原標(biāo)題：無(wú)盡之海的奧秘：AI會(huì)成為臨海區(qū)域下一個(gè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)嗎？
大海，是這個(gè)世界最神秘的所在之一。我們用盡無(wú)數(shù)方法去探索蔚藍(lán)之下的未知，可成果往往寥寥。
原因很簡(jiǎn)單，海洋面積過(guò)于廣闊，深入海洋的勘探條件也非?？量?，需要攜帶大量裝備出海、潛水，很難實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間的持續(xù)觀測(cè)。現(xiàn)在雖然有了水下機(jī)器人代替人類(lèi)，但處理量級(jí)巨大的回傳數(shù)據(jù)又成了一件麻煩事。在這一點(diǎn)上海洋研究和太空學(xué)上有些類(lèi)似，機(jī)器帶來(lái)的數(shù)據(jù)，往往需要巨大的數(shù)據(jù)量和計(jì)算相結(jié)合，才能發(fā)揮價(jià)值。例如去年NASA發(fā)現(xiàn)了“第二個(gè)太陽(yáng)系”開(kāi)普勒90系統(tǒng)，就是用谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)分析開(kāi)普勒太空望遠(yuǎn)鏡的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了更高的分析效率。
那么同樣的邏輯，AI技術(shù)可以應(yīng)用于海洋之中嗎？
探索無(wú)盡之海，AI能做到什么
在這兩年AI技術(shù)的迅速發(fā)展中，雖然應(yīng)用性的提高有限，但大規(guī)模集群計(jì)算的能力和成本卻在日益發(fā)展，讓越來(lái)多的行業(yè)可以利用起強(qiáng)大的算力，去解決哪些以往無(wú)法解決的問(wèn)題。
·深?？碧?/strong>
海洋如此吸引我們，一個(gè)原因就是海底蘊(yùn)藏著很多礦產(chǎn)資源。但想要開(kāi)采這些資源的前提，是如何準(zhǔn)確找到他們的位置，海洋不像陸地，我們不能帶著幾百人的勘探隊(duì)走遍大海。面對(duì)這一問(wèn)題，亥姆霍茲海洋研究中心開(kāi)始嘗試用機(jī)器學(xué)習(xí)圖像分析介入來(lái)尋找藏在太平洋海域下的礦產(chǎn)錳結(jié)核。
亥姆霍茲海洋研究中心采用的方法是，利用機(jī)器學(xué)習(xí)分析此前水下機(jī)器人回傳來(lái)的圖像，分析出藏有錳結(jié)核的海床形態(tài)是什么樣子，從而篩選掉大量模糊的運(yùn)動(dòng)照片，從清晰的照片中推算陌生海域藏有礦產(chǎn)的幾率，甚至還可以規(guī)劃水下探索線路，極大的提升了水下勘探的效率。
·海洋動(dòng)物保護(hù)
除了勘探礦產(chǎn)，AI對(duì)于圖像識(shí)別的力量也可以用于保護(hù)海洋動(dòng)物上。海洋動(dòng)物研究的難點(diǎn)在于，很多動(dòng)物的行蹤太難尋覓，就無(wú)法對(duì)群體的生活習(xí)慣進(jìn)行深入的研究。
但去年谷歌在博客上登載了一篇文章，講的是昆士蘭大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)利用TensorFlow平臺(tái)開(kāi)發(fā)了模型，用于在海洋航拍圖片中找到海牛的蹤跡。目前這一模型的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到了80%，而且這樣利用航拍觀測(cè)海洋生物的形式距離海洋生物本體更遠(yuǎn)，不會(huì)輕易干擾生態(tài)。
·漁業(yè)規(guī)劃
要說(shuō)眼下對(duì)海洋生態(tài)影響最大的，非法捕魚(yú)肯定算一項(xiàng)。如果說(shuō)偷捕濫捕還能通過(guò)休漁期來(lái)進(jìn)行控制，但漁船是否捕撈了保護(hù)魚(yú)類(lèi)、是否過(guò)量捕撈都很難進(jìn)行高效的監(jiān)控。在美國(guó)，甚至?xí)霈F(xiàn)獨(dú)立觀察員陪同捕魚(yú)的情況。
但現(xiàn)在一些海外自然保護(hù)協(xié)會(huì)和環(huán)境管理部門(mén)開(kāi)始推廣在漁船上強(qiáng)制安裝高清電子監(jiān)控?cái)z像頭，結(jié)合GPS定位實(shí)時(shí)監(jiān)控漁船到底捕獵了哪些海洋生物。還計(jì)劃結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，自動(dòng)監(jiān)控漁船是否捕捉了保護(hù)魚(yú)類(lèi)、是否過(guò)渡捕撈。
同時(shí)有了高清攝像頭+算法+GPS的存在，每條漁船都變成了一個(gè)小小的探測(cè)器，對(duì)于進(jìn)一步了解海洋生物生態(tài)有著很大的幫助。
總之，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)海洋和太空一樣，礙于人類(lèi)足跡的限制，此前我們的對(duì)這些地方所知甚少。如今有了AI更勝人類(lèi)的圖像識(shí)別能力，結(jié)合多種圖像數(shù)據(jù)收集途徑，我們可以加速對(duì)海洋的認(rèn)知范圍。未來(lái)在結(jié)合上對(duì)海水水質(zhì)、水溫的監(jiān)測(cè)，相信AI和海洋可以做到更多。
“硅?！钡慕ǔ?/strong>
但和其他AI與太空、地質(zhì)、環(huán)境結(jié)合的不同之處在于，利用AI于對(duì)海洋深度認(rèn)識(shí)和開(kāi)發(fā)，最能直接作用于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。
在過(guò)去，海洋對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的作用基本在于漁業(yè)、航運(yùn)和旅游幾項(xiàng)之上。但現(xiàn)如今，AI對(duì)于海洋的開(kāi)發(fā)利用，或許可以重新帶動(dòng)臨海區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。
首先，臨海地區(qū)對(duì)于海洋AI有著天然的地理優(yōu)勢(shì)。AI研究海洋所需要的大規(guī)模運(yùn)算，是可以“取之于海、用之于?！钡摹④浽诮衲昃徒⒘艘唤M“海底數(shù)據(jù)中心”，利用海水來(lái)為服務(wù)器散熱。谷歌在芬蘭哈米納的數(shù)據(jù)中心也是利用海水進(jìn)行散熱。那些在海邊的研究中心，自然也可以利用這一優(yōu)勢(shì)降低利用大規(guī)模計(jì)算的成本。而依靠海水冷卻，吸引科技企業(yè)在海邊建立服務(wù)器數(shù)據(jù)中心，也會(huì)吸引科技企業(yè)在臨海區(qū)域聚集人才，并且進(jìn)一步了解海洋。
（規(guī)劃中的舟山海洋科學(xué)城）
同時(shí)因?yàn)楹芏郃I創(chuàng)新都需要大量采集數(shù)據(jù)或進(jìn)行實(shí)地測(cè)驗(yàn)，于是會(huì)有大量企業(yè)向便利的臨海地區(qū)聚集。像浙江舟山近年來(lái)就一直在利用自身的地理優(yōu)勢(shì)，吸引AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)，創(chuàng)造智慧海洋經(jīng)濟(jì)。舟山舉辦的舟山全球海洋經(jīng)濟(jì)創(chuàng)業(yè)，就吸引了不少像從事海洋生物種群識(shí)別、水下機(jī)器人等等類(lèi)目的企業(yè)前來(lái)參與。對(duì)于舟山本地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展來(lái)說(shuō)，有著不小的推動(dòng)作用。
最后最重要的，自然是AI對(duì)漁業(yè)可持續(xù)發(fā)展、海水污染等等方面的直接作用。改善海洋生態(tài)、優(yōu)化海洋環(huán)境，可以給予沿海地區(qū)從事漁業(yè)、旅游業(yè)等等行業(yè)更好的條件。
如果有政府組織進(jìn)行領(lǐng)導(dǎo)，或許AI真的會(huì)成為臨海地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要武器，從“硅谷”變成“硅?！?。
生機(jī)背后的隱患，我們距離硅海還有多遠(yuǎn)
不過(guò)臨海地區(qū)想要依靠AI技術(shù)得到經(jīng)濟(jì)上的發(fā)展，還要解決不少問(wèn)題。
一般理論上來(lái)講，由政府主導(dǎo)，邀請(qǐng)海洋AI相關(guān)項(xiàng)目來(lái)到當(dāng)?shù)卦O(shè)立辦公點(diǎn)，提供各種補(bǔ)貼，再利用相關(guān)技術(shù)優(yōu)化海洋環(huán)境、漁業(yè)情況，就可以利用海洋AI為臨海地區(qū)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)上的正向循環(huán)。但在理想情況下，還存有兩個(gè)隱患。
隱患一：政府補(bǔ)貼帶來(lái)的騙補(bǔ)風(fēng)險(xiǎn)
海洋AI對(duì)于臨海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)大有益處，但是這大類(lèi)技術(shù)本身有著極高的門(mén)檻。政府相關(guān)部門(mén)是否能夠快速了解、甄別技術(shù)企業(yè)的真?zhèn)?，是個(gè)很大問(wèn)題。尤其現(xiàn)在關(guān)注海洋問(wèn)題的往往都是創(chuàng)業(yè)企業(yè)，大企業(yè)并未入局，其中可能存在的騙補(bǔ)風(fēng)險(xiǎn)可是不小。
隱患二：從實(shí)驗(yàn)室到實(shí)地應(yīng)用的距離
上述提到的不少案例，都來(lái)自于高校和研究院，帶有科研目的、公益目的而非商業(yè)目的，這就意味著這些技術(shù)的應(yīng)用成本往往很高。這樣高成本的技術(shù)是否具有商業(yè)化應(yīng)用的可能，是海洋AI能否帶動(dòng)臨海經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵。否則臨海地區(qū)也只能多幾家研究院而已。
這樣看來(lái)，想要真正讓海洋AI從研究走向應(yīng)用、走向帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)，需要的不僅僅是政府組織和技術(shù)研發(fā)兩方的努力。沒(méi)有巨頭的介入，整個(gè)行業(yè)就很難出現(xiàn)示范式的應(yīng)用案例。同時(shí)創(chuàng)業(yè)企業(yè)能解決的問(wèn)題有限，往往只是整體問(wèn)題中的一小點(diǎn)，例如某一種污染物的治理、某一種魚(yú)類(lèi)的識(shí)別，這樣一來(lái)就很難系統(tǒng)性的解決問(wèn)題。要讓政府組織和多方創(chuàng)業(yè)企業(yè)接洽，也是件費(fèi)時(shí)費(fèi)力的事。
相比之下，巨頭解決綜合性問(wèn)題的能力更強(qiáng)，在此前智慧城市、城市大腦等等方面的建設(shè)中，也累積了足夠的經(jīng)驗(yàn)。
今天的海洋AI，還是一片真正的“藍(lán)?！?，或許未來(lái)當(dāng)更多角色介入，這片無(wú)盡之海的價(jià)值，會(huì)被發(fā)掘的更快。
- 蜜度索驥：以跨模態(tài)檢索技術(shù)助力“企宣”向上生長(zhǎng)
- 美媒聚焦比亞迪“副業(yè)”：電子代工助力蘋(píng)果，下個(gè)大計(jì)劃瞄準(zhǔn)AI機(jī)器人
- 微信零錢(qián)通新政策：銀行卡轉(zhuǎn)入資金提現(xiàn)免手續(xù)費(fèi)引熱議
- 消息稱塔塔集團(tuán)將收購(gòu)和碩印度iPhone代工廠60%股份 并接管日常運(yùn)營(yíng)
- 蘋(píng)果揭秘自研芯片成功之道：領(lǐng)先技術(shù)與深度整合是關(guān)鍵
- 英偉達(dá)新一代Blackwell GPU面臨過(guò)熱挑戰(zhàn)，交付延期引發(fā)市場(chǎng)關(guān)注
- 馬斯克能否成為 AI 部部長(zhǎng)？硅谷與白宮的聯(lián)系日益緊密
- 余承東：Mate70將在26號(hào)發(fā)布，意外泄露引發(fā)關(guān)注
- 無(wú)人機(jī)“黑科技”亮相航展：全球首臺(tái)低空重力測(cè)量系統(tǒng)引關(guān)注
- 賽力斯發(fā)布聲明：未與任何伙伴聯(lián)合開(kāi)展人形機(jī)器人合作
- 賽力斯觸及漲停，汽車(chē)整車(chē)股盤(pán)初強(qiáng)勢(shì)拉升
免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來(lái)自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí)，并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁(yè)或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書(shū)面權(quán)利通知或不實(shí)情況說(shuō)明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開(kāi)相關(guān)鏈接。
