浙江大学-走进海洋人工智能的未来

走进海洋人工智能的未来马东方 博士/教授DeepSeek 系列专题线上公开课（第三季）第一期浙江大学海洋学院 海洋精准感知技术全国重点实验室日期：2025年4月21日提纲大模型时代来临——我们为何关注它？010203 应用图谱——海洋大模型的现实可能性深海探索——海洋是地球最后的待开发疆域04 向“深蓝智能”迈进——机遇与挑战共生DeepSeek引发轰动1月20日下午，总理主持召开专家、企业家和教科文卫体等领域代表座谈会，DeepSeek创始人梁文锋受邀参加并发言。2月17日，习总书记主持召开全国民企座谈会，梁文锋校友受邀出席。当一家AI公司的创始人坐在最有分量的民营企业座谈会席位上时，整个科技产业的坐标系可能都在发生位移 。01 大模型时代来临——我们为何关注它？DeepSeek引发轰动Deepseek R1 与其它综合模型对比AI霸主美国轰然：OpenAI总裁孙达尔·皮柴发文盛赞，CEO山姆·奥特曼感到不安；微软CEO纳德拉称赞DS为行业树立新标准；英伟达市值蒸发6000亿？其他国家的态度：DS的成功为日本初创企业树立了榜样；英国卫报DS打破了美国在AI领域的垄断；欧盟认为整个行业带来了重要机遇01 大模型时代来临——我们为何关注它？大模型时代来临——我们为何关注它？01人工智能的三大法宝数据是燃料、模型是引擎、算力是加速器DeepSeek-V3模型的训练语料库包含14.8万亿词元（Token）。 • 若让一个人每秒读1个词：需要 47万年才能读完。 • 假设每个token是一颗沙粒，14.8万亿颗沙可填满 4.5个北京水立方。GPT-4：1.8万亿巨量参数、训练一次就花费6300万美元！大模型时代来临——我们为何关注它？01人工智能的三大法宝数据是燃料、模型是引擎、算力是加速器p 传统算力路径不符合我国国情，需另辟路线p GPT-4：1.8万亿巨量参数、训练一次就花费6300万美元！p ChatGPT 的总算力消耗约为 3640PF-days（即假如每秒计算一千万亿次，需要计算 3640 天）p 上万张英伟达最强的 H100 显卡以及更快的 InfiniBand 网络互连技术若前方无路，我便踏出一条路大模型时代来临——我们为何关注它？01什么是“大模型”？从百万到万亿参数的智能飞跃大模型（Large Language Model, LLM）是指参数规模达到百万级甚至万亿级的深度学习模型。u DeepSeek-V3：训练语料库包含14.8万亿词元（Token） 若让一个人每秒读1个词，需要 47万年才能读完。假设每个token是一颗沙粒，14.8万亿颗沙可填满 4.5个北京水立方。u GPT-4：1.8万亿巨量参数、训练一次6300万美元！20222023核心特点l 参数规模巨量：构建强大的特征表达与复杂知识体系l 通用性与泛化能力：跨语言、跨任务适应力极强l 多模态能力：可同时处理文字、图像、语音等多种信息形式参数规模——构筑智慧大脑的基石大模型时代来临——我们为何关注它？01什么是“大模型”？具有通用与泛化的跨领域智慧大模型不仅是一座庞大的数据与算法的宝库，更是一位跨任务跨行业的“万能专家”，其多模态、多任务能力为各领域赋能，彻底变革了传统应用场景。跨任务适用：全能解决方案自然语言理解：沟通的桥梁应用广泛性：行业革新引擎模型能够在不同任务间无缝切换文本翻译图像识别问答对话情感分析. . .对话无障碍反应高智慧简单聊天复杂指令执行ü 精确捕捉语义ü 准确理解上下文回答问题洞察意图预测需求ü 符合情景的智能响应ü 人机交互理想伙伴医疗领域ü 精准数据支持 ü 快速筛选分析ü 医学影像识别金融领域ü 风险评估 ü 市场预测ü 客户服务制造与工业领域ü 生产流程 ü 设备状态ü 市场需求ü 整合传感器数据和历史ü 支持设备故障预警ü 质量检测和工艺改进监控与预测大模型时代来临——我们为何关注它？01什么是“大模型”？多模态处理的融合智慧大模型在多模态数据处理上正迎来一场革命，它不仅能同时感知文字、图像和语音，还能将各自信息有机融合，从而实现更深入、更精准的情境理解。Ø 多渠道信息整合Ø 情境理解升级Ø 图文联合描述Ø 语音识别与语言生成Ø 多模态翻译与情感分析Ø 数据异构性处理Ø 噪声与误差抵消大模型时代来临——我们为何关注它？01先锋实践——大模型的典型代表GPT-4—撼动语言世界的巨擘。全球瞩目的GPT-4：语言智能的量级跃迁。n 质变体验：凭借1.8万亿级参数，GPT-4带来前所未有的文本理解、生成和对话能力，其精细的语境把控和跨领域推理为用户呈现高度自然与智能的交互体验。n 技术突破：超大参数量与高效架构的完美结合，使得GPT-4在开放式问答、内容生成和语义理解任务上实现质的飞跃。视觉输入案例可操作性案例苏格拉底导师大模型时代来临——我们为何关注它？01先锋实践——大模型的典型代表DeepSeek-R1—成就成本与效能的双赢模式，低成本高效实践的典范。n 架构优化：多层次异构架构、深度模型裁剪n 算法创新：自适应学习机制、稀疏激活策略n 数据策略革新：多模态数据筛选、智能增强流水线n 工程实现突破推理模型发展脉络推理时间扩展方法提示词工程投票及搜索策略提纲大模型时代来临——我们为何关注它？010203 应用图谱——海洋大模型的现实可能性深海探索——海洋是地球最后的待开发疆域04 向“深蓝智能”迈进——机遇与挑战共生p 丰富的海洋资源，重要的国家安全海洋探测与认知l 深海海底探明率不足5%l 海底勘测的分辨率大于100米l 12人登录月球，610人到达地球轨道；27人深海挑战海洋资源的开发与利用l 蓝色粮仓：关乎基本生活l 油气：海底探明可采储量占比超1/3l 孕育了独特的矿产资源和生物资源 深海探索——海洋是地球最后的待开发疆域02海洋人工智能的紧迫需求 深海探索——海洋是地球最后的待开发疆域02 海洋领域因其环境复杂性、数据多模态性及产业战略价值，亟需专用大模型突破通用技术的局限，响应国家“海洋强国”战略与产业协同发展的历史机遇。探寻深海海洋的精准知识有待完善◆ 海洋认知困难◆ 海洋现象的精准化数学表达欠缺通用模型的“盲区”◆ 领域知识深度不足 ◆ 多模态数据融合能力弱深海世界的复杂性与挑战◆ 动态多变的海洋环境 ◆ 数据获取难 ◆ 高精度需求与实时性矛盾 深海探索——海洋是地球最后的待开发疆域02多源数据的海洋拼图海洋中的数据多源异构：信息繁多、噪声与稀疏并存卫星遥感影像图网络多波束信号（声纳）多源气象站数据浮标观测数据云层干扰水雾干扰噪声问题声纳数据浮标数据数据稀疏提纲大模型时代来临——我们为何关注它？010203 应用图谱——海洋大模型的现实可能性深海探索——海洋是地球最后的待开发疆域04 向“深蓝智能”迈进——机遇与挑战共生应用图谱——海洋大模型的现实可能性03HOVblank海洋智能探测载体升级 目标：提升海洋观测与作业平台的覆盖率与自主能力重要意义：解决海底移动观测与作业平台空缺、环境适应能力不足、自主决策能