报告核心观点

1. 国家层面高度重视 “AI+海洋” 融合发展。我国持续加码AI与海洋领域融合布局，政策体系不断完善、推进路径愈发清晰。从《新一代人工智能发展规划》的顶层设计，到2025年政府工作报告聚焦深海科技发展，再到《关于深入实施 “人工智能+” 行动的意见》《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》等专项文件出台，“AI+海洋” 已从宏观方向指引转向精细化落地阶段。其中，2025 年政府工作报告明确提出发展海洋经济、培育深海科技等新兴产业；《关于深入实施 “人工智能+” 行动的意见》要求依托AI提升海洋监测、模拟、处置能力；《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》则聚焦深海探测、海洋养殖、海洋生物医药等场景，全力打造深海科技创新高地。

2. “AI+海洋” 是驱动海洋产业升级的新型智能化体系。“AI+海洋” 是以人工智能为核心引擎，融合新一代信息技术与海洋科学机理的智能化体系。该体系依托海洋感知设备、通信网络、算力中心等底层基础设施，整合海洋多源异构数据，运用机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等AI核心技术，深度赋能海洋工程装备、海洋环境预报等各类海洋业务场景，构建覆盖 “感知—传输—认知—决策” 全流程智能系统，最终实现海洋全要素精准感知、海洋全过程智能认知、海洋全业务自主决策，推动海洋产业向数字化、网络化、智能化转型，催生新业态、新模式。

3. 全产业链协同，构建 “AI+海洋” 创新生态。当前我国已形成从上游观测装备、通信网络与算力设施，到中游大数据平台、AI模型库与AI工具链，再到下游传统产业、新兴产业和未来产业等具体场景应用的完整产业链条。上游环节作为AI赋能海洋产业的基础支撑层，聚焦海洋观测装备、通信网络与算力设施的智能化改造与部署，为中游数据处理、模型构建与下游场景应用提供底层技术保障。中游环节作为AI技术赋能海洋产业的核心平台层，聚焦海洋大数据平台、AI算法模型与AI工具链的建设与协同，实现海洋数据全流程的高效处理与智能分析及模型全生命周期的构建与应用。基于产业成熟度和发展阶段，当前AI赋能的下游应用场景可清晰地划分为海洋传统产业、海洋新兴产业以及海洋未来产业三大梯队。以上产业共同构成了我国海洋经济高质量发展的立体化图景。

4. 海洋观测装备体系完备，核心装备达国际先进水平。当我国已建成支撑 “岸-海-空-天-海底” 全域一体化感知的海洋观测装备体系，多项核心装备跻身国际前列。其中，岸基观测站、雷达技术达到国际先进水平；大型浮标在极端海况下可靠性领先全球；波浪能滑翔器、无人水面艇、无人帆船、深海Argo浮标及部分遥控水下机器人（ROV）、自主水下机器人（AUV）、载人水下机器人（HOV）、水下滑翔机等水下移动装备，整体性能接近或达到国际先进水平。

5. 海洋AI模型向垂直化、体系化方向发展。海洋AI模型发展呈现两大核心特征：一是垂直细分，研究重心从通用大模型转向海洋专属模型，围绕海洋渔业、船舶工业、公共管理服务等细分场景的专用模型陆续落地；二是体系化，逐步形成 “基础大模型底座+多领域垂直模型+海量应用场景” 的完整生态架构，实现全场景赋能。

6. 构建闭环海洋AI基础设施体系，夯实产业升级根基。鼓励沿海城市和企业构建"算力+数据+算法+场景"闭环的海洋AI基础设施体系。打造以智能算力中心、海底数据中心、海洋高性能混合算力平台为代表的算力基础设施矩阵，为海洋大模型开发提供公共算力支持；依托国家海洋大数据中心体系，鼓励沿海重点省份建立海洋数据中心资源，整合多源异构海洋数据资源，构建覆盖汇聚治理、质量管控、标注加工、价值评估的全链条数据资源体系，重点打造面向AI应用的高质量海洋数据集；研发面向海洋科研和产业的算法模型平台或工具链，构建海洋领域垂类大模型研发及验证体系；同时开放共享的重点应用场景，形成从底层硬件到顶层应用的全栈国产化技术链条。通过基础设施对海洋海量多源数据的汇聚处理与智能分析，推动行业小模型构建，提升对海洋环境的预测预警能力和对复杂问题的决策支持能力，为海洋产业的智能化升级提供强大的基础支撑。