前段時間的人機大戰吸引了全球的眼球，最終以人工智能機器人阿法狗戰勝世界圍棋冠軍李世石吿終。引發了很多人的深思：人工智能會替代我們那些工作?會造成那些人失業?人工智能離我們水產有多遠?

　　有人說，機器都是為懶人的需求準備的，如果大家都勤洗衣服，誰還會去發明洗衣機?事實真的這樣么?我們先來看下C夫婦的故事：

　　筆者曾經遇到過一個浙江養殖戶(且稱為C夫婦)，夫婦倆養了六十多畝蝦塘，夫妻兩個人每天親力親為，累生累死，還是因為蝦塘工多務雜，管理不到位、養殖效益也一直不理想。

　　為何蝦塘都忙不過來，還不請工人?

　　后來才得知真正的原因：該夫婦也曾請過幾個工人，但因為這夫婦太勤快了，干活都身先士卒，起早摸黑。工人們卻覺得實在太辛苦，老板每次都親自下蝦塘干活，自己也不好意思不跟著干，跟著干又太辛苦太累受不了，只有一走了之。

　　俗話說：水至清則無魚，人至察則無徒，這夫婦可算是“人至勤則無工”!還記得那對夫婦的感慨：工人難請，要是有能自動投料的機器人就好了。所以說機器不單單是懶人的需求，它還可以讓勤奮的人騰出更多的時間去做更重要的事、把重要的事做得更好。

　　投料等日常工作的機械化、自動化，將會解放人的雙手，可能突破原來的限制，打破原有的習慣、標準，促進一系列的變化。

　　比如說，為什么喂蝦大部分采用一日三餐的標準?這“標準”是怎么來的?依據是什么?能不能改成一日八餐甚至一日更多餐?

　　要回答這個問題前，我們先來看一個有趣而又有點八卦的問題：

　　鐵路的標準寬度是由什么決定的?答案是由馬的屁股決定的!

　　標準的鐵路的路寬，也就是鐵路的軌距，距離為1435mm，俗稱1435軌。

　　為什么會采用這個標準呢?原來，早期的鐵路由造電車的人設計的，而1435mm正是電車所用的輪距標準。

　　為何電車非要用這樣的軌距呢?這是因為英國的馬車軌距都是固定的1435mm，軌距的統一是因為英國古老的街道被馬車車輪壓出了兩道車轍，如果不按照這個軌距設計車輪，就很難正常行駛。

　　那么馬車軌距是由什么決定的呢?

　　答案是由牽引一輛馬車的兩匹馬屁股的寬度。

　　由于這一連串的關系使得我們今天見到的鐵路路寬，早在多年前就被兩匹馬屁股決定了。

　　一直到現在的高鐵、動車、輕軌甚至地鐵都沿用了這個1435軌的標準。

　　所以說，往往“標準”并非就是最佳的，比如喂蝦一日三餐，估計就是由于人的吃飯“一日三餐”習慣及作息規律、時間、精力決定的，并非由蝦的需求決定的，假設蝦需求一日十餐是最佳的，而且由于機械自動化的實現成為新的標準，那么可能會帶來一系列重大的影響：改變飼料的吸收時間要求、改變飼料的水溶性時間標準、反過來影響飼料的熟化程度、制粒工藝標準、甚至飼料的配方結構。

　　馬屁股寬度——馬車軌距——電車輪軌寬——標準鐵軌寬度

　　一日多餐——飼料水溶性要求——制粒工藝——飼料原料——飼料的配方結構

　　如果說馬屁股決定了標準軌道的寬度，機械自動化可能決定全新的投喂方式、飼料標準、水質管理、對蝦的生產速度、養殖效益、養殖規模和結構，等等。

　　水產機械自動化、智能化可能會為整個水產行業帶來一系列不可限量的變革。就像第一臺蒸汽機，誰能想象到當初小小的一臺蒸汽機會造就一個工業革命時代。

　　我們的腦洞不妨再進一步打開：結合物聯網技術，將目前已有的自動巡航投料機作為一個可智能巡航的平臺，整合目前已經成熟的PH、氨氮、亞硝酸鹽、溶解氧等方面的檢測探頭、水下攝像頭，將數據上傳云端，在手機上就可以隨時知道實時、實地(池塘里面各個地點、各個水層)的探測數據和動態變化，未來將會更好地實現養殖的“大數據”。

　　現有的養殖技術、經驗在“大數據”面前都只是“裸泳者”，舉個例子：養殖技術再高、經驗再豐富都沒辦法弄清池塘里面的溶解氧、藻類、菌的變化規律與關系，因為單個的個體經歷過的塘、狀況、經驗都是有限的，但在大數據面前，這完全成為可能。幾口塘、幾個區域的數據可能說明不了什么問題，但是幾十萬口塘、全國各地域、各季節、各時間段的各種大數據整合在一起，就很容易發現其中的關聯與規律。

　　我們水產人不妨拭目以待，期待水產 “大數據”時代的來臨!