人工智能（AI）技术，尤其是大模型技术，正在全球范围内迅速发展并获得高度关注。其中，海洋大模型的落地与应用，对我国探索海洋、经略海洋具有重要意义。海洋领域目前已经积累了丰富的多模态数据，从卫星遥感到无人机，从水下声学到碳源汇，同时，一些海洋大模型已初露头角，如琅琊泊、问海、羲和等。为了深入探讨海洋大模型落地的核心挑战与演进路径，2024年9月21日CCF青岛举办了“海洋大数据智能分析”研讨会。

本次研讨会由CCF主办，CCF青岛和CCF YOCSEF青岛共同组织，中国海洋大学信息科学与工程学部支持。由CCF青岛执行委员中国海洋大学仲国强和CCF青岛秘书长中国海洋大学王胜科共同担任执行主席。本次研讨会邀请到了南京信息工程大学海洋科学学院院长董昌明教授（中国海洋学会人工智能海洋学专委会主任）、中国海洋大学信息科学与工程学部部长董军宇教授（国家高层次人才计划专家）、国防科技大学汪祥副研究员（湖南省科技创新“湖湘青年英才”、羲和大模型论文一作）、南京信息工程大学张荣华教授（国家特聘专家）和中国海洋大学青年英才工程第一层次特聘教授聂婕（国家优青）担任引导嘉宾，邀请到了中国科学院自动化研究所郭龙腾副研究员（紫东太初大模型研究骨干）、华为昇腾人工智能高级工程师隋晓金、青岛大学黄宝香教授、科大讯飞产业加速中心产品总监刘鹏、中国海洋大学王胜科副教授和青岛国实科技集团有限公司高级项目经理王成锐担任思辨嘉宾。来自青岛市海洋局、工信局、大数据局、中国移动、中国联通、中国海洋大学、山东科技大学、中国石油大学（华东）等100余位海洋大模型研究与落地相关的学者、专家以及CCF青岛分部的委员们共同参与了本次研讨会的思辨和研讨。

在研讨会致辞环节，中国海洋学会人工智能海洋学专委会主任董昌明对人工智能海洋学特别是近期海洋大模型的研究意义进行了阐述并对人工智能海洋学专委会进行了介绍，中国海洋大学信息科学与工程学部部长董军宇对学部发展历程进行了简要介绍并预祝研讨会圆满成功。

在报告环节，南京信息工程大学董昌明教授首先做了题为《智能求解海洋模式偏微分方程》的报告，他围绕“海洋模式参数的智能估算”与“海洋模式偏微分方程的智能求解”两部分重点介绍了海洋科学领域的智能偏微分方程求解的一些工作，第一部分介绍了湍流混合参数的智能估算方法，在外部经验知识融入方面，建立了12个海气热通量观测数据集，以及强迫场参数的智能估算方法，第二部分介绍了PINN求解海水温度扩散方程、PINN求解KdV方程、PINN在风暴潮智能预报中的应用。

中国海洋大学董军宇教授做了题为《“寒冰”--北极海冰时空多尺度预测基础模型》的报告。气候变化是全球关注的一个问题，北极海冰快速融化为全球气候和环境带来新的挑战和问题。目前研究面临北极海冰预报结果“不可靠”、北极环境变化机理“不清楚”等挑战，当前模型主要分为数值驱动和数据驱动两类，其中数据驱动的深度学习模型，已经成为北极海冰预报重要方法，但是当前模型预测结果容易出现过平滑现象，因此需要建立高频特征增强分支，对边缘细节增强。基于此，提出了六亿参数的北极海冰时空多尺度预报基础模型MetaICE，实现了连续14天的海冰密集度预报。目前，海冰预测模型面临可解释性问题，需要将偏微分方程嵌入到神经网络中，用以拟合先验知识，并用残差机制将知识与神经网络融合；当前海冰分析方法未能充分挖掘输入数据的全局与局部特征关联，拟引入混合注意力机制，提高非线性建模能力；针对边界难以提取、数据迁移困难等问题，拟提出基于SAM大模型的海冰分割与分类模型。