6月15日，我国首个渔业大模型“范蠡大模型1.0”在中国农业大学发布。该模型可实现渔业多模态数据采集、清洗、萃取和整合等，将为渔业养殖工人、管理经营者和政府决策部门提供全面、精准的智能化支持。
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。在渔业中，大模型可以利用深度学习和数据驱动的方法，分析海量的养殖数据，揭示其中的规律和关联性。随着社会发展和水产养殖业转型，渔业大模型越来越成为产业发展的重要助力。
'范蠡大模型1.0”由国家数字渔业创新中心主任、中国农业大学信息与电气工程学院教授李道亮带领团队联合中国联通、中国电信、中国移动三家运营商，以及全国主要水产院校和科研机构研发。
该模型以 27种鱼虾蟹贝主养品种水产文本语料为主，辅以文本、图像、视频音频等多模态数据，形成大规模渔业专业知识语料库，通过深度学习架构、预训练和微调、参数共享与注意力机制、提示工程等技术，完成了渔业多模态数据采集、清洗、萃取和整合等，实现了丰富的渔业养殖知识生成，以及水、饵、病、管等多方面多元化的预测、分析和决策。
范蠡大模型1.0”分为请问我、请听我、请看我、请决策4个模块，分别代表文本、语音、视频、物联网决策4种场景。针对准确监测和评估鱼类的健康状况和体重异常耗时费力，且可能对鱼类造成伤害的问题，国家数字渔业创新中心开发了基于计算机视觉技术的鱼类体重估计模型，可基于摄像头实时捕捉水下鱼类图像和优化构建的深度神经网络算法，自动完成像中鱼类目标的检测和定位。通过提取形状、颜色、纹理等多维度特征，以非接触方式实现对鱼类体重的实时、准确估算，同步完成生长及健康状态监测显著，提升了测量效率，并减少对鱼类的干扰。
