近年来，南海及周边海域气象水文条件复杂多变，台风、强对流、异常海温等现象持续影响沿海城市运行安全、海上航运通行、渔业生产组织以及海洋生态系统稳定。传统数值预报体系以物理机理为基础，具有较强的可解释性与科学性，但高时空分辨率、快速更新和多要素耦合表达上，仍受制于算力消耗大、数据融合难、区域精细化能力不足等问题。如何保证科学可靠的前提下提升南海海洋预报的时效性与精细度，已成为海洋公共服务能力建设的重要课题之一。 ，由中国科学院南海海洋研究所与中国石油大学（华东）联合研发的海洋智能大模型“飞鱼-1.0”于2月7日在广州发布。研发团队介绍，该模型定位为面向南海区域的海—气双向耦合智能预报模型，重点开展海水温度、盐度等核心要素预测，并具备对大尺度环流等关键过程的刻画能力。相比单一要素或单一圈层的预测工具，海气耦合能力使其在刻画“海洋—大气”相互作用上更具整体性，可为区域预报提供更接近实际的综合判断依据。 从原因看，一方面，南海海域观测数据来源广泛，涵盖卫星遥感、浮标、船载观测等多种渠道，也包括长期积累的再分析与历史资料。随着数据规模扩大与计算能力提升，基于大规模数据训练的智能模型提取非线性关系、提高短临预报更新频率上具备优势。另一方面，海洋过程常呈现跨尺度、跨要素联动特征，尤其台风发展、海温异常、环流变化等过程中，海洋与大气的反馈作用明显。面向业务应用，需要在更短时间内完成高质量预报并给出可用结论，推动智能方法与海洋科学深度结合成为现实需求。 从影响看，“飞鱼-1.0”的应用场景覆盖气象、科研、生态与科普等领域。其一，在气象防灾减灾上，模型可为台风路径、强度变化等提供预测支撑，服务沿海地区应急决策与风险预警。面向渔民出海作业、海上航行与海洋工程运行，更及时的海况与气象要素预测有助于提升安全保障水平，降低灾害性天气带来的损失。其二，海洋科研上，该模型可为科研机构与高校提供新工具，支持海气相互作用机理研究、区域过程诊断以及多源数据融合分析，推动科研工作数据驱动与机理认知结合上取得进展。其三，在生态保护上，模型可模拟水温、盐度等因子变化对珊瑚礁、红树林等典型生态系统的影响，为生态风险识别与保护措施制定提供参考，提升海洋生态系统韧性。其四，科普教育上，通过生成动态海洋知识图谱等方式，有助于提升公众对海洋环境与海洋科学的直观理解，增强全社会海洋保护意识。 需要看到，智能预报能力提升并不意味着可以脱离科学机理与业务流程。要实现业务化落地，仍需数据质量控制、模型评估体系、极端事件可靠性检验以及与现有数值模式的协同融合各上持续完善：一是加强多源观测数据的统一治理与标准化，提高训练样本的代表性与可追溯性；二是建立覆盖不同要素、不同时间尺度与不同应用场景的评测体系，形成可对比、可复现的性能检验机制；三是推动与传统数值预报体系互补融合，在关键区域、关键时段实现“机理+数据”的联合预报，提升对极端事件的稳定性与可信度；四是面向公共服务与行业需求完善产品化输出，强化预报结果的可理解性与可执行性，促进科研成果转化为实际能力。 从前景判断看，随着海洋观测网络完善、区域数据积累加快以及算力与算法迭代，面向特定海域的智能大模型有望从“可用”走向“好用”“常用”。在海洋环境保护、海洋资源开发利用、海上安全保障以及应对气候变化等领域，智能化预报或将形成更完整的技术链条：前端实现更快的感知与分析，中端实现更精细的耦合预测，后端形成面向治理的决策支撑。专家认为，“飞鱼-1.0”的发布不仅说明了技术进展，也为海洋智能化预报提供了新的路径，其意义在于推动海洋预报从单点能力提升迈向体系化能力建设。
海洋是人类共同的财富，也是气候系统的重要调节器。“飞鱼-1.0”的发布反映了我国海洋科技创新上的持续投入，为从被动应对向主动预测转变提供了新的支撑。面向未来，如何把技术优势转化为防灾减灾的实际成效、生态保护的具体举措以及气候适应的长期规划，仍需要科研、应用与政策联合推进。科技进步的价值，最终体现在对人类福祉与可持续发展的贡献上。