OctaPulse
运营中利用计算机视觉和机器人技术自动化水产养殖场的质检流程
公司简介
OctaPulse 利用 AI 视觉技术为水产养殖场自动化 hatchery QA，从亲本表型分析和幼鱼畸形检测起步。我们将每条鱼的检测时间从约 5 分钟缩短至不到 30 秒，准确率超过 90%，帮助养殖场仅保留高品质鱼类，减少饲料和人力浪费。我们的目标是为价值 3000 亿美元的水产养殖行业实现全生产周期的自动化。 水产养殖是增长最快的食品领域，其海鲜产量已超越商业捕捞。然而，水产生产中两个最关键的质量保证（QA）和质量控制（QC）步骤——表型分析和畸形检测——仍依赖人工。这些流程缓慢、易出错，虽令技术人员反感，但对养殖场成功至关重要，因此养殖场每年需花费超过 20 万美元雇佣经过培训的技术人员和遗传学家进行操作。我们构建了一个面向垂直整合鱼类养殖场的 AI 视觉平台，可无缝嵌入现有工作流程，从 hatchery 开始，使用现成摄像头，标准化这些 QA 步骤，并建立专有的多物种数据集，作为未来自主水产养殖场的“大脑”。表型分析只是起点，该平台设计为即插即用解决方案，可轻松扩展至投喂、健康监测和加工环节，从而解决全生命周期的生产问题。 我们已与美国最大的鳟鱼生产商签署了六位数付费试点项目，并计划于 2026 年初在另外两家养殖场部署。我们的模型准确率超过 90%，同时将检测时间从 5 分钟缩短至不到 30 秒。每次部署都会为数据集增加标注图像，并提升跨物种泛化能力。
创始团队
Paul Grech· FounderOctaPulse 联合创始人兼首席执行官，致力于部署计算机视觉、边缘计算和机器人技术，实现水产养殖的自动化。卡内基梅隆大学机器人学院 Pathways Fellow，此前在彭博社（Bloomberg LP）期间向一级资产管理公司销售企业投资组合风险与归因产品。被两家国家级水产养殖组织评为未来领袖。
Rohan Singh· FounderOctaPulse 联合创始人兼 CTO，利用计算机视觉、边缘计算和机器人技术实现渔场自动化。德州农工大学 D1 网球运动员，卡内基梅隆大学 AI 工程硕士，曾在特斯拉、英伟达、ASML 和丰田从事生产机器人和软件开发工作。
产品发布 · 1 次发布
水产养殖的机器人与计算机视觉