数据首当其冲。人类对海洋的整体认知尚不足5%，观测站点、浮标、卫星数据相对于海洋体量仍是“零星点点”。垂向剖面数据尤其稀缺，极端过程样本匮乏，直接限制AI模型的训练与泛化。算法方面，当前海洋AI大多是把通用深度学习算法直接迁移套用，缺少面向海洋物理约束的原生设计，“很多模型只能拟合观测，对未见过的海洋现象外推能力差”。算力层面，传统海洋模式依赖CPU科学计算集群，AI训练依赖GPU集群，二者架构相互独立，而未来海洋智能计算需要二者深度耦合，当前的硬件与软件栈的支撑还不够成熟。

　　“三者之中数据是首要瓶颈，但算法要走向海洋专属化，算力要走向智算融合，三者协同突破，海洋人工智能才能真正释放潜力。”聂婕说。

　　数字海洋的山东机遇

　　挑战在哪里，机遇就在哪里。聂婕认为，山东发展“AI+海洋”具有独特优势：空天地海一体化观测的基础、超算与智算联动的平台、崂山实验室等高能级科研载体，以及港口航运、海洋牧场、海上风电等丰富的产业场景。山东港口集团集装箱吞吐量居世界前列，全国71个国家级海洋牧场中山东占多数——这些场景都对精细化海洋环境保障提出了现实需求。“补齐高质量垂向观测数据，发展海洋原生物理-AI融合算法和算力，打通科研与产业转化，这是下一步的关键。”