简介
盘古及其他海洋预报大模型，正推动AI由数值模式加速器转向海洋气象预测主体，学习大气环流、海温海流与海气通量关系。海气大模型的关键，不只是联合预测多类要素，而是在模型内部建立可计算、可约束、可解释的耦合通道，通过共享潜空间、耦合数据同化和物理约束，推动模型从变量相关走向机制关联。但现有注意力、归因和物理一致性检验，仍难回答模型是否真正符合海气机理。本论坛聚焦海气大模型的预报精度、机理解释、跨域稳健与业务应用。 思辨： 1.大模型可解释性的方法谱系与适用边界在哪？2.如何区分海气大模型中的统计依赖与物理机制表征？3.面向可信预测与业务应用，如何构建可解释、可约束、可验证的海气耦合大模型技术体系？
简介为官网原文，部分内容可能未写完。
人员
主席
- 周小伟 · 中国海洋大学
- 李春山 · 哈尔滨工业大学（威海）
嘉宾
- 董昌明 · 南京信息工程大学
- 聂婕 · 中国海洋大学
- 李旭涛 · 哈尔滨工业大学深圳研究生院
- 宫勋 · 山东省计算中心
- 卢彬 · 上海交通大学
- 邓锦亮 · 北京航空航天大学
报告安排
海洋动力灾害的智能快速预报及其智能体
董昌明 · 南京信息工程大学
简介
海洋动力灾害极大地影响沿海地区国民经济建设，海洋灾害快速便捷预报一直是急需解决的重大需求。人工智能技术的赋能使得海洋灾害快速便捷预报成为可能。本报告介绍作者团队近期研发的针对海洋观测数据稀缺的小样本数据的海洋动力灾害智能预报方法、开发的本地部署的智能体及其应用。
知识-数据-物理融合：人工智能驱动的海洋复杂可计算系统新方法
聂婕 · 中国海洋大学
简介
本报告聚焦于人工智能推动海洋复杂可计算系统演进的技术路径，全面回顾了面向海洋环境预报的智能化框架。首先回顾科学研究的四大范式——实验、理论、计算与数据密集型思维在海洋预测领域的演进，指出复杂环境建模已超出现有可计算系统的表达与推理能力。随着大语言模型的兴起，科学计算正从物理层级拓展至知识与语义层级，人工智能正在重构科研工具链。报告介绍了物理机制与数据驱动耦合的创新框架及其在典型海洋过程预报中的应用成效，分析了人工智能技术对现有海洋计算系统的优化作用。
面向海洋区域的短临气象预报模型与方法
李旭涛 · 哈尔滨工业大学深圳研究生院
简介
雷达回波图像是短临气象预报的重要观测数据，然而海洋区域往往难以被雷达信号覆盖。对此，短临天气预报可采用两种方式：（1）完全依赖静止卫星观测开展短临预报；（2）基于卫星图像建立与雷达回波的重构映射，再进行短临预报。针对这两种方式，本次报告将首先介绍一种基于雷诺分解原理的残差扩散静止卫星云图短临预报方法，以解决海上强对流区域的预报问题；其次，将介绍一种面向卫星到雷达降水反演的组织感知框架（SlotMamba）以及一种运动条件后验传输模型（MPT），以解决卫星云图到雷达回波图像的重构反演问题。
应对台风导致的海表观测缺失的一种AI算法开发与应用
宫勋 · 山东省计算中心
简介
台风过境期间，受极端海况影响，海表观测数据容易出现缺失或不连续现象，影响海洋数值模式与实际观测结果的对比分析，并可能引入评估误差。针对这一问题，本报告介绍一种基于人工智能的海表观测数据缺失处理算法，旨在缓解台风期间观测数据不完整带来的影响，提高模式与观测数据对比分析的可靠性，为台风条件下的海洋数值模式评估提供技术支持。
精卫：全球海洋元素循环的智能重构与认知
卢彬 · 上海交通大学
简介
全球海洋正经历着不可逆的缺氧危机。然而，受限于极度稀疏的溶解氧历史观测数据，全球氧循环的时空演化定量化分析困难。本研究融合原位观测、再分析资料与气候态先验等多源异构信息，设计了专用于地球球体连续场建模的人工智能神经算子模型，准确重构了全球1960年至今、0-5500 m、月尺度海洋溶解氧格点化数据。结果揭示了风驱动过程在热带太平洋长期脱氧趋势中的关键作用及其对渔业生态系统的深远影响。进一步，构建了海洋复杂问题深度求解大语言模型智能体，通过对22类工具库的自主调用，加速了海洋科学数值计算与分析效能。综合集成研发了“精卫”海洋开放科学平台(https://jingwei.acemap.info/)，支持数据可视、在线计算、学术检索等功能，依托国际海洋研究科学委员会第168工作组（4D-BGC）开展数据协同互校，并支撑了《State of the Climate 2025》气候报告编制。
待定
邓锦亮 · 北京航空航天大学
简介
待定