据了解，渔业物联网与大数据将传感技术、无线通讯技术、智能信息处理与决策技术融入到水产养殖的各个环节，实现对养殖环境与养殖设施的智能化监控、养殖过程自动化控制和养殖生产的智能化决策。
例如，采用物联网实时监测水质，根据水质监测结果对水质进行改良，降低养殖风险。同时，大数据智能技术的应用实现精细喂投和科学用药，从而降低养殖水体的污染，使渔业生产从经验依赖型转向科学决策型。
在李道亮看来，真正的信息化应该是“润物细无声”的，无须冗长的教程和繁难的培训，一看就会，一用就见效，自然能够受到农民追捧、赢得市场，这应该是移动互联网融入水产行业的最佳情境设想。
“因此，水产移动互联网的发展，不能把重点放在教育一线养殖户，而是从一线养殖户的实际和思维出发，因势利导、潜移默化地进行适应性改变。”李道亮告诉记者。
核心技术亟待突破
李家乐表示，目前“物联网+渔业”最亟须突破的瓶颈在于，懂水产养殖的人不懂物联网，懂物联网的人不懂水产养殖。这也正是联盟将水产业和物联网领域的各个组织整合在一个平台上的重要原因。
据了解，联盟通过整合行业政、产、学、研、用各方资源、实现科研机构、企业、推广机构等在战略层面有效结合，充分发挥各自优势。
最为重要的是，产学研用深度融合，可以深入研究传感器、采集器、控制器和渔业大数据平台技术应用特点和完善规律，探索不同养殖模式的技术集成、组装，探索构建国家渔业物联网标准框架体系及大数据公共服务平台。
2013年《国务院推进物联网有序健康发展的指导意见》指出，实现物联网在经济社会各领域的广泛应用，掌握物联网核心技术，基本形成安全可控、具有国际竞争力的物联网产业体系。
核心技术是李道亮最担忧的问题。“我国渔业物联网与大数据的技术研究相对落后，特别是在渔业用智能传感器等感知设备的研发和制造方面，许多应用项目还主要依赖进口感知设备。”
据介绍，国内高校和科研院所研究的渔业专用感知设备大部分还停留在实验室阶段，产品在稳定性、可靠性、低功耗等性能参数方面还和国外产品存在不少差距。
“水产物联网面对着极大的市场发展空间，也面临着巨大的挑战。”李道亮表示，在渔业装备升级过程中，大型制造商的参与程度还很低，表现在没有大型传感器生产制造企业，没有大型的农业装备提供商。
“以传感器为例，目前市场上的绝大多数传感器存在着机理不清、材料和制造工艺不过关等问题。实现农业物联网核心技术和重大关键技术的突破依旧任重道远。”李道亮说。