中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）人工智能研究所联合中国人工智能产业发展联盟正式发布《人工智能赋能海洋产业研究报告（2026年）》，报告系统梳理AI赋能海洋领域的技术与应用发展现状，厘清产业融合的关键瓶颈与挑战，研判未来发展趋势，目标是加速AI赋能海洋产业转型升级。
海洋是高质量发展战略要地，建设海洋强国已成为我国重大战略部署之一。早在党的十八大报告中就已明确提出建设海洋强国，此后相关战略及部署不断细化落实，至2025年政府工作报告首次将“深海科技”列为战略性新兴产业重点领域，标志着我国对海洋经济发展及科技创新的重视进一步深化。然而，当前海洋产业在发展过程中面临着科技创新支撑不足、产业结构不协调、资源环境压力与管理挑战等一系列困境，亟需通过人工智能（AI）技术推动产业转型升级，促进海洋经济高质量发展。报告重点围绕AI赋能海洋产业的发展背景、内涵定义、产业链关键环节构成、典型应用场景实践案例、面临的核心挑战与重大机遇以及未来发展趋势建议等方面展开深入研究，系统呈现AI与海洋产业融合发展的全景图，在为政产学研用协同推进“AI+海洋”发展建设提供参考。
1. 我国高度重视AI与海洋的融合创新发展。从《新一代人工智能发展规划》的“三步走”战略目标和远景蓝图，到《2025年政府工作报告》首次提出“深海科技”，再到《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的专项部署，AI与海洋领域的融合已从方向性倡议进入精细化操作阶段。具体来说，《2025年政府工作报告》强调要“大力发展海洋经济”，并明确推动深海科技等新兴产业安全健康发展。《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，要围绕海洋等生态环境要素，提升人工智能驱动的监测预测、模拟推演和问题处置能力，旨在构建智能协同的精准治理模式。同时，《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》将“海洋开发领域”列为重点，聚焦深海探测、开采、养殖、工程装备、电子信息、生物医药等具体场景，鼓励开放创新，打造深海科技策源地。
2. “AI+海洋”是以AI为核心引擎的新一代海洋智能化体系。基于海洋感知设备、通信网络与算力中心等基础设施，结合海洋多源异构数据，利用机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理及强化学习等AI核心技术，深度融合海洋科学机理，赋能海洋工程装备、海洋环境预报等海洋业务场景，构建覆盖“感知—传输—认知—决策”全链条的智能系统，实现对海洋全要素的精准感知、对海洋全过程的智能认知、对海洋全业务的自主决策，推动海洋产业向数字化、网络化、智能化方向转型升级的新业态和新模式。3. 上中下游各环节协同发展，共同构建起AI赋能海洋产业的创新生态。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. 我国已初步形成较完备的观测装备体系支撑“岸-海-空-天-海底”一体化感知。当前，我国海洋岸基观测站与雷达技术已迈入国际先进行列。大型浮标的可靠性在极端恶劣海况下已达到国际领先水平，能够切实保障沿海海域的业务化运行需求。在水下移动无人装备方面，波浪能滑翔器、无人水面艇、无人帆船、深海Argo，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）、水下滑翔机等装备的整体性能接近或达到国际先进水平。
5. 海洋AI模型建设呈现垂直细分和体系化发展的特征。在垂直细分方面，AI模型的研究从通用大模型转向海洋专属模型，围绕海洋渔业、海洋船舶工业、海洋公共管理服务等产业特定场景的模型陆续发布。在体系化方面，产业逐步形成基础大模型底座支撑、多领域垂直模型协同、海量应用场景落地的完整生态架构。
6. 应当构建海洋AI基础设施体系。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。
一、人工智能赋能海洋产业发展背景（一）研究背景（二）内涵定义二、人工智能赋能海洋产业发展现状
（一）上游
（二）中游
（三）下游
三、人工智能赋能海洋产业典型实践
（一）海洋渔业
（二）海洋交通运输业
（三）海洋油气业
（四）海洋电力业
（五）海洋船舶工业
（六）海洋工程装备制造业
（七）海洋药物和生物制品业
（八）海洋科研教育业
（九）海洋公共管理服务业
四、人工智能赋能海洋产业挑战及机遇
（一）核心挑战
（二）重大机遇
五、人工智能赋能海洋产业发展趋势及建议
（一）发展趋势
（二）发展建议
主要专家简介
丁怡心
中国信通院人工智能研究所工程师
从事人工智能政策、技术、产业及生态研究，主要研究方向为科学智能、边缘人工智能、人工智能基础平台和人工智能产业等，牵头并参与多项国内国际标准制定。
董昊
中国信通院人工智能研究所平台与工程化部副主任，高级工程师
人工智能产业发展联盟科学智能工作组组长。长期从事人工智能技术、产业、政策及生态研究，聚焦科研智能、人工智能工程化、人工智能基础设施等领域，牵头及参与省部级科技专项与课题研究10余项，牵头起草国内国际标准20余项。
曹峰
中国信通院人工智能研究所平台与工程化部主任，高级工程师
中国通信标准化协会互联网应用总体及人工智能工作组组长，工信部人工智能标准化技术委员会模型与平台工作组副组长，人工智能关键技术和应用评测工业和信息化部重点实验室副主任。牵头可信AI人工智能评测标准体系和能力建设，牵头工程化能力等相关评估规范制定与评测等。
来源：中国信息通信研究院、中国人工智能产业发展联盟
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