【环球网科技报道 记者 林梦雪】海洋作为覆盖地球 71% 表面积的蓝色疆域配资咨询平台，是人类社会发展的重要支撑。随着高性能计算与人工智能技术的深度渗透，海洋科学研究正经历颠覆性转型，从风暴潮灾害风险预警到海洋卫星高质量数据集构建，从四维海洋监测技术升级到高时空分辨率海洋预报大模型落地，技术创新正为海洋安全保障、资源开发与环境治理提供前所未有的赋能。
行业快速发展的背后，核心挑战日益凸显。在第三届海洋智能计算大会期间，北京并行科技股份有限公司地球科学行业事业部总经理李津宇在接受采访时表示，海洋领域作为典型的 “AI for Science” 应用场景，正面临着技术融合的天然壁垒。“人工智能底层基于数学逻辑发展，而海洋科学更注重物理现象的精准呈现，二者结合过程中存在诸多适配难题。”
此外，随着海洋大模型在预报、环境分析等场景的百花齐放，其训练、推理与迭代对算力的规模、性能和稳定性提出了更高要求，传统算力服务模式已难以满足行业发展需求。"就像选择汽车需要适配自身需求，算力服务也需匹配应用场景特征。" 李津宇举例说明，比如，海洋数据预报涵盖海浪、海流等不同场景，不同区域在数据使用、计算维度上存在显著差异
MaaS 范式破局，重构海洋算力服务生态
面对行业痛点，并行科技带来的 MaaS 解决方案给出了针对性答案。据李津宇介绍，MaaS 通过将 AI 模型封装成标准化云服务，用户无需自行训练、部署和维护模型，仅通过 API 接口即可按需调用，按调用量付费，极大降低了 AI 技术在海洋领域的应用门槛。
李津宇称，这种创新模式正与海洋数据预报领域深度契合，“目前海洋领域已有几十个专属大模型，未来这些模型都将在 MaaS 场景中实现具体落地”。并行科技的 MaaS 平台已整合 DeepSeek、千问、智谱、豆包等通用领先模型，以 AI Coding 技术为基础，为海洋预报研发工作提供辅助支持。随着行业预报大模型的成熟稳定，平台将进一步进入更深层次的业务支撑体系。
在算力支撑方面，并行科技已构建起覆盖 45 家智算中心、15 家超算中心的强大算力网络，总调度能力超 200 万 CPU 核心、5 万卡以上 GPU。不同于传统算力服务的 “一刀切” 模式，并行科技基于多年行业经验，针对海洋环境模拟、资源勘探、数据预报等不同场景的特点，提供定制化算力方案。“海洋预报中的海浪、海流场景，全球不同区域的数据使用和计算维度差异显著，我们会通过应用特征分析，匹配计算密集型或 IO 密集型资源，确保用户获得最优性价比。” 李津宇补充道。
增长可期，行业迈向 “算力 + 模型” 双轮驱动
随着人工智能技术在海洋领域的加速落地，MaaS 业务的市场潜力正全面释放。国际数据公司(IDC)公布的《中国大模型公有云服务市场分析，2025H1》显示，2025 年上半年中国公有云大模型调用量已达 536.7 万亿 Tokens，而海洋智能计算领域作为新兴应用高地，更展现出强劲增长动力。李津宇预测，未来 3-5 年，海洋领域 MaaS 业务有望保持高增长率。
这一判断背后，是技术赋能与行业需求的深度耦合。在谈及智能计算对海洋预测与研究的最大改变时，李津宇强调 "降本增效" 是核心价值。人工智能的融入让海洋领域实现了从人工处理到智能交互的跨越，通过海量历史数据与大模型的结合，可为科研人员提供高效辅助工具。但他同时指出，"AI 永远不会取代人，只有会用 AI 的人取代不会用 AI 的人"，并行科技的目标是将人工智能作为赋能工具，助力海洋领域科研人员把握时代契机，实现行业技术突破。
面向未来，李津宇称，并行科技将持续完善新型算力基座的生态架构，从基础设施层到应用开发层优化资源调度、合规检测等关键环节。同时配资咨询平台，通过 “大小模型协同” 的发展路径与 “公有云 + 专有云” 的混合部署模式，在保障效果与成本优化的同时，筑牢数据安全防线。
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