该模型由深圳大学与深圳市海洋发展局联合研发。具备三大核心亮点：区域化建模——整合全球数 据与深圳高分辨率数值模式、浮标观测网、卫星数据，实现从"通用"到"地方专家"的转变；国产化部署 ——深度适配国产算力昇腾、AI框架MindSpore及国产操作系统，实现全栈国产化部署；从"演示"到"落 地实战"——提供预报结论时附带置信度、推理依据及不确定性量化结果，与业务化数值预报模式双向 交互。 据了解，该模型可全面提升深圳作为滨海特大城市在海洋灾害应急响应与生态安全管理的效能。目 前，模型已为深圳海洋防灾减灾、生态保护、资源开发及科研提供轻量化解决方案：海浪有效波高智能 预报精度显著提升，海温分钟级预报速度与48小时均方差技能指数优于欧洲中期天气预报中心模型；构 建长时序、高精度、全方位的红树林监测体系，推动红树林的保护修复；实现多类型珊瑚准确分割识 别，支撑生态系统健康评估；提升赤潮智能监测与应急站位规划能力等。 日前，国内首个全栈国产化新一代人工智能区域海洋大模型——"瀛澜·深圳海洋"发布。该模型聚 焦深圳海洋动力与生态灾害防治的重大需求，实现多模态、多尺度海洋数据的统一建模与智能解析，在 模型架构设计、训练策略 ...