数字化转型不仅依赖技术，更需以价值为导向进行协同改进。成功转型应关注收入、效率、交易量和合规，确保投入产生实际价值。盲目系统化可能导致资源浪费，需谨慎评估。

该文综述机器学习在水产养殖中的应用，包括利用神经网络、物联网和深度学习预测贝类毒素、检测浮标与网笼缺陷、优化投喂和水质控制，并结合统计模型提升鱼类资源评估准确性，还用于鲑鱼收获决策及造纸真菌孢子预测，以提高效率与可持续性。