观赏龟、水族生物……如今，水宠凭借占地小、陪伴久的特点，成了不少年轻人的养宠新选择，异宠经济持续升温。但热闹的市场背后，“养龟全靠经验摸、生病只能网上搜、找个专业医生难”的困境明显。上海海洋大学水产与生命学院牵头组建的跨学科学生团队瞄准小众赛道的痛点，横跨国内四大产业区、远赴东南亚对标成熟市场，用整个暑期的一线调研与技术攻关，做出国内首个水宠AI健康管理体系，用“AI预警+居家快筛+循证研判”的整套方案，给传统养宠方式装上了“数智引擎”。
截至目前，这套体系已经申请专利8项、著作权3项。团队负责人张俊祺说：“我们做的不只是一个工具，更是想让整个行业慢慢从‘靠经验养’，变成‘靠数据养’。”
扎进中外市场调研，摸透水宠健康管理真痛点
“新手养龟十只有八只栽在水质上”“一只幼龟感染，整缸都保不住”……在决定做这个项目前，团队负责人张俊祺和身边不少养龟的同学，都切身体会过水宠“看病难、判断难”的困扰。水宠健康管理到底缺什么？带着这些问题，团队扎进了产业一线。
整个暑期，团队兵分多路，不仅前往上海、苏州、北京、广州以及昆明这些国内水宠消费与产业聚集区，还远赴泰国曼谷、华欣等东南亚成熟异宠产业地对标考察。在人头攒动的行业展会上，队员陈佳瑜拿着问卷挨个和饲养者聊天，记下新手踩过的坑；在闷热的繁育基地里，他们蹲在缸边看养殖户日常巡检，记录人工管护的效率盲区；在各地宠物门店，他们和从业者面对面梳理服务堵点。
团队成员在市场调研
千余份有效问卷，数十场深度访谈帮助团队摸出了行业三大共性堵点。张俊祺解释，一是早期病征识不出——水宠发病初期表征隐蔽，细微的体表变化、水质波动肉眼难察，常错过48小时黄金干预期。二是病因类型测不准——细菌、真菌性病害外观高度相似，全靠经验判断极易误诊，盲目用药很常见。三是专业服务医不了——全国水宠专科养护资源稀缺，专业人才断层，基层普遍缺标准化指导。“很多养殖户说，一场病就能吞掉小半年收益。”张俊祺说，调研里的真实反馈更让团队笃定，要做一套普通人用得起、用得准的智能养护工具。
跨学科智囊团，把课本知识变成落地方案
找准了痛点，这支由水产养殖、生物技术等多专业组成的队伍，一头扎进了技术攻关。依托上海海洋大学水产学科积淀与国家水生动物病原库独家数据授权，大家分工补短板：水产专业的同学负责梳理病害体系，给上千份病例做像素级标注，搭起标准病理图谱；计算机专业的同学主攻算法模型，调试多模态识别技术；生物技术方向的成员反复优化快筛试剂盒配方，一轮轮验证检测精度。实验室的灯常常亮到深夜，就为了把课本里的知识，磨成能直接用在产业一线的工具。
最终，团队搭起了“感知-检测-研判”全链路的水宠AI健康管理体系，每一环都对准真实痛点。例如，针对早期风险难发现，多模态智能识别系统融合视觉图像、行为分析、水质物联网数据三重维度，自动捕捉体表病灶、异常游姿与环境波动，把风险识别窗口前移到发病初期；针对病因判断靠经验，团队自研“玄甲宁”快筛试剂盒，采用高特异性免疫层析技术，靶向覆盖水宠高发致病菌，居家无创采样后，15分钟就能肉眼判读结果。目前该成果已完成中试，中试初筛符合率达95%以上，宠物主不用再靠“猜”来养护。此外，针对AI研判没依据，团队搭建水宠专科知识图谱，梳理“水质参数-体表症状-致病病原”的完整逻辑链，让每一项健康评估都有据可查、全程可追溯，破解了智能工具“黑箱化”的信任问题。
水宠AI健康管理体系界面
文汇报记者了解到，团队已经和全国20余家异宠专业服务机构、规模化繁育基地达成合作意向。接下来，团队计划以临港新片区为载体，持续打磨产品，联动行业协会把科学养护标准下沉到基层，让更多普通饲养者不用再踩试错的坑。
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