北海预报减灾中心和青岛数据集团有限公司共同完成。

过去，海洋牧场选址凭经验判断，水下鱼群有多少靠估算；台风、赤潮袭来往往来不及处置。

养殖企业怕天灾，保险机构同样犯难。一旦网箱受损鱼群逃逸，查勘员要出海抛网估损、人工数鱼，往往耗上两天也拿不准真实损失，养殖户反映“估不准、等不起”。

风险底数算不明白，保险公司便“不敢保、不愿保”，海洋渔业保险长期遇冷。一场大浪就可能让养殖户多年投入血本无归，缺少可靠风险防护网，拖住了“蓝色粮仓”的建设脚步。

现在完全变了，通过把散落各方的海洋数据汇聚起来，用AI模型读懂大海的“喜怒哀乐”，搭建起海洋牧场“选、养、保、防、赔”全生命周期服务体系，让深海养殖从“听天由命”转向“知天而作”。

预警发布后，保险机构同步做好理赔预备，测算损失用声呐扫一遍，30分钟出图，有据可依、随测随出。

“高质量数据集+AI”模数共振的实现，并非信手拈来。

大量宝贵的海洋数据分散在不同企业、科研院所、部门等主体手中，条块分割、标准不一，又因权属、安全等顾虑，普遍“不敢共享、不愿共享”。想要用好这些数据，第一道难关就是打通“数据孤岛”。

项目团队摸索出一套破局路径：依托部市共建的海洋大数据应用中心，建立央地协同机制，汇聚部级、公共、企业、科研、互联网五大类海洋信息，搭建9大高质量数据集；联合专家明确数据资源持有权、加工使用权、产品经营权“三权分置”规则，依靠隐私计算、数字合约，实现数据不出域、模型多跑路，数据可用不可见，调用全程留痕可追溯。

数据底座搭起来后，AI模型开始运行，很多过去做不到的事，正在变成现实。

水下浑浊，鱼群游移重叠，传统手段很难摸清真实存鱼量。项目研发水下生物量监测模型，结合多波束声呐与AI算法，即便水体浑浊，图像恢复质量可达90%，鱼群识别准确率92%。以往出海人工勘验要耗费两天，现在声呐扫描一遍，30分钟就能输出鱼群估算结果，估算误差从25%压缩到8%以内。

不只是预警定损，从前期海域科学选址、养殖过程状态监测，到精准承保、风险预警、快速定损赔付，整套体系贯穿海洋牧场全流程。生态承载力评估模型一改过去只统计单一物种的局限，实现整个海洋食物网的综合测算，给牧场选址、养殖密度给出科学建议，避免盲目上马造成生态与经济双重损失。

“过去保险更多是灾后给钱，现在我们把服务往前移，做到风险前置治理。”项目相关负责人介绍，下一步团队将继续打磨全国标准化方案，把成熟数据集转化为可市场化运营的数据产品，让数据要素持续赋能蓝色粮仓建设。

（大众新闻记者 贺辉）