浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心走進(jìn)海洋人工智能的未來浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心心心提綱01大模型時代來臨——我們?yōu)楹侮P(guān)注它？2月17日，習(xí)總書記主持召開全國民企座談會，梁文鋒校友受邀1月20日下午，2月17日，習(xí)總書記主持召開全國民企座談會，梁文鋒校友受邀當(dāng)一家AI公司的創(chuàng)始人坐在最有分量的民營企業(yè)座談會席位上時，整個科技產(chǎn)業(yè)的坐標(biāo)系可能都在發(fā)生位移。01大模型時代來臨——我們?yōu)楹侮P(guān)注它？AI霸主美國轟然：OpenAI總裁孫達(dá)爾·皮柴發(fā)文盛贊，CEO山姆·奧特曼感到不安；微軟CEO納德拉稱贊DS為行業(yè)樹立新標(biāo)準(zhǔn)；英偉達(dá)市值蒸發(fā)6000億？DeepseekR1與其它綜合模型對比其他國家的態(tài)度：DS的成功為日本初創(chuàng)企業(yè)樹立了榜樣；英國衛(wèi)報(bào)DS打破了美國在AI領(lǐng)域的壟斷；歐盟認(rèn)為整個行業(yè)帶來了重要機(jī)遇浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江01大模型時代來臨——我們?yōu)楹侮P(guān)注它？浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心DeepSeek-V3模型的訓(xùn)練語料庫包含14.8萬億詞元（Token）。心心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心01浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心若前方無路，我便踏出一條路傳統(tǒng)算力路徑不符合我國國情，需另辟路線GPT-4：1.8萬億巨量參數(shù)、訓(xùn)練一次就花費(fèi)6300萬傳統(tǒng)算力路徑不符合我國國情，需另辟路線GPT-4：1.8萬億巨量參數(shù)、訓(xùn)練一次就花費(fèi)6300萬心上萬張英偉達(dá)最強(qiáng)的H100顯卡以及更快的InfiniBand網(wǎng)絡(luò)互連技術(shù)心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江01大模型時代來臨——我們?yōu)楹侮P(guān)注它？浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心202220222023核心特點(diǎn)l參數(shù)規(guī)模巨量：構(gòu)建強(qiáng)大的特征表達(dá)與復(fù)雜知識體系l通用性與泛化能力：跨語言、跨任務(wù)核心特點(diǎn)l參數(shù)規(guī)模巨量：構(gòu)建強(qiáng)大的特征表達(dá)與復(fù)雜知識體系l通用性與泛化能力：跨語言、跨任務(wù)適應(yīng)力極強(qiáng)l多模態(tài)能力：可同時處理文字、圖像、語音等多種信息形式若讓一個人每秒讀1個詞，需要47萬年才能讀完。假設(shè)每個token是一顆沙粒，14.8萬億顆沙可填滿4.5個北京水立方。uGPT-4：1.8萬億巨量參數(shù)、訓(xùn)練一次6300萬美元！浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江01大模型時代來臨——我們?yōu)楹侮P(guān)注它？浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心金融領(lǐng)域金融領(lǐng)域?qū)υ挓o障礙反應(yīng)高智慧對話無障礙反應(yīng)高智慧醫(yī)療領(lǐng)域復(fù)雜指令執(zhí)行簡單聊天制造與工業(yè)領(lǐng)域洞察意圖預(yù)測需求浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江01大模型時代來臨——我們?yōu)楹侮P(guān)注它？浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心I多渠道信息整合心心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江01大模型時代來臨——我們?yōu)楹侮P(guān)注它？浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心可操作性案例可操作性案例蘇格拉底導(dǎo)師視覺輸入案例01大模型時代來臨——我們?yōu)楹侮P(guān)注它？裁剪推理模型發(fā)展脈絡(luò)推理模型發(fā)展脈絡(luò)推理時間擴(kuò)展方法推理時間擴(kuò)展方法提示詞工程提示詞工程投票及搜索策略投票及搜索策略提綱mm02深海探索——海洋是地球最后的待開發(fā)疆域海洋探測與認(rèn)知l深海海底探明率不足5%l海底勘測的分辨率大于100米海洋探測與認(rèn)知l深海海底探明率不足5%l海底勘測的分辨率大于100米海洋資源的開發(fā)與利用l油氣：海底探明可采儲量占比超1/3l孕育了獨(dú)特的礦產(chǎn)資源和生物資源mm02深海探索——海洋是地球最后的待開發(fā)疆域海洋的精準(zhǔn)知識有待完善探尋深海通用模型的“盲區(qū)”探尋深海深海世界的復(fù)雜性與挑戰(zhàn)mm02深海探索——海洋是地球最后的待開發(fā)疆域噪聲問題數(shù)據(jù)稀疏提綱應(yīng)用圖譜——海洋大模型的現(xiàn)實(shí)可能性mm浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心人工智能教育教學(xué)研究中心重要意義：解決海底移動觀測與作業(yè)平臺空缺、環(huán)境適應(yīng)能力不足、人工智能教育教學(xué)研究中心江應(yīng)用圖譜——海洋大模型的現(xiàn)實(shí)可能性mm江浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心采用近海底工作模式的新型AUV——水下直升機(jī)由起降、定點(diǎn)懸停、貼底飛行等功能由于能夠做到懸停，可實(shí)現(xiàn)一定的作業(yè)功能實(shí)現(xiàn)不同站點(diǎn)之間的能量和數(shù)據(jù)的無線接駁填補(bǔ)海洋底部區(qū)域缺乏觀測平臺的空白helipadhelipad心心應(yīng)用圖譜——海洋大模型的現(xiàn)實(shí)可能性mm能源供給通訊模塊驅(qū)動模塊作業(yè)模塊導(dǎo)航模塊控制系統(tǒng)（機(jī)載）控制系統(tǒng)（機(jī)載）通訊模塊作業(yè)模塊導(dǎo)航模塊控制器（基站）控制器（基站）器輔助模塊能源供給支撐結(jié)構(gòu)支撐結(jié)構(gòu)水下直升機(jī)“端-邊-云”協(xié)同探測架構(gòu)應(yīng)用圖譜——海洋大模型的現(xiàn)實(shí)可能性mm分工機(jī)制分工機(jī)制技術(shù)支撐技術(shù)支撐浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)mm03應(yīng)用圖譜——海洋大模型的現(xiàn)實(shí)可能性浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心海洋科學(xué)任務(wù)的專家。生成的數(shù)據(jù)集由各種部分組成，以使海洋科學(xué)問題中所需的行為保持一致。OceanGPT不僅顯示了海洋科學(xué)任務(wù)的更高水平的專業(yè)知識，而且還初步獲得了海洋特殊場景具有的一些特點(diǎn)環(huán)境復(fù)雜數(shù)據(jù)低質(zhì)數(shù)據(jù)異構(gòu)關(guān)聯(lián)困難資源受限算力瓶頸海洋特殊場景具有的一些特點(diǎn)環(huán)境復(fù)雜數(shù)據(jù)低質(zhì)數(shù)據(jù)異構(gòu)關(guān)聯(lián)困難資源受限算力瓶頸未知環(huán)境的推斷能力與環(huán)境感知泛化能力OceanAgent|海洋探索的小尺度多模態(tài)大模型助手（端側(cè)賦能）搭建面向海洋特殊場景的小尺度多模態(tài)大模型，探尋多模態(tài)數(shù)據(jù)的異構(gòu)特征對齊方法，實(shí)現(xiàn)從多模態(tài)數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息到可操作知識的技術(shù)閉環(huán)，并通過輕量化技術(shù)適應(yīng)海洋邊緣計(jì)算平臺和資源受限環(huán)境的部署需求。設(shè)計(jì)跨模態(tài)連接器設(shè)計(jì)跨模態(tài)連接器實(shí)現(xiàn)異構(gòu)特征對齊引入多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化低質(zhì)量圖像處理采用小規(guī)模模型確保輕量化部署訓(xùn)練海洋領(lǐng)域大語言模型支持自然語言指令解析生成mm03應(yīng)用圖譜——海洋大模型的現(xiàn)實(shí)可能性挑戰(zhàn)挑戰(zhàn)電磁波強(qiáng)衰減通信方式受限現(xiàn)狀現(xiàn)狀聲學(xué)通信為主帶寬低、延遲高未來方向大模型助力大模型助力鏈路策略預(yù)測質(zhì)量智能評估自適應(yīng)通信調(diào)控應(yīng)用圖譜——海洋大模型的現(xiàn)實(shí)可能性mm實(shí)現(xiàn)海洋機(jī)器人自主執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)如巡航、采樣、勘測關(guān)鍵技術(shù)關(guān)鍵技術(shù)路徑規(guī)劃動態(tài)行為決策（基于大模型的策略生成）異常檢測與應(yīng)對機(jī)制（自主中斷、大模型優(yōu)勢大模型優(yōu)勢策略泛化能力強(qiáng)支持自然語言任務(wù)指令轉(zhuǎn)化為行動序列多模態(tài)輸入，mm03應(yīng)用圖譜——海洋大模型的現(xiàn)實(shí)可能性欠驅(qū)動固定時間路徑規(guī)劃與軌跡跟蹤控制針對欠驅(qū)動AUH系統(tǒng)中搖擺速度和航向角之間的強(qiáng)非線性耦合，開發(fā)一種自適應(yīng)固定時間制導(dǎo)律。mm03應(yīng)用圖譜——海洋大模型的現(xiàn)實(shí)可能性傳統(tǒng)Actor-Critic框架圖時空語義聯(lián)合路徑規(guī)劃算法框架圖時間序列建模因果推理主要優(yōu)勢信息不確定情況下補(bǔ)全通過高階語義關(guān)聯(lián)，輸出下一時刻環(huán)境狀態(tài)的語義預(yù)測與關(guān)鍵提示加速策略收斂增強(qiáng)動態(tài)環(huán)境適應(yīng)性用“聰明的大腦”賦能機(jī)器人看懂環(huán)境、想清楚下一步如何決策浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)mm03浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心人工智能教育教學(xué)研究中心浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心應(yīng)應(yīng)用圖譜——海洋大模型的現(xiàn)實(shí)可能性mm渦心的軌跡數(shù)據(jù)[經(jīng)度，緯度]的組合具有空間特征。同時，由于渦的廣泛性，其運(yùn)動同時受渦間相互作用影響渦心的軌跡數(shù)據(jù)[經(jīng)度，緯度]的組合具有空間特征。同時，由于渦的廣泛性，其運(yùn)動同時受渦間相互作用影響。提出空間投影模型，實(shí)現(xiàn)一維序列向二維空間的映射，提高軌跡預(yù)測精度?；跍u特征權(quán)重-高斯投影搭建時空序列網(wǎng)絡(luò)基于渦特征權(quán)重-高斯投影搭建時空序列網(wǎng)絡(luò)南海衛(wèi)星數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)渦特征權(quán)重渦特征權(quán)重-mm03mm03應(yīng)用圖譜——海洋大模型的現(xiàn)實(shí)可能性直接式間接式直接式間接式mm03應(yīng)用圖譜——海洋大模型的現(xiàn)實(shí)可能性環(huán)境適應(yīng)性：動態(tài)海況下的校正——熱帶氣利用位勢高度和水汽特征的熱帶氣旋中心定位利用位勢高度作為補(bǔ)充特征提升無眼氣旋定位精度；加風(fēng)眼區(qū)域；加入了多尺度注意力機(jī)制提取氣旋不同空間尺度特征基于多尺度和多層特征提取的熱帶氣旋強(qiáng)度估計(jì)紅外圖像水汽圖像融合圖像氣旋特征可視化利用位勢高度和水汽特征的熱帶氣旋中心定位利用位勢高度作為補(bǔ)充特征提升無眼氣旋定位精度；加風(fēng)眼區(qū)域；加入了多尺度注意力機(jī)制提取氣旋不同空間尺度特征基于多尺度和多層特征提取的熱帶氣旋強(qiáng)度估計(jì)紅外圖像水汽圖像融合圖像氣旋特征可視化mm03應(yīng)用圖譜——海洋大模型的現(xiàn)實(shí)可能性02任務(wù)規(guī)劃02任務(wù)規(guī)劃03動態(tài)環(huán)境中通信決策強(qiáng)化學(xué)習(xí)規(guī)劃決策決策協(xié)同推理未知環(huán)境協(xié)同推理未知環(huán)境感知與泛化提綱mm04向“深藍(lán)智能”邁進(jìn)——機(jī)遇與挑戰(zhàn)共生輕量化模型部署——讓AI在低算力環(huán)境"輕裝上陣"方法優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)知識蒸餾保持精度訓(xùn)練成本高量化模型尺寸/推理加速需考慮精度損失剪枝削減冗余參數(shù)方法優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)知識蒸餾保持精度訓(xùn)練成本高量化模型尺寸/推理加速需考慮精度損失剪枝削減冗余參數(shù)可能影響泛化能力發(fā)展趨勢mm04向“深藍(lán)智能”邁進(jìn)——機(jī)遇與挑戰(zhàn)共生mm04向“深藍(lán)智能”邁進(jìn)——機(jī)遇與挑戰(zhàn)共生2020年浙江大學(xué)發(fā)布啟動“智慧海洋