水下機器人市場正在逐漸形成規(guī)模,，資本已經(jīng)涌入，并且已經(jīng)提供了關(guān)鍵性的支持,。行業(yè)頭部企業(yè)已經(jīng)超過10家,，但由于各自的產(chǎn)品定位不同，導(dǎo)致市場相對分散,，行業(yè)巨頭還未出現(xiàn),。并且在現(xiàn)階段，這十余家頭部企業(yè)中,，已經(jīng)有3-4家企業(yè)的產(chǎn)品重點從B端逐漸向C端傾斜,，即由工業(yè)級，向消費級靠攏,。

根據(jù)中研普華研究院《2022-2027年中國水下機器人行業(yè)市場全面分析及發(fā)展趨勢調(diào)研報告》分析：

水下機器人,，也稱無人遙控潛水器，一般可以分為有纜水下機器人(簡稱ROV)和無纜水下機器人(簡稱AUV)兩大類,。水下機器人技術(shù)誕生于20世紀50年代初，在60年代得到快速發(fā)展,。

水下環(huán)境惡劣危險,，人的潛水深度有限，所以水下機器人已成為開發(fā)海洋的重要工具,。 無人遙控潛水器主要有：有纜遙控潛水器和無纜遙控潛水器兩種,，其中有纜避控潛水器又分為水中自航式、拖航式和能在海底結(jié)構(gòu)物上爬行式三種,。

水下機器人最早就是開發(fā)用于被軍事,、科考、石油管線等領(lǐng)域,，近年來水下機器人開始在漁業(yè)環(huán)境檢測,、潛水娛樂等消費級市場興起。新一輪全球海洋開發(fā)熱潮的到來使得水下機器人需求急速攀升,，因此國內(nèi)涌現(xiàn)了一些研發(fā)水下機器人公司,，也陸續(xù)出現(xiàn)了許多形態(tài)各異的產(chǎn)品。

一,、水下機器人市場現(xiàn)狀

目前,，我國水下機器人市場規(guī)模在580億元左右，而在未來的2-3年后,，還會有2-3倍的增長空間,，行業(yè)前景不可謂不可觀，但市場潛力如何真正得到釋放,，僅靠頭部企業(yè)所表現(xiàn)出來的數(shù)據(jù)并不全面,，腰部企業(yè)對于水下機器人行業(yè)的市場前景預(yù)測也有話說。

據(jù)行業(yè)調(diào)查分析,，2020年我國水下機器人市場總值約為580.65億元,，其中資源勘查類、安全檢測類,、搜索救援類以及商業(yè)應(yīng)用的市場規(guī)模位列前四,，分別為241.5億元、194.3億元,、68.3億元,、63億元。

二,、人工智能技術(shù)在水產(chǎn)養(yǎng)殖中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)在水產(chǎn)養(yǎng)殖中的應(yīng)用主要在生命信息獲取,、生長調(diào)控與決策、疾病預(yù)測與診斷,、環(huán)境感知與調(diào)控,、水下機器人等領(lǐng)域。

（1）生命信息獲取,。生命信息獲取的手段需要進一步改善,，以獲得更加完善、全面的相關(guān)數(shù)據(jù),。

（2）生長調(diào)控與決策,。遙感衛(wèi)星圖像和地理信息系統(tǒng)是預(yù)測模型的有效方法。目前遙感衛(wèi)星圖像已用于估計海洋或淡水中的綠素與魚類生長之間的關(guān)系,。因此,，在未來的發(fā)展中可以進一步確定遙感圖像等與水產(chǎn)養(yǎng)殖中生物生長之間的關(guān)系，將人工智能技術(shù)與地理信息系統(tǒng)相結(jié)合開展更多可適用實際生產(chǎn)中調(diào)控決策應(yīng)用,，并嘗試解決各類養(yǎng)殖環(huán)境下引起的客觀問題,，提出可解決養(yǎng)殖生產(chǎn)問題的決策建議。

（3）魚類疾病預(yù)測和診斷,。盡管研究團隊已開發(fā)了很多可投入使用的魚類疾病診斷系統(tǒng),，但都是對已發(fā)生疾病種類的判斷，僅起到輔助診斷的作用。而根據(jù)實際生產(chǎn)需要,，魚類疾病的預(yù)測更加有助于提早發(fā)現(xiàn)病情,，可重點關(guān)注以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的魚病預(yù)測方法，從時間序列和空間特征兩方面考慮,，有效融合魚病領(lǐng)域知識和深度學(xué)習(xí)方法,，構(gòu)建可解釋性強的預(yù)測模型是未來技術(shù)創(chuàng)新的重要方向

（4）環(huán)境感知。由于水產(chǎn)養(yǎng)殖中水質(zhì)和環(huán)境的影響因素較多且復(fù)雜,，所需使用的環(huán)境感知傳感器種類較多,，且變量不易控制，模型預(yù)測和控制的通用性也較差,。人工智能技術(shù)在此方向上有很大的發(fā)展空間,，硬件系統(tǒng)方面可集成水質(zhì)傳感器與攝像機，開發(fā)集水質(zhì)參數(shù)和水下圖像一體的環(huán)境感知系統(tǒng),。軟件方面可進一步探索深度學(xué)習(xí),、決策樹等多因子參數(shù)預(yù)測和有效控制方法在環(huán)境感知中的應(yīng)用。

（5）水下機器人,。從國內(nèi)外發(fā)展情況來看,，可實際應(yīng)用和操作的水下機器人大多在深遠海網(wǎng)箱養(yǎng)殖環(huán)境中，在池塘養(yǎng)殖,、工廠循環(huán)水養(yǎng)殖中作業(yè)的小型機器人較少,，需將人工智能技術(shù)更多應(yīng)用在池塘養(yǎng)殖、工廠循環(huán)水養(yǎng)殖機器人的研發(fā)上,，發(fā)展高可靠性,、高集成度并具有綜合補償和校正功能的小型機器人。

三,、水產(chǎn)養(yǎng)殖水下機器人

如今,，越來越多的養(yǎng)殖場開始使用水下機器人完成一些傳統(tǒng)的工作,。

水產(chǎn)養(yǎng)殖水下機器人又稱為無人水下潛水器,，是指可以對水產(chǎn)養(yǎng)殖水體環(huán)境進行遠程監(jiān)測、感知養(yǎng)殖對象信息和實現(xiàn)智能作業(yè)功能的機器人,，可實現(xiàn)清理,、放苗、飼養(yǎng),、管理,、收獲等智能化作業(yè)，但目前大多處于實驗室研究階段,，未能在實際生產(chǎn)中廣泛應(yīng)用,。水下機器人根據(jù)與水面支持系統(tǒng)間的聯(lián)系方式可以分為遙控水下機器人和自治水下機器人兩類，其涉及的關(guān)鍵技術(shù)分類和應(yīng)用如圖所示。

遙控水下機器人是指通過臍帶纜和母船進行通信,，由母船通過電纜向其提供動力、實施遙控操作,。遙控水下機器人多為開架式結(jié)構(gòu),，易于布置和安裝設(shè)備，具有作業(yè)能力強,、適應(yīng)能力強和操作靈活等優(yōu)點,。其缺點一是因電纜長度有限導(dǎo)致活動范圍較小，二是因電纜碰撞失效和斷裂導(dǎo)致本體丟失的可能,。

自治水下機器人自帶動力,，和母船之間沒有臍帶纜連接，可以通過自主決策來完成運動路徑的規(guī)劃,，多呈流線型來減小運動阻力從而獲取更長的工作時間,，具有活動范圍大、智能化,、隱蔽性好等優(yōu)點,，缺點則是作業(yè)時間受攜帶的動力限制。水下機器人將人工智能,、探測識別,、信息融合、智能控制,、模式識別,、系統(tǒng)集成等技術(shù)應(yīng)用于同一載體上，完成如電纜敷設(shè)檢查,、海底礦藏調(diào)查,、撈救作業(yè)、環(huán)境監(jiān)測及江河水庫大壩檢查等工作,。

四,、人工智能技術(shù)如何在水下機器人領(lǐng)域中應(yīng)用

從目標(biāo)識別、路徑規(guī)劃與導(dǎo)航,、控制與作業(yè)3方面說明人工智能技術(shù)如何在水下機器人領(lǐng)域中應(yīng)用,，以及研究現(xiàn)狀和技術(shù)瓶頸。

1 目標(biāo)識別

水產(chǎn)養(yǎng)殖水下機器人為實現(xiàn)定位和作業(yè)首先要進行水下目標(biāo)的識別,，在準(zhǔn)確獲取目標(biāo)信息后才能做出決策控制,?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的目標(biāo)識別是指利用計算機視覺的方法，對水下攝像機采集的圖像進行智能化信息提取,，之后對圖像感興趣區(qū)域利用邊界,、聚類、閾值,、區(qū)域和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分割方法進行處理,，提取出感興趣區(qū)域后再用主動輪廓法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、多特征融合和機器學(xué)習(xí)等方法進行目標(biāo)識別,，無需外界干預(yù)，能夠基本滿足水下近距離快速準(zhǔn)確識別目標(biāo)的要求,，并且具有較強的適應(yīng)性,。

Cai等針對目標(biāo)識別時面臨的水質(zhì)渾濁和目標(biāo)遮擋等問題，提出了一種基于轉(zhuǎn)移強化學(xué)習(xí)的多自主水下機器人協(xié)同目標(biāo)識別方法,，對干擾環(huán)境下的目標(biāo)信息進行了強化訓(xùn)練,，保證了算法的實時性；在渾水,、目標(biāo)遮擋,、光線不足、背景復(fù)雜以及目標(biāo)重疊5種環(huán)境下進行仿真實驗,，發(fā)現(xiàn)所提出的模型可以減少相似數(shù)據(jù)的重復(fù)計算,，確保該方法的時效性。

湯中強針對水下目標(biāo)的三維位置估計問題,，采用加速穩(wěn)健特征點（Speeded Up Robust Features,，SURF）的光流跟蹤法對特征點進行跟蹤，該算法在成本低于傳感器測量的基礎(chǔ)上,，可對目標(biāo)物實時定位,，為機器人水下作業(yè)提供了保障。賈玉珍和王玥為了削弱復(fù)雜惡劣的環(huán)境對水下成像造成的不利影響,，并滿足水下機器人目標(biāo)識別任務(wù)實時性的需求,，提出了基于人工魚群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水下目標(biāo)識別算法，試驗結(jié)果表明該方法的準(zhǔn)確率較粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和免疫遺傳算法高出2%左右,。

目前水下攝像機采集圖像的質(zhì)量受海水濁度和能見度影響很大,，總體成像距離較短,。由于水下成像環(huán)境較為復(fù)雜,，在成像過程中水體對光散射和吸收效應(yīng)等影響，導(dǎo)致一般成像設(shè)備的作用距離只有幾米到十幾米,，且圖像質(zhì)量具有對比度低,、邊緣模糊、色彩丟失、噪聲嚴重等不足,，極大影響了水下目標(biāo)的精準(zhǔn)識別與定位,。因此，研究利用的水下圖像恢復(fù)算法和智能識別算法是提高水下目標(biāo)識別準(zhǔn)確性的關(guān)鍵,。

2 路徑規(guī)劃與導(dǎo)航

水下機器人導(dǎo)航與定位是水下機器人進行路徑規(guī)劃以及準(zhǔn)確作業(yè)的關(guān)鍵,。由于水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境復(fù)雜，使得機器人在水下導(dǎo)航與定位比在陸地困難,?；谌斯ぶ悄艿乃聶C器人路徑規(guī)劃是指水下機器人通過視覺系統(tǒng)獲取水中環(huán)境圖像，提取圖像中的特征點實現(xiàn)全局和局部特征的匹配,，同時使用濾波算法獲得所需的理想邊緣特征點,，最終結(jié)合水下機器人和障礙物相關(guān)參數(shù)進行相應(yīng)的路徑規(guī)劃，其主要方法分為建模和路徑搜索兩種,。

其中路徑規(guī)劃方法包括群智能和機器學(xué)習(xí),。群智能方法將路徑規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)搜索問題，但該方法較依賴先驗的環(huán)境知識,，而具有自主學(xué)習(xí)能力的機器學(xué)習(xí)方法無需考慮環(huán)境因素,，可以更好地解決水下機器人在未知環(huán)境下的局部路徑規(guī)劃問題。

3 控制與作業(yè)

作業(yè)控制是水下機器人在水產(chǎn)養(yǎng)殖中實現(xiàn)自主作業(yè)的核心,，對于水下機器人實現(xiàn)高精度、高穩(wěn)定性作業(yè)具有重要意義,。由于水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境的復(fù)雜性,、作業(yè)對象的多樣性和脆嫩易損性，要求水下機器人能夠精確穩(wěn)定地控制本體,、機械臂和末端執(zhí)行器,，在作業(yè)過程中實現(xiàn)自主行走、機器臂準(zhǔn)確達到目標(biāo)點,、末端執(zhí)行器自主動作的有機協(xié)調(diào),，最終達到高精度、自主式作業(yè)的目的,。

人工智能技術(shù)在水下機器人應(yīng)用中的最大優(yōu)勢在于無需事先了解水下機器人動力學(xué)知識,，可對全部或部分非線性動力模型進行學(xué)習(xí)，并計算控制策略模型,，當(dāng)控制正確率足夠高時,，再將仿真計算中的控制策略模型作為初始模型移植到水下機器人平臺并在真實的水產(chǎn)環(huán)境下學(xué)習(xí),。

隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，國內(nèi)外學(xué)者主要利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、自適應(yīng)控制,、模糊控制等方法對水下機器人進行作業(yè)控制。Xu等提出了神經(jīng)模糊控制器來實現(xiàn)水下機器人操作系統(tǒng)跟蹤控制,。雖然模糊控制器是一種不依賴于模型的智能控制方法,，但是模糊控制的規(guī)則調(diào)整比較復(fù)雜，因此在實際應(yīng)用中具有一定的難度,。

韓凌云利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器整體補償控制水下機器人運動,，并利用Lyapunov方法證明了控制系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定性，通過仿真驗證了該自適應(yīng)控制系統(tǒng)的靈活性,、自適應(yīng)性和可行性,。Carlucho等開發(fā)了適用于水下機器人自適應(yīng)控制系統(tǒng)的強化學(xué)習(xí)框架，該框架將最原始的感知信息作為輸入,，并輸出連續(xù)的控制策略行為,，可有效解決自主水下機器人控制中命令混亂問題。

目前人工智能技術(shù)在水下機器人中的應(yīng)用研究多數(shù)都是在實驗室條件下進行的,，與農(nóng)田,、果園中的機器人相比，水產(chǎn)養(yǎng)殖中的機器人和智能裝備面臨的最大問題就是環(huán)境,，水下機器會受到風(fēng),、浪、水壓,、酸堿度等復(fù)雜因素的嚴重干擾,。因此，在未來的發(fā)展中,，需重點關(guān)注水下信號傳輸技術(shù)和圖像處理技術(shù),，這將為提高復(fù)雜環(huán)境下水下機器人作業(yè)精度提供新策略。

除此之外,，還需將機械手的精細化作業(yè)融合機械手的控制方法和抓取策略等內(nèi)容作為研究重點,，基于逆向強化學(xué)習(xí)的方法，機械手可以推測主從式機械手操作人員的意圖,，從而快速學(xué)習(xí)操作專家經(jīng)驗,，這也是水下機械手智能作業(yè)的一個發(fā)展方向。

五,、水下機器人市場前景

中國具備大力發(fā)展“水經(jīng)濟”的極佳條件，在政策引領(lǐng),、行業(yè)剛需及個人消費升級的三重因素推動下,，相關(guān)水下技術(shù)及設(shè)備應(yīng)用獲得了眾多資本關(guān)注。如何減少人力成本,、局限性與風(fēng)險,，如何提高相關(guān)水下作業(yè)生產(chǎn)力和效率，成了相關(guān)領(lǐng)域重要的發(fā)展路線,。

海洋面積占地球總面積的71%,，我國自古就有利用海洋資源的歷史，大陸海岸線長達1.8萬公里,，海洋浴場面積超過200萬平方公里,，大陸架面積超過130萬平方公里，是典型的海洋資源大國,。

我國近年不斷加大水下機器人研發(fā)投入,，已成為全球水下機器人產(chǎn)量最多的國家;銷量也位列前茅，占據(jù)全球25%以上市場份額,。在發(fā)展智慧海洋的戰(zhàn)略助推下,，我國對水下機器人的需求仍將擴大，預(yù)計至2025年還有2-3倍的增長空間,，市場潛力正在不斷釋放,，未來前景廣闊。

文章來源：中研普華,，智慧農(nóng)業(yè)資訊,，深之藍水下機器人，大海的時間