近年来，海洋信息处理技术蓬勃发展，水下目标探测技术的应用也日益广泛，涉及海底光缆的铺设、水下石油平台的建立与维修、海底沉船的打捞、海洋生态系统的研究等领域。水下光学图像分辨率较高，信息量较为丰富，在短距离的水下目标探测任务中具有突出优势。然而，由于受水下特殊成像环境的限制，水下图像往往存在噪声干扰多、纹理特征模糊、对比度低及颜色失真等诸多问题。因此，水下目标探测任务面临诸多挑战，如何在图像可视性较差的情况下，精确、快速、稳定地检测识别和跟踪水下目标物体是亟待解决的问题。
海洋测绘作为测绘科学与技术的一个分支，主要是以占地球表面积71%的海洋及陆地水域的江河湖泊为研究对象，其研究内容涉及海洋和陆地水域及其邻近陆地与地理空间分布有关的几何、物理、人文及随时间变化的信息的获取、处理、管理、表示和利用。海洋测量是海洋测绘的重要组成部分，主要包括海洋大地测量、海道测量、海底地形测量、海岸地形测量、海洋重力测量、海洋磁力测量、海洋工程测量等。随着卫星定位技术、遥测遥感技术、计算机技术、传感器技术的发展，海洋测量也发生了深刻的变革。其表现出的学科拓展性与交融性、信息源的融合性、数据挖掘的深刻性、应用服务的普适性等特征都得到了充分体现。在测量信息的获取和处理、测量设备的研发、新技术新方法的应用等多个方面都取得了显著的进展。
关于海底地形及海底地形测量总体上缺乏系统而清晰的认识。有关的信息平台对海底地形的解释还主要停留在对大陆架、海山、海沟等大尺度的地势级描述层面。 2014年,马航370失联后，国际权威期刊和美国NOAA 都曾发布搜寻海域“海底地形图”供可行搜索区域的预测，而这类海底地形图是通过空间对地观测技术反演的重力异常进一步反演计算而得，属于应用大地测量学手段对海底地形的探测，也反映了对海底地形在大地测量学尺度上的认知。
针对目前国内在海道测量（学）和海洋测量（学）认识上存在的分歧，对我国海道测量发展的过程及其内涵的演变进行了分析，对国际上hydrographic survey、sea survey 及marine survey的定义和演变进行了剖析，从概念上和应用上对海道测量（学）和海洋测量（学）的关系进行了研究，给出了两者的定义。
海洋面积占地球总面积的71%，海水占地球水体总量的97%，地球有大气圈、水圈、岩石圈、生物圈等四个圈层，海洋是水圈的主要构成部分。海洋不仅为人类提供了丰富的食品和生活资源，而且它是地球环境的调节器、地球主要灾害的发源地及沿海国家安全的天然屏障。
我国是海洋大国，拥有18000多公里的海岸线，管辖海域面积近300万平方公里。海洋覆盖面积约占地球表面积的71%。它是全球地质构造的重要组成部分，也是现代沉积作用的天然实验室。海底蕴藏着丰富的矿产资源，包括海滨、浅海、深海、大洋盆地和洋中脊底部的各类矿产资源，是人类未来的重要资源基地。海洋地质学是地质学分支学科，是研究地壳被海水淹没部分的物质组成、地质构造和演化规律的学科。
作为水下机器人，载人潜水器以及着陆器等深海装备的“眼睛”—深海光学成像探测具有分辨率高、数据量大、实时性好以及原位检测的优点，是深海科学与工程研究的重要手段，避免了深海探索“盲人摸象”的尴尬。深海光学成像探测系统作为深海装备的视觉系统，使得深海探索变得“一目了然”，成为深海矿产开发、深海资源勘测以及深海生物、化学活动探索的核心支撑技术，是我国利用海洋，开发海洋的重要技术基础。“阿尔文”号、“深海挑战者”号、“4500米”、“蛟龙”号载人潜水器，中科院深海所研发的“天涯”号、“海角”号着陆器、中科院自动化所研制的“海斗”号ROV都装备有一套或几套深海光学成像探测系统，降低了深潜探测的运营成本，提高了深潜系统的作业效率及安全系数。
海口港秀英港区航道位于琼州海峡南岸海南岛海口湾，海口湾湾内水深基本在5m以内，其北双滩浅处已建设南海明珠人工岛，南渡江位于海口湾东侧，受南渡江入湾支流泥沙的影响，海湾东部滩宽水浅。秀英港航道南北向贯穿海口湾浅水区，在3～5m的浅滩上形成-12.3m的人工开挖槽（见图1），开挖深度约7～9m，秀英港航道很难避免泥沙淤积问题。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行
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