尹西明 陈烜婷 黄 苏 李函润 杨柳青青（北京理工大学）
摘 要：在全球科技竞争日趋激烈、海洋强国战略深入实施的背景下，深海矿产资源开发作为典型的未来产业，正成为引领蓝色经济发展、保障国家资源安全的重要领域。“十五五”时期正是我国深海矿产勘探开发产业快速发展和建设海洋强国的关键期。然而，极端复杂的深海环境对传统勘探开发技术的效率、成本与环境影响构成了严峻挑战。人工智能凭借其强大的数据解析、模式识别与自主决策能力，为深海矿产资源的精准勘探、智能开采与生态化治理提供了颠覆性技术路径。本文系统梳理人工智能赋能深海矿产勘探开发的产业现状、战略布局与发展态势，剖析其在探索中面临的挑战，进而提出人工智能赋能深海矿产勘探开发产业的对策建议。展望未来，人工智能与深海矿产勘探开发的深度融合不仅是技术革新的关键驱动力，更是国家在全球资源治理与未来产业竞争中占据主动的战略支撑。未来应在技术自主、制度创新与国际合作等多维度协同推进，以实现深海资源开发的高质量、可持续发展。
关键词：深海矿产；勘探开发；人工智能；未来产业；产业政策；海洋强国
深海矿产作为全球战略性资源，蕴藏铜、钴、镍、稀土等关键金属，而这些金属正是支撑新能源、高端装备制造、新一代信息技术等产业发展的核心。随着陆地矿产资源开发强度不断提高和全球碳中和目标的推进，资源开发的重心正逐步向海洋延伸，深海矿产勘探开发因此成为全球科技竞争与资源博弈的新焦点。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出推进工业全要素智能化发展，指导人工智能与深海矿产勘探开发产业的深度融合发展。同年11月，国务院办公厅印发《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，也明确提出推动深海探测、深海开采等场景培育与开放，打造一批深海科技创新策源地，为深海矿产勘探开发产业从技术验证走向规模化应用提供了制度保障和场景支撑。
（图片由AI生成）
然而深海环境极端复杂，传统勘探开发技术面临环境扰动大、效率低、成本高等瓶颈。人工智能作为新一轮科技革命的核心驱动力，具有强大的数据解析、模式识别、自主决策和动态优化能力，为深海矿产资源的精准勘探、智能开采与生态化治理提供了颠覆性技术发展的可行路径。在此背景下，本文从模型、数据、算法、装备、场景、协同与治理等关键环节提出深海矿产勘探开发产业系统性提升路径，旨在通过构建深海垂域模型体系、完善多模态数据底座、强化原生算法设计、推动装备智能化升级、健全试验与场景体系、优化跨场景协同机制并完善治理框架，促进人工智能在深海矿产勘探开发中的深度赋能，推动我国在这一战略性前沿领域实现原始创新能力提升与技术颠覆性创新，创造未来产业场景，为我国在全球深海科技竞争与未来资源治理格局中赢得更大主动权提供技术支撑与制度保障。
一、深海矿产勘探开发产业概述
（一）深海矿产勘探开发产业的内涵与构成
深海矿产勘探开发产业，是以深海区域（通常指水深超过200米的海域，特别是3500米以下的深海盆地、海山及洋中脊区域）为主要空间范围，以勘探开发多金属结核、多金属硫化物、富钴结壳等关键资源为目的，依托高端装备制造、智能化勘探与采矿技术、信息化监测系统和绿色低碳技术，构成涵盖资源勘探、采矿、运输、选冶、加工制造、环境监测与治理的全链条产业体系。该产业具有“高技术密集、高资本投入、高环境敏感性、高国际关联度”的特征。一方面，我国在“三深政策”a（深潜、深钻、深网）的指导下，深海装备领域正加速与人工智能技术融合，深海采矿已从单一装备攻关转向智能化系统集成阶段；另一方面，产业链条也正向装备制造、冶金加工、环境修复和国际资源治理等领域延伸，形成跨行业、跨学科、跨领域协同的系统性产业生态。作为面向未来的重要战略性资源产业，深海矿产勘探开发不仅关系到稀缺关键金属（如镍、钴、铜、锰等）的全球供给格局与绿色能源转型进程，更直接影响国家在深海科技创新体系、国际海洋法规则制定与全球资源治理格局中的竞争地位。当前，全球深海矿业正从“科学勘探”迈向“商业化试采”阶段，国际海底管理局（ISA）监管框架逐步完善，中国、美国、日本、法国等主要国家通过发展深潜装备、智能采矿系统与环境评估机制，加快形成技术与治理的双重优势，推动深海矿产产业向高质量、可持续方向发展。
（二）我国深海矿产勘探开发战略布局与政策趋势
我国深海矿产勘探开发的战略布局总体呈现制度先行、科技驱动、产业协同与绿色导向并重的特征。自《联合国海洋法公约》（UNCLOS）确立国际深海矿产资源管理框架以来，我国对标国际规则，逐步形成了从顶层设计到地方实践的完整政策脉络。在国家“十五五”规划的引导下，系统性推进深海资源勘探开发已成为顶层设计的重点方向。2016年颁布的《中华人民共和国深海海底区域资源勘探开发法》奠定确立了我国在深海资源活动中的法律基础，为我国在《联合国海洋法公约》建立的国际海底资源管理框架下合法参与勘探与开发活动提供了制度保障。此后，《全国海洋经济发展“十三五”规划》《“十三五”海洋领域科技创新专项规划》《“十四五”海洋经济发展规划》等一系列政策文件，进一步明确了深海资源勘探开发的战略目标、重点任务与技术路线，强调海洋科技创新、智能装备与生态保护的统筹推进。
特别是“十四五”以来，国家层面从单一科研突破转向系统化产业布局，形成了“科技引领—制度保障—产业培育—环境治理”一体化发展路径。2025年国务院办公厅印发的《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》明确提出推动深海探测、深海开采等场景培育与开放，致力于打造一批深海科技创新策源地，为技术验证和产业转化提供了加速机制。工业和信息化部、自然资源部、国家发展改革委等部门相继出台《关于推动未来产业创新发展的实施意见》等多项政策，致力于推动深海技术装备、勘探采矿系统、智能感知与监测网络的集成创新，奠定了深海产业高质量发展的政策基础。同时，国家通过设立专项基金与统计监测制度，强化深海产业的规划评估与投融资支持，推动科研机构、企业与国际合作机制的深度融合，为我国深海经济发展提供了系统性制度保障。
在此政策体系的引导下，依托沿海经济带和自由贸易港建设，我国深海矿产勘探开发产业布局呈现出区域分工、产业聚合与国际协同并行的趋势。各地积极对接国家战略，例如山东青岛部署深海开发科技创新行动计划，重点做优深海矿产开发关键装备，突破多金属结核、多金属硫化物等资源的高精度勘探与智能机器人技术；海南依托南海资源与自贸港条件，建设“中国深海硅谷”，成为国家深海技术研发与制度创新的前沿阵地；广东以深圳、珠海为核心，重点建设深海装备智能运维平台，推动智能采矿装备、海洋信息化系统与数字孪生技术应用；上海则依托高端制造业与科研体系，打造深海新材料与深潜装备的创新高地。这些区域集群共同构成了我国深海产业从实验研究向产业化过渡的空间布局支点。
在国际层面，我国已获得5份由国际海底管理局批准的多金属结核、多金属硫化物和富钴结壳勘探合同，勘探面积位居世界前列，技术装备与科研能力持续提升。总体来看，我国深海矿产勘探开发正由“政策驱动”向“科技引领+产业协同”阶段演进，政策体系趋于完善，技术体系加速成熟，国际影响力不断提升，为实现“科技强海”“资源强国”和“绿色深海”目标，打造深海战略前沿领域提供了坚实支撑。
（三）深海矿产勘探开发的国际发展形势：各国政策特征及战略布局
进入21世纪以来，深海矿产勘探开发已成为全球新兴战略性资源竞争的重要领域。国际海底管理局（ISA）已签订31份勘探合同，覆盖多金属结核、富钴结壳与海底块状硫化物等多种资源类型，勘探海域横跨太平洋、印度洋与大西洋，呈现出多极化布局与多元化参与格局。从政策特征来看，各国正加快从“科研探索”向“产业化开发”阶段过渡，并通过立法先行、制度建设与技术创新“三位一体”的路径塑造自身在全球深海治理体系中的竞争优势。美国采取“国内法优先”的单边战略，以立法确权、行政命令和科技投资为支撑，强调国家安全与供应链自主，绕开以《联合国海洋法公约》为核心的国际海底资源管理机制的制约；挪威则以《海底矿产法》为核心，通过“试点—评估—扩展”模式构建绿色可持续的深海产业体系，强化主权与环境并重的政策逻辑；日本立足资源安全，以政府计划引导科技突破和国际合作，形成高制度化、计划性强的“科技主导型”产业体系；欧盟在“可持续蓝色经济”框架下，以法律和政策工具为主导，坚持审慎原则和科学评估，代表了以生态治理和规则塑造为导向的海洋开发模式。
总体而言，当前国际深海矿产勘探开发产业已从单一的资源发现转向综合性国家战略布局的竞争阶段，呈现出规则竞争白热化的特征，各国纷纷通过国内立法抢占产业规则主导权，凭借科技创新重塑全球深海矿产资源治理格局。
二、深海矿产勘探开发产业的发展现状
（一）技术创新与装备迭代
1.国内深海科技前沿
我国深海技术装备已形成载人潜水器与无人潜水器协同、观测网络与深海作业平台并重的完整体系。
尽管我国深海矿产勘探开发的硬件体系已接近或达到世界先进水平，但在前沿人工智能技术的深度应用上仍较为有限。其中“梦想号”搭载的“智慧大脑”系统，是为数不多明确公开采用人工智能、实现上万路传感器数据实时汇聚与智能决策的案例。其余绝大多数深潜器、观测网及作业平台仍主要依赖传统自动控制、数字化系统与人工后处理，尚未形成规模化的人工智能强化应用。
总体来看，我国在深海矿产勘探开发领域的国产化水平和系统集成能力已跻身国际先进行列，但从深潜、深网、深钻与平台等关键技术链条观察，当前技术体系仍存在制约产业化推进和作业自主化提升的结构性短板。在深潜装备方面，耐压结构与能源系统仍难支撑多航次、长周期的自主作业，水下通信带宽有限、延迟较高，使实时感知与决策能力受限；在深海观测网络方面，虽然已初步具备高密度、长寿命观测能力，但设备故障预测不足、环境动态感知不及时、数据处理链条较弱等问题仍然突出；在深钻与采样系统方面，关键动力与提升机制仍处于原理样机阶段，作业连续性与可靠性不足；在作业平台层面，自动化与数字化体系不断演进，但对海量异构数据的实时处理与智能调度能力仍未形成成熟体系。因此，要突破当前技术瓶颈，推动深海矿产勘探开发实现智能化、自主化、系统化的根本性转变，迫切需要以人工智能为核心的新型技术体系，通过智能感知、智能决策、智能运维和智能协同等能力为深海矿产勘探开发提供技术颠覆性创新与体系的系统性升级。
2.国际前沿技术发展态势
在全球新一轮科技革命和产业变革的驱动下，深海矿产勘探开发技术正步入一个以智能化为核心、体系化协同为特征的深度变革期。部分深海科技先进国家在深海探测、开发及环境监测等关键环节持续创新。人工智能技术的引入，也逐步使得深海勘探实现了从被动观测到主动感知、从人机协同到自主决策的跃升，成为推动全球深海资源开发的重要引擎。在这一进程中，各国基于自身科技禀赋与产业结构，形成了具有代表性的技术路径与应用特色。
比利时依托其疏浚业巨头DEME集团旗下全球海洋矿产资源公司GSR公司，率先部署“帕塔尼亚II号”预商业化采矿系统，融合人工智能技术实现采矿车自主导航、作业预测与环境扰动控制，形成先发优势。日本石油、天然气和金属矿物资源机构JOGMEC于2017年完成全球首次海底块状硫化物（SMS）“采掘—破碎—提升”连续作业试验，利用人工智能技术支撑AUV数据智能解译、三维资源建模与采掘机器人控制，其海底观测网（ARENA）亦为前沿技术验证提供长期实验环境。挪威将海洋油气工程能力迁移至深海采矿领域，以康士伯海事为代表推动“驻留式AUV”发展，借助人工智能技术实现自主健康管理与水下坞接充电，从而支持长期原位监测；其Trondheimsforden试验场则构建了全球领先的智能海试验证体系。美国以伍兹霍尔海洋研究所（WHOI）等世界顶级科研机构为核心，侧重基础科学与颠覆性技术创新，同时其军民共用试验场为技术迭代提供稳定支撑。德国则以亥姆霍兹海洋研究中心（GEOMAR）为核心力量，利用人工智能算法进行生态风险建模与环境监测，强调在深海开发中落实“预防原则”，凸显欧盟在深海治理中的伦理取向与可持续理念。
总体来看，国际深海矿产勘探开发技术正从“机械化采矿”向“智能化决策、生态友好、系统协同”的新阶段演进。然而，尽管国际社会在深海技术创新与试验方面取得了显著进展，但深海环境的极端复杂性、数据获取与处理面临挑战等问题依然突出，这些都为深海矿产勘探开发产业的进一步发展带来了深层次的挑战。
（二）产业链持续完善与拓展
我国深海矿产勘探开发产业已初步构建起上游技术研发、中游勘探开采、下游冶炼加工与应用配套的全链条产业体系。在发展初期，产业链呈现出“科研主导、装备突破、资源开发”的典型特征。上游环节由中国大洋矿产资源研究开发协会（COMRA）、国家深海基地管理中心等科研院所和高校为主体，涵盖深海装备制造、新型材料研发和信息技术领域。中游环节以中国五矿集团、中国船舶集团、紫金矿业等央国企为主导，以深海矿产资源的勘探开采为核心，集中于深海采矿船、集矿系统和矿石提升装备的建设，并延伸至初步冶炼与加工环节。下游环节则以宁德时代、中航光电、紫金矿业等应用型企业为主体，以资源精炼与产业应用为目的，将深海金属广泛应用于新能源电池、特种合金、深海通信与国防装备等领域。总体而言，我国深海矿产开发产业链已完成从科研探索向工程化、产业化转型，但早期结构仍呈“上游科研强、中游转化弱、下游衔接不足”的特征，信息流与价值链尚未完全贯通。
随着人工智能技术的深入应用，深海矿产勘探开发产业链正经历向智能化协同发展的系统性重构。人工智能以数据与算法为连接纽带，使研发、制造与作业端得以贯通，实现产业链的整体优化。上游环节，人工智能正推动勘探模式由经验驱动向智能驱动转型，通过声呐、地震、光学影像等多源数据的智能融合，促进资源勘探的信息化与精准化。中游环节，人工智能推动“智能采矿—过程监测—实时调控”的闭环形成。支持路径自主规划、设备状态识别与能耗动态优化等智能采矿模式，并通过模型预测采矿羽流扩散以降低环境扰动，实现更高水平的安全性与可持续性。下游环节，人工智能技术在矿产资源精炼、供应链调度与生态监测环节的应用正在快速扩大，如基于算法的金属产量预测能够提高供应链的匹配效率，而生态监测模型的应用增强了产业链中环境反馈能力。总体来看，人工智能正推动深海矿产勘探开发由“资源驱动”向“数据驱动”转型，使产业链向智能化、绿色化与可追踪方向持续演进。
三、人工智能赋能深海矿产勘探开发的探索与瓶颈
（一）垂域模型的深海环境适配性不足，难以满足自主决策需求
深海作业环境具有高压、弱光、强噪声以及非连续通信等特征，同时也涉及海洋地质、矿体结构、声学传播、沉积过程与生态系统等领域专业知识。这就要求应用于深海环境的人工智能模型需具备多模态能力。但由于深海环境复杂多变，目前缺乏多源有效的深海训练数据，算法无法形成稳定的物理约束与领域先验，泛化能力弱，导致深海矿产勘探开发领域的垂域模型多数依赖对已有模型的领域知识微调，对深海环境的适配度低。同时，这种缺乏具备领域认知能力的垂域模型，难以充分学习深海环境的真实多样性并做出自主决策，导致智能系统无法在不同海域间有效迁移与复用，使深海智能化发展呈现碎片化与区域化特征。一旦模型出现误判，不仅会导致设备损伤风险，也可能触发生态扰动或作业中断，影响智能系统的工程可靠性，进而阻碍产业的规模化与体系化发展。
（二）高质量数据集建设滞后，制约模型训练与优化
深海场景的数据生态长期处于“高成本、低频次、难标注”的状态，导致高质量、多模态数据集建设明显滞后。实际采集的数据不仅样本量小、受设备与环境噪声干扰严重，而且不同航次、不同平台和不同传感器所生成的数据在格式、坐标体系、精度水平和噪声结构上差异显著，缺乏统一的标准化规范，进一步加剧了数据对齐、融合与清洗的难度。此外，深海图像、声学资料与环境参数的人工标注更依赖高水平的跨学科专业知识，使标注工作耗时长、准确性难以统一，从而限制了可用于训练的结构化数据集规模，从而影响模型决策的准确性。因此，数据生态的不完整不仅是技术难题，也是影响管理决策、风险评估与监管审查的重要瓶颈。同时在缺乏高质量、可复现、可共享的数据集体系的情况下，行业难以建立统一的评测标准与模型验证框架，限制了技术的规模化扩散与国际化参与空间。
（三）算法缺乏物理机制约束，自身优化能力不足
深海装备在任务执行中常面临通信延时、遮挡干扰、能耗受限和突发工况等问题，需要算法具备自主感知、自主判断、自主规划和自主控制能力。然而，当前我国深海智能算法体系仍以通用模型的场景化适配为主，多数仅限于对现有开源模型的微调，缺乏针对深海物理机制、环境扰动和高风险约束设计的底层结构。同时，算法能力不足与数据短缺之间也形成闭环：一方面，缺少高质量数据使算法难以在真实环境条件下迭代优化；另一方面，算法无法在装备端有效落地，又进一步限制数据回流和场景验证，从而阻碍“数据—算法—装备—模型”的相互强化关系的形成。这种创新体系的短板导致智能装备难以在深海实现稳定、自主、可控作业，影响整体技术水平与战略自主性。
（四）关键技术攻关滞后，“算法—装备”协同发展受阻
深海智能化需要算法、感知、通信、算力和作业平台的协同融合，但这些关键要素在我国发展不均衡，形成了系统性瓶颈。一方面，算法设计往往以高带宽通信、稳定供电和高精度传感为研发假设，而深海环境的复杂性无法满足这些前提；另一方面，装备和传感技术的升级若不能与算法要求匹配，也难以支撑形成高水平的智能系统。这种双向受限的局面导致智能系统难以实现从“辅助型智能”向“自主型智能”的跃迁。在管理层面，装备与算法之间的协同成本高、周期长，造成研发效率下降；而在产业层面，硬件不完善与智能化能力不足相互影响，使智能系统难以形成成熟产品或商业规模。这种系统性瓶颈也削弱了我国深海技术体系的整体性与竞争力。
（五）场景培育不足与迁移受限，制约深海矿产勘探开发系统的持续迭代与扩展
深海智能化技术的落地依赖在真实或模拟真实场景中的持续验证与数据回流反馈，通过“感知—决策—反馈—迭代”形成自我优化的技术闭环。然而，深海试验环境稀缺、成本高昂且受自然条件限制，难以支撑长期、连续、多海域的场景培育。大量技术仅能在模拟环境或短期试验中获得阶段性验证，缺乏面向复杂海域的系统化、全流程验证条件，使智能模型难以积累长期运行数据，算法无法形成稳定的迭代机制，整体技术成熟度长期偏低。在管理层面，这种验证不足使风险难以量化，投资主体更趋谨慎；在产业层面，不确定性强化了企业之间的协作成本，也削弱了持续投入和产业链衔接的动力。此外，深海智能系统在不同海区之间的迁移也面临显著困难。深海场景在地貌结构、水动力条件、噪声扰动、矿体特征与生态系统方面差异显著，使得陆地矿山或浅海技术无法直接移用；即便是同一深海装备，也需在不同海区进行数据重构、算法重训练、策略重设计和硬件重新适配。这种高成本、低可迁移性导致智能技术难以在广域海区实现规模化扩散和跨场景复用。场景迁移能力的不足不仅削弱了技术体系的可持续运行，也阻碍了行业标准和通用型产品体系的形成，使深海智能化整体呈现“碎片化应用”“孤岛式部署”的结构性特征。
（六）跨场景联动机制不完善，影响深海勘探开发产业发展的整体效能
深海矿产勘探开发涉及不同海域、不同作业平台与不同类型智能装备，其智能化应用本质上依赖跨场景、跨系统、跨机构的协同联动。然而，当前深海智能系统在数据、装备、平台和组织层面仍呈现高度割裂的态势，难以形成多场景之间的有效联动机制。首先，由于数据标准不一致、数据流通顺畅度低，“数据孤岛”问题普遍存在，使得跨海域、跨任务的数据资源难以汇聚为可用于模型优化与任务规划的统一数据底座。其次，由于缺乏统一的通信协议、接口标准和操作流程，各类装备与平台之间难以实现互联互通，导致协同作业效率低、系统集成成本高，难以构建可持续演化的智能化生态。最后，科研机构、装备制造商和监管部门之间往往缺乏长期、稳定的协作机制，协同合作呈现明显的任务化、短期化特征，缺乏支持跨场景数据共享、联合试验与协同研发的制度基础，导致技术难以在不同海域间形成迁移性与复用性、行业难以形成模块化产品体系和标准化解决方案，从而影响深海矿产勘探开发产业整体的创新效率与规模化推进能力。
（七）人工智能应用的治理压力上升，影响深海矿产勘探开发系统智能化部署的制度空间
深海采矿一直以来涉及生态风险、国际治理与可持续发展等议题，而人工智能的透明度、可解释性与决策边界也逐渐成为监管与公众关注的焦点。如果人工智能系统无法提供可信的决策依据，其部署将在政府审批、国际合作与环境评估中遭遇阻力。在深海开发中，任何模型失误都可能引发不可逆的环境后果，因此监管与责任治理对人工智能应用提出了更严格的要求。这意味着人工智能在深海矿产勘探开发领域的应用不仅面临技术挑战，也面临制度性挑战。技术不透明将削弱政策制定者与国际组织的信任，从而延缓技术商业化进程，扩大外部风险。这一困境进一步加深了深海矿产勘探开发系统智能化发展对高质量数据、可靠算法和透明模型的需求。
四、对策建议
（一）凝聚多元创新合力，增强深海垂域模型研发能力
针对深海环境复杂多变的特点，应建立健全“产学研用”协同创新机制，推动从开源通用模型部署向专用垂域模型构建的战略转型。通过整合科研机构、高等院校和行业企业等多元主体，组建深海人工智能创新联合体，系统构建涵盖海洋地质、声学传播、沉积机理等领域的专业知识库和领域大模型体系。在模型研发过程中，要重点推进多模态模型架构创新，将海洋动力学规律、矿体分布等物理规则深度融入算法设计，增强模型在多变环境下的适配性和预测稳定性。
同时，要加快完善深海模型验证评估体系，建设覆盖不同海域环境的模型验证平台。通过建立统一的深海模型评测标准和技术规范，组织开展多轮次、多维度的交叉验证，系统性提升模型的环境适配度和跨场景迁移能力。这一体系将有效缓解模型碎片化和区域化问题，为深海矿产勘探开发产业的智能技术规模化应用提供坚实基础，推动形成开放协同的深海人工智能创新生态。
（二）建设国家级深海多模态数据共享体系，加快高质量数据集建设
要加快构建国家主导、多方参与的深海数据治理体系，着力破解数据获取成本高、采集频次低、标准化难度大等突出问题。依托国家深海基地、重点实验室和国有企业平台，建立健全涵盖图像、声学、环境参数及作业日志等多模态数据资源库。通过制定统一的数据格式标准和清洗标注规范，全面提升数据的兼容性和融合度，降低跨装备、跨航次数据差异带来的使用障碍。
同时，要创新深海数据共享机制和增值利用方式。建立科学合理的数据分级分类管理体系，保障科研数据、安全数据和作业数据的规范流通与有序开放。建立统一的数据平台和数字孪生海洋系统，依托国家海洋大数据服务平台等，强化深海资源数据的采集、标注与共享。整合声呐、光学、地质等多源信息，形成全要素数字孪生海洋系统，为人工智能模型提供丰富训练样本。鼓励数据开放与交易，支持海缆监测等企业将故障及运维数据开源，促进智能运维和预测模型开发。政府可以出台支持政策，如税收优惠和基金补贴，鼓励企业参与海洋数据共建，形成“数据+服务”生态，实现海底数据资源的增值利用。
（三）加强物理机制嵌入与环境约束建模，提升深海矿产勘探开发产业垂域模型的算法原生设计水平
要深化算法创新体系建设，推动从通用算法适配向深海原生算法设计的战略转型。建立健全跨学科协同研发机制，支持科研机构与企业合作开展算法底层创新，将深海物理机制和环境约束深度融入算法架构。重点发展基于物理信息神经网络、环境扰动建模等新型算法范式，使算法系统具备适应弱光、高噪声和长延迟等深海特殊环境的能力，显著提升算法的实用性和可靠性。
同时，要完善算法与装备的协同开发机制，缩短“数据—算法—装备”的创新循环周期。通过建立常态化的海试验证体系，增加算法在真实工况下的迭代频次，提升算法的自主性和稳定性。这一创新体系将有效促进算法成果的快速转化，推动形成具有自主知识产权的深海矿产勘探开发产业算法技术体系，为深海装备智能化提供核心支撑。
（四）强化关键装备技术攻关，推动“算法—装备”协同演进体系建设
要系统布局深海装备技术创新链条，重点突破耐压结构、精密传感、低功耗算力等关键装备技术瓶颈。通过实施重大科技专项和龙头企业引领工程，全面提升核心硬件性能，为先进算法部署提供可靠的算力基础和感知能力。建立健全装备研发的创新激励机制，支持企业加大研发投入，培育具有自主知识产权的装备技术体系。
同时，要建立算法与装备同步迭代的创新机制，在装备设计初期就充分考虑算法需求，实现软硬件一体化开发。鼓励构建产学研用协同的“海试验证联盟”，形成数据、算法、装备闭环耦合的创新生态，加速技术成果的产业化应用，推动我国深海装备技术体系持续演进和自主可控，提升在全球深海科技竞争中的核心优势。
（五）完善深海测试场景与试验体系，提升技术闭环能力与跨海域迁移能力
加快完善国家海洋综合试验场体系，充分利用已有的深海试验场（海南、山东、广东、浙江）等平台作为技术验证和演示的空间。建立开放共享的深海试验设施网络，实行设备、平台、数据和样品的统筹配置。要统筹布局多层次深海试验体系，系统解决深海场景的复杂特性带来的技术验证难题。加快建设覆盖近岸实验场、水池试验区、可控海域试验区和真实深海试验区的多层次试验设施，形成“近海—中深海—远海”的渐进式验证路径。通过建立统一的试验标准和数据规范，提升技术迭代效率和成果转化速度，降低创新主体的研发成本。
同时，要创新试验资源共享机制，鼓励开展跨海域联合航次和协同试验，提高数据回流率和技术交流频次。支持建设深海虚拟仿真系统和数字孪生海域，为高成本深海试验提供补充。这一试验体系的完善将大幅增强深海智能系统的场景适应能力和规模化应用潜力，为我国深海矿产勘探开发技术走向深远海提供重要支撑。
（六）建立跨场景联动机制，提升深海智能化系统的协同与集成效率
打通数据、接口和组织壁垒，形成可操作的跨场景联动治理机制。要着力构建统一规范的深海技术标准体系，有效破解“数据孤岛、标准割裂、接口不通”等系统性问题。加快制定涵盖数据格式、通信协议、装备接口和作业流程的全链条标准规范，降低系统间兼容成本，提升多主体协同作业效率。支持行业组织、重点企业参与标准制定，形成既符合国情又与国际接轨的标准体系。
同时，要推动建立长效协同机制，促进科研机构、企业与监管部门构建稳定合作关系。通过组建产业技术创新联盟、建立联合实验室等方式，形成联合试验、联合攻关、数据共享和成果评估的常态化工作机制。这一联动机制将有效整合创新资源，促进深海智能化产业链生态协同，增强我国深海技术的整体竞争力和国际影响力。
（七）完善人工智能治理框架，提高深海矿产勘探开发技术智能化应用的透明度与可信度
要建立健全深海领域人工智能治理体系，统筹推进技术创新与规范发展。加快制定深海领域人工智能技术应用的伦理准则和安全标准，建立涵盖算法可解释性、风险等级评估及操作透明度的全流程治理框架。通过设立专门的伦理审查和风险评估机制，确保深海领域的人工智能应用符合生态保护、安全可控和国际治理要求，增强监管机构和国际社会的信任度。
同时，要积极参与全球深海治理体系建设，在国际规则制定中发挥建设性作用。推动建立与国际接轨的深海矿产勘探开发技术智能化作业规范、环境红线和责任划分机制，确保人工智能运用于决策过程中的可审计和可追溯，促进深海技术的健康可持续发展。
五、总结与展望
人工智能与深海矿产勘探开发的深度融合，正在重塑全球资源战略格局。当前，人工智能在“深潜—深网—深钻”各环节的应用已经展现出显著优势，不仅提升了勘探与作业的精度和效率，也在环境保护与风险管控方面开辟了新的技术路径。我国在法律制度建设、政策引导、装备研制与试验区建设等方面已初步形成体系化格局，人工智能驱动的智能化、绿色化、可持续化采矿模式正逐步成型，并在国际竞争中展现出独特优势。然而，深海生态系统敏感脆弱、人工智能模型的环境适配性不足、数据共享体系缺位、算法物理约束薄弱、跨场景联动不畅等问题，仍对深海智能化部署提出了系统性挑战。与此同时，国际海底资源治理体系尚未定型，大国博弈加深、生态保护诉求提升，使人工智能在深海领域的应用不再只是技术竞争，更是制度竞争、规则竞争与治理能力竞争的综合体现。因此，我国必须破除发展壁垒，形成“模型—数据—算法—装备—场景—治理”一体化协同格局，在全球深海资源竞争与未来产业布局中进一步掌握主动权，打造具有国际影响力的深海智能化技术体系，实现深海矿产勘探开发的高质量与可持续发展。
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【本文系国家自然科学基金面上项目“科技成果转化赋能新质生产力发展：理论基础、组织模式与制度环境”（72474025）的阶段性研究成果；工业和信息化部重大项目“关于完善新发展阶段产业政策若干关键问题研究”（ZFSZCYJ202501），“产业根政策：从追赶迈向引领的中国产业政策基础理论研究”（GXZK2025-107）的阶段性研究成果；中国工程院前瞻性储备性重大战略研究项目“创新链、产业链、供应链”三链一体化协同创新发展战略研究”（2023-JB-10）的阶段性研究成果】
（尹西明系北京理工大学管理学院/国际组织创新学院研究员，博士生导师，教育部战略研究基地北京理工大学科技创新与教育发展战略研究中心副主任；陈烜婷、李函润、黄苏、杨柳青青系北京理工大学国际组织创新学院本科生）
