Page 33 - 《水产学报》2025年第7期

2025, 49(7): 079103 JOURNAL OF FISHERIES OF CHINA

DOI: 10.11964/jfc.20250514996
·综述·

AI 时代水生动物行为学研究

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张 东 ， 段 明 2 通信作者：张东，化学生态学博士，
研究员，中国水产学会水产动物行为
1. 中国水产科学研究院东海水产研究所，上海 200090；2. 中国科学院水生生物 专业委员会主任委员。研究方向为海
研究所，水产品种创制与高效养殖全国重点实验室，智慧渔业湖北省重点实验室， 马繁殖行为和繁育技术、高等甲壳类
化学通讯。 E-mail：zdfit63@163.com
湖北 武汉 430072

摘要：随着行为学在水生动物 (包括自然资源和水产养殖) 管理中的重
要性愈发显著，依靠传统的人工观测与数据分析方法得到的水生动物
行为学数据已难以满足产业的需求。近年来，人工智能 (AI) 技术的迅
速发展，相关技术在水生动物行为学研究中发挥了日益重要的作用，
为加速水生动物行为学研究及其在产业中的应用提供了强力的技术保

障。本文简要综述了 AI 技术在水生动物行为学领域的最新应用进展。 资助项目：中国水产科学研究院科技
创新团队 (2023TD56)
行为学研究从“人工观测”到“智能感知”的飞跃，主要涉及自动图像分
收稿日期：2024-11-06
析、行为模式识别与预测，以及在水产养殖中的应用。最后，着重讨 修回日期：2025-02-18
论了 AI 时代水生动物行为学的重点研究方向，冀望通过此文为未来
文章编号：
我国水生动物行为学研究提供思路。未来水生动物行为学研究应该特 1000-0615(2025)07-079103-08
中图分类号：S 917.4；TP 181
别关注：动物个性，行为-生态-生理-基因数据链，AI 模型泛化能力与 文献标志码：A

实时性，数据质量与标准化。 作者声明本文无利益冲突
关键词: 水生动物；人工智能；行为；机器学习；物联网；大数据
© 《水产学报》编辑部(CC BY-NC-ND 4.0)
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Fisheries of China (CC BY-NC-ND 4.0)
水生动物行为学关注水生动物在自然和人工环境中的各种行为表
现、背后的生态生理机制、分子机制、行为的发展和演化，以及这些
行为与环境之间的相互关系。水生动物行为在水产养殖、资源保护等
应用中具有重要价值。 相比陆生动物行为研究，水生环境更加复杂，
因此，水生动物行为研究难度更大，不仅使可辨识性行为的数据采集
难度增大，而且动物活动空间维度增加使数据分析难度剧增。随着传
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[1]
感技术的进步，如全球定位系统 、声学遥测和光学成像 ，使得采集
动物行为大数据成为可能。然而，如何利用这些数据来诠释水生动物
行为是个新的挑战，并且需要生物学和信息科学等多学科合作创新。
目前，人工智能 (AI) 已成为最强大的计算分析工具。AI 技术尤其是深
度学习在图像分析、行为识别与模式预测方面展现出了显著优势，为
研究者提供了更高效、精准的分析工具 [3-8] 。
水生动物行为学研究正经历一场由人工智能 (AI) 驱动的科学革命。
传统分析依赖人工观察与统计，具有诸多局限性，如数据规模受限、
主观偏差和动态行为解析不足等，正在被计算机视觉、深度学习与多
模态感知等技术逐一突破 [3-9] 。AI 不仅重塑了行为观测的时空尺度，更

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