大海，是這個世界最神秘的所在之一。我們用盡無數(shù)方法去探索蔚藍之下的未知，可成果往往寥寥。
原因很簡單，海洋面積過于廣闊，深入海洋的勘探條件也非?？量?，需要攜帶大量裝備出海、潛水，很難實現(xiàn)長時間的持續(xù)觀測。現(xiàn)在雖然有了水下機器人代替人類，但處理量級巨大的回傳數(shù)據(jù)又成了一件麻煩事。在這一點上海洋研究和太空學上有些類似，機器帶來的數(shù)據(jù)，往往需要巨大的數(shù)據(jù)量和計算相結合，才能發(fā)揮價值。例如去年NASA發(fā)現(xiàn)了“第二個太陽系”開普勒90系統(tǒng)，就是用谷歌的機器學習分析開普勒太空望遠鏡的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了更高的分析效率。
那么同樣的邏輯，AI技術可以應用于海洋之中嗎？
探索無盡之海，AI能做到什么
在這兩年AI技術的迅速發(fā)展中，雖然應用性的提高有限，但大規(guī)模集群計算的能力和成本卻在日益發(fā)展，讓越來多的行業(yè)可以利用起強大的算力，去解決哪些以往無法解決的問題。
·深?？碧?/strong>
海洋如此吸引我們，一個原因就是海底蘊藏著很多礦產資源。但想要開采這些資源的前提，是如何準確找到他們的位置，海洋不像陸地，我們不能帶著幾百人的勘探隊走遍大海。面對這一問題，亥姆霍茲海洋研究中心開始嘗試用機器學習圖像分析介入來尋找藏在太平洋海域下的礦產錳結核。
亥姆霍茲海洋研究中心采用的方法是，利用機器學習分析此前水下機器人回傳來的圖像，分析出藏有錳結核的海床形態(tài)是什么樣子，從而篩選掉大量模糊的運動照片，從清晰的照片中推算陌生海域藏有礦產的幾率，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。
·海洋動物保護
除了勘探礦產，AI對于圖像識別的力量也可以用于保護海洋動物上。海洋動物研究的難點在于，很多動物的行蹤太難尋覓，就無法對群體的生活習慣進行深入的研究。
但去年谷歌在博客上登載了一篇文章，講的是昆士蘭大學的研究團隊利用TensorFlow平臺開發(fā)了模型，用于在海洋航拍圖片中找到海牛的蹤跡。目前這一模型的準確率已經(jīng)達到了80%，而且這樣利用航拍觀測海洋生物的形式距離海洋生物本體更遠，不會輕易干擾生態(tài)。
·漁業(yè)規(guī)劃
要說眼下對海洋生態(tài)影響最大的，非法捕魚肯定算一項。如果說偷捕濫捕還能通過休漁期來進行控制，但漁船是否捕撈了保護魚類、是否過量捕撈都很難進行高效的監(jiān)控。在美國，甚至會出現(xiàn)獨立觀察員陪同捕魚的情況。
但現(xiàn)在一些海外自然保護協(xié)會和環(huán)境管理部門開始推廣在漁船上強制安裝高清電子監(jiān)控攝像頭，結合GPS定位實時監(jiān)控漁船到底捕獵了哪些海洋生物。還計劃結合機器學習算法，自動監(jiān)控漁船是否捕捉了保護魚類、是否過渡捕撈。
同時有了高清攝像頭+算法+GPS的存在，每條漁船都變成了一個小小的探測器，對于進一步了解海洋生物生態(tài)有著很大的幫助。
總之，我們會發(fā)現(xiàn)海洋和太空一樣，礙于人類足跡的限制，此前我們的對這些地方所知甚少。如今有了AI更勝人類的圖像識別能力，結合多種圖像數(shù)據(jù)收集途徑，我們可以加速對海洋的認知范圍。未來在結合上對海水水質、水溫的監(jiān)測，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、環(huán)境結合的不同之處在于，利用AI于對海洋深度認識和開發(fā)，最能直接作用于區(qū)域經(jīng)濟的增長。
在過去，海洋對于區(qū)域經(jīng)濟的作用基本在于漁業(yè)、航運和旅游幾項之上。但現(xiàn)如今，AI對于海洋的開發(fā)利用，或許可以重新帶動臨海區(qū)域經(jīng)濟的增長。
首先，臨海地區(qū)對于海洋AI有著天然的地理優(yōu)勢。AI研究海洋所需要的大規(guī)模運算，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”，利用海水來為服務器散熱。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)勢降低利用大規(guī)模計算的成本。而依靠海水冷卻，吸引科技企業(yè)在海邊建立服務器數(shù)據(jù)中心，也會吸引科技企業(yè)在臨海區(qū)域聚集人才，并且進一步了解海洋。
（規(guī)劃中的舟山海洋科學城）
同時因為很多AI創(chuàng)新都需要大量采集數(shù)據(jù)或進行實地測驗，于是會有大量企業(yè)向便利的臨海地區(qū)聚集。像浙江舟山近年來就一直在利用自身的地理優(yōu)勢，吸引AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)，創(chuàng)造智慧海洋經(jīng)濟。舟山舉辦的舟山全球海洋經(jīng)濟創(chuàng)業(yè)，就吸引了不少像從事海洋生物種群識別、水下機器人等等類目的企業(yè)前來參與。對于舟山本地的經(jīng)濟發(fā)展來說，有著不小的推動作用。
最后最重要的，自然是AI對漁業(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。
如果有政府組織進行領導，或許AI真的會成為臨海地區(qū)經(jīng)濟增長的重要武器，從“硅谷”變成“硅海”。
生機背后的隱患，我們距離硅海還有多遠
不過臨海地區(qū)想要依靠AI技術得到經(jīng)濟上的發(fā)展，還要解決不少問題。
一般理論上來講，由政府主導，邀請海洋AI相關項目來到當?shù)卦O立辦公點，提供各種補貼，再利用相關技術優(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)帶來經(jīng)濟上的正向循環(huán)。但在理想情況下，還存有兩個隱患。
隱患一：政府補貼帶來的騙補風險
海洋AI對于臨海地區(qū)的經(jīng)濟大有益處，但是這大類技術本身有著極高的門檻。政府相關部門是否能夠快速了解、甄別技術企業(yè)的真?zhèn)?，是個很大問題。尤其現(xiàn)在關注海洋問題的往往都是創(chuàng)業(yè)企業(yè)，大企業(yè)并未入局，其中可能存在的騙補風險可是不小。
隱患二：從實驗室到實地應用的距離
上述提到的不少案例，都來自于高校和研究院，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的應用成本往往很高。這樣高成本的技術是否具有商業(yè)化應用的可能，是海洋AI能否帶動臨海經(jīng)濟的關鍵。否則臨海地區(qū)也只能多幾家研究院而已。
這樣看來，想要真正讓海洋AI從研究走向應用、走向帶動區(qū)域經(jīng)濟，需要的不僅僅是政府組織和技術研發(fā)兩方的努力。沒有巨頭的介入，整個行業(yè)就很難出現(xiàn)示范式的應用案例。同時創(chuàng)業(yè)企業(yè)能解決的問題有限，往往只是整體問題中的一小點，例如某一種污染物的治理、某一種魚類的識別，這樣一來就很難系統(tǒng)性的解決問題。要讓政府組織和多方創(chuàng)業(yè)企業(yè)接洽，也是件費時費力的事。
相比之下，巨頭解決綜合性問題的能力更強，在此前智慧城市、城市大腦等等方面的建設中，也累積了足夠的經(jīng)驗。
今天的海洋AI，還是一片真正的“藍?！保蛟S未來當更多角色介入，這片無盡之海的價值，會被發(fā)掘的更快。
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