水下机器人市场正在逐渐形成规模，资本已经涌入，并且已经提供了关键性的支持。行业头部企业已经超过10家，但由于各自的产品定位不同，导致市场相对分散，行业巨头还未出现。并且在现阶段，这十余家头部企业中，已经有3-4家企业的产品重点从B端逐渐向C端倾斜，即由工业级，向消费级靠拢。
根据中研普华研究院《2022-2027年中国水下机器人行业市场全面分析及发展趋势调研报告》分析：
水下机器人，也称无人遥控潜水器，一般可以分为有缆水下机器人(简称ROV)和无缆水下机器人(简称AUV)两大类。水下机器人技术诞生于20世纪50年代初，在60年代得到快速发展。
水下环境恶劣危险，人的潜水深度有限，所以水下机器人已成为开发海洋的重要工具。 无人遥控潜水器主要有：有缆遥控潜水器和无缆遥控潜水器两种，其中有缆避控潜水器又分为水中自航式、拖航式和能在海底结构物上爬行式三种。
水下机器人最早就是开发用于被军事、科考、石油管线等领域，近年来水下机器人开始在渔业环境检测、潜水娱乐等消费级市场兴起。新一轮全球海洋开发热潮的到来使得水下机器人需求急速攀升，因此国内涌现了一些研发水下机器人公司，也陆续出现了许多形态各异的产品。
一、水下机器人市场现状
目前，我国水下机器人市场规模在580亿元左右，而在未来的2-3年后，还会有2-3倍的增长空间，行业前景不可谓不可观，但市场潜力如何真正得到释放，仅靠头部企业所表现出来的数据并不全面，腰部企业对于水下机器人行业的市场前景预测也有话说。
据行业调查分析，2020年我国水下机器人市场总值约为580.65亿元，其中资源勘查类、安全检测类、搜索救援类以及商业应用的市场规模位列前四，分别为241.5亿元、194.3亿元、68.3亿元、63亿元。
二、人工智能技术在水产养殖中的应用
人工智能技术在水产养殖中的应用主要在生命信息获取、生长调控与决策、疾病预测与诊断、环境感知与调控、水下机器人等领域。
（1）生命信息获取。生命信息获取的手段需要进一步改善，以获得更加完善、全面的相关数据。
（2）生长调控与决策。遥感卫星图像和地理信息系统是预测模型的有效方法。目前遥感卫星图像已用于估计海洋或淡水中的绿素与鱼类生长之间的关系。因此，在未来的发展中可以进一步确定遥感图像等与水产养殖中生物生长之间的关系，将人工智能技术与地理信息系统相结合开展更多可适用实际生产中调控决策应用，并尝试解决各类养殖环境下引起的客观问题，提出可解决养殖生产问题的决策建议。
（3）鱼类疾病预测和诊断。尽管研究团队已开发了很多可投入使用的鱼类疾病诊断系统，但都是对已发生疾病种类的判断，仅起到辅助诊断的作用。而根据实际生产需要，鱼类疾病的预测更加有助于提早发现病情，可重点关注以深度学习为基础的鱼病预测方法，从时间序列和空间特征两方面考虑，有效融合鱼病领域知识和深度学习方法，构建可解释性强的预测模型是未来技术创新的重要方向
（4）环境感知。由于水产养殖中水质和环境的影响因素较多且复杂，所需使用的环境感知传感器种类较多，且变量不易控制，模型预测和控制的通用性也较差。人工智能技术在此方向上有很大的发展空间，硬件系统方面可集成水质传感器与摄像机，开发集水质参数和水下图像一体的环境感知系统。软件方面可进一步探索深度学习、决策树等多因子参数预测和有效控制方法在环境感知中的应用。
（5）水下机器人。从国内外发展情况来看，可实际应用和操作的水下机器人大多在深远海网箱养殖环境中，在池塘养殖、工厂循环水养殖中作业的小型机器人较少，需将人工智能技术更多应用在池塘养殖、工厂循环水养殖机器人的研发上，发展高可靠性、高集成度并具有综合补偿和校正功能的小型机器人。
三、水产养殖水下机器人
如今，越来越多的养殖场开始使用水下机器人完成一些传统的工作。
水产养殖水下机器人又称为无人水下潜水器，是指可以对水产养殖水体环境进行远程监测、感知养殖对象信息和实现智能作业功能的机器人，可实现清理、放苗、饲养、管理、收获等智能化作业，但目前大多处于实验室研究阶段，未能在实际生产中广泛应用。水下机器人根据与水面支持系统间的联系方式可以分为遥控水下机器人和自治水下机器人两类，其涉及的关键技术分类和应用如图所示。
遥控水下机器人是指通过脐带缆和母船进行通信，由母船通过电缆向其提供动力、实施遥控操作。遥控水下机器人多为开架式结构，易于布置和安装设备，具有作业能力强、适应能力强和操作灵活等优点。其缺点一是因电缆长度有限导致活动范围较小，二是因电缆碰撞失效和断裂导致本体丢失的可能。
自治水下机器人自带动力，和母船之间没有脐带缆连接，可以通过自主决策来完成运动路径的规划，多呈流线型来减小运动阻力从而获取更长的工作时间，具有活动范围大、智能化、隐蔽性好等优点，缺点则是作业时间受携带的动力限制。水下机器人将人工智能、探测识别、信息融合、智能控制、模式识别、系统集成等技术应用于同一载体上，完成如电缆敷设检查、海底矿藏调查、捞救作业、环境监测及江河水库大坝检查等工作。
四、人工智能技术如何在水下机器人领域中应用
从目标识别、路径规划与导航、控制与作业3方面说明人工智能技术如何在水下机器人领域中应用，以及研究现状和技术瓶颈。
1 目标识别
水产养殖水下机器人为实现定位和作业首先要进行水下目标的识别，在准确获取目标信息后才能做出决策控制。基于人工智能技术的目标识别是指利用计算机视觉的方法，对水下摄像机采集的图像进行智能化信息提取，之后对图像感兴趣区域利用边界、聚类、阈值、区域和人工神经网络等分割方法进行处理，提取出感兴趣区域后再用主动轮廓法、神经网络、多特征融合和机器学习等方法进行目标识别，无需外界干预，能够基本满足水下近距离快速准确识别目标的要求，并且具有较强的适应性。
Cai等针对目标识别时面临的水质浑浊和目标遮挡等问题，提出了一种基于转移强化学习的多自主水下机器人协同目标识别方法，对干扰环境下的目标信息进行了强化训练，保证了算法的实时性；在浑水、目标遮挡、光线不足、背景复杂以及目标重叠5种环境下进行仿真实验，发现所提出的模型可以减少相似数据的重复计算，确保该方法的时效性。
汤中强针对水下目标的三维位置估计问题，采用加速稳健特征点（Speeded Up Robust Features，SURF）的光流跟踪法对特征点进行跟踪，该算法在成本低于传感器测量的基础上，可对目标物实时定位，为机器人水下作业提供了保障。贾玉珍和王玥为了削弱复杂恶劣的环境对水下成像造成的不利影响，并满足水下机器人目标识别任务实时性的需求，提出了基于人工鱼群算法优化BP神经网络的水下目标识别算法，试验结果表明该方法的准确率较粒子群优化神经网络和免疫遗传算法高出2%左右。
目前水下摄像机采集图像的质量受海水浊度和能见度影响很大，总体成像距离较短。由于水下成像环境较为复杂，在成像过程中水体对光散射和吸收效应等影响，导致一般成像设备的作用距离只有几米到十几米，且图像质量具有对比度低、边缘模糊、色彩丢失、噪声严重等不足，极大影响了水下目标的精准识别与定位。因此，研究利用的水下图像恢复算法和智能识别算法是提高水下目标识别准确性的关键。
2 路径规划与导航
水下机器人导航与定位是水下机器人进行路径规划以及准确作业的关键。由于水产养殖环境复杂，使得机器人在水下导航与定位比在陆地困难。基于人工智能的水下机器人路径规划是指水下机器人通过视觉系统获取水中环境图像，提取图像中的特征点实现全局和局部特征的匹配，同时使用滤波算法获得所需的理想边缘特征点，最终结合水下机器人和障碍物相关参数进行相应的路径规划，其主要方法分为建模和路径搜索两种。
其中路径规划方法包括群智能和机器学习。群智能方法将路径规划问题转化为最优搜索问题，但该方法较依赖先验的环境知识，而具有自主学习能力的机器学习方法无需考虑环境因素，可以更好地解决水下机器人在未知环境下的局部路径规划问题。
3 控制与作业
作业控制是水下机器人在水产养殖中实现自主作业的核心，对于水下机器人实现高精度、高稳定性作业具有重要意义。由于水产养殖环境的复杂性、作业对象的多样性和脆嫩易损性，要求水下机器人能够精确稳定地控制本体、机械臂和末端执行器，在作业过程中实现自主行走、机器臂准确达到目标点、末端执行器自主动作的有机协调，最终达到高精度、自主式作业的目的。
人工智能技术在水下机器人应用中的最大优势在于无需事先了解水下机器人动力学知识，可对全部或部分非线性动力模型进行学习，并计算控制策略模型，当控制正确率足够高时，再将仿真计算中的控制策略模型作为初始模型移植到水下机器人平台并在真实的水产环境下学习。
随着人工智能技术的广泛应用，国内外学者主要利用神经网络、自适应控制、模糊控制等方法对水下机器人进行作业控制。Xu等提出了神经模糊控制器来实现水下机器人操作系统跟踪控制。虽然模糊控制器是一种不依赖于模型的智能控制方法，但是模糊控制的规则调整比较复杂，因此在实际应用中具有一定的难度。
韩凌云利用径向基神经网络控制器整体补偿控制水下机器人运动，并利用Lyapunov方法证明了控制系统的渐近稳定性，通过仿真验证了该自适应控制系统的灵活性、自适应性和可行性。Carlucho等开发了适用于水下机器人自适应控制系统的强化学习框架，该框架将最原始的感知信息作为输入，并输出连续的控制策略行为，可有效解决自主水下机器人控制中命令混乱问题。
目前人工智能技术在水下机器人中的应用研究多数都是在实验室条件下进行的，与农田、果园中的机器人相比，水产养殖中的机器人和智能装备面临的最大问题就是环境，水下机器会受到风、浪、水压、酸碱度等复杂因素的严重干扰。因此，在未来的发展中，需重点关注水下信号传输技术和图像处理技术，这将为提高复杂环境下水下机器人作业精度提供新策略。
除此之外，还需将机械手的精细化作业融合机械手的控制方法和抓取策略等内容作为研究重点，基于逆向强化学习的方法，机械手可以推测主从式机械手操作人员的意图，从而快速学习操作专家经验，这也是水下机械手智能作业的一个发展方向。
五、水下机器人市场前景
中国具备大力发展“水经济”的极佳条件，在政策引领、行业刚需及个人消费升级的三重因素推动下，相关水下技术及设备应用获得了众多资本关注。如何减少人力成本、局限性与风险，如何提高相关水下作业生产力和效率，成了相关领域重要的发展路线。
海洋面积占地球总面积的71%，我国自古就有利用海洋资源的历史，大陆海岸线长达1.8万公里，海洋浴场面积超过200万平方公里，大陆架面积超过130万平方公里，是典型的海洋资源大国。
我国近年不断加大水下机器人研发投入，已成为全球水下机器人产量最多的国家;销量也位列前茅，占据全球25%以上市场份额。在发展智慧海洋的战略助推下，我国对水下机器人的需求仍将扩大，预计至2025年还有2-3倍的增长空间，市场潜力正在不断释放，未来前景广阔。
文章来源：中研普华，智慧农业资讯，深之蓝水下机器人，大海的时间
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