摆脱对国外核心数据的依赖，能够精准刻画海洋内波、锋面等小尺度过程，近期，广东的科研团队研发出了全球首个面向南海海域海-气双向耦合智能大模型“飞鱼-1.0”（下称“飞鱼-1.0大模型”）。

据介绍，“飞鱼-1.0”大模型由中国科学院南海海洋研究所与中国石油大学（华东）联合研发。“飞鱼-1.0”大模型的名称源于《山海经》，寓意该模型能高效跨越海气界面、突破传统预报局限。

作为全球首个面向南海区域的海-气双向耦合智能大模型，“飞鱼-1.0”大模型实现了三项核心技术创新：

首先，训练模型所用核心数据采用中国科学院南海海洋研究所自主研制的高分辨率南海再分析数据集REDOS 2.0，该数据集是当前国内外分辨率最高、时间跨度最长的南海区域再分析数据集。该数据底座首次让大模型摆脱了对国外核心数据的依赖，打破了以往国内海洋大模型高度依赖欧美再分析数据的局面，并使大模型具备了精准刻画海洋内波、锋面等小尺度过程的能力；

此外，传统数值模式对超算资源依赖程度极高，而“飞鱼-1.0”大模型核心是一个AI模型。它将南海海气环境时空演化特征的先验知识深度嵌入到亿级参数的特征提取与计算中，并基于这些先验知识推理复杂海气非线性过程演化。训练完成后，预报（推理）过程本质上是高效的前向计算，速度极快。前期AI大模型大多都是单纯的大气大模型或海洋大模型，大气与海洋之间是相对独立的。

“飞鱼-1.0”大模型将物理机理与AI深度融合，创新性地采用“基于多专家系统的SwinTransformer架构”，通过“快慢”双通道学习，智能化模拟海气之间动量、热量等的双向交互影响，显著提升了海气关键要素预报精度，实现了海-气双向智能耦合；

“飞鱼-1.0”大模型还具有“即插即用”式的低成本学习与灵活可扩展性能。模型内置多专家系统（MOE），能根据不同预报任务智能调用最合适的计算模块，大幅降低能耗。同时，该架构支持低成本、快速的功能扩展，针对新海域或新任务可实现“即插即用”式的学习，平衡了轻量化部署与大规模扩展的需求；

“飞鱼-1.0”大模型展现出卓越的性能表现，不仅在温盐等核心要素预报上显著优于国际主流再分析产品，同时还具备精准刻画大尺度环流到海洋内波、锋面等小尺度过程的能力。在计算效率方面，模型仅需3年历史数据即可完成训练（以往其他AI模型一般需要20年以上的历史数据），极大降低了对海量数据的依赖，而在国产化单机环境下完成3天预报仅需3秒，极大地增强了对突发性海洋灾害事件的快速响应和决策支持能力。

据介绍，“飞鱼-1.0”大模型作为全球首个面向南海的海-气双向耦合智能大模型，其应用领域广泛：

在科研方面，模型可为海洋和大气等学科提供高精度、多尺度的模拟与预测工具，帮助科学家研究南海区域的海气相互作用机制、海洋动力环境特征和规律等；

在公共服务领域，模型可支撑海洋环境保障和防灾减灾工作，如为沿海城市提供台风预报，保障沿海居民、海上作业船只安全，减少居民财产损失，为渔业活动提供温盐等信息预报，支撑渔民出海作业；

在产业方面，其轻量化、低算力需求的特性使其适合部署在科考船、沿海观测站等边缘端，实现“端侧智能”；

而模型在科普教育中也可用于生成动态海洋知识图谱，帮助公众更直观地理解海洋奥秘，激发社会对海洋的关注。

据介绍，“飞鱼-1.0”大模型的成功发布，不仅是技术层面的重大突破，更为海洋智能化预报提供了重要的技术范式。随着轻量化部署、多模态融合等技术的持续发展，人工智能有望在海洋环境保护、资源开发和气候变化应对等领域发挥更大作用，推动构建更加智慧、可持续的海洋管理新范式。

文 | 记者 李钢