【環球網科技報道 記者 林夢雪】海洋作爲覆蓋地球 71% 表面積的藍色疆域，是人類社會發展的重要支撐。隨着高性能計算與人工智能技術的深度滲透，海洋科學研究正經歷顛覆性轉型，從風暴潮災害風險預警到海洋衛星高質量數據集構建，從四維海洋監測技術升級到高時空分辨率海洋預報大模型落地，技術創新正爲海洋安全保障、資源開發與環境治理提供前所未有的賦能。

行業快速發展的背後，核心挑戰日益凸顯。在第三屆海洋智能計算大會期間，北京並行科技股份有限公司地球科學行業事業部總經理李津宇在接受採訪時表示，海洋領域作爲典型的 “AI for Science” 應用場景，正面臨着技術融合的天然壁壘。“人工智能底層基於數學邏輯發展，而海洋科學更注重物理現象的精準呈現，二者結合過程中存在諸多適配難題。”

此外，隨着海洋大模型在預報、環境分析等場景的百花齊放，其訓練、推理與迭代對算力的規模、性能和穩定性提出了更高要求，傳統算力服務模式已難以滿足行業發展需求。"就像選擇汽車需要適配自身需求，算力服務也需匹配應用場景特徵。" 李津宇舉例說明，比如，海洋數據預報涵蓋海浪、海流等不同場景，不同區域在數據使用、計算維度上存在顯著差異

MaaS 範式破局，重構海洋算力服務生態

面對行業痛點，並行科技帶來的 MaaS 解決方案給出了針對性答案。據李津宇介紹，MaaS 通過將 AI 模型封裝成標準化雲服務，用戶無需自行訓練、部署和維護模型，僅通過 API 接口即可按需調用，按調用量付費，極大降低了 AI 技術在海洋領域的應用門檻。

李津宇稱，這種創新模式正與海洋數據預報領域深度契合，“目前海洋領域已有幾十個專屬大模型，未來這些模型都將在 MaaS 場景中實現具體落地”。並行科技的 MaaS 平臺已整合 DeepSeek、千問、智譜、豆包等通用領先模型，以 AI Coding 技術爲基礎，爲海洋預報研發工作提供輔助支持。隨着行業預報大模型的成熟穩定，平臺將進一步進入更深層次的業務支撐體系。

在算力支撐方面，並行科技已構建起覆蓋 45 家智算中心、15 家超算中心的強大算力網絡，總調度能力超 200 萬 CPU 核心、5 萬卡以上 GPU。不同於傳統算力服務的 “一刀切” 模式，並行科技基於多年行業經驗，針對海洋環境模擬、資源勘探、數據預報等不同場景的特點，提供定製化算力方案。“海洋預報中的海浪、海流場景，全球不同區域的數據使用和計算維度差異顯著，我們會通過應用特徵分析，匹配計算密集型或 IO 密集型資源，確保用戶獲得最優性價比。” 李津宇補充道。

增長可期，行業邁向 “算力 + 模型” 雙輪驅動

隨着人工智能技術在海洋領域的加速落地，MaaS 業務的市場潛力正全面釋放。國際數據公司(IDC)公佈的《中國大模型公有云服務市場分析,2025H1》顯示，2025 年上半年中國公有云大模型調用量已達 536.7 萬億 Tokens，而海洋智能計算領域作爲新興應用高地，更展現出強勁增長動力。李津宇預測，未來 3-5 年，海洋領域 MaaS 業務有望保持高增長率。

這一判斷背後，是技術賦能與行業需求的深度耦合。在談及智能計算對海洋預測與研究的最大改變時，李津宇強調 "降本增效" 是核心價值。人工智能的融入讓海洋領域實現了從人工處理到智能交互的跨越，通過海量歷史數據與大模型的結合，可爲科研人員提供高效輔助工具。但他同時指出，"AI 永遠不會取代人，只有會用 AI 的人取代不會用 AI 的人"，並行科技的目標是將人工智能作爲賦能工具，助力海洋領域科研人員把握時代契機，實現行業技術突破。

面向未來，李津宇稱，並行科技將持續完善新型算力基座的生態架構，從基礎設施層到應用開發層優化資源調度、合規檢測等關鍵環節。同時，通過 “大小模型協同” 的發展路徑與 “公有云 + 專有云” 的混合部署模式，在保障效果與成本優化的同時，築牢數據安全防線。