渔芯模型
一套可解释、可溯源的数据与模型体系
渔芯模型的竞争力不在“黑箱有多大”，而在“来源是否可查、假设是否写明、边界是否诚实”。四类数据来源、四大能力，全部公开说明。
渔芯模型
四类数据来源，四种模型能力
渔芯模型不是单一算法，而是一套持续演进的数据与模型体系：来源可追溯，能力可组合，输出可解释。
数据来源
公共采集
论文、公开报告、行业资讯等公开来源的结构化采集与清洗
公开来源
机构授权采买
与科研院所、数据机构合作获得授权数据
授权合作
官方更新
品种参数、设备参数等随项目验证持续修订
持续维护
项目反馈
落地项目的实际运行数据反哺模型校准（脱敏、获授权）
闭环回流
模型能力
知识图谱
品种、病害、设备、工艺、政策实体关联，问答带出处引用
仿真引擎
生长、投喂、水质、能耗多模块耦合推演，输出参考区间
决策模型
密度、投喂策略、风险预警的量化辅助判断（AI 仅作辅助）
数据接口
向数字化管理与平板端输出标准数据接口
数据使用边界：所有合作数据均在授权范围内使用；项目数据脱敏后方可进入模型；模型输出标注参考性质，不替代专业判断。 详细说明见 渔芯模型 页面。
四大能力详解
知识图谱
把品种、病害、设备、工艺、政策组织成实体关系网络
- 公开文献、行业标准、设备手册的结构化抽取
- 实体对齐与去重，来源逐条登记
- 问答输出附带出处引用，可溯源可复核
边界：知识图谱内容不构成医疗（病害诊疗）建议，用药与检疫以官方规范为准。
养殖模型
把生长、水质、投喂与密度放进同一套批次推演框架
- 结合品种、生物量、投喂记录与环境参数形成批次基线
- 识别生长曲线、水质负荷与饲料效率之间的趋势性偏差
- 输出调整参考区间，并保留人工复核与现场记录入口
边界：养殖模型用于辅助分析与方案比选，不替代现场巡检、兽医诊断和养殖负责人判断。
设备模型
把过滤、增氧、循环、控温与能耗转化为可校验的参数组合
- 依据目标产量与水质负荷建立设备能力与冗余参数框架
- 对关键设备的流量、功率、接口与协同关系进行交叉校验
- 支持方案比选、采购沟通与工程落地前的参数复核
边界：设备模型不替代正式施工图、设备合同参数或现场勘察，最终选型以项目条件和书面协议为准。
仿真引擎
生长、水质、过滤、能耗四模块耦合推演
- 公开参数 + 设备实际参数 + 项目反馈三层参数体系
- 输出参考区间与风险清单，标注关键假设
- 支持方案比选与投产排期参考
边界：仿真结果不构成设计文件与投资承诺，正式设计需现场勘察确认。
决策模型
投喂策略、密度规划、风险预警的量化辅助
- 以仿真基座与历史批次数据为输入
- 输出建议与提示，永远附带人工确认环节
- 预警基于趋势偏离而非单点数值
边界：AI 仅作辅助判断，不替代专业养殖管理、兽医诊断与投资决策。
数据接口
向数字化管理与渔芯 AI 平板输出标准接口
- 水质监测、投喂记录、生长数据的标准化接入
- 本地化部署场景提供离线数据通道
- 接口文档随项目交付提供
边界：接口访问按项目授权隔离，客户数据归客户所有。