超分辨海洋大数据同化与智能融合分析技术团队

海洋大数据的多源异构、时空关联、跨域多模态等特征导致现有海洋资料融合处理过程中数据质量存在不确定性，且时空跨尺度与频繁交换造成的数据可信度不足、同化融合困难及机理过程复杂不明等问题，本研发方向在海洋数据多尺度多要素同化技术的支撑下，研发基于AI技术的海洋大数据智能治理算法，构建可靠准确的海洋环境数据集，以解决海洋大数据存在的数据冗余、数据缺失和数据异常等问题；力求突破多源异构数据同化技术，研发融合技术；制定人工智能技术优化海洋模式参数化方案，开展跨尺度多模式计算，研制高精度长时序海洋信息产品。

海洋立体环境预测预报技术团队

当前，海洋大数据的知识管理面临内容交叉、层次关联、时空耦合及动态演化等问题带来的知识集成度低、分析片面化、时空演化不明等挑战，难以实现复杂场景向智能化、知识驱动的转型。本研发方向将突破多模态时空演变场景下统计表证和知识图谱近似推理关键技术，构建融合时空特征、多尺度多要素的海洋知识图谱，并研究融合知识与情境的双向联合推理技术；针对场景要素的多模态特性，开展典型应用场景海洋环境要素的多模态数据建模与智能预报技术研究，构建综合评价指标体系及典型场景管理指标阈值预警模型。

复杂海洋环境下的智能与隐蔽仿生水声通信技术团队

本研发方向是技术创新中心在应对未来深远海战略防卫、水下特种作业以及无人集群协同领域所布局的核心前沿技术。水声通信是目前深海唯一有效的中远距离无线通信手段，但海洋水声信道环境极其恶劣（强多径、强时变、有限带宽、极低信噪比）。同时，传统的数字水声调制信号极易被声纳截获和破译，在敏感海域作业存在重大安全隐患。本研发方向直击这一国际技术高地，重点研发智能抗干扰、高隐蔽仿生水声通信及鲁棒信息隐藏技术。针对水下通信信道强多径、强衰落及国家海洋防卫对高隐蔽性的战略需求，技术创新中心开展了前沿的智能与隐蔽仿生水声通信研究。

多源异构海洋大数据智能化综合服务团队

随着海洋产业的蓬勃发展，海洋大数据面临共享难、管理模式混乱数据传输安全性差等产业应用问题，同时，海洋场景的综合服务不仅具有跨学科、跨领域的特征，还面临复杂多变的个性化需求，而传统的人为经验和专家系统难以突破经验法则的局限性和领域知识的片面性，导致典型场景的综合服务质量面临挑战。基于技术创新中心上述3个研发方向的技术成果，本研发方向将突破多源异构海洋大数据融合分析、数据交互可控和共享安全等技术，构建智能化、可重构、可靠的海洋大数据智能、在线服务体系，研发面向典型场景应用的综合服务平台，全面提升典型场景服务内容、模式和质量。