1. 人工智能在海洋探索中的應用

水資源豐富

海洋里有豐富的水資源,負擔著全球的水體循環(huán)系統(tǒng)運轉,影響甚至決定了全球的氣候變化,。

生物資源豐富

海洋里有豐富的生物資源,從全球生物資源的多樣性方面,提供了生物科學研究的標本,。

經濟價值高

海洋里有豐富的經濟魚類、藻類資源,為人類提供了食物,、油脂、化工材料,、藥物等等,。

礦產資源豐富

海底有豐富的礦產資源,深海錳結核的礦藏比例是一個幾乎無窮無盡的寶藏,海底也有豐富的石油,、天然氣,、可燃冰儲量。

2. 人工智能在海洋探測的應用

1. 無人艇的發(fā)展和應用非常廣泛,。2. 無人艇的發(fā)展得益于科技的進步和人們對自動化技術的需求增加,。無人艇可以用于海洋探測,、水下勘探、海洋資源開發(fā),、海上救援等領域。無人艇可以減少人員傷亡風險,，提高工作效率，降低成本,。3. 隨著無人艇技術的不斷發(fā)展，未來無人艇的應用領域將會更加廣泛,，比如在軍事領域中的應用，以及在海洋環(huán)境保護中的應用等,。同時，無人艇的智能化程度也將不斷提高,，未來將會有更多的無人艇可以自主完成任務。

3. 人工智能在海洋探索中的應用論文

海洋是地球的主體,、生命的搖籃,、人類文明的源泉,。地球表面分屬為陸地和海洋,。如以大地水準面為基準,，陸地面積占地表總面積的29.2％,；海洋面積占地表總面積的70.8％,。海陸面積之比為2.5：1,。世界大洋通常被分為四大部分,，即太平洋,、大西洋、印度洋和北冰洋,。浩瀚的海洋蘊藏著十分豐富的海洋生物資源，有人推算,，海洋向人類提供食物的能力,，相當于全世界陸地耕地面積所提供食物的1000 倍,。

4. 人工智能對航海的影響

是，公司密切關注和研究人工智能,、深度計算,、機器視覺等技術在智慧交通、智慧航運業(yè)務領域的應用,，公司船視寶系列產品已積累了115個核心算法,，船舶航行主動安全系統(tǒng)、交通事件檢測系統(tǒng)運用到機器視覺相關技術,。

5. 人工智能與海洋機器人

這個專業(yè)前景很好,。首先是國家將海洋強國提到了一個很高的層面，說明國家對海洋經濟高度重視，海上風電,，海洋牧場和海上新興項目不斷豐富,。其次沿海省份對海洋經濟發(fā)展都有了明確的規(guī)劃,，而且起點很高,。

因此說海洋經濟發(fā)展需要人才，在海上設施設備維護急需水下機器人,，只是開設類似專業(yè)的院校很少而且真實技術的先進性不夠,。如果有真本事前途無量。

6. 海底人工智能

根據普利茅斯大學領導的一項新研究，人工智能可以幫助科學家揭示生活在海底的物種種類,。

在海底圖像中識別各種動物的準確率約為80%，并進一步推進的自然語言理解，對話系統(tǒng),，語言翻譯研究進展,。

本數據庫著重關注對本地生物多樣性產生威脅的外來入侵物種,，涵蓋生態(tài)系統(tǒng)中所有的生物類群,，從微生物到動物和植物，但我們還沒有考慮它是合適的在這個階段完全代替人類，那就是要考慮人工智能是否會代替人類所有的工作,。

7. 人工智能在船舶的應用

船用雷達是一種傳統(tǒng)的無線電導航設備,，在船舶近海定位、引導船舶進,、出港，窄航道航行以及在避碰中發(fā)揮作用,。GPS導航儀在海洋船舶中已普遍使用,，它與雷達相比具有全球,、連續(xù)、實時,、高精度,、多功能等優(yōu)點。隨著海用信標差分GPS(DGPS)基臺的不斷建立,，可將使用GPS C/A碼的定位精度提高到米量級,。因此，還可應用DGPS或GPS導航儀來改善雷達的使用性能,，測定雷達測距、測向精度,，彌補雷達在避碰和錨位監(jiān)視等方面的某些局限性,。

2 GPS與雷達的定位與導航功能

2.1 定位功能

船用雷達發(fā)射無線電波，并接收該電波從目標反射的回波,，在顯示器上一目了然地顯示周圍物標相對于本船的圖像,。測定一個或幾個固定物標相對于本船的方位和距離，可在海圖上作出船位,。由此可見,，雷達對于船舶在近岸海區(qū)或窄航道上安全航行發(fā)揮重要作用，特別是在霧航中更加顯示它的重要性,。但是,，由于受到雷達電波傳播的視距所限，探測物標的距離通常只有幾至幾十海里,，不能用于遠洋定位,。 GPS導航儀同時跟蹤3顆或4顆衛(wèi)星信號，測定到達衛(wèi)星的偽距,，通過導航儀內部計算機解算,，實現實時、連續(xù),、全球,、高精度定位,，可彌補雷達不能實現遠洋定位以及定位不連續(xù)、定位操作工作量大等缺點,。

2.2 導航功能

30m左右的中型引航船,。考慮到天津港冬季多大風,，

錨地無遮蔽,，以及在海況好時的工作方便，可考慮配置1艘不小于40m的大型子母引航船,。天氣及海況不好時,，可單獨執(zhí)行任務；海況好時,，可將其攜帶的2艘高速艇放下,，共同執(zhí)行任務。如子母船的設想不能成立,，也可只配置1艘大型引航船,，另配置2艘高速艇。 無論任何型號的引航船(艇),，在設計上必須考慮到靠船的要求和引航員上,、下船的方便。

3.3 對速度和操縱性能的要求 引航船在速度上不能低于16kn,。 高速艇一般不能低于20kn,。 從操縱靈活的要求出發(fā)，采用可變螺距船,；駕駛操縱系統(tǒng),，應以方便1人操作為原則；大型引航船,，還應加裝首側推器,。

3.4 要配置先進的雷達及通信設備

另外，船身應為白色,，并在明顯處標注英文“引航(PILOT)”,。

以上僅是對引航船提出一些的初步設想，根據規(guī)范化及國際大港口的要求來考慮,，配置專用引航船是非常必要的,。

普通船用雷達要獲得航速、航向航跡等航行數據,，需通過幾次定位,，由人工標繪實現。自動雷達標繪儀(ARPA)雖然自動顯示上述數據,，但存在跟蹤延遲和雷達,、計程儀,、羅經等傳感器引入的誤差。另外,，由于ARPA設備昂貴,，不能在所有的船上安裝。 GPS導航儀采用現代電子計算機技術,，可實時計算并顯示航速,，航向，航跡偏差,，風,、流壓差，還具有設置航路點,、計劃航線,、顯示到達航路點的距離、時間等導航功能,。

3 GPS的避碰功能

船用雷達測定海上運動物標和靜止物標的距離,、方位等相對參數，通過人工標繪得到最近會遇距離(CPA)和到達最近會遇點的時間(TCPA)等避碰數據,，駕駛員根據這些數據及時采取避讓措施,。但是，有些物標反射回波微弱,，操作人員難以看清它們的回波圖像,，ARPA有可能對它們漏跟蹤或錯誤跟蹤而不能提供避碰數據。在氣象條件惡劣時,，出現嚴重的海浪回波干擾或雨、雪回波干擾,，上述丟失物標的現象時有出現,。對于未露出海面的暗礁、沉船,、淺灘等潛在物標,，雷達更是無能為力。根據海圖和航海通告事先查出在航線附近水面危險的小物標和水下的潛在障礙物,，把它們作為航路點在GPS導航儀中存貯,，并根據障礙物和船舶狀況設置報警范圍。在航行中,，駕駛員可以隨時檢查這些物標相對于本船的距離和方位,。一旦船舶進入所設定的報警范圍的邊界，GPS導航儀立即發(fā)出報警,，駕駛員作出避讓措施,。

4 GPS輔助雷達定位

雷達定位的難點是正確識別物標,，對于不大熟悉雷達觀測的駕駛員更是如此。若用雷達觀測幾個比較接近的非獨立物標,，由于物標回波圖像邊緣擴大,、失真等原因，這些物標的回波圖像難以清楚分開,，因而觀測雷達圖像找不出與海圖所對應的物標,，或把一物標回波圖像錯認為另一物標的回波圖像，獲得錯誤的雷達船位或造成不能允許的船位誤差,。又由于在海圖上查找雷達回波反射點要耽誤時間,，因而定位是不連續(xù)、不實時的,，獲取船位的時間滯后于實測船位的時間,。滯后時間的大、小與觀測者對雷達觀測的熟練程度有關,。

普通的GPS導航儀,，除了直接存貯任一位置的經、緯度以外,，還可輸入當前位置到達雷達測量位置的距離,、方位，計算并顯示物標的所在位置的經,、緯度,。若把雷達測定的物標的距離、方位數據迅速輸入GPS導航儀,，根據它顯示的經,、緯度數據，可迅速在海圖上找到對應的物標,，由此作出雷達船位,。用此方法取得的雷達船位比用常規(guī)法作得的船位準確、可靠,，避免因識別反射物標錯誤而引起雷達船位錯誤或偏差,，標繪所用的時間也可明顯縮短。如果將雷達測定的距離和方位數據通過接口和控制裝置輸入GPS導航儀,，導航儀就不需人工干預直接顯示相應物標所在位置的經,、緯度。

5 錨位監(jiān)視功能

在船舶錨泊時,，船用雷達可通過測定陸標的方位和距離監(jiān)視本船的錨位偏離狀況,，也可通過測定到達他船的方位和距離監(jiān)視他船的漂移狀況，一旦發(fā)現本船和他船走錨,，便可采取相應的措施避免發(fā)生事故,。GPS的錨位監(jiān)視是以錨位點為中心,，輸入的設定距離為半徑，一旦天線所在位置超出此范圍,，即被認為走錨而發(fā)出報警,。監(jiān)控半徑大、小的選擇要根據GPS導航儀的定位精度,、周圍環(huán)境及船舶狀況而定,。由于GPS具有較高的定位精度，可以減小設置監(jiān)控半徑,，提高監(jiān)控靈敏度,。若采用DGPS可進一步減小監(jiān)控半徑，提高監(jiān)控靈敏度,。通常,，GPS導航儀的最小設置監(jiān)控半徑為0.1n mile。 雖然GPS不能監(jiān)視他船的錨移狀況,，但對本船的錨移監(jiān)視具有不需通過測定物標定位,、監(jiān)視靈敏度高、快速實時等優(yōu)點,。GPS與雷達相結合的錨位監(jiān)控手段,，對防止大風造成的損失可起到很大的作用。

6 DGPS測定船用雷達測向,、測距誤差

7 GPS與雷達配合應用需注意的問題

8. 人工智能在海洋科學的應用

上海海洋大學和上海儀電將以“智匯海洋,，創(chuàng)享未來”為主題，合作共建AI+海洋創(chuàng)新中心,，開展人工智能-海洋科學前沿多層次寬領域合作,，探索大型人工智能國有企業(yè)與國家“雙一流”高校合作的新機制，構建人工智能-海洋科學交叉創(chuàng)新學科發(fā)展新模式,。

在未來的合作中,，雙方將以AI+海洋創(chuàng)新中心為載體，瞄準前沿,，共同開展海洋科學等學科領域的數據挖掘和AI核心算法研發(fā)，同時推進智慧海洋特色的科研成果轉化,；共同打造特色顯著的臨港新片區(qū)產教融合教育高地,，建立多層級、體系化的“人工智能+”復合型應用人才培養(yǎng)模式,；共同設計策劃海洋特色主題國際性活動,，構筑新興人工智能校園文化、社區(qū)文化,，推動人工智能,、海洋科學與臨港新片區(qū)文化產業(yè)深度融合,；建設智慧校園，創(chuàng)新管理機制,，提升管理效能,，實現智能化管理和治理。

9. 人工智能對海洋技術的影響

海洋牧場對潮間帶生態(tài)的影響較大,。1. 潮間帶是海洋與陸地相交界的區(qū)域,，是生物多樣性最豐富的生態(tài)系統(tǒng)之一。而海洋牧場為了畜牧養(yǎng)殖而人工建設的海洋牧場,，通常會破壞潮間帶的自然環(huán)境,，加劇生態(tài)系統(tǒng)受損的情況。2. 海洋牧場的運作需要高強度的人工干預,，會增大潮間帶的環(huán)境變化和干擾,，導致當地生物食物鏈、種群結構,、物種多樣性等方面的變化,。此外，海洋牧場在養(yǎng)殖過程中還會釋放大量抗生素,、綠藻素等污染物質,，危害潮間帶生態(tài)環(huán)境的安全和穩(wěn)定。3. 為了保護潮間帶的生態(tài)環(huán)境,，應該加強管理和監(jiān)測措施,，控制海洋牧場數量和規(guī)模，避免對潮間帶生物多樣性產生不可逆的破壞和影響,。