近日，海洋通用基座大模型“沧穹CEORION”正式完成国家网信办备案。这是全球首个海洋通用基座大模型，由世航智能科技（苏州）股份有限公司自主研发，此次通过备案标志着该大模型已走通从底层技术自研、模型训练迭代到合规产业化服务的完整链条，也是中国企业在海洋通用人工智能领域实现的突破。

海洋环境具有极高复杂性。随着作业深度增加，水下设备承受的压力持续增大；复杂洋流、涌流和水体扰动会影响机器人运动与操作稳定性。水下光照不足，浑浊水体、悬浮物及复杂背景又会增加环境感知和目标识别的难度，强依赖视觉的模型很难真正发挥作用。

另外，水下通信条件也对自主智能提出了更高要求，要求机器人在信息不完整、通信受限的情况下，仍能结合现场感知进行任务规划、风险判断和自主执行。

更深层的挑战在于数据与泛化。海洋作业数据采集成本高、周期长，不同海域、深度、水质、光照条件和机器人平台之间存在显著差异。依赖特定场景数据训练的模型，可能在环境或任务发生变化时出现明显的性能下降。

因此，海洋通用基座大模型需要解决的，不仅是识别海洋目标或理解海洋知识，更是如何将环境感知、任务理解、行动规划与机器人执行有效结合，并探索模型在未见过的环境、任务和设备平台之间的泛化能力。

在这些关键技术创新上作出突破，海洋通用基座大模型“沧穹 CEORION”交出了一份漂亮的答卷：

在弹性模态感知技术方面，大脑自动调节感知通道，将声呐、力觉、惯导、视觉等智能融合，实现了在零光照、高浑浊的极端水域中稳定感知和作业的能力。

在原生海洋世界模型方面，第一次将复杂的海洋流体力学与运动学约束，编码进神经网络的底层，对洋流冲击与海洋中受力反馈进行精准预判，实现了主动实时自适应控制。

在跨场景、跨任务的泛化与通用性方面，世航围绕海洋复杂环境与多样化作业的真实场景，首创了多领域的海洋专家模型。 在模型与本体的连接及多元场景适配方面，沧穹大模型基于统一端到端架构，无需切换不同模型，即可支持巡检、检测、清洗、抓取、切割、焊接、勘探、搜救、应急、采矿、运维、封存等12大类水下作业，推动海洋智能从单一任务执行走向多任务、多场景的通用自主作业。

目前，该大模型相关能力已在船舶清洗、港口清淤与绿色作业、渔业养殖、海洋工程与基础设施、深海资源勘探及开发等领域落地。  扬子晚报/紫牛新闻记者  徐晓风

 基于世航沧穹大模型的海洋机器人服务船舶运维

 基于世航沧穹大模型的海洋机器人作业于绿色能源项目

校对 陶善工