有人知道什么是 “AI + 海洋经济”？？？一直听说这事，但是，是不是还不太理解呢？今天就一次性说明白啥是 “AI + 海洋经济”。先来看它的：

政策背景与意义

• 国务院印发《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》，将海洋领域作为 “人工智能 +” 的重点行动方向之一，为各地发展 “AI + 海洋经济” 提供了政策指引和支持，体现了国家对推动海洋经济智能化发展的重视，旨在通过人工智能技术提升海洋领域的创新能力和竞争力。

各地具体举措与实践

• 浙江：浙江省海洋强省办印发《加快推动 “人工智能 + 海洋” 发展行动方案（2025—2027 年）》，提出力争三年打造 10 个以上标志性应用场景。具体包括实施 “人工智能 + 渔船安全治理” 提升行动、“人工智能 + 大黄鱼养殖” 提质行动、“人工智能 + 港口环境” 升级行动、“人工智能 + 海洋新兴产业” 赋能行动等。例如，浙江海洋大学拟开发 “浙渔芯” AI 种质管理平台，用于大黄鱼高效、精准育种；自然资源部第二海洋研究所正聚焦宁波舟山港港口航运服务打造海洋高质量数据集应用示范标杆，提升港区海况分析精度。

• 青岛：在 2025 海洋合作发展论坛上，“海洋 + AI” 成为重点议题。青岛发布了《海洋 AI 大模型产业集聚区建设实施方案》，打造了 “琅琊” 等 34 个海洋大模型。在生态治理方面，琅琊海洋大模型与胶州湾生态大模型可进行高精度海洋要素预报和生态预警；在智慧港口建设方面，山东港口建成全国首个全国产、全自主自动化和全球首个顺岸开放式自动化码头，落地全国首个港口方舟大模型，多次刷新集装箱自动化码头作业效率世界纪录。

• 深圳：发布 “AI + 海洋” 行业应用场景清单，涉及三大类 60 项，为人工智能技术在海洋领域的应用提供了明确的方向和具体场景。

人工智能在海洋经济中的应用领域及优势

• 海洋养殖：如 “北冥智渔” 渔业大模型的 “水 - 饵 - 病” AI 决策网络，可分析水环境、评估鱼类生长、智能投喂、预警病害，改变传统海水养殖 “凭经验” 的方式，提高养殖效率和质量，降低风险。

• 海洋生态保护：青岛市环境保护科学研究院的 “智巡海湾” 系统，对岸滩垃圾、废水偷排、绿潮暴发等场景识别率达到 95%，报告时效从 24 小时缩短至 1 小时，大大提高了海洋生态环境监测的效率和准确性，有助于及时发现和处理生态问题。

• 海洋科研：中国海洋大学的 “寒冰” 大模型解决了北极海冰预测 “报不准”“报得迟” 等问题；“瀚海星云” 基础大模型、“问海” 预报大模型等可实现高精度海洋环境预测，帮助科研人员更深刻地认识海洋规律，推动海洋科研的发展。

• 港口运营：AI 赋能港口实现全自动化，提高了港口的装卸效率和运营管理水平，降低了人力成本和安全风险，如山东港口青岛港通过 AI 技术多次刷新自动化码头装卸效率世界纪录。

面临的挑战

• 技术层面

• 数据问题：海洋数据具有多样性、复杂性和海量性的特点，数据的采集、存储、管理和共享存在一定难度，同时数据质量和安全性也需要保障。

• 模型适配：海洋环境复杂多变，高盐高湿等特殊环境对 AI 技术和模型的稳定性、可靠性提出了更高要求，需要不断进行技术创新和优化，确保技术在海洋场景中的有效应用。

• 可解释性挑战：在一些关键的海洋应用场景中，如海洋生态决策、海洋工程安全评估等，需要 AI 模型具有可解释性，以便人们更好地理解和信任模型的决策结果，但目前一些复杂的 AI 模型可解释性较差。

• 人才层面：既懂海洋又懂 AI 的复合型人才稀缺，成为制约 “AI + 海洋经济” 发展的重要瓶颈。高校和科研机构需要加强相关学科建设和人才培养体系建设。

• 产业协同层面：“AI + 海洋经济” 涉及多个领域和行业，需要政府、企业、高校、科研机构等各方加强协同合作，形成良好的产业生态。但目前在产学研合作中，还存在合作机制不完善、利益分配不明确等问题，影响了技术的转化和应用效率。

发展趋势与展望

• 应用场景拓展：随着技术的不断进步，人工智能在海洋经济中的应用场景将不断拓展，涵盖海洋能源开发、海洋交通运输、海洋文化旅游等更多领域，为海洋经济的发展注入新的动力。

• 产业升级加速：“AI + 海洋经济” 将推动海洋产业向高端化、智能化、绿色化方向升级，提高海洋产业的附加值和竞争力，促进海洋经济的高质量发展。

• 国际合作加强：海洋是全球性的资源，在 “AI + 海洋经济” 发展过程中，国际间的合作将日益重要。各国可以在海洋数据共享、技术研发、标准制定等方面开展合作，共同推动全球海洋经济的智能化发展。