Minnowtech

所有水下影像 AI 都有同一個死穴：水要夠清。

問題是，蝦池不清。高密度養殖的白蝦池水色濃綠，能見度常常只有十幾公分，攝影機放下去等於瞎子。這也是為什麼水產 AI 的成功案例幾乎都集中在鮭魚——北歐的冷水清澈，剛好適合拍照。

Minnowtech 的解法是換一種感官：不用光，用聲音。

功能特色與適用場景

它的產品叫 BRS-1（Biomass Reader for Shrimp），原理類似海豚的回聲定位——發出聲波、接收反射，從中判讀蝦隻的數量與生物量。官網宣稱生物量估算準確度達 95%。

流程是：聲納在池中採集資料 → 上傳雲端運算 → 透過線上入口或 API 交付結果。也就是說，養殖戶拿到的不是一堆原始訊號，而是可以直接拿來做決策的數字。

官方列出的三個用途很務實：最佳化飼料配置、規劃收成時機、以及透過死亡率變化早期偵測疾病。第三項尤其重要——蝦病爆發通常來得又快又狠，能早兩天發現，結果天差地遠。

公司設在美國馬里蘭州巴爾的摩，客戶橫跨多個大洲。

適用場景：白蝦（南美白對蝦）高密度養殖池的存活率追蹤、飼料投餵量決策、收成時機判斷、疾病早期預警。台灣是白蝦養殖大國之一，而「池子裡到底還剩幾隻」一直是最難掌握的數字——蝦不像魚會浮上來讓你看。可以對照 Ace Aquatec 的影像式方案，看兩種感測原理各自的極限。