藉由智慧科技养殖鱼、虾等细微的水产种苗，产能为传统人工养殖的5倍，获利率则为传统人工养殖的10倍。究竟是什么样的研发内容，向世界再度证明中国水产养殖的科技实力？科技养鱼苗少人力、省空间、高产能，大学室内型的石斑鱼养殖模场，能减少外在环境的污染，成为水产鱼苗智慧生产系统的研发场域。当地球人口持续增加，海洋是未来喂饱人类的重要粮仓。不过，眼前的海洋鱼类资源正迅速枯竭，以养殖渔业取代捕捞渔业已是国际趋势。例如挪威、日本等许多养殖渔业大国，为了减少人力密集、饲料浪费、鱼病发生、鱼儿死亡，运用物联网、感测技术、大数据分析、自动化控制等科技，抢先发展智慧养殖系统。「现在养殖渔业智慧化着重在体型较大的鱼，国外都有很成熟的技术。尤其是挪威养殖大西洋鲑鱼，发展智慧化或自动化系统，已有相当久的时间。」大学生物科技与产业科学系特聘教授兼主任陈教授指出。个体微小 智慧养殖难度高，中国近年也开始推动智慧养殖渔业，但多将智慧科技用于水质的监测与预警、养殖场节电，却鲜少针对鱼、虾等水产种苗，研发智慧生产系统。这其中到底有哪些高难度的挑战？陈教授解释，国外鱼苗智慧生产系统能够侦测到的鱼卵，必须像鲑鱼卵那般大小，然而国内养殖出口的重点鱼种──石斑鱼，从鱼卵到鱼苗、饵料生物（丰年虾、轮虫）、稳定水质的藻类，个体都非常微小，对监测、自动化操作形成高难度。但他话锋一转说道，「虽然很难发展，却最需要被发展！」
鱼苗、饵料生物与藻类，都非常微小，运用微型监测、自动化微量操作，可以减少人为扰动。
「我们所做的监测，不是派人员进到池子里捞鱼，而是由系统控制布建在养殖池的吸管，抽出一点点的微量池水，进行抽样检测；或是以微型镜头，进行水中影像收集。这样对鱼苗的干扰非常小，而且估计的数值也接近精准。」陈教授强调。由于国内外所谓的水产智慧养殖设备，多半着重于资讯监测、传输、运算，仅能达到监测与警示；而且在警示过后，后续仍需倚靠人力排除问题。但是成大的这一套设备，能联动即时智慧回馈机械系统，也就是智慧处理平台会下决策命令给自动反馈设备，进行精准调控的养殖动作，像是即时侦测鱼池内鱼体体型数据，针对不同日龄体型的鱼苗，由机器自动分配合适的饵料种类及数量，或即时给予合适密度的藻量，控制水质。
系统经过大数据分析、深度学习后，能自动辨识池水中的轮虫（rotifer）与丰年虾（copepods）。
一旦系统侦测到水质变差、鱼苗吃太饱、饵料生物生产不足等异常状况，立即发出警示通知使用者，同时自动调控藻水、饵料的供应，不需再倚靠人力排除问题，帮助养殖户摆脱找不到渔工顾场的窘境。此外，研究团队也在藻类培育上，展开翻转传统的革新。他们在藻类生产室的左侧墙下，依序摆放5个超过一人高度、总容量15公吨的直立式培藻桶，模拟国内石斑鱼苗传统生产培育藻类的现场实况。研究团队考量传统培藻设备占用过大的空间，藻类也容易受到污染，变成酦酵的酸臭水。他们开发出一株高密度生长的新品种藻类S1b，生长密度是其他藻类的1000倍，因此就能轻松以实验室使用的10公升血清瓶进行培藻，不仅大幅节省生产厂的空间，更进一步设计隔绝式的输送管道，避免环境污染生产系统内的藻细胞。而新品种藻株S1b，可以说是针对AI生产系统量身订做的解答。
自组设备CP值高 使用1年后回本发展智慧生产系统，让水产种苗的养殖更具竞争力。不过，相关技术与设备的导入花费，会不会昂贵到令养殖户遥不可及？「智慧农业不一定要使用高贵的侦测系统！我们很骄傲的是在经费有限的状况下，采购市面上低成本的感测器一一测试，终于找到比较便宜且稳定性、耐候性相对高的感测器。团队为此还自行组装整套设备、整合后端平台的搭配，达到降低成本的期望。」陈教授说，整套智慧生产系统设备的成本，约500万元，一般小型养殖户透过渔会，也很容易取得这笔设备费用，而且使用1年后即可回本。
陈教授强调，鱼苗智慧生产系统的开发，必须符合养殖现场、业界营运模式的需求，否则研发成果效益将会受限。研究团队实际评估智慧生产系统、传统人力养殖，发现两者在不同成本项目上互有消长，但最后加总的年支出成本却几乎相同，但是前者获利率高于后者约10倍，而且产能相对持稳，较传统养殖高出5倍。陈教授表示，鱼苗智慧生产系统结合已有的成鱼智慧养殖系统，能做到从鱼苗到成鱼的完整溯源、产销履历，运用IoT（物联网）科技上传到云端，并根据市场需求量的预测，提前调控鱼苗生产量，避免发生成鱼「量增价跌」的崩盘。目前这一套鱼苗智慧生产系统可针对不同经济鱼种的养殖特性，调整鱼苗的生产参数、测试逻辑程式，未来可望与更多国际大型养殖渔业合作、输出技术，在智慧养殖产业链抢下新的滩头堡。