一、群体智能的自然界溯源
在自然界中的很多生物群体，例如蚁群、蜂群、鸟群等等，在它们群居生活的过程中即使不存在一个统一、明确的领导核心，却能表现出一种和谐而有序的状态。这些生物群体由一个个简单的个体组成，单个个体只具备有限的智能，然而当个体聚集起来时就能完成个体所不能企及的复杂智能行为，例如蚁群根据既定的路线来寻找和运送食物、蜂群协同合作筑成结构精巧的巢穴、候鸟在迁徙途中的稳定队列。
这些生物个体的行为并不是人类社会中的“合作”，它们在群体的活动中只做出有限的、简单的反应，那又是什么促成了这些集体工作的完成？以蚂蚁为例，研究使我们看到，蚂蚁在寻找到巢穴的最短路径的过程中会通过释放一种特殊的化学物质，来诱使其他的蚂蚁采取定向的行为，正是这种简单的信号使得复杂的系统有了协调性。这些群居生物表现出来的类似的智能行为，就是群体智能。
二、群体智能的特点
群体智能的特点可以概括为以下几点：首先，控制是分布式的，不存在中心控制，因而它更能够适应当前网络环境下的工作状态，且不会由于某一个或几个个体出现故障而影响群体对整个问题的求解；其次，群体中的每个个体都能够改变环境，可以通过非直接通信的方式进行信息的传输与合作，这是个体之间间接通信的一种方式，被称为“共识主动性”；再次，群体中每个个体的能力或遵循的行为规则非常简单，这样才使得群体智能具有简单些，方便实现；最后，群体具有自组织性，即群体表现出来的复杂行为都是通过简单个体的交互过程突现出来的智能，这不同于个体的智能。
另一方面，群体智能在实际产生作用的过程中必须遵循以下几个原则：
1、接近原则，群体能够进行简单的空间和时间计算。
2、品质原则：群体能够相应环境中的品质因子。
3、多样性反应原则，群体的行动范围不应该太窄。
4、稳定性原则：群体不应该在每次环境变化时都改变自身的行
5、适应性原则：在所需代价不太高的情况下，群体能够在适当的时候改变自身的行为。
群体智能的代表性算法主要有蚁群算法，该算法利用了生物蚁群能通过个体间简单的信息传递，搜索从蚁穴至食物间最短路径的集体寻优特征；还有粒子群优化算法，其基本概念源于对鸟群群体运动行为的研究，通过个体之间的协作来寻找最优解，最初是为了在二维空间图形化模拟鸟群优美而不可预测的运动，后来被用于解决优化问题。
三、群体智能的应用
群体智能作为一门新兴学科，其算法及思想可以应用于很多领域，如适用于旅行商问题、二次指派、车间调度、序列求序、图形着色、面向连接网络路由以及无连接网络路由等组合优化问题的求解；群体机器人的开发与制造；通过模拟真实蚂蚁进行幼仔分类或集体觅食的行为，对Web信息进行检索，从中过滤出用户所需的内容，进行网页文档的分类；在分类与预测、聚类分析等方面加以应用，构建数据挖掘新算法。除此之外，随着社会的发展与技术进步，群体智能在物联网领域、计算机行业、冶金自动化以及电力系统等方面的应用空间也在不断开拓。
这里的一个例子就是群体智能的应用之一——群体机器人的制造。桌面微型移动机器人 ROBO-MAS是其中的一个代表，其不仅可以在有限的空间内进行大量智能机器人的群体协作，还在已知环境下的任务动态分配研究，任务预测与任务分解研究，以及异构大规模多耦合任务研究等方面具有领先优势。使得这一机器人的发挥功能的运作平台就是ROBO-MAS多智能体自主协同实验平台。实验平台由机器人系统、高频投影仪系统、无线通讯控制系统、群体智能决策软件系统四大支持系统联合组成，借助相关的技术内容，可以为实现生活中大规模活动与个体之间关系提供实验模型和理论验证。
ROBO-MAS上群体智能的具体体现主要在于群体智能决策软件系统，这是多智能体自主协作仿真以及实物验证的软件平台系统，可以用于多机器人群体行为决策的仿真、机器人路径规划、机器人状态显示等，实现对多个微型移动机器人间的通讯管理和信息交互。在这一系统的统一运作下，多个微型机器人交互协作，一同实现了机器人整体在自主感知、自主动态决策与路径规划等方面的智能行为。组成整体的微型机器人在信息获取、目标感知、决策规划等方面进行协作，使得ROBO-MAS可在仿真模拟器上创建虚拟机器人动态目标轨迹的规划，以及机器人本体状态参数显示，含位置、方向、速度等，并在移动的过程中进行对目标位置的路径规划和策略设计，来确保机器人整体在行动中的精准控制。这些微型机器人的智能反应以及在指令下组成不同图案时和谐的配合，都有着群体智能的影子。群体智能在AI领域的应用，由此可见一斑。
四、群体智能的发展远景
群体智能有着协同决策、分类预测、自动化筛选等突出的优点，在经济社会中有着很大的运用空间。特别是在现今物联网、人工智能和大数据等产业越来越受到各行各业关注的状况下，正确而有效地利用群体智能，可以促进相关产品的研发，为人们提供更多的便利。以金融领域为例，结合了群体智能的技术有望在做出最优决策、分析各类数据等方面发挥巨大作用。
群体智能源于人们对自然现象的探究，这一探究和认识的过程源远流长，在科学技术与认识手段的不断进步中，群体智能又会有更多新的表现形式以及研究方向，对于其的研究与开发具有很大的科研价值与战略价值。展望未来，期待群体智能在AI发展远景中能发挥其优势，实现关键技术的突破，成为新一轮人工智能发展的强大助力。
参考文献：
1探索群体智能的奥妙——多智能体协作-知乎
2王玫，朱云龙，贺小贤 群体智能研究综述[J] 计算机工程，2005, 第22期
3机器人中的群体艺术家——ROBO-MAS机器人-智能佳机器人
4浅谈群体智能——新一代AI的重要方向-作者shang->智慧旅游系统是通过物联网、大数据等技术，整合以风景名胜的门票、酒店、餐饮、娱乐表演等各方面资源，打造出的O2O平台，针对于用于旅游资源的企业、政府单位（旅游局）、旅游景区管理单位、旅游投资公司都可以适用于智慧旅游系统，题主如果你们也想做这样的系统，你可以去博恩软件的官网上看看，他们有关于智慧旅游系统的详情展示。分类；数据挖掘 分类是数据挖掘的重要任务之一，分类在实际应用中有广泛的应用，如医疗事业、信用等级等。近年来，分类方法得到了发展，本文对这些方法进行了归纳分析，总结了今后分类方法发展的方向。 1引言 分类是学会一个分类函数或分类模型，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。分类可描述如下：输入数据，或称训练集是一条条记录组成的。每一条记录包含若干条属性，组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个特定的类标签与之对应。该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量：。在这里vi表示字段值，c表示类别。 分类作为数据挖掘的一个重要分支，在商业、医学、军事、体育等领域都有广泛的应用，在过去的十多年中引起很多来自不同领域学者的关注和研究。除了基本的统计分析方法外，数据挖掘技术主要有：神经网络、决策树、粗糙集、模糊集、贝叶斯网络、遗传算法、k近邻分类算法与支持向量机等。 不同的分类器有不同的特点，目前有三种分类器评价或比较尺度：1)预测准确度。预测准确度是用得最多的一种比较尺度，特别是对于预测型分类任务，目前公认的方法是10折分层交叉验证法；2)计算复杂度。计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节；3)模型描述的简洁度。模型描述越简洁越受欢迎，如采用规则表示的分类器结果就较容易理解，而神经网络方法产生的结果就难以理解。不同的算法有不同的特点，充分认识各算法的优点和存在的缺陷，掌握其适应的环境，方便研究者明确算法的改进和研究，本文主要对算法的研究现状进行分析和比较。2分类方法的发展 21决策树的分类方法 ID3算法是较早的决策树归纳算法。当前最有影响的决策树算法是Quinlan于1986年提出的ID3和1993年提出的C45。ID3选择增益值最大的属性划分训练样本，其目的是进行分裂时系统的熵最小，从而提高算法的运算速度和精确度。这种方法的优点是描述简单、分类速度快和产生的分类规则易于理解；但缺点是抗噪性差、训练正例和反例较难控制以及是非递增学习算法。C45是ID3的改进算法，不仅可以处理离散值属性，还能处理连续值属性，但是也不能进行增量学习。 SLIQ是一个能够处理连续及离散属性的决策树分类器。该算法针对C45分类算法产生的样本反复扫描和排序低效问题，采用了预排序和宽度优先两项技术。预排序技术消除了结点数据集排序，宽度优先为决策树中每个叶结点找到了最优分裂标准。这些技术结合使SLIQ能够处理大规模的数据集，并能对具有大量的类、属性与样本的数据集分类；并且该算法代价不高且生成紧凑精确的树。缺点是内存驻留数据会随着输入纪录数线性正比增大，限制了分类训练的数据量。 SPRINT方法完全不受内存的限制，并且处理速度很快，且可扩展。为了减少驻留于内存的数据量，该算法进一步改进了决策树算法的数据结构，去掉了SLIQ中需要驻留于内存的类别列表，将类别合并到每个属性列表中。但是对非分裂属性的属性列表进行分裂却比较困难，因此该算法的可扩展性较差。 22贝叶斯分类方法 贝叶斯分类是统计学分类方法，是利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本可能属性，选择其可能性最大的类别作为样本的类别。朴素贝叶斯网络作为一种快速而高效的算法而受到人们的关注，但是其属性独立性并不符合现实世界，这样的假设降低了朴素贝叶斯网络的性能；但是如果考虑所有属性之间的依赖关系，使其表示依赖关系的能力增强，允许属性之间可以形成任意的有向图，由于其结构的任意性，这样使得贝叶斯网络的结构难以学习，然而，贝叶斯网络的学习是一个NP-Complete问题。 目前对于贝叶斯网络的改进主要包括了：1)基于属性选择的方法，保证选择的属性之间具有最大的属性独立性，其中代表算法是由Langley提出SBC；2)扩展朴素贝叶斯网络的结构，考虑属性之间的依赖关系，降低属性独立性假设，其中代表算法是由Friedman提出树扩展的贝叶斯网络TAN；3)基于实例的学习算法。 其中1)、2)的算法是根据训练集合构造一个分类器，是一种积极的学习算法，3)的方法是一种消极的学习算法。 23粗糙集分类方法 粗糙集理论是一种刻划不完整和不确定性数据的数学工具，不需要先验知识，能有效处理各种不完备，从中发现隐含的知识，并和各种分类技术相结合建立起能够对不完备数据进行分类的算法。粗糙集理论包含求取数据中最小不变集和最小规则集的理论，即约简算法，这也是粗糙集理论在分类中的主要应用。 24神经网络 神经网络是分类技术中重要方法之一，是大量的简单神经元按一定规则连接构成的网络系统。它能够模拟人类大脑的结构和功能，采用某种学习算法从训练样本中学习，并将获取的知识存储在网络各单元之间的连接权中。神经网络主要有前向神经网络、后向神经网络和自组织网络。目前神经网络分类算法研究较多集中在以BP为代表的神经网络上。文献提出了粒子群优化算法用于神经网络训练，在训练权值同时删除冗余连接，与BP结果比较表明算法的有效性。文献提出旋转曲面变换粒子群优化算法的神经网络，使待优化函数跳出局部极值点，提高训练权值的效率。 25K近邻分类算法 K近邻分类算法是最简单有效的分类方法之一，是在多维空间中找到与未知样本最近邻的K个点，并根据这K个点的类别判断未知样本的类别。但是有两个最大缺点：1)由于要存储所有的训练数据，所以对大规模数据集进行分类是低效的；2)分类的效果在很大程度上依赖于K值选择的好坏。文献提出一种有效的K近邻分类算法，利用向量方差和小波逼近系数得出两个不等式，根据这两个不等式，分类效率得到了提高。文献提出用粒子群优化算法对训练样本进行有指导的全局随机搜索，掠过大量不可能的K向量，该算法比KNN方法计算时间降低了70%。 26基于关联规则挖掘的分类方法 关联分类方法一般由两部组成：第一步用关联规则挖掘算法从训练数据集中挖掘出所有满足指定支持度和置信度的类关联规则，支持度用于衡量关联规则在整个数据集中的统计重要性，而置信度用于衡量关联规则的可信程度；第二步使用启发式方法从挖掘出的类关联规则中挑选出一组高质量的规则用于分类。 Agrawal等人于1993年提出了算法AIS和SETM，1994年又提出了Apriori和AprioriTid，后两个算法和前两个算法的不同之处在于：在对数据库的一次遍历中，那些候选数据项目被计数以及产生候选数据项目集的方法。但前两者方法的缺点是会导致许多不必要的数据项目集的生成和计数。由于目前日常生活中如附加邮递、目录设计、追加销售、仓储规划都用到了关联规则，因此首先要考虑关联规则的高效更新问题，Dwcheung提出了增量式更新算法FUP，它的基本框架和Apriori是一致的；接着冯玉才等提出了两种高效的增量式更新算法IUA和PIUA，主要考虑当最小支持度和最小可信度发生变化时，当前交易数据库中关联规则的更新问题。 27支持向量机方法的发展 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础之上的。根据有限样本、在模型的复杂性和学习能力之间寻求折衷，以期获得最好推广能力。它非常适合于处理非线性问题。分类问题是支持向量机最为成熟和应用最广的算法。但是由于SVM的训练时间会随着数据集的增大而增加，所以在处理大规模数据集时，SVM往往需要较长的训练时间。 文献提出了一种多分类问题的改进支持向量机，将GA和SVM相结合，构造了一种参数优化GA-SVM，该方法在多分类非平衡问题上，提高了分类正确率，也提高了学习时间。文献提出了一种新的支持向量机增量算法，提出了一种误分点回溯增量算法，先找出新增样本中误分的样本，然后在原样本集寻找距误分点最近的样本作为训练集的一部分，重新构建分类器，有效保留样本的分类，结果表明比传统的SVM有更高的分类精度。 28基于群的分类方法 这种方法可以看作是进化算法的一个新的分支，它模拟了生物界中蚁群、鱼群和鸟群在觅食或者逃避敌人时的行为，对基于群的分类方法研究，可以将这种方法分为两类：一类是蚁群算法，另一类称为微粒群算法。 文献提出了一种基于蚁群算法的分类规则挖掘算法，针对蚁群算法计算时间长的缺点，提出了一种变异算子，用公用数据作试验将其结果与C45和Ant-Miner比较，显示变异算子节省了计算时间。 PSO是进化计算的一个新的分支，它模拟了鸟群或鱼群的行为。在优化领域中，PSO可以与遗传算法相媲美。文献提出了基于粒子群优化算法的模式分类规则获取，算法用于Iris数据集进行分类规则的提取，与其他算法比较显示不仅提高了正确率，而且较少了计算时间。文献将PSO运用于分类规则提取，对PSO进行了改进，改进的算法与C45算法比较，试验结果表明，在预测精度和运行速度上都占优势。 由于PSO算法用于分类问题还处于初期，因此要将其运用到大规模的应用中还要大量的研究。3总结 分类是数据挖掘的主要研究内容之一，本文对分类算法进行了分析，从而便于对已有算法进行改进。未来的数据分类方法研究更多地集中在智能群分类领域，如蚁群算法、遗传算法、微粒群算法等分类研究上以及混合算法来进行分类。总之，分类方法将朝着更高级、更多样化和更加综合化的方向发展。参考文献： 邵峰晶，于忠清．数据挖掘原理与算法．中国水利水电出版社，2003 陈文伟，黄金才．数据仓库与数据挖掘．人民邮电出版社，2004 LJiang，HZhang，ZCaiandJSu，EvolutionalNaiveBayes，Proceedingsofthe2005InternationalSymposiumonIntelligentComputationanditsApplication，ISICA2005，pp344-350，ChinaUniversityofGeosciencesPress Langley，P，Sage，S，InductionofselectiveBayesianclassifiers，inProceedingsoftheTenthConferenceonUncertaintyinArtificialIntelligence，pp339-406 Friedman，N，Greiger，D，Goldszmidt，M，BayesianNetworkClassifiers，MachineLearning29103-130 TMitchellMachineLearningNewYork:McGraw-HillPress，1997 曾黄麟．粗糙理论以及应用．重庆大学出版社，1996 高海兵、高亮等．基于粒子群优化的神经网络训练算法研究．电子学报，2004，9 熊勇，陈德钊，胡上序．基于旋转曲面变换PSO算法的神经网络用于胺类有机物毒性分类．分析化学研究报告，2006，3 乔玉龙，潘正祥，孙圣和．一种改进的快速K近邻分类算法．电子学报，2005，6 张国英，沙芸，江惠娜．基于粒子群优化的快速KNN分类算法．山东大学学报，2006，6 黄景涛，马龙华，钱积新．一种用于多分类问题的改进支持向量机．浙江大学学报，2004，12 毛建洋，黄道．一种新的支持向量机增量算法．华东理工大学学报，2006，8 吴正龙，王儒敬等．基于蚁群算法的分类规则挖掘算法．计算机工程与应用，2004 高亮，高海兵等．基于粒子群优化算法的模式分类规则获取．华中科技大学学报．2004，11 延丽萍，曾建潮．利用多群体PSO生成分类规则．计算机工程与科学，2007，2网箱越冬
为了提高大水面放养鱼种的规格和质量，减少越冬鱼池的负担，可利用网箱进行越冬。
凡水质良好，水深超过3米以上，冬季水位相对稳定的水域，都可以进行网箱越冬。越冬用的网箱采用封闭式，网目20-25厘米为好。网箱尺度为8×4×2米或7×4×2米，也可与2龄鱼种网箱兼用。网箱的框架要牢固耐用，并且保持相当的浮力。用木框作框架，要附一定的塑料浮子，以免木框长期浸泡吸水而下沉。沉子可用铸铁、陶瓷、石块等。无论用哪种材料做框架、浮子、沉子，都必须以保证网箱在水下网形正确、浮力足够并且水层适当。
入箱前鱼种要经过锻炼。网箱培育的鱼种转入越冬箱时，稍加密集即可锻炼；池塘培育的鱼种应经过两次以上的拉网锻炼。入箱鱼种应在25寸以上，才能保证较高的成活率。入箱鱼种擦伤后，易感染水霉病而死亡，这是越冬鱼种死亡的主要原因之一，为避免伤害鱼种， *** 作中动作应细心，应在10℃左右的低温下进行 *** 作。
越冬鱼种放养密度与水的溶氧和越冬目的不同而有差别。如果越冬水层最低溶氧量在5毫克/升以上，则在这种水层设置的网箱中，投放鱼种可按8-20公斤/立方米的密度安排。如进行二龄鱼种培育或以成鱼养殖为目的，密度应小些。以秋冬入箱一次放足为妥。
越冬网箱不得沉底，至少应保持距水底05米以上距离。
网箱养鱼是在暂养基础上逐步发展起来的一种科学养鱼的方法。它是利用网片装配成一定形状的箱体，设置在较大的水体中，通过网眼进行网箱内外水体交换，使网箱内形成一个适宜鱼类生活活水环境。利用网箱可以进行高密度培养鱼种或精养商品鱼。网箱养鱼方法具有机动、灵活、简便、高产、水域适应性广等特点，在我国海、淡水养殖业中有广阔的发展前途。
一、网箱养鱼的特点与关键
（一）网箱养鱼的特点
1．网箱养鱼可充分利用江、河、湖泊、水库等天然水体及其饵料发展养鱼。既可培育鱼种，也可养殖成鱼。尤其是缺乏池塘的地区，可以利用大水面设置网箱就地培育鱼种，就地养殖成鱼，对提高养鱼成活率和产量具有积极的作用。
2．网箱养鱼可以进行高密度精养，单位面积产量可高出池塘几十倍、成百倍。其原因是：网箱养鱼实际上是利用大水面优越的自然条件，综合小水体密放精养措施实现高产的。在养殖的过程中，网箱内、外水体不断地进行交换，带走网箱内鱼体排泄物及投喂饵料的残渣，带来了氧气及浮游生物，使网箱内保持较高的溶解氧，因而网箱内在鱼群高密度的情况下，也不会出现缺氧及水质恶化，并保证了网箱内养殖的鲢、鳙鱼所需的饵料生物不断得到供应。另外，鱼饲养在网箱内，又避免了敌害生物的危害，并能及时发现鱼病，保证有较高的存活率和绝好的回捕率。
3．网箱养鱼具有机动、灵活的优点，可分批投资，逐步发展。由于饲养管理方便、捕捞容易、设置网箱的水体一旦环境不适宜时，又可随时移动位置，所以又称为游牧式渔业
（二）网箱养鱼的关键
1．选择天然饵料丰富，具有一定水流的地点设置网箱。
2．选择适宜的网箱结构和装置方式。包括网箱形状、大小、排列方式和箱距等。
3．因水制宜确定放养鱼类、规格、密度和混养比例等，以便充分发挥水体生产潜力。
4．切实做好投饵、防逃、防病、防敌害等饲养管理工作，特别要保持网箱壁的清洁，防止网眼堵塞，影响水的交换。
二、网箱的结构与装置
网箱的结构与装置形式很多，实际选用时要以不逃鱼、经久耐用、省工省料，便于水体交换、管理方便等为原则。
（一）网箱的结构
1．网箱构成
由箱体、框架、浮子、沉子及固定设施等构成。
（1）箱体：由网片按一定尺寸缝合拼接而成。目前应用最普遍的是聚乙烯网片，它具有强度高、耐腐、耐低温、价格便宜等优点。网片的加工工艺有四种：①聚乙烯合股线手工编结网片。优点是伸缩性好，耐用。缺点是有结节，易擦伤鱼体，用材料多，而滤水性差；②非延伸无结节网片。该工艺生产快，省料，便宜，但横向拉力差，易破损；③延伸无结节网片。其拉力强、柔软、重量轻，比有结节的网箱成本低3/4；④聚乙烯经编网片。无节光滑，不伤鱼体，网目经定型不走样，箱体柔软，便于缝合，不易开孔逃鱼，成本较低。
（2）框架：是悬挂箱体用的支架，常用楠竹、木材、钢管、塑料管等材料构成。把箱体固定在框架上，可保持箱体张开、成形。
（3）浮子：是使网箱浮于水上用的装置。常用泡沫塑料和硬质吹塑制成的浮子，或用玻璃球、铁桶系在框架上作浮子。竹、木制成框架在支撑箱体的同时，也起着浮子的作用。
（4）沉子：是使网箱箱底沉于水中的装置。一般选用瓷质沉子，也可用石块、水泥块等。有条件的可用直径2-2。5厘米的钢管，既可撑开底网，又可当沉子用。
此外，还要用铁锚固定网箱的位置，或用水泥桩、竹桩支撑固定网箱。
2．网箱的形状
有长方形、正方形、圆柱形、八角形等。目前生产上常用长方形为多，其次是正方形，因其 *** 作方便、过水面积大，制作方便。3．网箱的大小
最小的网箱面积1平方米左右，通常1-15平方米的网箱属小型网箱，网箱面积在15-60平方米的为中型网箱，大型网箱面积在60-100平方米，更大的有500-600平方米。一般说，网箱的面积不宜过大，过大 *** 作不便，抗风力差。但过小的网箱产量虽高，但造价高。目前大多使用10-30平方米大小的网箱，即7×4米，5×3米，3 ×3米，3× 4米等规格。
4．网箱高度
网箱的高度依据水体的深度及浮游生物的垂直分布来决定。目前多用高15-25米之间。水体深亦可用高2-4米左右的网箱。但网箱底与水底的距离最少要在05米以上，以便底部废物排出网箱。
5．网目大小
箱体网目的大小，应根据养殖对象来决定，以尽量节省材料，又达到网箱水体最高交换率为原则。网目过小，不仅使网箱成本增加，而且影响水流交换更新；网目过大，又出现逃鱼现象。通常放养4厘米夏花鱼种，用网目1。1厘米的网箱；放养11-13厘米的一龄鱼种，用网目2。5-3厘米的网箱；养成鱼的网箱，用3-5厘米网目的网箱。为了使水体交换通畅，减少网箱冲刷次数，最好随鱼种的长大，转换较大网目的网箱。
（二）网箱的装置
1．网箱装置的型式
根据水域条件、饲养对象和网箱类型的不同，目前我国网箱装置的方法有如下三种。
（1）浮动式网箱
箱体的网片上纲四周绑结在用毛竹等扎成的框架上，网片下纲四周系上沉子，框架两端用绳子与锚系在一起，上口用网片封住，框架缚上浮子，飘浮于水面。
网箱结构简单，用料较省，抗风力较强，能随水位、风向、水流而自由浮动。一般设置在水面开阔，水位不稳定，船只来往较少的水面。
网箱又有单箱浮动式和多箱浮动式。单箱浮动式是单个箱体设置一个地点，用单锚或双锚固定。其水交换良好，便于转箱和清洗网箱，但抗风力较差。多箱浮动式是将3-5个网箱，串联成一列，两端用锚固定，每列网箱间距离应大于50米。此法占用水面少，管理相对集中，适用于大面积发展，但生产效果不如单箱浮动式。
(1）固定式网箱
一般为敞口式网箱，由桩和横杆联结成框架，网箱悬挂在框架上，上纲不装浮子，网箱的上下四角联结在桩的上下铁环或滑轮上，便于调节网箱升降和洗箱、捕鱼等。网身露出水面07-1米，网身水下15-25米。通常箱体不能随水位升降而升降，此法只适用于水位变动小的浅水湖泊和平原型水库。优点是成本低， *** 作方便，易于管理，抗风力强，缺点是不能迁移，难于在深水区设置，而且网箱内鱼群栖息环境随水位变化而经常变动，如不注意及时调节会影响饲养效果。
（3）沉下式网箱
整个网箱沉没在水下预定的深度。网身不受水位变化影响，网片附着物少，受风浪、水流影响小，适用于海水网箱养鱼以及风浪大的地点使用。我国北方常作为冬季鱼种越冬时使用。缺点是 *** 作不便，鱼群生长速度和生产水平低。
2．网箱排列的方式和密度
网箱排列的方式应考虑保证每个网箱都能进行良好的水体交换，管理又方便为原则，网箱间应尽可能稀疏错开成品字形排列。
网箱的密度应根据水质条件和管理条件而确定。养殖鲢、鳙鱼的网箱，在饵料丰富的肥水水域，网箱可占大水面的1%，水质较瘦的为05%。养殖吃食性的鱼类，要根据水域本身的水流情况、水质肥度、溶氧量高低而定。若水流动好，肥度适中，溶氧高则可以多设置网箱，反之则少。
3．网箱设置的水层
网箱设置的深度，一般不超过3米，因浮游生物的分布，在2米以内的水层中占587%，而2-42米占413%，特别是透明度小的水体，浮游植物最丰富，而浮游动物数量水深1米以内的水层小于1-2米的水层，尤其以2-3米处密度最大。所以，凡水质肥、浮游植物丰富的水域，网箱应设置在较浅水层，但网箱底离水底应在05米以上。在水质较瘦的水域，或养鳙鱼为主的网箱，可酌情设置在较深一点的水层内，但不宜过深。
三、网箱位置的选择
网箱养鱼依靠箱内外水体交换，保持网箱内有一个良好的生态环境，因此，网箱设置地点环境条件好坏，与网箱养鱼成败攸关。
设置网箱的地点应具备如下条件：①水面宽阔，水位稳定，背风向阳，水温高，水深3-7米，环境安静，水质清新，无污染，酸碱值为中性偏碱的水域为好；②选择自流水或有潮汐的水体。水流速度一般最好是005-02米/秒，以保证氧气的供应。水流过急，常使箱内鱼类顶流游动，消耗体力，影响生长；③以养鲢、鳙为主的网箱，应选择水质肥沃、浮游生物丰富（一般以每升水含浮游植物量200万个以上，含浮游动物3000个以上为肥水）、透明度30-50厘米、水中含泥沙杂质较少的水域。水质浑浊，不利于浮游生物的生长。
四、鱼种放养
网箱养殖鱼类，主要根据水质和饲料来源而定。水质较肥、天然饵料较丰富的水体，应以养殖鲢、鳙鱼为主。水质较瘦、透明度在50厘米以上、水色清淡的水体，不宜养鲢、鳙鱼，而养殖投喂饲料的鱼类，如草鱼、鲤、罗非鱼、加洲鲈、桂花鱼等吃食性鱼类为好。
（一）鱼种入箱前的准备工作
网箱下水前应仔细检查破洞、开缝。鱼种入箱前3-5天要提前将网箱安装好，放入养殖水域，网衣经浸泡和附生藻后，可使网箱充分展开，并可避免擦伤鱼体。
夏花入箱前10天，开始在原来池塘内拉网锻炼，不少于3次，锻炼时密集的时间要遂次加长，这是保证入箱成活率的关键措施之一。鱼苗需远途运输时，经过3次锻炼后，将待运的鱼苗放入另一口水质清新池塘设置的布池中，经过一个晚上的吊水，第二天早晨起运，提高鱼的成活率。
（二）鱼种放养
1．鲢、鳙鱼种的放养
（1）放养的品种和搭配比例
在湖泊、河沟、水库等进行网箱养鲢鳙鱼种时，由于水域的天然饵料组成不同，其放养比例也不同。在水质较肥、透明度较小、浮游植物较多的水体，应以鲢为主，鳙鱼为辅。浮游动物较多的水体透明度较大，应以鳙为主、鲢为辅。此外，要适当搭配5%左右的罗非鱼、鲫、鲤、鲴或团头鲂等杂食性、刮食性鱼类清除网壁上的附着藻类等。
（2）放养规格
一般鱼种网箱，夏花放养规格要求3厘米以上，宜大不宜小。要求规格整齐，体色光亮，体质健壮，体表无损伤。
（3）放养密度
网箱培育鱼种是高密度的养殖，其放养密度应根据水体中浮游生物的多少，网箱中水的交换量以及饲养管理技术水平而定。一般水域培育鱼种每立方米放养夏花50-200尾，较肥水质可放200-400尾，特别肥沃的水质可放500-600尾，出箱规格13厘米左右。培育二龄鱼种时，一般每立方米放养10-13厘米鱼种20-60尾。
事实上，在一定的密度范围内，放养密度增加可以提高鱼种群体生产量，但出箱鱼种个体规格较小，而适当降低密度，可相应提高鱼种出箱规格。
管理技术水平的高低，关系到鱼种的成活率。目前，管理技术水平较高的成活率可达80%以上，而多数单位在60%左右。生产中，网箱鱼种的死亡主要出现在进箱初期，死亡的主要原因是在锻炼和运输过程中 *** 作不慎，使鱼受伤而引起的。故鱼种进箱时要进行严格的体表消毒，进箱后一周左右检查一次，并进行补充。最好是一次放足鱼种。
根据我们对生产潜力的判定，以及我们所要求达到的出箱规格，参考存活率指标，可利用下列公式计算放养密度。
每平方米放鱼种数=每平方米生产能力×每公斤鱼种尾数÷鱼种成活率
2．网箱放养投饲鱼类
网箱放养投饲鱼类，要求水质清新，肥度较低，溶解氧充足（5毫克氧/升），水流动速度在02米/秒左右的水域。
投饲鱼类鱼种放养密度可比鲢鳙鱼种的放养密度高得多，这主要取决于水的交换量、溶解氧量的高低和饲料的供应和养殖的品种。水流动较大，流速在02米/秒左右，水质优良，溶氧高，饲料充足，放养量可达1000尾/平方米。水交换量小、水质较肥的水域，放养密度不宜过大。
网箱培育鱼种时，最好随着鱼的生长而及时更换不同规格的网箱养殖。一般从鱼种到养成鱼采用三个规格的网箱。如夏花以上鱼种用网目为11厘米的网箱培育；8厘米鱼种用网目为2厘米的网箱；11-13厘米的一龄鱼种，用网目为25-3厘米的网箱；20厘米以上的鱼种，用网目为5-6厘米的网箱。这样，不但可以改善网箱中水的交换，而且可以节约网箱的成本。
五、网箱养鱼的饲养管理
网箱养鱼是高密度的养鱼方式，严格的饲养管理是成功的根本保证。
（一）日常管理
网箱养鱼日常管理工作应围绕防病、防逃、防敌害工作而进行。应有专人负责经常巡视，观察鱼的吃食及活动情况，发现鱼病及时治疗，鱼病流行季节，要着重做好预防工作，应结合清箱经常检查网箱是否破损，要注意观察是否有水老鼠咬破的洞，如有破损应立即修复。在汛期及台风季节，要加强防范措施，保证网箱安全。由于大风造成的网箱变形或移位，要及时整理，保证网箱内的有效空间和网箱间的合理距离。水位下降时，要及时移位，以免箱底着泥。要经常检查网箱内是否钻入害鱼，有条件的应设置防止敌害的拦网。敞开式网箱要预防鸟害，要定期检查鱼体，了解鱼类生长情况，分析存在问题，及时采取相应措施。记好网箱养鱼日记，积累经验，制定计划，提高技术水平。
（二）合理投喂饲料
目前网箱养鱼已由养殖利用天然饵料的鲢鳙鱼为主，转为发展以吃食性鱼类为主的养殖方式，这就需要投喂天然饵料或人工饵料。
网箱养鱼投喂饲料，应根据养殖鱼类的不同及不同规格、密度和鱼类生长情况，水质、气候条件等投喂不同的饲料和投饲量。目前养殖的鱼类大多投喂人工配合颗料饲料为主，并兼投其他天然饵料，如青草、鱼、虾、软体动物肉等。少数肉食性鱼类则投喂鱼肉或活鱼、虾等。
颗粒饲料的成分及各成分的用量比，随养殖鱼类的不同而不同，故要研究饲料的配方。投饲量在正常情况下，日投饲量为鱼体总重量3-5%，分2-4次投喂，每次以30分种吃完为宜。网箱中最好设饲料台以防止饲料流失及方便清理残渣。
（三）清洗网箱
网箱下水后，3-5天后就会附着大量污秽，以后被一些藻类或其他生物所附着称青泥苔。严重时堵塞网眼，影响网箱内外水体交换。水质越肥，附着物越多；网目越小，着生程度越严重。一般在1米水层内最多，若不及时清洗容易造成箱内水质恶化，缺氧，缺饵，影响鱼类生长，所以，清洗网箱是饲养管理中的重要措施之一。
清洗网箱的方法有如下几种。
1．人工清洗
零星分布的网箱，常用人工清洗，每隔5天左右将网衣提起，用扫把、树枝、毛刷等洗刷和拍打。
2．机械清洗
大面积作业时，把网箱一边吊起，用高压水q冲洗，把网箱上污物落掉。
3．生物清除
箱内混养吃附着藻类的鱼类，如鳊鱼、罗非鱼、鲴类等。此法不单省工、省钱，还增加单位面积的鱼产量。
4．阳光曝晒
将网体一半露出水面，让烈日曝晒，在气温37-38℃时，晒网约55分钟，气温30-31℃时，曝晒85分钟就可把网箱上附着的丝状藻类等生物晒死。然后转换晒另一半箱体。或将附着物较多的网箱换下后，放在阳光下曝晒，晒死附着生物，然后拍打清除。聚乙烯经常曝晒易老化，不宜常晒。
5．沉箱法
将封闭式的网箱沉入水下3-5米深处，使藻类在弱光环境中，光合作用不足而死亡脱落。
6．药物清除法
将网箱各部分的网片轮流露出水面，洒上石灰水或草木灰，使附着生物得不到阳光而死亡。用07-10ppm浓度的硫酸铜溶液洒在网片上，对杀灭丝状藻类有一定效果。
（四）鱼种出箱
鱼种养到一定规格，就可出箱投放到湖泊水库。一般都在秋冬季出箱，以早出箱早放养为好。鱼种出箱前应适当密集锻炼，以免验收计数时造成伤亡。验收内容包括重量、规格、成活率、合格率单产等，计数采用重量法，抽样不少于2次，每次2-25公斤。
当水温降至10℃左右时，鱼已基本停止摄食。这时暂不放养或出售，可按不同种类和不同规格分拣后，分别并箱囤养。囤养密度为每立方米放鱼种15-25公斤。
（五）网箱越冬
为了提高大水面放养鱼种的规格和质量，减少越冬鱼池的负担，可利用网箱进行越冬。
凡水质良好，水深超过3米以上，冬季水位相对稳定的水域，都可以进行网箱越冬。越冬用的网箱采用封闭式，网目20-25厘米为好。网箱尺度为8×4×2米或7×4×2米，也可与2龄鱼种网箱兼用。网箱的框架要牢固耐用，并且保持相当的浮力。用木框作框架，要附一定的塑料浮子，以免木框长期浸泡吸水而下沉。沉子可用铸铁、陶瓷、石块等。无论用哪种材料做框架、浮子、沉子，都必须以保证网箱在水下网形正确、浮力足够并且水层适当。
入箱前鱼种要经过锻炼。网箱培育的鱼种转入越冬箱时，稍加密集即可锻炼；池塘培育的鱼种应经过两次以上的拉网锻炼。入箱鱼种应在25寸以上，才能保证较高的成活率。入箱鱼种擦伤后，易感染水霉病而死亡，这是越冬鱼种死亡的主要原因之一，为避免伤害鱼种， *** 作中动作应细心，应在10℃左右的低温下进行 *** 作。
越冬鱼种放养密度与水的溶氧和越冬目的不同而有差别。如果越冬水层最低溶氧量在5毫克/升以上，则在这种水层设置的网箱中，投放鱼种可按8-20公斤/立方米的密度安排。如进行二龄鱼种培育或以成鱼养殖为目的，密度应小些。以秋冬入箱一次放足为妥。
越冬网箱不得沉底，至少应保持距水底05米以上距离。
六、网箱养成鱼
（一）网箱养成鱼的方式
网箱养成鱼是一种简单方便，投资少，见效快的养殖方法。近几年来，网箱养殖商品鱼类，在全国各地迅速发展，经济效益很好。目前网箱养成鱼有如下几种方式：
1．选择水质肥沃，浮游生物丰富，有水流的水域设置网箱，以养殖滤食性的鲢、鳙鱼为主，搭配罗非鱼和其他刮食性鱼类5-10%，不投饵或少投人工饵料；
2．选择水质特别肥沃，或有城郊生活污水的水域设置网箱，以高密度养罗非鱼为主，适当投喂饲料；
3．在水质较好的水域里设置网箱，以放养草鱼、鳊鱼、鲤鱼、加州鲈、叉尾鲴、桂花鱼等吃食性优质鱼为主，搭配罗非鱼及鲢、鳙鱼。放养规格要大，放养量按水质状况、鱼种来源、饵料情况及养殖技术高低而定，每立方米放养20-200尾。全靠人工投喂精粗饲料，还要将精粗饲料按营养要求配合，加工制备成颗粒饵料投喂。
（二）网箱养成鱼的饲料配方
配合颗粒饲料的配方蛋白质含量25-50%，糖类20-40%，脂肪5-10%。要合理地安排好配方成分中必需氨基酸、维生素、无机物质以及各营养成分之间的平衡，并且使配合饵料有足够的能量。由于网箱养殖的种类不同，采用的饵料配方也不同，不同产地的同种饵料原料所含营养成分也有差异，饲料配方也往往有一定地方性，必须进行饲养试验，根据试验结果来调整配方。“智慧农业”之后，我们又迎来一个新词：“智慧渔业”。21世纪的人类正在从以自然资源为主的工业经济时代逐步进入以信息资源为主的知识经济社会。在知识经济社会中，拥有信息资源的重要性远胜于在工业经济社会中拥有自然资源的重要性。
“智慧渔业”的建设将为渔业科技跨越式发展提供强有力的信息支撑。同时，渔业科技的发展也将不断丰富“智慧渔业”的内容和提高“智能化渔业”的服务能力。
什么是智慧渔业？
智慧渔业是渔业生产的高级阶段，它的核心是把新兴技术集为一体，如互联网、移动互联网、云计算和物联网等技术，依托部署在渔业生产现场的各种传感节点（环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等）和无线通信网络，去实现渔业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导等功能。
主要通过数字形式处理一切渔业要素，比如渔业资源、水域生态、捕捞和养殖，整个渔业的生产过程和渔业管理过程以信息为特征。
（来源：浙江大学刘鹰教授）
智慧渔业从狭义上说就是：渔业可视化远程诊断、远程控制、灾变预警等智能化管理。而从广义范畴上说，智慧渔业还包含农（渔）村电商、食品防伪、农业信息服务与农业休闲旅游等。
“智慧渔业”既可带动本行业的发展，又将促进全社会的进步。所以，拥有“智慧渔业”等于占领了渔业知识经济社会的一个制高点。
“智慧渔业”的发展目标是实现渔业低碳、经济、循环和高效的发展，并且它强调节能节水、空间集约、绿色高产的农业新模式以及相关技术的普及应用。
智能检测与感知控制的先进传感设施设备（来源：浙江大学刘鹰教授）
世界智慧渔业的兴起和发展现状
智慧渔业概念的提出其实是源于IBM公司提出的“智慧地球”概念。2008年，IBM提出“智慧地球”概念，他们将“智慧地球”定义为三个维度：
一是能够更透彻地感应和度量世界的本质和变化；
二是促进世界更全面地互联互通 ；
三是在上述基础上，所有事物、流程、运行方式都将实现更深入的智能化，企业因此获得更智能的洞察。
在20世纪90年代中期，美国最先将卫星导航系统安装在农业机械上，从而开启了农业机械高科技、高性能、智能化的先河。
如美国的一些大型农场，都会使用产量监控器监控作物生长状况，再加上GPS定位信息、耕种区域地图、耕种作物种类和植物种群等信息，把这些信息实时传输给软件系统。这些信息经过系统进行综合分析之后，就可以做出实时判断。因此，他们在未收获作物之前就能形成产量报告，这样，有助于对农作物合理定价。
（来源：veer图库）
大家都知道，德国是机械化程度比较高的国家，政府大力投资农业技术，并由大型企业牵头发展智慧渔业。他们通过农业数据库的大力建设为智慧农业的发展提供了海量的基础数据，把传统农业生产与机械制造紧密结合，这样就大大提升了农业生产的自动化水平。
法国的智慧农业研究起步虽然相对比较晚，研究的力度和范围不及美国，但应用水平和程度并不低，尤其是联合收获机产量图生成及质量测定、施肥机械和植保机械利用GPS和GIS系统进行变量作业等已开始投入使用，并取得了突出的成果。
法国库恩（Kuhn）公司研制的Axis系列悬挂式变量撒肥机采用GPS系统和GIS系统自动生成肥料撒施分布处方图，配置了自动调节撒肥量的EMC控制系统，可实时调节撒肥盘开度与角度，实现高效变量撒肥作业。
日本是农业劳动人口老龄化和农业劳动力不足问题比较严重的国家。政府高度重视智慧农业的发展，建立了完善的农业市场信息服务系统，完成了农业科技生产信息支持体系。
目前日本已经有一半以上的农户选择使用农业物联网技术，从而大幅提高了农产品生产效率与流通效率，有效解决了农业劳动人口老龄化和农业劳动力不足的问题。
九州宫崎县高丘町的一个农业村庄（来源：veer图库）
澳大利亚十分重视的精准技术和农业物联网技术在农业资源利用中的应用。农业机械化信息化是他们关键突破口，通过大力引进和开发各种农业智能装备，发展网络基础设施建设，利用多媒体技术和远程教育等方式，使其精准农业技术及农业物联网技术走在世界前列。
通过全球近20多年的发展，欧美及日本等发达国家的智慧农业发展已经取得了相当高的成就。
国际智慧渔业的研究和应用
渔业是农业的重要组成部分。就我国而言，最新的2021年统计数据表明，渔业总产值整个农林牧渔业总产值中占了近10%。
在联合国粮食与农业组织（FAO）《2018年世界渔业和水产养殖状况》报告中明确地指出：信息和通信技术的快速发展对渔业和水产养殖部门已产生了革命性影响，在发现捕捞资源、规划和监测，以及在提供市场信息方面（包括捕捞量电子档案和可追溯系统、价格信息系统）都不例外。
另外，随着移动设备的普及，信息和通信技术在在海上安全、空间规划、联合管理和社会网络等领域发挥着重要作用。在一些资源匮乏地区的各利益相关方也会从中受益。
（来源：FAO《可持续渔业宣言》）
在FAO的研究中，智慧渔业的主要内容还是属狭义的范畴，其主要内容如下：
1海上安全和预警智能化
渔民在作业或救援行动中的安全有赖于信息通信技术。电子信号器可与自动识别系统（AIS）或渔船监测系统（VMS）组合，成为保障安全的利器，同时也能提供渔船的活动信息。手机咨询服务可就天气和极端事件提供预警，支持渔民呼叫求助。社交网络也可成为紧急情况（如疾病暴发）下的预警来源。
2渔业管理智能化
手机和平板电脑上使用的社交媒体和其他互联网应用可改进可靠数据的获取和共享，如渔获物、捕捞活动以及渔业管理规章制度，有助于各利益相关方获得赋权，特别是在联合管理伙伴关系的谈判过程中。
信息通信技术还支持对非法、不报告和不管制捕鱼的打击行动。如，全球定位系统（GPS）在捕捞作业的监测、管理和监督工作中正得到越来越多的应用，大型渔船安装渔船监测系统，另外还有SPOT跟踪器等小型跟踪设施。这样，海洋渔业管理，特别是公海渔业管理中的纠纷也会减少。
（来源：FAO《可持续渔业宣言》）
3渔业生产智能化
水产养殖管理软件支持养殖者优化生产。比如空气传感器和水中传感器以及无人机检查设备和锚定，监测环境及鱼群，并帮助优化养殖作业。在渔业行业，全球定位系统等航标系统可支持捕捞区域、记录行程以及规划节能路径的标记。
有些渔船使用信息通信技术，将用于定位鱼群、海床及水下残骸的声呐系统的信息与行程报告综合起来，可生成新的数据集，进一步提高效率。
（来源：FAO《可持续渔业宣言》）
南森（Fridjof Nansen）博士号是世界上最先进的海洋研究船，也是唯一悬挂联合国国旗的船。
“南森”号为许多缺乏适当基础设施的发展中国家提供了一个平台，这些国家可以独立地对其渔业资源进行此类海洋研究，包括气候变化、污染和海洋塑料的影响。
最新的南森号于2017年下水，船上有七个科学实验室、一个礼堂，并配备了能够快速绘制鱼类分布图的现代声纳传感器和能够拍摄海底生物照片的遥控潜水器。
4提升行业能力建设与社交网络
信息通信技术拓宽了行业能力建设方面可用工具的范围，特别是针对闭锁或偏远的社区。如，推广服务的电子化提供模式可对传统的渔业和水产养殖推广体系予以补充，支持业内人员更为便捷地了解供应链上现代可持续的做法。
5运用本地知识监测发生的变化
便捷的信息通信技术可有地做好捕捞和养殖社区的科普工作，如可建立公民科学平台，支持利益相关方使用智能手机和网站分享水生环境变化的信息，或了解到新的种群出现或生境损失。
在小规模渔业和水产养殖运用信息通信技术的经验不断累积的同时，对各类信息通信技术效益与风险以及制定实施过程中的良好做法也有了越来越多的认识。
（来源：FAO《2022年世界渔业和水产养殖状况：努力实现蓝色转型》）
我国的智慧渔业发展现状
对我国渔业来说，智慧渔业是实现水产养护、拓展和高技术三大发展战略和高效、优质、生态、健康和安全可持续发展战略目标的有效途径。
近年来，我国现代渔业，即：水产养殖、捕捞、水产加工、流通和休闲渔业这五大产业的发展都离不开渔业的科技创新、信息化和智能化。
（来源：浙江大学刘鹰教授）
信息技术已应用到政府辅助决策、资源管理、环境保护、水面利用、区划管理，以及气象海况、渔况探测预报、渔船导航和海上生产作业实时指挥等领域。
打造智慧渔业和数字渔业，是实现渔业现代化的关键。它不仅可以提升渔业的档次和工业化水平，促进渔业生产过程与监督管理的智能化和信息化，也能显著提升渔业生产和渔业管理决策的能力与水平，促进现代渔业的转型升级。
（来源：浙江大学刘鹰教授）
当前，物联网与大数据应用正推动水产养殖向智慧渔业转型，走向数字渔业和智能渔业。围绕大数据“预警、预测、决策、智能”四大要素，要实现“汗水渔业”向“智慧渔业”转变，需要养殖技术、装备技术和信息技术的高度融合。目前，部分行业领军企业已经开始了“互联网+物联网”的模式探索。
农业农村部发布《数字农业农村发展规划（2019-2025年）》是智慧渔业发展的纲领性文件，文件中在“渔业智慧化”部分中明确提出“构建4个系统”，而基于物联网的水产养殖生产和管理系统排在前面，这是为什么？因为我国是世界上第一养殖大国。因此，智慧渔业最明显体现的是在水产养殖业。
本文来源 乡村情怀
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102022年国家乡村振兴示范县创建名单公示公告出炉，广东4地位列其中从天猫目前的经营状况来看，特别是双十一这个特别的日子，我们可以看到一些最终的类目榜单，很多头部企业会长期占据竞争的优势。 面对数字化转型的浪潮，观望和等待的企业最终会被淘汰。
从零售业的发展理论，我们知道 ：零售是处于一个不断循环变化，随着消费者的喜好，也就是通俗来讲根据消费者的流量变化，零售的业态会发生很自然的变化，然后这种变化可能是一种循环的变化。
这个能够点名这篇文章的主题，也就是在过去的数字化转型过程中，其实消费者从实体店走向线上，又从线上走上移动端，移动端的走向社交零售的状态，其实是消费者对零售商提供的场所、商品组合、价格服务等偏好发生了变化。
所以未来数字化或者是新零售数字化线上零售商的发展，作为一个新零售企业，要对这个零售业的发展，有一个 预判 。
我们先看一下天猫双十一女装排行榜，从2016年开始，排在双11销售排行前10的有优衣库，only，这些公司，2017年这些品牌差不多都还在，2018年也都是这些品牌，2019年也是这些品牌，优衣库牢牢的霸占着排行榜的第1名。实际上这个排名前10的品牌很长时间都在这个排行榜，这说明了一个什么问题？说明在天猫上的销售，慢慢的都是被一些大的 品牌商 所占据。
这跟天猫集市性质是有一定关系，天猫作为一个集市，主要是吸引了大量的流量，那么这个流量要进行变现一定会对一些大的品牌商进行倾斜。我们要知道大的品牌商不论是天猫平台的推荐、流量的推荐还是品牌商本身的资金，都是有很大的优势（大的品牌可以用自己的品牌号召力帮助天猫吸引流量）。
现在这种现象对天猫来说是很不利的！
早期，我们享受了电商的 流量红利 的时代，流量的成本其实并不是非常高，很多店铺能够享受一个比较便宜的流量，因此它的销售利润相对还是可以保障的，那么现在从搜索流量来看，在百度上做广告也好，在其他的APP或者网站上做广告也好，它的整个广告成本已经上升了， 广告成本上升代表什么？代表着流量的成本上升。
对天猫来讲，如果它自有的流量不足，需要去购买这部分流量的时候，它要花的成本相对来说一年比一年高。除了天猫在买流量之外，其他互联网巨头也在买流量，很多这种大的专业领域的一些运营商都会到这些流量渠道去购买流量的情况下， 流量成本肯定是水涨船高，而且只会往上走不会往下走 。
所以这种情况的出现，天猫给到店铺的流量，自然会向大的品牌商倾斜，你会发现在天猫或者是这种类似的平台上，实际上这种低利润的商家可能就无法生存了，因 为流量成本的增高直接影响到他的店铺成本升高，它的毛利空间会被压缩，很多这种小店铺产品的毛利空间不大，竞争比较激烈的情况下，这些产品会被自然的淘汰掉一部分 ，这个规模在未来会有多大，我们也不太清楚，但是一定会被淘汰。
但是天猫这样做，也解决不了天猫的致命弱点：它是单向的、非循环的、不环保的流量模式。
从零售业讲，我只要将我的毛利弄上去，钱就赚的多了？ 毛利率上去的话，那么就导致他的销售价格会上升，如果在一个没有品牌的商家，如果要提升价格，就会面临价格d性的问题——价格越高，销量就会越少。
所以我就需要去建立我的品牌， 因为我如果是一个品牌企业的话，我的定价权会比没有品牌的企业更高一些，我能够更好的掌控我的价格， 如果有了比较强的定价权，你就可以在一个庞大的天猫流量支撑下获取更好的利润，能够获得更强的竞争力。你们看到这个趋势就会理解为什么天猫现在越来越支持品牌商家的发展。
我们清楚天猫的弱点是流量的不循环，那么随着流量的枯竭，很多店铺实际上是有自救行为的。 什么叫自救行为？ 是除了天猫内部的流量之外，还会到外部自主地获取一定的流量 。
谈到流量我们再说说数字化转型给我们带来了什么，在没有数字化转型这一个概念甚至还没有数字平台的时候，我们是生活在一个物理的空间当中。我们需要到一个指定的地址去购买东西，所以当时人流量多的地方，就是 黄金地段 。当数字平台搭建起来之后，相当于在一个物理空间里面搭起了一个虚拟空间。这个虚拟空间是处于一种网络的状态，每一个人都可以与对方进行联络，这种交流是不受空间、时间局限。如果你把网络看成一个浩瀚的海洋，人就在这个海洋里面像一条鱼， 我们讲人以群分，一群鱼游就会向某一个他们都喜欢的地方，就是人们的喜好包括购物的习惯，可能慢慢都在发生一个群体性的变化 。
不同的鱼群在这个海洋里面游来游去，就会很多层出不穷的社交平台，这些社交平台会形成自己的鱼塘，虽然你知道鱼群可能是在这边，但是当你开着渔船去捕鱼的时候，你可能发现在那边已经围了好多渔船在捕鱼了。 所以我们又提出一个概念叫流量红利，在看到鱼群聚集的时候，你能够首先看见并且马上冲过去，那你就会有比较好的收获。
有些零售业的老板对寻找流量红利这件事乐此不疲，因为他们觉得这是公司唯一能生存下去的方式，但是 零售企业在发展的过程当中，最重要的是控制失败的风险，才能够赢得最后的胜利。
随着流量红利的出现，就出现了一个问题：在经营和营销的理念里，你到底是当养鱼的还是当捕鱼的？
很久以前的营销学里面就已经提出两种概念，一个打猎一个做农夫。从人类的历史发展来讲，早期人类是狩猎的状态，当狩猎不足以养活自己之后，才出现养殖，将一些动物或者植物圈养起来，来提供自己足够的生存物质。
养鱼的技术与捕鱼的技术其实是不一样的，养殖的技术可能需要我们对顾客和大数据要了解得更为深刻。 你把顾客当作植物或者你的财产进行养殖的话，你对这个顾客是否要了解？
蒙牛在养牛的时候使用上了物联网，希望知道牛每时每刻的动态，对牛进行管理，对牛奶生产监管。我们作为新零售企业，也是希望能在顾客身上按上 特联网 ，我们了解顾客的想法，顾客的行为，随时随刻能够跟他接触，这样我们才能把它养好。
那么这种养殖的概念，导致了一个说法就是私域。跟天猫这样的公域相比，就是当你在天猫的店获取流量形成转化之后，这个客人就成为了你的老顾客，那你就需要建立起一个私域来维护好老顾客。
私域最早提出来的时候，有提到过企业建立私域最主要的目的是随时可以获取，但实际上，你要搞清楚你是站在养鱼的角度还是捕鱼的角度。所以我觉得这个概念可能是有失偏颇。
私域它的祖先叫顾客关系管理CRM，CRM出现到目前为止已经几十年了，CRM项目的失败率，也高达百分之七八十。CRM的有两种运营型，第一种是依赖CRM的技术平台来对顾客进行管理，它主要的概念就讲 在合适的时间向合适的顾客提供合适的OFFER ，这种方式往往成功率不高。后来又提出来一种叫分析型CRM， 就是对顾客的行为个性的进行，大数据分析方式来了解你的顾客，在了解你的顾客之后，再对每位顾客进行个性化的服务 ，这种方式做的比较成功。
国内很多企业其实讲这个概念都会讲，但是不一定会去做。因为做好分析型CRM，你需要有一个匠人的心态，维护顾客的同时，要去收集顾客信息、维护顾客，又不能打扰顾客。但是很多企业现在做不到，一旦顾客进了你的私域，首先想的就是赶紧给你下单。所以很多企业的想法跟真正的CRM或者私域的概念发生了偏差，那成功概率就会相对比较小。
现在的很多互联网的巨头在做像微信小程序、支付宝小程序、百度智能小程序，他们不会做单一的商品，他们打造的是一个矩阵，这个矩阵里面有各式各样的吃喝玩乐的东西甚至有社交，做了一个生态，那我们把这种现象叫做 商品矩阵与流量矩阵。
什么叫商品矩阵与流量矩阵？ 在一个区域里，我不仅提供我自己的商品，我可能也提供了其他人的商品，而我在提供商品的时候获取的流量，我可能会跟我的合作伙伴进行分享，而我的合作伙伴，也会将他的顾客跟我们进行分享， 这样就形成了一个商品矩阵和流量矩阵，让你的顾客在这个区域里面能获得最大的价值。而商家在这个区域里面也能够获得最大的价值。
在互联网数字化转型的时代，也许你的竞争对手都已经不是你对手，已经是可以合作的商业伙伴。
所以商品矩阵与流量矩阵的出现，这样一个庞大私域的出现，有赖于新零售企业的互帮互助，它的观念的改变，流量互助的观念发生改变，那我认为，既然已经提出了私域的概念，迟早会发现做商品矩阵和流量矩阵是值得一试的。
回过头来看天猫，品牌商家的天猫生存法则，在未来的数字化世界里面，在这个海洋里面的生存法则，你可以去继续追求流量，因为你有足够的资金、有一定的品牌影响力、有足够强大的实力能让天猫给你支持。 但是你也可以慢慢的把自己的注意力，更多的关注在顾客的需求上。 想方设法的向顾客提供了超级的价值。
因为在整个新零售的发展，也就是说你回到前面，我们在讲零售业发展理论的时候，一个综合体型的零售慢慢会转向更专业，而更专业的零售商代表着他具备了一定品牌的潜质。
如果我们要去做这种更加关注顾客的这样的一个品牌，他会有一个什么好处？ 它的好处是：无论你在哪个流量的节点上，总有顾客因为你的品牌来找到你，因此你不需要使出浑身解数去赢得顾客，去做各种各样的促销花很多钱，去获取顾客的转化。水库养鱼是用张网捕起来的。
这种渔法是利用多种渔具，把水库中分散的鱼群，赶向预定的集鱼区，被迫进入张网而被捕。它的捕鱼效果好，捕鱼量大而集中，是目前水库捕鱼的主要渔法，尤以捕捞鲢、鳙鱼的效果最佳。
联合渔法的渔具及作用
拦网：是长带形的网片，上纲装浮子，下纲装沉子，每片长30-50米，总长度应为水库最宽处的15-2倍。高度为10-30米，在水深30米以内的水库，拦网必须达到库底。它的作用是拦断鱼群的逃路，使鱼群按预定方向前进。与张网网口连接，即成为张网的翼网，诱导鱼群进入张网。
三层刺网：三层刺网在联合渔法中布置成多道网列，主要作为驱导渔具，与拦网配合，将鱼群驱集到鱼区。在驱赶过程中，也能捕捞一部分鱼。
赶鱼白板：在水中由机轮拖带惊动鱼群，起赶鱼的作用。由白板及绳索组成，白板为400×50×10毫米的木板，涂以白漆，一端钻1小孔，系以细绳，绳的另一端缚在绳索上。绳索长度为水深的2-3倍，其上每隔1-15米系一块白板。绳索的末端系上铁块或石块，配合船速调节白板沉到适宜的深度。
张网设置在集鱼区，当鱼被赶集到集鱼区后，在渔具的驱赶下，鱼就会沿着翼网、八字网通过八字网内口而进入箱内。由于八字网的内口小，鱼进入箱内后有沿网边游动的习性，就难以再通过内口外逃。
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