國外人工智能在海洋裝備領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)展及未來趨勢研究

中圖分類號(hào)：U674.7；TP18 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

海洋蘊(yùn)藏著豐富的礦產(chǎn)、能源及生物資源，其開發(fā)與保護(hù)對(duì)全球經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展具有戰(zhàn)略意義。然而，海洋的復(fù)雜環(huán)境地形、極端氣候等環(huán)境特征對(duì)傳統(tǒng)海洋裝備技術(shù)提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)裝備在自主性、可靠性及環(huán)境適應(yīng)能力方面存在顯著局限。近年來，人工智能（AI）技術(shù)的突破為海洋裝備革新注入了新動(dòng)能，其在自主決策、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)及跨域協(xié)同等方面的潛力，正推動(dòng)海洋資源開發(fā)、生態(tài)保護(hù)及軍事應(yīng)用邁向智能化新階段。

國外AI與海洋裝備的融合已取得顯著進(jìn)展，其關(guān)鍵技術(shù)主要有：多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與數(shù)字孿生、大模型與邊緣計(jì)算結(jié)合和仿生技術(shù)與深度學(xué)習(xí)融合等。例如，美國伍茲霍爾海洋研究所（WoodsHoleOceanographic Institution，WHOI）研發(fā)的AI自主規(guī)劃系統(tǒng)與水下機(jī)器人（NereidUnderIce，NUI）協(xié)同作業(yè)，實(shí)現(xiàn)了海底熱液噴口的精準(zhǔn)探測[2；挪威科技工業(yè)研究所（The Institution for Industrial and TechnicalResearch，SINTEF）通過數(shù)字孿生技術(shù)動(dòng)態(tài)模擬海底環(huán)境，優(yōu)化資源勘探與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[3]；北約“特遣部隊(duì)X\"計(jì)劃則依托聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)構(gòu)建多域自主防御網(wǎng)絡(luò)，顯著提升海底關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的防護(hù)效率。在民用領(lǐng)域，AI驅(qū)動(dòng)的邊緣計(jì)算與多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)大幅提升了海洋監(jiān)測與災(zāi)害預(yù)警能力，而仿生機(jī)器人則突破了復(fù)雜地形的作業(yè)瓶頸。這些案例表明，AI技術(shù)正從單一功能升級(jí)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性集成，推動(dòng)海洋裝備向智能化、自主化及綠色化方向轉(zhuǎn)型。

然而，AI在海洋裝備領(lǐng)域的深度應(yīng)用仍面臨多重挑戰(zhàn)。技術(shù)層面，復(fù)雜環(huán)境下的裝備故障率居高不下，數(shù)據(jù)傳輸距離與實(shí)時(shí)性矛盾突出；數(shù)據(jù)治理方面，海洋數(shù)據(jù)的時(shí)空覆蓋不均與主權(quán)爭議阻礙了全球監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建;法律倫理層面，自主武器系統(tǒng)的責(zé)任界定模糊，傳統(tǒng)海洋法體系難以適應(yīng)技術(shù)快速迭代的需求。此外，地緣政治博弈加劇了技術(shù)碎片化與商業(yè)壁壘，制約了AI技術(shù)的規(guī)模化應(yīng)用。

在此背景下，系統(tǒng)梳理國外AI技術(shù)在海洋裝備領(lǐng)域的最新進(jìn)展與趨勢，對(duì)我國海洋強(qiáng)國戰(zhàn)略的實(shí)施具有重要參考價(jià)值。當(dāng)前，我國在海洋裝備智能化領(lǐng)域雖取得局部突破，但核心算法、高端傳感器及跨域協(xié)同能力仍與發(fā)達(dá)國家存在差距。因此，亟須通過借鑒國際經(jīng)驗(yàn)，聚焦關(guān)鍵技術(shù)自主創(chuàng)新，構(gòu)建開放共享的數(shù)據(jù)生態(tài)，完善法律倫理框架，以實(shí)現(xiàn)“彎道超車”。

本文以國際視角，綜述AI在海洋裝備領(lǐng)域的技術(shù)突破與應(yīng)用場景，分析多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、數(shù)字孿生及仿生機(jī)器人等關(guān)鍵技術(shù)的演進(jìn)邏輯，揭示智能化集成、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)防護(hù)及跨域協(xié)同轉(zhuǎn)型三大趨勢。同時(shí)，針對(duì)全球性挑戰(zhàn)提出我國的技術(shù)攻關(guān)路徑與政策建議，以期為智能海洋裝備研發(fā)與海洋治理體系優(yōu)化提供理論支撐與實(shí)踐參考。

1國外海洋裝備領(lǐng)域AI應(yīng)用進(jìn)展

1.1海洋裝備智能化與自主化

國外海洋裝備正朝著高度智能化與自主化方向演進(jìn)。2021年，美國伍茲霍爾海洋研究所開發(fā)了基于AI的自主規(guī)劃軟件，與水下機(jī)器人（ROV）協(xié)同工作。通過遠(yuǎn)程發(fā)布命令控制水下機(jī)器人，下潛至愛琴海500米的深度，探索科倫博海底熱液噴口，采集海底樣本。

2025年2月，美國蒙特利灣海洋研究所（MontereyBay Aquarium Research Institute，MBARI）“自主控制系統(tǒng)與建模感知實(shí)驗(yàn)室\"（CoMPAS）推出了一款新研發(fā)的便攜式自主水下潛航器（MOLA型AUV）[4]，長度僅72厘米，可下潛至500米深度，搭載4K攝像頭與聲吶系統(tǒng)，配備創(chuàng)新傳感器套件和先進(jìn)算法，在復(fù)雜地形中實(shí)現(xiàn)毫米級(jí)精度數(shù)據(jù)采集，其第二代升級(jí)版計(jì)劃將下潛深度提升至1000米。

挪威科技大學(xué)（NorwegianUniversityofScienceandTechnology，NTNU）與挪威科技工業(yè)研究所在特隆赫姆建立了全球唯一的官方海上機(jī)器人技術(shù)試驗(yàn)場[5]，重點(diǎn)開發(fā)AI驅(qū)動(dòng)的仿生機(jī)械臂和無人潛航器（UUV）集群協(xié)同技術(shù)。SINTEF研發(fā)的“數(shù)字孿生”平臺(tái)整合聲吶、光學(xué)和化學(xué)傳感器數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)模擬海底環(huán)境[6，用于資源勘探與生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。挪威企業(yè)DEEP制造有限公司（DEEPManufacturingLimited）結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，采用電弧增材制造（WAAM）技術(shù)生產(chǎn)耐高壓海洋裝備部件，提升可靠性[7]

在軍事領(lǐng)域，北約啟動(dòng)“特遣部隊(duì)X\"計(jì)劃，利用AI驅(qū)動(dòng)的無人集群與聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)，構(gòu)建多域自主防御網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)對(duì)海底光纜等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施威脅[8]。其原型系統(tǒng)（ANTICIPE）將AI與指揮控制相結(jié)合，基于北約科學(xué)技術(shù)組織（STO）的研究成果，利用內(nèi)置的兵棋推演工具和先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法，輔助作戰(zhàn)環(huán)境中的決策制定。該系統(tǒng)能夠收集大量信息，檢測微弱信號(hào)，能夠集成8000個(gè)參數(shù)，極大提升決策效率[9]。2025年2月“波羅的海警戒\"行動(dòng)重點(diǎn)試驗(yàn)了基于生成式AI的敵方戰(zhàn)術(shù)模擬與數(shù)字孿生推演模塊，驗(yàn)證了AI在復(fù)雜電磁環(huán)境下的預(yù)測性防御能力。

2025年1月，英國領(lǐng)導(dǎo)的由10個(gè)國家組成的聯(lián)合遠(yuǎn)征部隊(duì)（JEF）運(yùn)用“北歐守望者”（NordicWarden）系統(tǒng)，通過AI分析船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（AIS）

數(shù)據(jù)與衛(wèi)星信息，實(shí)時(shí)評(píng)估船只風(fēng)險(xiǎn)并監(jiān)控俄羅斯“影子船隊(duì)”，保護(hù)波羅的海和地中海的海底電纜與能源管道[10]。德國\"藍(lán)鯨\"無人潛航器利用AI算法優(yōu)化自標(biāo)識(shí)別與路徑規(guī)劃，提升反潛、水雷探測等任務(wù)的隱蔽性與任務(wù)成功率。澳大利亞與“奧庫斯”（AUKUS）聯(lián)盟聯(lián)合試驗(yàn)新型AI算法系統(tǒng)[\"，用于快速探測太平洋水下潛艇。在2024年舉行的海上無人機(jī)演習(xí)中，將AI整合到包括海上巡邏機(jī)在內(nèi)的各種軍事系統(tǒng)之中。

1.2AI賦能數(shù)據(jù)處理與資源勘探

AI技術(shù)大幅提升了海洋資源勘探效率。英國國家海洋學(xué)中心利用高精度傳感器與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)了海洋碳酸鹽系統(tǒng)與營養(yǎng)物質(zhì)的快速檢測，支持海洋礦產(chǎn)可持續(xù)開發(fā)。德國亥姆霍茲德累斯頓研究中心（Helmholtz-ZentrumDresden-Rossendorf，HZDR）通過AI分析鐵錳結(jié)殼中的鈹同位素異常，提出全球性地質(zhì)測年新方法，為礦產(chǎn)資源評(píng)估提供科學(xué)依據(jù)[12]美國加州理工學(xué)院則基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)模型，揭示了海岸沉降對(duì)海平面上升的非線性影響，突破傳統(tǒng)模型的局限性，縮短勘探周期。

在能源領(lǐng)域，瑞典波浪能開發(fā)商CorPower公司的AI驅(qū)動(dòng)波浪能控制系統(tǒng)通過動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)裝置響應(yīng)[13]，在風(fēng)暴條件下實(shí)現(xiàn)限載運(yùn)行，其C4型裝置在葡萄牙海域驗(yàn)證了功率捕獲能力提升，降低了平準(zhǔn)化能源成本（LCOE）。

在國家科研機(jī)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)合作方面，2025年2月，美國佛羅里達(dá)大學(xué)海洋研究所（FIO）與國際海洋工程技術(shù)公司DEEP達(dá)成戰(zhàn)略合作，以AI為核心引擎，聚焦AI技術(shù)在水下場景的深度應(yīng)用[14]：通過機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化海洋裝備自主航行與資源勘探；利用邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)海底環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)測與生態(tài)預(yù)警；構(gòu)建AI輔助決策模型提升極端環(huán)境下的科研效率與安全性；重點(diǎn)開發(fā)水下自主決策系統(tǒng)、智能作業(yè)機(jī)器人及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，推動(dòng)海洋科技向智能化躍遷。

在軍事領(lǐng)域，2024年，法國海軍與普雷利讓公司合作開發(fā)聲學(xué)AI系統(tǒng)（綽號(hào)“金耳朵”），通過分析水下噪聲頻譜特征，區(qū)分民用與軍用船只行為模式。該系統(tǒng)計(jì)劃于2025年部署于潛艇，增強(qiáng)對(duì)海底電纜破壞與敵艦活動(dòng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控能力[15]

美國遠(yuǎn)航無人平臺(tái)公司（Saildrone）運(yùn)營著全球最大無人艇（USV）艦隊(duì)，其自主系統(tǒng)利用先進(jìn)的邊緣計(jì)算和AI/ML算法，監(jiān)測海面及水下活動(dòng)，打擊毒品走私、非法捕魚和敵方潛艇等威脅，為美國海軍、國土安全部及國際盟友提供關(guān)鍵的海域態(tài)勢感知服務(wù)。2025年3月，遠(yuǎn)航無人平臺(tái)公司與與帕蘭提爾科技公司（Palantir Technologies）達(dá)成戰(zhàn)略合作，將積累的全球近200萬海里的海上數(shù)據(jù)與帕蘭提爾科技公司的AI云基礎(chǔ)設(shè)施相整合，加速制造、供應(yīng)鏈和艦隊(duì)運(yùn)營的擴(kuò)展，提升自主資產(chǎn)的任務(wù)執(zhí)行能力，為海上情報(bào)、監(jiān)視和目標(biāo)應(yīng)用提供前所未有的洞察力[16]

1.3AI助力生態(tài)保護(hù)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

AI在生態(tài)監(jiān)測與災(zāi)害預(yù)警中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。首先，是建立動(dòng)態(tài)監(jiān)測與預(yù)測模型。挪威海洋天文臺(tái)（LoVe）聯(lián)合凱捷（Capgemini）構(gòu)建AI模型，整合海底溫度、鹽度與生物遷徙數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測氣候變化對(duì)海洋生態(tài)的影響，支持聯(lián)合國\"海洋科學(xué)十年\"計(jì)劃[17]美國佛羅里達(dá)大西洋大學(xué)開發(fā)自維持海冰監(jiān)測系統(tǒng)，結(jié)合風(fēng)力驅(qū)動(dòng)與水下渦輪發(fā)電技術(shù)，實(shí)現(xiàn)北極環(huán)境的長期實(shí)時(shí)監(jiān)測，預(yù)測海冰消融趨勢。美國俄克拉荷馬大學(xué)開發(fā)的北極海冰消融預(yù)測模型，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)與氣候大數(shù)據(jù)，指出夏季無冰期可能因極端天氣事件提前至2035年，為北極航道規(guī)劃提供科學(xué)支撐。其次，是污染評(píng)估與修復(fù)技術(shù)。英國南極調(diào)查局（BAS）的學(xué)者利用船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（AIS），采用空間重疊分析方法，結(jié)合歷史采樣數(shù)據(jù)、衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)沿海區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)可能面臨由微塑料污染引起的直接生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)，揭示了微塑料與氣候變化壓力（如海洋酸化和變暖）的累積效應(yīng)，為南大洋微塑料監(jiān)測和應(yīng)對(duì)措施的優(yōu)先區(qū)域定位提供了科學(xué)依據(jù)[18]

2關(guān)鍵技術(shù)突破

2.1多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與數(shù)字孿生

多模態(tài)數(shù)據(jù)融合指通過集成來自不同傳感器或數(shù)據(jù)源的異構(gòu)信息（如聲吶、光學(xué)、化學(xué)傳感器等），構(gòu)建多維動(dòng)態(tài)模型，以提升海洋環(huán)境感知與決策精度的技術(shù)，其核心在于解決海洋數(shù)據(jù)的碎片化與異構(gòu)性問題。

2025年，北約“特遣部隊(duì)X”系統(tǒng)整合聲吶、光學(xué)與化學(xué)傳感器數(shù)據(jù)，構(gòu)建海底數(shù)字孿生模型，通過生成式AI模擬敵方戰(zhàn)術(shù)，提升了準(zhǔn)確率。英國國家海洋學(xué)中心（National Oceanography Centre，NOC）聯(lián)合JERICO-S3項(xiàng)目，于歐洲3處觀測站驗(yàn)證光纖-AI融合海洋監(jiān)測技術(shù)[19]。通過光電子詢問單元（OIU）集成分布式光纖傳感與定制算法，實(shí)現(xiàn)海底電纜環(huán)境參數(shù)（溫度、噪聲、結(jié)構(gòu)健康）的實(shí)時(shí)高分辨率（ 1Gb/s? ）監(jiān)測。試驗(yàn)數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)傳感器對(duì)比驗(yàn)證技術(shù)可靠性，其單端光纖技術(shù)可支撐長距離密集時(shí)空采樣，推動(dòng)海洋災(zāi)害預(yù)警、地學(xué)系統(tǒng)研究及人-海設(shè)施互作分析，兼具跨學(xué)科創(chuàng)新與商業(yè)化應(yīng)用前景。

該技術(shù)通過跨模態(tài)特征對(duì)齊（統(tǒng)一不同數(shù)據(jù)特征表示）與時(shí)空關(guān)聯(lián)分析（建立數(shù)據(jù)時(shí)空關(guān)聯(lián)性），實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的高效協(xié)同，顯著增強(qiáng)了復(fù)雜海洋場景下的環(huán)境適應(yīng)性與任務(wù)可靠性，為智能海洋裝備提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)支撐。

數(shù)字孿生指通過物理實(shí)體與虛擬模型的實(shí)時(shí)交互與數(shù)據(jù)同步，實(shí)現(xiàn)海洋裝備全生命周期優(yōu)化與動(dòng)態(tài)仿真的技術(shù)，其核心在于構(gòu)建高保真虛擬鏡像，結(jié)合傳感器實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與歷史信息，模擬復(fù)雜海洋環(huán)境下的裝備行為與系統(tǒng)效能。

2021年，德國ARCHES項(xiàng)目數(shù)字孿生團(tuán)隊(duì)基于數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建了波羅的海水下自主觀測網(wǎng)絡(luò)[20]，通過為海洋裝備（如：BIGOLander、FLUXLander等）開發(fā)數(shù)字孿生原型，實(shí)現(xiàn)了物理實(shí)體與虛擬模型的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步。數(shù)字孿生基于機(jī)器人操作系統(tǒng)（ROS）架構(gòu)與Docker容器，模擬傳感器/執(zhí)行器行為，支持遠(yuǎn)程命令測試與策略優(yōu)化。該技術(shù)有效減少了硬件部署風(fēng)險(xiǎn)，可在虛擬環(huán)境中驗(yàn)證監(jiān)測場景，并通過預(yù)測性維護(hù)檢測傳感器故障。該團(tuán)隊(duì)遠(yuǎn)程完成開發(fā)與試驗(yàn)，顯著降低實(shí)地操作成本，驗(yàn)證了其在復(fù)雜海洋環(huán)境中的可靠性與適應(yīng)性。美國國防情報(bào)局（DIA）構(gòu)建的機(jī)器輔助分析快速資料庫系統(tǒng)（MARS），集成三維地理信息與時(shí)序更新的軍事活動(dòng)數(shù)據(jù)，形成動(dòng)態(tài)數(shù)字孿生情報(bào)網(wǎng)絡(luò)[21]，增強(qiáng)對(duì)海洋戰(zhàn)場的態(tài)勢感知能力。

該技術(shù)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)迭代（實(shí)時(shí)更新模型參數(shù)）與高保真仿真替代傳統(tǒng)試驗(yàn)，顯著縮短海洋裝備研發(fā)周期，并支持極端環(huán)境下的故障預(yù)測與效能優(yōu)化，是智能海洋裝備自主化與綠色化轉(zhuǎn)型的核心效能工具。

2.2大模型與邊緣計(jì)算結(jié)合

大模型與邊緣計(jì)算結(jié)合指通過優(yōu)化大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型（如自然語言模型、視覺模型）以適應(yīng)邊緣設(shè)備的計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)海洋裝備本地化實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與智能決策的技術(shù)，目標(biāo)是解決復(fù)雜模型在資源受限環(huán)境下的高效運(yùn)行問題。2024年，美國洛斯阿拉莫斯國家實(shí)驗(yàn)室開發(fā)了基于自然語言模型系統(tǒng)（Senseiver），通過壓縮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)稀疏數(shù)據(jù)的高效處理[22]。其應(yīng)用于美國國家海洋和大氣管理局的海洋表面溫度數(shù)據(jù)集，整合衛(wèi)星與傳感器數(shù)據(jù)，僅需少量測量即可預(yù)測全球海洋溫度分布，計(jì)算資源消耗大幅降低。該模型成功部署于無人機(jī)與邊緣傳感器網(wǎng)絡(luò)，顯著提升海洋氣候建模效率。2025年，美國蒙特利灣海洋研究所（MBARI）研發(fā)的MOLA型AUV，搭載微型傳感器與邊緣計(jì)算模塊，在馬爾代夫復(fù)雜地形中實(shí)現(xiàn)自主避障與數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理。該AUV集成4K攝像頭與聲納系統(tǒng)，通過本地化模型推理減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提升了海洋探測效率。

采用模型壓縮（如參數(shù)剪枝、量化）、輕量化架構(gòu)設(shè)計(jì)（如MobileNet）及邊緣硬件加速（如GPU/TPU優(yōu)化），在降低計(jì)算資源消耗的同時(shí)保持模型精度，突破了云端依賴瓶頸，顯著增強(qiáng)海洋裝備的自主性、實(shí)時(shí)性與環(huán)境適應(yīng)性，為海洋探測與軍事任務(wù)提供高效智能支持。

2.3仿生技術(shù)與深度學(xué)習(xí)融合

仿生技術(shù)與深度學(xué)習(xí)融合指通過模擬生物結(jié)構(gòu)與運(yùn)動(dòng)機(jī)制，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化海洋裝備的自主性與適應(yīng)性，以突破復(fù)雜環(huán)境作業(yè)瓶頸的技術(shù)，其核心在于將生物力學(xué)特征與AI驅(qū)動(dòng)控制相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)高效任務(wù)執(zhí)行。美國DEEP公司開發(fā)的仿生機(jī)械臂，結(jié)合觸覺反饋與深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)海底礦物精準(zhǔn)抓取，誤差小于1毫米。將深度學(xué)習(xí)與仿生技術(shù)結(jié)合，例如基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自主水面船只控制與仿生機(jī)器人設(shè)計(jì)，通過AI優(yōu)化其運(yùn)動(dòng)與任務(wù)執(zhí)行效率。這些應(yīng)用推動(dòng)了海洋裝備與生態(tài)研究的智能化融合發(fā)展。

通過生物力學(xué)建模（模擬生物運(yùn)動(dòng)學(xué)特性）與AI驅(qū)動(dòng)優(yōu)化（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)調(diào)整動(dòng)作序列），提升裝備對(duì)復(fù)雜地形的適應(yīng)能力與任務(wù)魯棒性，顯著降低了海洋探測對(duì)生態(tài)環(huán)境的擾動(dòng)，推動(dòng)了高精度、低侵入式的海洋資源開發(fā)與生態(tài)修復(fù)。

3未來發(fā)展趨勢與面臨的挑戰(zhàn)

國外海洋裝備領(lǐng)域人工智能技術(shù)的發(fā)展呈現(xiàn)多維融合與創(chuàng)新突破的態(tài)勢，主要有以下3方面。

3.1智能化與自主化深度集成

海洋裝備通過模塊化設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)自主決策能力躍升，如美國波音公司研發(fā)的“虎鯨”重型無人潛航器（XLUUV），采用模塊化控制與動(dòng)力系統(tǒng)，集成AI驅(qū)動(dòng)的多任務(wù)載荷艙，可執(zhí)行反潛、攻勢布雷及情報(bào)偵察等任務(wù)，最大工作深度達(dá)3000米，續(xù)航力達(dá)150海里[23]。法國泰雷茲公司的無人潛航器（AUSS）則融合衛(wèi)星通信與邊緣計(jì)算，實(shí)現(xiàn)近水面實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸，推動(dòng)海洋監(jiān)測與軍事行動(dòng)的智能化轉(zhuǎn)型。

3.2數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)海洋監(jiān)測與安全防護(hù)

多國通過AI算法優(yōu)化海洋環(huán)境感知能力，如英國主導(dǎo)的“北歐守望者”系統(tǒng)，整合AIS數(shù)據(jù)與風(fēng)險(xiǎn)模型，實(shí)時(shí)評(píng)估船只對(duì)海底電纜等關(guān)鍵設(shè)施的威脅，并建立俄羅斯“影子船隊(duì)”動(dòng)態(tài)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，提升區(qū)域安全響應(yīng)效率。法國海軍采用AI聲學(xué)信號(hào)處理技術(shù)，結(jié)合被動(dòng)傳感器陣列，實(shí)現(xiàn)敵方艦艇的隱蔽探測與戰(zhàn)術(shù)意圖分析，數(shù)據(jù)量預(yù)計(jì)2030年突破 100TB 。

3.3跨域協(xié)同與綠色高效轉(zhuǎn)型

北約加速構(gòu)建海上無人艦隊(duì)，分階段推進(jìn)水面與水下無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)，強(qiáng)化海洋資源勘探與生態(tài)保護(hù)效能。同時(shí)，海洋裝備向低碳化發(fā)展，如德國“藍(lán)鯨\"無人潛航器搭載合成孔徑聲吶與AIP動(dòng)力系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)30天水下自主運(yùn)行，兼顧反潛任務(wù)與生態(tài)兼容性。

然而，該領(lǐng)域仍面臨技術(shù)可靠性不足、數(shù)據(jù)主權(quán)爭議及法律倫理風(fēng)險(xiǎn)等挑戰(zhàn)。在技術(shù)層面，海洋裝備在復(fù)雜環(huán)境的故障率依然很高，數(shù)據(jù)傳輸距離受限，制約裝備可靠性；數(shù)據(jù)治理方面，海洋數(shù)據(jù)時(shí)空覆蓋不均與主權(quán)爭議加劇，如在爭議海域多國限制外國科研船測繪活動(dòng)，阻礙全球監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建；法律倫理層面，智能裝備的責(zé)任邊界模糊，傳統(tǒng)海洋法難以應(yīng)對(duì)新形勢，存在風(fēng)險(xiǎn)；國際合作受地緣政治影響，技術(shù)碎片化與商業(yè)壁壘延緩技術(shù)規(guī)模化應(yīng)用進(jìn)程。

4對(duì)我國的啟示與建議

4.1強(qiáng)化自主技術(shù)攻關(guān)

我國需聚焦海洋裝備可靠性提升、邊緣計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化及多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法突破。例如，哈爾濱工程大學(xué)聯(lián)合中船集團(tuán)研發(fā)的“海燕-X\"水下滑翔器[24]通過改進(jìn)耐壓結(jié)構(gòu)與AI自主航行算法，實(shí)現(xiàn)萬米級(jí)海洋探測，連續(xù)航程超1500千米，顯著提升復(fù)雜環(huán)境下的作業(yè)穩(wěn)定性。在邊緣計(jì)算領(lǐng)域，中國科學(xué)院沈陽自動(dòng)化所開發(fā)的“潛龍\"系列AUV[25]，搭載輕量化AI推理芯片，可在本地實(shí)時(shí)處理聲吶與光學(xué)數(shù)據(jù)，減少對(duì)云端依賴，提升探測效率。此外，上海交通大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的“平臺(tái)安全保障監(jiān)測系統(tǒng)”，應(yīng)用于海洋油氣勘探，通過跨平臺(tái)傳感器數(shù)據(jù)協(xié)同，為海洋資源開發(fā)提供技術(shù)支撐。未來，應(yīng)借鑒美國“虎鯨”XLUUV的模塊化設(shè)計(jì)理念，推動(dòng)國產(chǎn)裝備智能化與數(shù)字化協(xié)同創(chuàng)新，重點(diǎn)突破高精度傳感器、自主決策算法及極端環(huán)境適應(yīng)性技術(shù)。

4.2構(gòu)建數(shù)據(jù)共享生態(tài)

建議建立國家級(jí)海洋數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，整合自然資源部、氣象局及軍事部門的多源數(shù)據(jù)。例如，青島海洋科學(xué)與技術(shù)試點(diǎn)國家實(shí)驗(yàn)室主導(dǎo)的“透明海洋”工程[26]，已匯聚全球海洋溫鹽、洋流及生態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)確權(quán)與安全共享，有效緩解爭議海域的數(shù)據(jù)主權(quán)爭議。同時(shí)，可參考?xì)W盟“哥白尼海洋環(huán)境觀測服務(wù)\"（CMEMS）模式[27]，通過AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與插值算法，填補(bǔ)我國部分海域的時(shí)空數(shù)據(jù)空白，提升區(qū)域監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)覆蓋率。此外，福建省海洋預(yù)報(bào)臺(tái)和廈門大學(xué)共同研發(fā)了臺(tái)灣海峽及周邊海域風(fēng)場-浪場-流場數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)和海上突發(fā)事故應(yīng)急輔助決策系統(tǒng)，提供了高精度的三維海流數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)、遇險(xiǎn)船只和落水人員等漂移物漂移軌跡預(yù)報(bào)模型、溢油漂移擴(kuò)散動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)模型、基于GIS的海面漂移物和溢油漂移擴(kuò)散動(dòng)態(tài)顯示等。未來需強(qiáng)化數(shù)據(jù)主權(quán)談判能力，推動(dòng)建立基于AI的跨國數(shù)據(jù)互信機(jī)制，平衡數(shù)據(jù)開放與國家安全需求。

4.3推動(dòng)跨域協(xié)同創(chuàng)新

應(yīng)鼓勵(lì)\"產(chǎn)-學(xué)-研-軍\"深度融合，加速技術(shù)工程化轉(zhuǎn)化。在漁業(yè)領(lǐng)域，可成立國家級(jí)智能海洋裝備聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，系統(tǒng)集成AI水質(zhì)監(jiān)測、無人投喂與生態(tài)預(yù)警功能，實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用，降低養(yǎng)殖成本。在軍事領(lǐng)域，可在我國管轄海域建立無人艇集群，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)協(xié)同反潛與區(qū)域封鎖，此外，國家可牽頭制定AI在海洋裝備領(lǐng)域的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，納入國際海事組織（IMO）技術(shù)指南，推動(dòng)國產(chǎn)裝備走向全球化。建議依托海洋技術(shù)創(chuàng)新研究平臺(tái)等，建立“技術(shù)孵化-中試-產(chǎn)業(yè)化\"鏈條，形成覆蓋勘探、環(huán)保與國防的全產(chǎn)業(yè)鏈體系。

4.4完善法律與倫理框架

需加快制定AI軍事化應(yīng)用的國際合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)。例如，我國參與的聯(lián)合國《特定常規(guī)武器公約》（CCW）關(guān)于致命性自主武器系統(tǒng)（LAWS）的討論，為明確責(zé)任邊界提供了法理基礎(chǔ)。國內(nèi)方面，《新一代人工智能倫理規(guī)范》28已明確海洋AI裝備的“人類監(jiān)督”原則，要求自主系統(tǒng)需保留人工介入接口。未來應(yīng)推動(dòng)“軍民融合項(xiàng)目倫理審查委員會(huì)”常態(tài)化運(yùn)作，借鑒北約“特遣部隊(duì)X”的聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)，確保軍事AI研發(fā)符合透明性與可控性要求。同時(shí)，聯(lián)合“一帶一路”沿線國家制定區(qū)域性海洋AI倫理公約，避免技術(shù)濫用引發(fā)戰(zhàn)略誤判。

5結(jié)語

國外海洋裝備人工智能應(yīng)用的發(fā)展以自主決策、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與跨域協(xié)同為核心，依托數(shù)字孿生、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算等技術(shù)突破海洋作業(yè)與監(jiān)測瓶頸，但面臨裝備可靠性低、數(shù)據(jù)主權(quán)爭議及法律倫理風(fēng)險(xiǎn)等挑戰(zhàn)。我國需聚焦關(guān)鍵技術(shù)自主化，攻關(guān)裝備與多模態(tài)融合算法；構(gòu)建AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，破解跨國協(xié)作壁壘;推動(dòng)“產(chǎn)-學(xué)-研-軍\"協(xié)同創(chuàng)新，加速技術(shù)工程化轉(zhuǎn)化;同時(shí)，制定AI軍事化應(yīng)用倫理規(guī)范，明確責(zé)任邊界。通過制度優(yōu)勢整合資源，我國可突破技術(shù)掣肘，在智能海洋裝備研發(fā)與生態(tài)化應(yīng)用中搶占戰(zhàn)略高地，為海洋強(qiáng)國建設(shè)提供核心技術(shù)支撐與治理的新模式。

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（編輯 何琳）

Abstract：To address theconstraints imposed by extreme marine environments onresource development，artificial intelligence（AI）has emergedasapivotal driver inrevolutionizing marine equipmentandcologicalconservation.This paper systematically reviews the latest advancements and future trends in AI applications within the marine equipment sectorinternationall.Research indicates that breakthroughs inmultimodal data fusion，digital twin technology，and bionicrobotics have significantly enhanced the autonomyand intellgenceof marine systems.Furthermore，AI demonstrates notable efficacy in ecological monitoring，disaster early warning，and cros -- domain collaborative green transitions.However，global challenges persist，including insuffcient technical reliability，data sovereignty disputes， and legal-ethical risks.In light of China’scurrent context，this study proposes strategic recommendations： strengthening independent technological Ramp;D，fostering open and shareddataecosystems，promoting colaborative innovationacrossindustry，academia，research，andmilitarysectors，andrefining ethical frameworksforAI militarization.Leveraging institutionaladvantages to acceleratethe developmentof inteligentmarine equipment will underpin the national maritime power strategy.By synthesizing international experiencesand analyzing technological trajectories，thispaper provides theoreticaland practical insights forChina to overcome technical botlenecksand secure a leading position in marine science and technology.

Key words： artificial intelligence; marine equipment; digital twin; data fusion; ethical governance