（一）国内态势，呈现出政策赋能、技术突破、场景爆发、规模扩张，产业进入黄金发展期
一是政策顶层设计持续加码，构建 “AI + 海洋” 发展制度支撑。
国家层面，《“十四五” 海洋经济发展规划》明确提出 “推动人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术与海洋产业深度融合”，《数字海洋建设规划（2021—2025 年）》系统部署海洋算力、海洋数据、海洋智能应用等重点任务，为 “AI + 海洋” 发展提供根本遵循。2025 年，国家发展改革委、自然资源部联合发布《中国海洋经济发展报告 2025》，重点强调以 AI 赋能海洋资源开发、生态保护、防灾减灾等领域，培育海洋新质生产力。
地方层面，山东发布《山东省 “AI + 海洋” 发展行动计划》，构建 “1+N+X” 海洋人工智能大模型体系，在研及应用海洋人工智能大模型达 34 个，相关企业破百家，年产值超百亿元；浙江印发《加快推动 “人工智能 + 海洋” 发展行动方案（2025—2027 年）》，聚焦智慧港口、智能养殖、海洋生态监测等领域，计划打造 10 个以上标志性应用场景；福建以深远海养殖为支点，打造全国规模最大的海上智慧牧场，通过 AI 技术实现养殖效率与品质双提升；上海依托国际航运中心优势，重点布局智能船舶、智慧港口、航运大模型等领域，推动航运服务数字化转型。
二是核心技术加速突破，打破国外垄断、实现自主可控。
1、海洋大模型技术：国内已自主研发多款海洋专用大模型，在预报精度、运算速度、场景适配性等方面达到国际先进水平。青岛 “问海” 大模型可在 90 秒内预测未来 15 天全球海洋环境，计算性能较传统方式提升 3000 倍；青岛 “海悟” 大模型以 4000 多万篇海洋专业语料为基础，具备海洋政策解读、报告生成、数据推理等能力，已服务 50 余家单位，创造商业价值超 5500 万元青岛市情网；中科院海洋所 “琅琊” 大模型专注海洋环境预报，2024 年 12 月在国家海洋环境预报中心部署运行，实现台风、风暴潮等极端天气精准预警。
2、水下智能感知与通信技术：突破水下弱光、强噪声、高水压等极端环境技术瓶颈，研发一批核心装备。深圳智慧海洋研制耐压 11000 米全海深水声通信设备，解决水下无线通信难题，获 100 余项自主知识产权；华为联合厦门大学开发 AI 珊瑚与鱼类智能识别系统，水下生物识别准确率达 95% 以上；励图高科研发 “水质哨兵” 溶解氧传感器，将进口万元级成本降至千元级，已覆盖全国 2000 多个养殖基地。
3、智能装备技术国产化替代：水下机器人、智能船舶、深远海养殖平台等装备实现批量生产与应用。中集海工研发智能半潜式钻井平台，搭载 AI 运维系统，设备故障率降低 40%；招商工业推出自主航行货船，通过 AI 导航与避障系统，实现远洋航行无人化；福州 “闽投 1 号”深远海养殖平台，通过 AI 精准投喂、网箱自动清洁，人力成本降低三分之二，大黄鱼成活率提升 30%。
三是应用场景持续拓展，覆盖海洋经济全链条。
“AI + 海洋” 应用场景已从单一领域向全链条延伸，覆盖海洋资源开发、海洋渔业、港口航运、海洋生态保护、等领域，形成一批可复制、可推广的标杆案例。
海洋资源开发智能化：中海油深圳分公司在南海东部油田应用 AI 勘探系统，2025 年 3 月发现惠州 19-6 亿吨级油田，攻克超深层勘探技术难题。
海洋渔业数字化转型：中水集团 “苍鹭” AI 鱿鱼渔情预报系统，精准预测中心渔场与资源量，2025 年单船产量达 500 吨，较历史产量提升 48%。
港口航运智慧化升级：盐田港区实现华南首个前装 5G 设备的远控轮胎吊常态化商用，效率较人工提升 20%；招商局旗下招商轮船自主研发的“Shipping GPT” 航运大模型，优化航线规划，燃油消耗降低 15%。
海洋生态保护精准化：华为 AI 珊瑚保护系统在福建东山岛应用，实时监测珊瑚群落变化，为生态修复提供数据支撑。
四是产业规模快速扩张，成为海洋经济增长新引擎。
2024年海洋生产总值达10.5万亿元，相比2012年的5万亿元实现翻番。2025年全国海洋生产总值11.018万亿元，比上年增长5.5%，占国内生产总值比重为7.9%。其中，海洋工程装备制造业增加值比上年增长10.2%；海洋生物医药、生物制品创新成果加快涌现；海上风电市场规模持续扩大，全年新增并网容量比上年同期增长超60%。
（二）国际态势呈现美国、欧美、英澳加速布局，产业迈向高质量发展
美国在AI赋能海洋科技领域保持国际领先地位。
美国是最早开展AI赋能海洋科技的国家之一，早在2018年第2版《美国国家海洋科技发展:未来十年愿景》中将大数据、AI、云计算确立为下一代海洋科技核心支柱。2019、2020年发布《国家人工智能战略》《国家人工智能倡议法案》，明确提出将AI促进气候、海洋、地球和空间科学发展作为国家战略目标，形成政策一预算一法规的完整闭环。2022年第3版《2022-2028年海洋科技机遇与行动》进一步以增强海洋韧性为主线:把AI/机器学习嵌人观测、模拟与基础设施，锁定为未来优先投资方向。
欧盟以 AI为引擎驱动海洋数字孪生和中长期气候预测，领跑全球海洋与气候预报前沿研究。
2021年，欧洲中期天气预报中心发布《ECMWF战略2021-2030在自然灾害领域的挑战》，首次以政策文件形式确立AI与机器学习在天气-气候预测中的核心地位，量化算力、数据与算法里程碑，全面助力欧盟水文气象研究。与此同时，欧盟启动“地球目的地”(destinationearth)项目促进AI创建高精度地球数字李生体，深化实时海洋、气候、气象和环境数据再分析利用，对大气、海洋、冰川和陆地进行实时监测，为全球气候变化提供决策支持。2022年，欧盟正式启动欧洲“数字李生海洋计划”(thedigitaltwinocean),依托大数据与AI,在云端打造与真实海洋同步演化的超高精度“数字镜像”，实时诊断海洋生态健康、预演蓝色经济情景、量化气候风险，为科学家、管理者和决策者提供一站式、可交互的智慧引擎。
英澳加纷纷加速布局 AI@海洋战略，驱动海洋经济迈向高质量、可持续新阶段。
英国以绿色智能航运为核心驱动力。2025年，英国政府投人800万英镑设立“智能航运加速基金”(smart shipping accelerationfund)项目，用于推动AI在海事领域的应用。项目涵盖了自主航行技术、AI辅助航线优化与低碳导航、实时碳排放监测与碳减排系统以及无人船和智能渡轮开发技术。
加拿大以超级集群项目和国家AI战略为驱动。2024年10月3日，加拿大海洋超级集群(Canada'socean supercluster,OSC)依托《泛加拿大人工智能战略》二期资金池，一次性向9个海洋AI项目注资2000万加元(1.05亿人民币)，重点解锁海洋智能养殖与绿色清洁技术。2025年，发布《海洋人工智能的未来:加拿大战略方法》，提出通过数据治理、技术提升、基础设施建设、投融资和跨界协作五大行动方向，引领世界海洋AI创新。
澳大利亚聚焦海洋生态保护。2025年，澳大利亚海洋科学研究所(Australian Institute of MarineScience，AIMS)通过“ReefCloud太平洋计划”与密克罗尼西亚、美拉尼西亚及波利尼西亚等地代表合作，共同推进珊瑚礁AI监测技术的应用，促进跨国数据标准化进程，进而就珊瑚礁监测与管理的现状及发展趋势形成区域共识。
根据经济合作与发展组织（OECD）发布的《2050 年海洋经济展望》报告显示，全球海洋经济规模已经突破 2.6万亿美元，预计 2050 年将超 5 万亿美元，且绿色化数字化融合化趋势明显。
深圳作为全国科技创新高地、海洋经济强市，兼具AI 技术优势和海洋产业基础核心优势，“AI + 海洋” 融合发展起步早、布局全、成效好，已形成 “政策引领、技术支撑、场景驱动、产业集聚” 的发展格局。
（一）发展基础：海洋经济与 AI 产业双强融合，奠定坚实发展底座
海洋经济规模领跑全国，产业体系完备：2024 年深圳海洋生产总值达5409.4 亿元，同比增长 5.8%，占全市 GDP 比重 14.7%，海洋经济规模稳居全国前列。全市集聚11 万家涉海经营主体、86 个涉海创新平台（其中国家级 5 个、省级 27 个），已初步形成了以海洋交通运输、滨海旅游、海洋油气、海洋渔业等传统产业为支柱，以海洋工程装备制造、海洋信息服务、海洋药物和生物制品、海洋金融服务业等新兴产业为支撑的海洋产业体系。海洋信息服务业增加值2024年为1061亿元，占全市海洋生产总值（5409亿元）的约19.6% ，拥有海洋信息服务企业超1.5万家，其中规模以上近300家。海洋电子信息汇聚了邦彦技术、海能达、汇川技术、震兑工业等创新型企业。
AI 产业全国领先，技术供给充足：深圳是首批国家新一代人工智能创新发展试验区，2024年，深圳人工智能产业规模突破3600亿元，汇聚企业超2800家，排名全国第三，其中有143家企业被认定为专精特新“小巨人”企业，744家企业被认定为专精特新中小企业。产业链覆盖芯片、模型、硬件及应用等全环节，形成以华为、腾讯等龙头企业引领，元象科技、兔展智能等高成长性企业支撑，初创企业竞相发展的“雁阵式”梯队。在大模型、计算机视觉、智能传感器、机器人等领域技术水平全国领先。深圳已建成和在建的智能算力规模达54.3EFLOPS，拥有鹏城实验室、前海科创和河套研究院等算力中心，为海洋 AI 模型训练、数据处理提供强大算力支撑。
政策支持力度空前，顶层设计完善：上位政策方面：《深圳市海洋发展规划（2023—2035 年）》明确提出 “加强人工智能与大数据技术应用”；《深圳市促进海洋产业高质量发展的若干措施》出台 25 条政策，瞄准海洋电子信息等前沿领域最高资助 500 万元；《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方案》将 “城市+AI” 列为重点应用领域，支持人工智能在气象、科研等领域形成一批深度应用案例。
场景专项方面：2025 年 8 月，发布 “AI + 海洋” 行业应用场景体系，涵盖海洋业务、海洋产业、海洋公共服务三大类60 项具体场景，覆盖海洋执法、深海资源开发、港口航运、智能船舶、海洋生态预警、远洋渔业等细分领域。2025 年 9 月，发布《深圳市水下机器人应用场景机会清单》，聚焦海洋油气、深海采矿、海上风电、船舶工业、海洋交通运输五大领域，推出 20 余项具体需求。
（二）创新实践：技术突破、场景落地、产业集聚，形成深圳模式
1. 海洋大模型：打造 “AI 海洋哨兵”
深圳携手华为打造盘古海洋智能预报大模型，是全国首个深度融合 AI 技术的海洋智能预报大模型，实现海洋预报从 “天级” 到 “分钟级” 的颠覆性跨越。该模型基于华为盘古气象大模型基础框架，创新提出 3D-EST 架构，融合南中国海、深圳周边海域浮标、卫星遥感等多源数据，实现 1/36° 尺度的精准刻画，可精准预报台风、风暴潮、赤潮等海洋灾害，预警准确率达 92% 以上。
2. 水下智能装备：突破 “卡脖子” 技术
深圳集聚鳍源科技、智慧海洋科技、朗诚科技等一批水下智能装备企业，突破耐压密封、水下通信、传感检测等关键技术，产品达到国际先进水平。
水下机器人：鳍源科技研发微型水下机器人，搭载 AI 视觉识别系统，可用于船体清洗、海管检测、海洋测绘等场景，已在深圳港、南海油田规模化应用。
水下通信设备：深圳智慧海洋科技研制国内首款水下 Wi-Fi 网络系统，解决水下设备互联互通难题，耐压深度达 11000 米，已在南海深海牧场、海上风电项目应用。
海洋传感器：朗诚科技推出国产替代的海水营养盐监测传感器，将价格从每台66万元降到30万元以下，目前已经大规模应用在我国环渤海、东海、南海海区，市占率达到50%。
3. 智慧港口：全链智能，打造全球标杆
深圳以 AI 技术赋能港口全流程智能化升级，建成妈湾、盐田两大智慧港区，成为全球智慧港口建设标杆。
智能装卸：盐田港区应用 AI 远控轮胎吊，通过机器视觉识别集装箱，自动完成装卸作业，效率较人工提升 20%，人力成本降低 50%；妈湾港区部署无人驾驶集卡，实现码头货物自动转运，车辆调度效率提升 30%。
智能调度：招商局港口研发 AI 港口调度大模型，实时分析船舶到港、集装箱堆存、设备运行等数据，优化船舶靠泊、集装箱装卸、集卡调度方案，港口整体作业效率提升 25%，船舶在港停留时间缩短 15%。
智能监管：深圳港应用 AI 视频监控系统，实时识别港口安全隐患、违规作业行为，实现 24 小时无人值守监管，安全事故发生率降低 40%。
4. 智能渔业：数字赋能，推动转型升级
深圳聚焦远洋渔业、深海养殖两大领域，以 AI 技术推动传统渔业向智慧渔业、绿色渔业转型。
远洋渔业：深圳国际金枪鱼交易平台搭建 AI 溯源系统，实现金枪鱼从捕捞、运输、加工到销售全流程溯源，平台已入驻客户 2200 多家，交易额超 16 亿元。
深海养殖：翌卡通依托自主研发的“绿仓”模式及AIfish智慧管理系统，实现养殖全流程数字化、可追溯；聪明鱼深耕 AI渔业应用，破解传统养殖病害防控难、产量预测不准的痛点，已应用于深圳多个智慧养殖基地。
5. 海洋生态监测：精准预警，守护蓝色海湾
深圳构建 “卫星遥感 + 无人机 + 水下机器人 + AI 分析” 的立体化海洋生态监测体系，实现海洋环境实时监测、污染溯源、生态修复效果评估。
赤潮预警：依托盘古海洋智能预报大模型，融合卫星遥感、浮标监测数据，实现赤潮提前 72 小时精准预警，预警准确率达 90% 以上，为赤潮处置争取宝贵时间。
水质监测：在深圳湾、大鹏湾等重点海域部署 智能浮标和海底观测站组成AI监测网，实时监测水温、盐度、溶解氧等指标。
生物多样性监测：应用 AI 水下生物识别系统，实时监测珊瑚、红树林、海洋鱼类等生物群落变化，为海洋生态保护与修复提供数据支撑。
（三）产业生态：集聚效应凸显、产学研深度融合、开放合作不断深化
产业集聚加速：深圳已形成以南山、宝安、盐田为核心的 “AI + 海洋” 产业集群，集聚涉海 AI 企业超 500 家，其中龙头企业 20 家、专精特新企业 80 家，涵盖海洋大模型、水下智能装备、智慧港口、智能渔业、海洋生态监测等全产业链。南山区依托 “机器人谷” 产业基础，串联深圳湾科技生态园、南山智园等载体，打造水下机器人创新研发集聚区，已集聚水下智能装备企业 100 余家。
产学研用深度融合：构建 “高校 + 科研院所 + 龙头企业 + 科创企业” 的协同创新体系，打通 “基础研究 — 技术攻关 — 成果转化 — 产业应用” 全链条。南方科技大学、哈工大（深圳）等高校与华为、招商局、中集海工等龙头企业共建联合实验室、研发中心，聚焦海洋大模型、水下智能装备等核心技术攻关；行业协会、产业联盟搭建供需对接平台，2025 年以来已举办 “AI + 海洋” 场景对接会、技术研讨会 10 余场，促成合作项目 50 余个。
开放合作不断深化：汇聚中国大洋矿产资源研究开发协会、招商工业、南方科技大学等力量共建深圳国际海洋创新研究院，打造具有国际竞争力的新型研发机构；承办2025中国海洋经济博览会（简称“海博会”），汇聚超300家行业龙头企业、科技企业，打造海洋经济交流合作平台；广州港是华南最大的综合性枢纽，深圳港是国际航线密集的全球大港，香港是国际航运中心，三大港口已形成了“差异分工、优势互补”的格局，粤港澳大湾区港口群正通过内部高效协同和对外广泛辐射，大湾区港口群整体竞争力提升提升。
（一）发展机遇：多重红利叠加，迎来黄金发展期
1、国家战略红利集中释放：
海洋强国、数字中国、人工智能先锋城市等国家战略深度叠加，为深圳 “AI + 海洋” 发展提供政策、资金、项目等全方位支持。深圳海洋大学、国家深海科考中心、南方海洋科学城等重大项目落户深圳提供了平台支撑。
2、产业变革催生万亿级市场：
全球 “AI + 海洋” 市场规模持续高速增长。据研究机构数据（Global Growth Insights ），2025年，全球海洋大数据市场规模为11.9亿美元，预计 2026年将达到12.4亿美元，2027年将达到12.9亿美元，到2035年将达到17.8亿美元。在2026年至2035年的预测期内，该市场的复合年增长率为4.1%。深圳作为全国海洋经济与 AI 产业双强城市，有望抢占市场先机，成为全球 “AI + 海洋” 产业核心增长极。
3、技术突破进入关键窗口期：
华为、腾讯等龙头企业在 AI 大模型、计算机视觉、智能传感器等领域技术不断积累。海洋大模型、水下智能感知、水下通信、智能传感器等核心技术加速突破，国产化替代进程加快。
4、全球海洋治理与绿色发展需求旺盛：
全球气候变化、海洋生态环境污染等问题日益突出，AI 技术成为推动海洋开发利用向绿色、低碳、可持续转型重要手段。深圳作为全球海洋中心城市，在海洋生态保护、海洋防灾减灾、绿色航运、低碳养殖等领域的 AI 应用需求旺盛。
（二）面临问题：短板瓶颈突出，制约高质量发展
1、核心技术存在短板：
一是海洋大模型底层技术不足：海洋专用大模型的基础算法、训练框架、核心算力仍依赖国外开源技术或海外企业，自主研发的底层框架较少，模型泛化能力。二是高端核心零部件依赖进口：水下高精度传感器、水下高速通信芯片、智能控制芯片等核心零部件国产化率不足，存在 “卡脖子” 风险。三是基础研究投入不足：深圳 AI 企业普遍重应用、轻基础研究，海洋 AI 领域基础研究投入远低于发达国家。
2、海洋数据壁垒突出：
一是数据分散割裂：海洋数据分散在海洋、自然资源、生态环境、海事、渔业等多个政府部门，以及科研院所、企业手中，存在 “数据孤岛” 现象，难以整合共享。二是数据质量不高：海洋数据采集难度大、成本高，近海数据相对丰富，深远海数据稀缺；数据格式不统一、标准不一致，多源异构数据融合难度大，高质量、标准化的海洋数据集匮乏，难以满足 AI 模型训练需求。三是数据共享机制不完善：缺乏统一的海洋数据共享平台和数据流通规则，政府部门之间、政企之间、企业之间数据共享意愿低、难度大，数据要素价值难以释放财新网。四是数据安全风险突出：海洋数据涉及国家海洋权益、国防安全、商业机密等敏感信息，数据开放共享与安全保护矛盾突出，缺乏兼顾开放与安全的数据治理机制财新网。
3、复合型人才短缺：
一方面高端人才稀缺：“AI + 海洋” 属于交叉学科领域，国内高校相关专业培养规模小，难以满足产业发展需求。另一方面人才竞争激烈：北京、上海、青岛等城市纷纷出台优惠政策，争夺海洋 AI 高端人才，深圳在高校数量、基础研究平台等方面处于劣势。
立足深圳实际，聚焦短板、精准发力、系统推进、打造标杆。
（一）突破核心技术，提升自主可控能力
1、强化基础研究：加大“AI+海洋”基础研究投入，设立专项基金支持高校、科研院所开展海洋大模型底层算法等基础研究。鼓励南方科技大学、哈工大（深圳）等高校增设海洋人工智能交叉学科专业，培养基础研究人才。攻坚核心技术：聚焦水下高精度传感器、智能控制芯片等 “卡脖子” 技术，组建 “龙头企业 + 高校 + 科研院所” 攻关联合体，推行 “揭榜挂帅” 机制。
2、搭建创新平台：依托深圳国际海洋创新研究院、南方海洋科学城，集聚高端创新资源，打造核心技术攻关高地。支持华为、腾讯、招商局、中集海工等龙头企业建设企业技术中心、工程研究中心，提升企业自主创新能力。
（二）破解数据壁垒，激活数据要素价值
1、建设海洋大数据平台：整合政府部门、科研院所、企业海洋数据资源，构建海洋大数据中心，实现海洋数据 “一站式” 整合、管理、共享、服务。
2、完善数据共享机制：出台政策明确数据共享范围、共享方式、权责划分，打破 “数据孤岛”。建立政企数据共享激励机制，鼓励企业开放自有海洋数据。
3、构建数据治理体系：落实国家数据安全法律法规，建立海洋数据分级分类管理、安全风险评估、数据脱敏、隐私保护等制度。
（三）推动产业集聚，增强产业链韧性
1、培育龙头企业：支持华为、腾讯、招商局、中集海工、中海油深圳分公司等龙头企业深耕 “AI + 海洋” 领域，通过技术创新、场景拓展、并购重组等方式做大做强。
2、扶持中小企业：加大对专精特新中小企业、创新型中小企业的扶持力度，支持其在核心零部件、软件服务、场景应用等领域做专做精。
3、深化产学研用协同：建立 “政府引导、企业主导、高校科研院所参与” 的产学研用协同创新机制，共建联合实验室、研发中心、成果转化基地，推动科研成果快速转化为产业产品。
（四）深化场景创新，推动规模化商业化落地
1、拓展高端应用场景：聚焦深海资源开发、海洋生物医药等高端领域，布局一批高价值、高成长性的应用场景。
2、推动场景商业化运营：坚持 “政府引导、市场主导”，政府对标杆场景给予初期补贴。鼓励企业自主投资、自主运营，提升场景盈利能力。
3、加强区域协同合作：推动深圳与香港、广州、珠海等城市场景共享、技术共建、市场共拓，共同打造全国 “AI + 海洋” 创新发展高地。
（五）强化人才引育，夯实智力支撑基础
1、大力引进高端人才：面向全球引进海洋大模型算法专家、水下智能装备研发专家、海洋科学顶尖人才等，给予安家补贴和科研经费配套等优惠政策。
2、加快培养本土人才：支持南方科技大学、哈工大（深圳）、深圳大学等高校优化专业设置，增设“AI+海洋”等交叉学科专业。推行 “校企合作、产教融合” 培养模式，鼓励企业与高校共建实训基地、联合培养人才。
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