46、基于深度学习的智能海洋治理

基于深度学习的智能海洋治理

1 海洋治理背景与需求

开发、利用和管理海洋已成为各国解决人口膨胀、环境污染和资源短缺问题的有效途径。人类对海洋的开发利用离不开船舶这一重要载体，但在航行过程中，过度捕捞导致海洋渔业资源枯竭，船舶锚泊破坏海底光缆和油气管道等高价资产，近海开采和运输引发原油泄漏，以及人类在海洋争议区域的资源开发等，带来了海洋生态破坏、海底资产受损和海洋主权争端等一系列实际问题。因此，利用信息技术工具对船舶进行监测，通过多源数据融合分析准确分类和识别船舶行为，并及时对异常行为进行预警和反演，成为智能海洋治理的重要手段。

2 相关技术

2.1 国内外海洋发展战略

随着海洋资源的开发利用，各国纷纷推出新的海洋发展战略：
- 美国实施海洋行动计划，规划未来十年海洋科技发展路线图。
- 英国制定“2025 海洋计划”，全面发展海洋技术。
- 加拿大聚焦北极水域，实施海洋行动计划。
- 日本推出“海洋基本法草案”，全面推进海洋强国战略。
- 俄罗斯依靠科技建设海洋航运强国。
- 中国自“十二五”规划以来，提出建设海洋强国战略，以更好解决资源短缺、环境污染、渔业捕捞和海上执法等实际问题。

2.2 网络与智能技术

2.2.1 AI 与机器学习技术

人工智能可分为人工学习（专家系统）和机器学习（机器自主学习）两部分。机器学习有符号主义、贝叶斯主义、类比主义、连接主义和进化主义五大流派，其中连接主义的神经网络和深度学习目前最为流行。过去芯片集成度低，只能模拟少量神经元，现在随着芯片集成度提高，能模拟更多神经元，形成多层网络时即为深度学习