该报告围绕海洋人工智能展开，探讨大模型时代背景下海洋人工智能的发展，涵盖大模型的介绍、海洋探索的需求、海洋大模型的应用及未来发展面临的机遇与挑战。
1. 大模型时代的来临
大模型的影响力：以DeepSeek为代表的大模型引发轰动，其在性能上表现出色，在多领域展现强大能力，改变了科技产业格局，也引起其他国家关注，为行业发展带来新方向。
人工智能的关键要素：数据、模型和算力是人工智能发展的核心。大模型参数规模庞大，拥有强大的特征表达、跨领域适应和多模态处理能力，能为各行业赋能，变革传统应用场景。
2. 深海探索的需求与挑战
海洋开发的重要性：海洋蕴含丰富资源，对国家安全意义重大，但目前深海海底探明率低，海洋探测与认知困难，海洋现象的数学表达欠缺 ，通用模型在海洋领域存在局限。
海洋数据的特点：海洋数据具有多源异构的特性，存在信息繁多、噪声与稀疏并存的问题，获取难度较大，这些都对海洋研究和开发形成阻碍。
3. 海洋大模型的应用图谱
展开剩余87%探测载体升级：新型水下直升机等智能探测载体不断涌现，配合端 - 边 - 云协同设计框架，提升海洋观测与作业平台的覆盖率和自主能力，实现不同站点间能量和数据的无线接驳。
海洋大模型的应用：OceanGPT作为海洋领域首个大型语言模型，能为海洋科学任务提供专业解答。海洋Agent小尺度多模态大模型则针对海洋特殊场景，实现异构数据对齐和知识生成，适应资源受限环境。
通信与自主能力提升：在通信方面，研究多模态融合通信方式和自适应协议；在自主能力上，通过开发新算法和控制框架，使海洋机器人能自主执行复杂任务，如路径规划和动态决策。
环境适应性增强：通过多种模型和算法，对海洋环境中的涡心轨迹、中尺度涡空间分布、热带气旋等进行精准推理和定位，提升对海洋环境的动态感知和利用能力。
4. 向“深蓝智能”迈进的机遇与挑战
轻量化模型部署：受限于小型船载/浮标设备的算力和功耗，传统大模型难以直接应用。需设计轻量化模型结构，采用模型压缩与蒸馏技术，实现在边缘设备的部署，推动海洋模型向“边缘自治”发展。
多模态融合深化：旨在统一建模文本、图像、声学等数据，通过跨模态特征对齐、统一模态表示空间等技术，提升海洋智能系统的认知和决策能力，迈向“类人理解”水平。
跨学科协同创新：海洋大模型的构建需要多学科协同，整合海洋科学、人工智能等多学科力量。同时，推动跨领域人才培养，建设跨学科实验平台，形成科研、工程和产业融合的创新生态。
绿色AI路径构建：鉴于海洋大模型训练和部署能耗高的问题，需从模型轻量化设计、能效优化算法等方面入手，构建绿色AI，推动海洋大模型向绿色、低碳方向发展，践行“双碳”目标 。
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发布于：广东省
