原標題：青島：搶占“AI+海洋”新賽道

來源：青島日報

原標題：青島：搶占“AI+海洋”新賽道

來源：青島日報

充分發揮海洋特色資源及算力、數據、應用場景等優勢，發力海洋人工智能大模型——

青島：搶占“AI＋海洋”新賽道

2024年，人工智能（AI）再度成為“熱詞”。今年政府工作報告提出，深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能＋”行動，打造具有國際競爭力的數字產業集群。這是“人工智能＋”首次被寫入政府工作報告。

人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力。一年多來，以ChatGPT、Sora、GPT－4o等為代表的人工智能大模型相繼問世，正在深刻重塑著人類的生產和生活方式。縱觀國內外，人工智能大模型正處于應用爆發期。據國家網信辦數據，目前我國已有117個大模型完成備案。眼下，人工智能大模型領域“百模大戰”態勢愈演愈烈。行業大模型深度賦能電子信息、醫療、交通等領域，形成上百種應用模式，賦能千行百業。

不入局，就出局。這是人工智能大模型時代來臨時很多城市的切實感受。青島也深知，面對“人工智能＋”這一賽道，如果抓不準、抓不住，就有可能失去發展主動權和競爭主導權。所以，青島充分發揮海洋特色資源和算力、數據、應用場景等優勢，發力海洋人工智能大模型，加快搶占“人工智能＋海洋”新賽道。

這是一條注定充滿荊棘但又必須要走的路。挑戰與機遇并存。

青島發力海洋人工智能大模型

數據——豐富數據賦能大模型訓練

建立了全球最大的海洋大數據存儲體系，建成了全國首個海洋數據交易服務平臺，數據交易額達1369萬元，匯集訓練數據總量超過30PB，能夠為大模型訓練提供豐富的數據支持。

算力——算力設施建設進展迅速

中國聯通（青島）智算中心和中國移動智算中心（青島）已相繼啟用，截至目前，青島算力總規模超2300P，預計2026年總算力達12000P。建成由神威國產超算、X86超算、GPU和大數據存儲四大集群構成的超大規模混合算力平臺，算力規模處于國內頭部方陣，是國內支持人工智能大模型訓練規模最大、性能最優、支撐重大專項最多的國產超算集群。

算法——掌握了一批實用“工具”

發揮嶗山實驗室“虹吸效應”，匯集由中科大、清華大學科學家領銜的國內頂尖團隊，經過兩年多研發，完成了具有1700億參數規模訓練任務，培育了“瀚海星云”通用大模型和具有海洋特色的“問海”垂直大模型；中國海洋大學研發了“瑯琊泊”海洋環境預報大模型、北極海冰大模型；山東省港口集團正在研發賦能智慧化港口建設的“港口行業大模型”……

核心要素強，具備先發優勢

2022年11月，OpenAI發布對話式AI模型ChatGPT，這是一個堪稱劃時代意義的人工智能大模型。隨后，ChatGPT不斷更新、進化，不僅能展開自然的多輪對話、高效的精準問答，還能生成論文、小說等各類文本。ChatGPT的成功，有力推動了人工智能技術的普及化進程，也讓“大模型之戰”愈演愈烈。

沒有人預料到，就在前不久，OpenAI再次發布GPT－4o，該人工智能大模型具備實時語音通信、實時視覺等功能，讓人與AI交互的體驗感顯著提升。這是對話式AI的又一發展里程碑，也讓人們真切感受到人工智能的“超能力”，以及人工智能大模型迭代之快。

到今天，包括ChatGPT等在內的人工智能大模型層出不窮，越來越廣泛地應用于人機交互、語音識別、無人駕駛、人臉識別等社會生活場景，以及新藥研發、材料設計等產業進程。更為重要的是，人工智能大模型擁有自我學習的能力，在不斷進化中，正進一步轉化為現實生產力。

或許有人會問，人工智能大模型如此之強，它是如何建立的呢？這就必須提到人工智能大模型研發建設的三大核心要素——數據、算力、算法。簡單來說，數據是基本要素，用來構建大模型，并通過不斷“喂數據”，促進大模型更新、進化；算力是核心動力，隨著AI模型的復雜性和數據量不斷增加，對算力的需求也會急劇上升；算法是關鍵支撐，是利用數據、依托算力，按照預先設定的架構運行，是解決問題的工具，很大程度上決定了AI模型的質量。

所以，要想建設人工智能大模型，數據、算力、算法缺一不可。而海洋是高質量發展戰略要地，是青島最突出的特色優勢。在海洋領域，青島數據、算力、算法三大核心要素強，具備先發優勢，正因如此，青島正全面發力海洋人工智能大模型，搶占“AI＋海洋”新賽道。

具體來看，在數據方面，青島建立了全球最大的海洋大數據存儲體系，建成了全國首個海洋數據交易服務平臺，數據交易額達1369萬元，匯集訓練數據總量超過30PB，能夠為大模型訓練提供豐富的數據支持。

坐落于中國移動（山東青島）數據中心的中國移動智算中心（青島）可為人工智能大模型建設提供算力支持。

在算力方面，青島算力設施建設進展迅速，中國聯通（青島）智算中心和中國移動智算中心（青島）已相繼啟用，截至目前，青島算力總規模超2300P，預計2026年總算力達12000P。目前，青島已建成由神威國產超算、X86超算、GPU和大數據存儲四大集群構成的超大規模混合算力平臺，算力規模處于國內頭部方陣，是國內支持人工智能大模型訓練規模最大、性能最優、支撐重大專項最多的國產超算集群。

在算法方面，青島發揮嶗山實驗室“虹吸效應”，匯集由中科大、清華大學科學家領銜的國內頂尖團隊，經過兩年多研發，完成了具有1700億參數規模訓練任務，培育了“瀚海星云”通用大模型和具有海洋特色的“問海”垂直大模型；中國海洋大學研發了“瑯琊泊”海洋環境預報大模型、北極海冰大模型；山東省港口集團正在研發賦能智慧化港口建設的“港口行業大模型”等，掌握了一批實用“工具”。

應用場景廣，繪制“導航地圖”

“人工智能若找不到應用場景就沒有用。用人工智能賦能傳統產業、培育新興產業、打造未來產業，才是人工智能的核心。”中國科學院院士呂建的這句話，用來表述人工智能大模型同樣適用。

一大利好是，青島不僅擁有構建海洋人工智能大模型的數據、算力、算法優勢，而且也具備場景優勢。最突出的一個例子是，青島在海洋藥物與生物制品產業的應用場景、前景已經得到了驗證。近年來，青島借助超算，通過人工智能虛擬篩選、智能藥物設計等手段，從海量的海洋生物資源中尋找具有藥用價值的化合物，快速、高效篩選出了抗癌藥物BG136和抗乙肝病毒藥物LY102，大大加快了海洋藥物研發進程。

這其中的原理是，通過人工智能虛擬篩選，即將海洋天然產物三維結構數據庫與藥物分子靶點數據庫比對分析，不斷測試庫中的海洋化合物對可能與特定疾病有治療意義的生物分子靶點的活性；通過智能藥物設計，即對海洋化合物展開結構改造和設計，進一步評估海洋化合物的成藥潛力。這不僅幾何級減少了發現海洋藥物的時間，而且將海洋藥物篩選準確率從不足20％提升至60％以上，大大縮短研發周期并提高了成功率。

不僅僅是海洋藥物與生物制品產業，海洋人工智能大模型的應用場景還有很多。在海洋漁業方面，可通過收集、整理和分析漁業生物等相關數據，更準確地評估漁業資源的健康狀況，并制定相應的保護措施和管理策略；在船舶與海洋工程裝備產業方面，能夠進一步提高海洋裝備的控制水平，包括船舶動力定位智能化、水下姿態控制智能化、水下導航智能化等；在海水淡化與綜合利用產業方面，可以通過智能算法優化海水淡化過程中的膜分離技術，設計出具有高效脫鹽性能的膜，提高分離和脫鹽的效率，使海水淡化更加經濟高效；在海洋交通運輸產業方面，可應用于智能引航、船舶調度、航道維護、安全管理以及環境保護等方面，打造智慧港口。

如上所述，海洋人工智能大模型有助于推動海洋傳統產業轉型升級，海洋新興產業培育壯大，同時，它還能夠打造未來產業。例如，人工智能技術在海洋勘測和資源開發中具有廣泛應用，通過利用人工智能算法分析海底地質特性和海底環境，可以更加精準地建立三維地質模型，幫助勘測人員評估海底潛在礦產資源的豐富程度，提高資源勘測的效率和準確性。除此之外，還能夠通過自適應策略開展海洋數據挖掘，發現未知特性、預測海洋環境的變化，進而推動海洋資源勘探。

業界普遍認為，發展“人工智能＋”，必須在“＋”的應用場景上突破，并進一步明確應用場景中哪些方面需要大模型。目前，青島已圍繞海洋氣象預報、海洋災害預警、智慧港口建設、海洋藥物篩選與研發、海洋資源勘探與開發、海洋智能裝備制造、海洋信息智能感知、海洋水下自主無人系統研發、深遠海養殖、海洋文旅等垂直領域，梳理出近百個應用場景，為各類創新創業主體在青島搶灘登陸海洋人工智能領域提供了“導航地圖”，為大模型領域和海洋領域頭部企業精準供需對接提供了路徑。

體系化推進，形成產業集聚

人工智能與應用場景結合才能發揮最大效能。海洋人工智能大模型的建設，同樣必須遵循場景驅動的原則，不斷深入挖掘、分析、篩選模型的應用場景需求，確定場景突破的優先級順序，繼而先行先試開展模型的構建、訓練、優化與應用。

但是，沒有一個人工智能大模型是完美無缺的。當前，幾乎所有的大模型都無法對極端氣候事件展開精準預測，因為極端天氣事件非常少，數據量太少，無法訓練大模型。與之相矛盾的是，恰恰是那些極端氣候事件更需要被提前預測。“所以，青島致力于打造海洋基礎大模型矩陣，體系化建設海洋人工智能大模型，非常科學。”中國科學院院士吳立新表示。

眼下，發力海洋人工智能大模型的青島，正在加快構建一個包含“瀚海星云”大模型在內的基礎大模型矩陣、以“問海”大模型和港口大模型為代表的N個行業大模型和X個重點應用場景的“1＋N＋X”海洋大模型體系，通過成體系推進，并在關鍵場景應用，找到突破口，彰顯展示度，更好發揮標桿示范引領作用。

不僅如此，青島還堅持政府引導、市場主體、創新驅動、開放合作原則，集聚各類要素資源，聚力打造具有全球競爭力的世界級海洋人工智能大模型產業集聚區。

青島市人工智能產業園加速崛起為人工智能產業發展新高地。

產業載體就位于青島市人工智能產業園。目前，該產業園已聚集各類人工智能相關企業200余家，青島人工智能計算中心、國家高端智能化家用電器創新中心、東華軟件副中心產業園已建成；中科曙光全球研發總部基地、一汽解放（青島）商用車研究院、青島人工智能科技創新中心、泰科達數據中心、好美智谷人工智能產業園、人工智能創制中心等總投資約145億元的7個在建項目正在加快建設；人工智能數字創新基地（待定）正在加快前期準備，預計2024年下半年開工建設。園區已逐步建成賦能青島市產業發展的AI創新高地和算力基礎設施支撐高地，成為青島市人工智能產業發展的核心區、主陣地。在此基礎上，推進“人工智能＋海洋”深度融合，打造海洋人工智能大模型產業集聚區。

青島人工智能計算中心。

如今，青島已行動起來。加快建立一個工作專班，加強工作統籌協調推進；組建一批攻堅團隊，盡快完成海洋大模型基座研發和建設；設立一支海洋大模型產業基金，加快海洋人工智能大模型發展應用；成立一個產業聯盟，強化人工智能領域和海洋領域頭部企業產學研合作；建設一個海洋產業大腦，打造國內首個以“數據＋算法”驅動的海洋產業大腦平臺；建設一個場景展示區，在海洋氣象預報、海洋藥物研發、智慧港口建設、海洋生態環保等領域開展應用場景展示……通過重點抓好這些扎實有效的工作，提速海洋人工智能大模型產業集聚化、市場化發展。

諸多實踐告訴我們，人工智能大模型是絕對不能錯過的歷史機遇。建好、用好海洋人工智能大模型和產業集聚區，有望成為青島人工智能產業跨越式發展的突破口。（青島日報／觀海新聞記者 李勛祥）

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