报告题目：非线性非平稳数据的谱分析理论与方法

嘉宾：黄锷

   综述

本报告围绕如何通过谱分析认识复杂数据背后的物理过程展开，从牛顿三棱镜实验和“谱”的概念演变切入，梳理传统谱分析的数学表述及其局限，强调数据分析应服务于物理理解。报告结合经验模态分解、希尔伯特—黄变换和希尔伯特全息谱分析，阐释自适应、数据驱动的分解思路，以及振幅调制、频率调制和非线性相互作用的高维表达，并以南海浮标观测数据为例，说明从不同谱投影中认识同一物理现象的价值与局限。

知识卡片1：广义谱分析拓展了对“谱”的认识

概念起源：牛顿通过三棱镜实验将白光分解为不同颜色的光，为理解“谱”提供了直观范例。“谱”的意义随后逐步扩展，用于描述不同对象在某种变量上的分布。

传统表述：报告介绍了以维纳—辛钦定理为代表的谱定义，即在相应平稳性条件下，通过信号自相关函数的傅里叶变换刻画其谱特征。这一表述提供了重要工具，也具有特定的适用前提。

拓展方向：广义谱分析尝试将同一数据的不同表示纳入统一视角，联系不同计算量，比较同一现象在不同变量上的投影，以进一步理解复杂现象的内在机制。

知识卡片2：数据分解应兼顾稀疏性与物理意义

分析目的：数据分析需要将整体分解为可理解的组成部分，并认识各部分在整体中的作用。分解得更细并不必然带来更好的理解，关键在于分解结果是否有助于解释物理过程。

评价要求：报告在讨论收敛性、完备性、正交性和唯一性等数学条件的基础上，特别强调稀疏性与物理意义，希望用较少而有解释力的分量表达数据的主要结构。

方法特点：与采用预设基函数的展开方式相比，经验模态分解（EMD）由数据自身特征决定分解结果，具有自适应、数据驱动的特点。报告通过快速傅里叶变换（FFT）与希尔伯特—黄变换（HHT）的比较，说明随时间变化的振幅和频率所包含的信息。

知识卡片3：非线性相互作用需要更丰富的谱表达

问题来源：报告以波动与湍流的速度场为例说明，运动学上的分量相加，并不意味着动力学作用也是简单相加；运动方程中还存在分量之间的乘性耦合。

表达拓展：仅考察时间与频率，难以完整保留复杂信号中的调制和耦合信息。希尔伯特全息谱分析（HHSA）进一步分析分量的振幅变化，将振幅调制频率等变量纳入更高维度的谱表达。

物理理解：高维谱表示有助于区分模态内部的变化与模态之间的相互作用，为研究不同尺度过程如何共同影响观测信号提供分析视角。报告以相加信号和相乘信号的对比，展示不同生成机制对谱结构的影响。

知识卡片4：理解谱图需要警惕降维造成的信息损失

投影局限：同一高维对象可以产生不同的低维投影，而单一投影往往不能完整反映原有结构。报告借助手影等直观示例，提醒读者审慎解释降维后的谱图。

信息保留：更高维度的表示能够容纳更丰富的变量及其关系。报告以一维条码与二维码作类比，说明表示维度与信息承载能力之间的联系。

海洋案例：报告展示了南海浮标观测数据及其全息谱表示，通过不同方向的谱投影呈现信号特征，强调应结合多种表示和物理背景理解海洋观测数据。

总结

本报告从“谱”的概念出发，将数据分析的关注点引向物理过程的理解，强调自适应分解、稀疏表达和物理意义的重要性。通过从传统谱分析向高维全息谱表示的拓展，报告展示了刻画调制与非线性相互作用的思路，同时指出低维投影可能遗漏关键信息。对于复杂海洋观测数据，分析方法的选择与结果解释应始终结合数据特征和物理机制。 

   报告题目：极地空天遥感回顾与展望

嘉宾：程晓

综述

本报告围绕极地冰盖变化及其遥感观测展开，系统回顾卫星、航空与地面观测协同发展的技术路径，介绍冰盖与冰架系统过程监测、冰盖内部结构探测和两极冰盖物质平衡估算等方面的研究进展。报告指出，极地遥感正在由表面变化观测向内部结构透视和多物理过程研究拓展，未来需加强多源协同观测及其与冰盖动力学模型的融合，提高对冰盖失稳机制、未来演化及海平面贡献的认识与预测能力。

知识卡片1：极地冰盖变化需要多平台协同观测

研究意义：南极和格陵兰冰盖储存大量淡水，其质量变化与全球海平面、海洋环流和气候变化密切相关。认识冰盖稳定性，既要观测表面变化，也要关注内部结构和质量收支。

卫星观测：光学、合成孔径雷达（SAR）、测高、重力及被动微波等卫星数据相互补充，为冰盖运动、表面融化、高程变化和质量变化等研究提供大范围、长时间序列的信息。

航空补充：航空平台可搭载激光雷达、冰雷达等设备，获取冰盖表面地形、冰厚和冰下结构信息。报告以NASA“冰桥计划”和中国“雪鹰601”极地航空观测为例，展示航空遥感对极地综合探测的支撑作用。

知识卡片2：遥感监测贯穿冰盖与冰架的关键变化过程

冰盖运动：结合SAR、光学影像和历史卫星资料，利用差分干涉测量、偏移量追踪等技术获取冰面流速，识别冰流空间格局及其长期变化，拓展对冰盖动力过程的认识。

表面与底部融化：主被动微波数据可用于监测冰盖表面融化，光学卫星、无人机和影像分析方法可识别冰面湖分布及其变化；卫星测高与多时相数字高程模型（DEM）结合质量守恒等方法，可估算冰架底部融化的时空变化。

损伤与崩解：光学、SAR、激光测高和无人机观测可用于识别冰盖裂隙及其动态演化；结合冰架前缘变化与冰厚数据，可监测冰架崩解并估算冰山产生所对应的冰量变化。

知识卡片3：从冰面观测走向冰盖内部结构透视

内部含水与层理：粒雪含水层是表面融水渗入粒雪后形成的含液态水区域，可结合冰雷达和多源卫星数据开展探测。冰雷达还可识别冰盖内部等时层，为研究冰体历史积累和流动过程提供线索。

冰下水文：冰下水文系统包括冰体底部与基岩界面之间的冰下湖及排水网络。冰雷达可探测冰下湖的位置与边界，卫星测高及多时相地形数据可用于识别湖泊活动引起的表面高程变化。

接地线变化：接地线是内陆接地冰体与海洋浮冰架的分界，也是研究冰盖稳定性和冰体通量的重要参数。差分干涉雷达与卫星测高等技术可用于识别接地线位置及迁移，分析冰盖与海洋相互作用。

知识卡片4：物质平衡估算连接观测数据与海平面研究

主要方法：卫星测高法根据高程变化并结合密度转换估算质量变化；卫星重力法通过重力场变化估算质量变化；输入—输出法比较表面物质平衡与跨接地线冰通量；多源融合法综合不同观测和模型约束开展估算。

不确定性：不同方法各有局限，包括粒雪变化、雷达穿透与密度假设，重力观测的空间分辨率和信号泄漏，以及冰厚、流速、气候模型和融合权重等因素。估算结果需要结合方法前提与误差来源进行解释。

发展方向：融合卫星、航空与地面观测，构建连续且可交叉验证的综合监测体系；加强冰盖三维结构和内部物理过程的定量探测，并与冰盖动力学模型结合，提升冰盖演化和海平面变化预测的可靠性。

总结

本报告以极地冰盖为对象，梳理了空天遥感在运动、融化、损伤与崩解监测中的作用，并进一步介绍内部层理、冰下水文和接地线等关键结构与过程的探测方法。多源观测与物质平衡估算相互衔接，为认识冰盖质量变化及其海平面贡献提供依据。未来，极地遥感将进一步加强内部结构探测、失稳机制研究与模型融合，为沿海地区风险应对和全球气候治理提供科学支撑。 

   报告题目：深水多波束测深技术研究进展

嘉宾：刘晓东

综述

本报告围绕深水多波束测深技术的研发进展、关键方法与应用实践展开，介绍了深海地形测绘的技术需求，以及国产装备从样机研制、工程化验证到装船应用的发展过程。报告重点阐述总体设计、波束稳定、海底检测、非同心归位、极区数据处理与精度评估等关键环节，并结合“探索二号”“中山大学极地”号、“探索三号”等船舶的应用案例，展示国产深水多波束系统及配套软件的建设成果。在此基础上，报告提出以人工智能与信号处理、测量方法相结合为重点，推进装备智能化、低成本、软件化与无人化发展，为深海调查和极地科考提供技术支撑。

知识卡片1：深海地形测绘的技术原理与装备要求

测量需求：海底地形测量需要在覆盖范围、空间分辨率与作业效率之间进行权衡。在深海，卫星测高主要通过海面高度变化反演海洋重力信息，进而估算大范围海底地形；船载多波束系统通过声学测量直接获取水深数据，潜器搭载的多波束系统则可通过近底探测获取更精细的局部地形，三类手段各有适用尺度。

技术原理：多波束测深通过波束形成获取不同方向的海底回波，依据声波双程传播时间、波束方向及水体声速剖面，结合船舶定位与姿态信息，解算海底测点的位置和水深，形成条带状地形数据。深水系统通常采用较低工作频率；为保持角度分辨能力，需要较大的阵列孔径，是深海调查船上的重要声学测量装备。

环境挑战：深水多波束系统需要应对较大水深跨度、船体姿态变化、高航速、噪声、气泡及极区冰层等因素的影响。收发位置不共点和复杂环境下的信号变化，也对实时处理能力与测量精度提出了较高要求。

总体设计：围绕测量范围、分辨能力和测量精度三项核心能力，综合考虑海况、航速及作业海域要求，建立回波信号、覆盖宽度与测量误差等模型。同时，将操作使用、可靠性、维修性与保障需求纳入设计，为装备研制、生产和应用提供支撑。

知识卡片2：复杂环境下的信号处理与测量方法

宽覆盖与姿态稳定：利用多扇区及分频、分时发射等方式组织宽覆盖测量，并依据船体姿态信息进行波束补偿，减弱纵摇、横摇与艏摇对波束指向和测量结果的影响。宽覆盖设计与姿态稳定处理相互配合，支撑复杂海况下的有效测量。

海底检测：在幅度法和相位法等常规方法基础上，研究自适应多目标检测、基于相干因子的相位拟合区间估计等方法，并开展多普勒效应补偿与测深数据质量评估研究，提高复杂海底条件下的回波检测能力和数据质量。

非同心归位：针对发射与接收阵列空间分离，以及声波往返期间船体运动引起的位置和姿态变化，建立相应的几何与传播模型开展测点归位。报告介绍了非同心条件下的快速求解研究，以兼顾测点定位精度与计算效率，服务实时测量。

极区处理：报告针对高纬度特别是极点区域的数据投影与显示问题，介绍了国产软件的相关处理方案，通过适合极区的投影转换与显示方法，支撑极区测深数据处理。

精度评估：报告讨论了往返测线、交叉测线、井字测线、检查线及重复测量形成参考面等评估方式。重复测量之间的一致性不能直接等同于绝对准确度；评价测深成果还应结合声速、定位、姿态等误差来源与不确定度分析。报告提出，不同评估方式的误差敏感性及测线重叠比例的影响仍需进一步研究。

知识卡片3：国产深水多波束装备的应用成果

国产化进展：公开资料显示，相关深水多波束研发项目于2007年立项，2014年完成样机项目验收，后续全海深多波束工程化与应用示范项目于2018年通过验收。报告进一步介绍了2021年系统在“探索二号”上的实时作业进展，以及后续在多艘调查船上的应用，体现了国产装备持续迭代的发展过程。

深海测量：报告以“探索二号”在数千米水深和复杂海底地形条件下的作业为例，介绍国产系统的测深与覆盖表现，并展示与国外多波束装备测量结果的对比。此类对比应结合测区、海况、航速、声速改正和评价方法理解，不能将个别案例的结果直接推广为全部工况下的性能。

极区应用：“中山大学极地”号配备极区型V形布置全海深多波束测深系统。报告结合该船与“探索三号”等平台，介绍国产装备在北极调查、极区载人深潜支撑及极点区域作业中的应用，并讨论适应不同平台与环境的阵列布置和耐压设计。

技术迁移：据报告介绍，深水多波束系统形成的相关处理技术已用于中水多波束系统，并完成海试验证。报告展示了不同水深条件下的作业结果，体现了核心技术向不同测深装备拓展的应用价值。

知识卡片4：配套软件建设与智能化发展方向

软件支撑：报告介绍了显控与现场处理成图软件的更新，围绕参数配置、实时显示、状态监控、数据存储、传感器数据可视化和回放等功能进行重构，并提供测点归位、极区投影转换、二维与三维点云显示、自动滤波及通用格式转换等处理能力，提高现场操作与数据处理的便利性。

应用拓展：多波束数据的价值不仅体现在水深测量，还可延伸至水体信息分析、羽状流参数提取和海底底质分析。报告介绍了与相关单位合作开展的研究，并提出进一步探索现有声学阵列在定位、通信等任务中的使用潜力。

智能融合：后续研究将重点围绕“人工智能＋信号处理”和“人工智能＋测量”展开，以提升装备性能为核心，推进智能方法在测深系统中的应用。报告同时以人工智能辅助配套软件开发为例，展示其在装备研发流程中的应用。

发展路径：面向智能化、低成本、软件化和无人化需求，进一步构建数字化样机与数字孪生模型，用于系统设计和性能评估。报告强调，降低装备成本本身也需要技术创新，应在性能提升与工程应用之间形成协同。

总结

本报告系统梳理了深水多波束测深从总体设计、信号处理到测点归位、质量评估与软件应用的技术链条，展示了国产装备在深海调查和极区科考中的应用进展。报告强调，提升测量性能始终是装备研发的核心，复杂海况、高航速及极区环境下的稳定作业能力，需要硬件、算法与配套软件共同支撑。未来应加强人工智能与信号处理、测量方法的融合，完善数字化设计与评估体系，拓展水体、底质等信息的综合利用，推动国产多波束装备向更高性能、更易使用和更广泛应用发展。

整理说明：本文依据原始字幕并结合公开资料核对整理。正式题名、嘉宾姓名及关键术语已修正；软件更新、极点作业和中水系统海试等报告专属内容，仍以嘉宾报告为依据。具体修订与公开来源见事实核查说明。 

   报告题目：海岸带遥感智能感知实践与思考

嘉宾：马毅

综述

本报告围绕海岸带遥感智能感知的应用与发展趋势，重点介绍黄河口湿地分类与生物量反演、浅海水深主被动遥感及海上溢油智能探测。报告探讨了共轭梯度优化、生成模型样本增广、深度学习水深反演、激光雷达光子提取及多波段信息融合等关键技术，同时，进一步展望了多维度观测、多平台协同组网及物理机制与深度学习融合的发展方向，为海岸带生态监测、浅海地形测绘及海洋污染应急监测提供了技术参考。

知识卡片1：湿地智能分类与生物量遥感反演

智能分类：报告以黄河口湿地为研究对象，针对深度学习模型优化问题，引入共轭梯度更新思路，结合当前梯度与历史搜索方向调整参数更新过程，改善模型收敛表现，并应用于湿地植被分类。

样本增广：针对野外生物量采样成本高、样本积累周期长的问题，利用生成模型扩充训练样本，为植被地上生物量遥感反演提供数据支持。

生态评估：基于多时相遥感影像分析植被分布及生物量变化，并通过碳储量换算关系估算湿地碳储量的时空格局，为滨海湿地生态监测与碳汇评估提供定量分析手段。

知识卡片2：浅海水深主被动遥感与智能反演

光学测深：被动光学测深包括两种机制：一是利用穿透水体并经海底反射的光信号直接反演水深，适用于水体较清澈的海域；二是利用海底地形对水流及海面微尺度波动的调制效应，间接反演海底地形，为浑浊水体的水深探测提供补充手段。

水深反演：针对清澈、浑浊及过渡水体之间反演机制复杂的问题，采用深度学习方法逼近水深反演关系，并利用双向长短期记忆网络开展实验，在浑浊水体中表现出较好的稳健性，同时改善了部分传统模型深水区反演深度偏浅的问题。

雷达探测：针对水深增加导致光子信号衰减、固定圆形邻域难以有效提取深水区信号的问题，采用邻域尺度调节与椭圆邻域等方法，提高海底信号光子提取能力。同时，利用激光雷达信息估计水体光学参数，可以辅助光学水深反演的探索，以减少对现场水深先验信息的依赖。

知识卡片3：海上溢油智能探测与发展趋势

信息融合：针对云雾及复杂海洋背景的干扰，联合可见光、近红外与热红外信息，并探索融合自主卫星不同传感器的紫外、可见光及近红外观测，提高复杂场景下的溢油识别能力。

场景识别：针对同一溢油在不同观测角度及光照条件下呈现亮暗变化的问题，开展跨场景、跨传感器识别研究，并关注乳化油与非乳化油的区分，为溢油污染评估和清理回收提供信息支持。

相对厚度反演：结合多波段观测信息开展溢油相对厚度反演，并利用已有文献数据进行验证。由于溢油厚度受油品状态和观测条件等因素影响，报告强调当前主要实现相对厚度或归一化厚度估算，绝对厚度反演仍面临挑战。

总结

本报告以黄河口湿地、浅海水深探测和海上溢油监测为典型案例，展示了人工智能与多源遥感技术在海岸带资源环境监测中的应用成果。报告指出，未来应重点推进三个方面：一是融合主动与被动遥感、高光谱、偏振、热红外及SAR等多维观测信息；二是加强卫星、无人机及空天地海多平台协同，提升复杂环境下的信息获取能力；三是推动物理机制与深度学习相结合，发展轻量化模型和星上智能计算，拓展遥感技术在海洋灾害、滨海湿地及水深测绘等领域的应用。 

   报告题目：无人机载LiDAR测深技术及应用

嘉宾：宿殿鹏

综述

本报告围绕无人机载LiDAR测深技术的发展、关键处理方法及海岸带应用展开，重点介绍了浅水区域激光测深原理、装备研发与典型应用。针对传统测绘中浅滩、岛礁及船舶难以进入区域测量困难的问题，报告阐述了无人机载LiDAR在水陆一体化地形测绘中的优势，并从多传感器标定、回波波形处理、点云去噪、波浪折射改正及航带平差等方面，分析了影响测深精度的关键因素。

知识卡片1：无人机载LiDAR测深的基本原理与技术优势

技术原理：无人机载LiDAR测深利用蓝绿激光的水体穿透特性，通过获取水面与水底的激光回波信号，结合激光传播时间、扫描角度及平台定位姿态信息，计算水深并获取水陆地形三维坐标。

测量优势：针对浅滩、礁石区及船舶难以进入的水域，无人机载LiDAR具有机动灵活、作业效率较高及水陆同步测量等优势，可与船载声学测量互补，弥补浅水区域的测绘空白。

装备研发：报告介绍了团队与中国科学院上海光学精密机械研究所联合研制的Mapper 20KU无人机LiDAR测深系统，以及配套的数据处理软件，覆盖回波波形处理、点云处理、成果生成与精度评价等环节，为浅水地形测绘及工程应用提供了技术支撑。

知识卡片2：激光测深数据处理的关键技术

多传感器标定：针对多传感器集成产生的安置角误差，利用点、线等特征开展自适应标定，降低系统误差，提高陆地与水下点云的空间一致性。

回波信号提取：针对浑浊水体水底回波微弱、极浅水区水面与水底回波混叠的问题，通过联合水面与水体回波建模、邻域波形叠加约束及分数阶微分等方法，增强弱信号提取能力，改善浅水区域的数据缺失。

点云去噪：综合考虑海面、水体与海底特征，抑制复杂环境中的噪声干扰，同时避免过度滤波造成真实地形信息损失，提高测深点云质量。

波浪折射改正：针对波浪引起的海面起伏及激光传播路径变化，构建瞬时海面模型，并结合光线追踪与折射改正，降低波浪对水下定位及测深精度的影响。

航带平差：针对重叠航带之间存在的空间偏差，联合刚性变换与非线性改正方法，提高多航带点云的拼接精度与空间一致性。

知识卡片3：无人机载LiDAR测深的应用实践与发展方向

水陆一体化测绘：结合海南陵水分界洲岛、青岛养殖区、烟台莱州海洋牧场、四川云南泸沽湖及长江宜昌段等案例，展示了无人机载LiDAR在浅海地形获取、养殖设施探测及湖泊水陆地形融合中的应用。通过融合浅水激光测深与深水船载声学数据，可形成更加完整的水上水下一体化地形成果。

三维建模：将激光点云与航空影像纹理相结合，可构建海岸带实景三维模型；融合激光测深与船载多波束数据，则有助于提高不同测量手段之间的地形衔接精度，为海岸带基础地理信息建设提供支持。

智能识别：利用激光回波及点云中的地形结构特征，结合人工智能方法，可开展海草床分类、水下礁石检测和养殖网箱识别等任务，为海洋生态调查、航道安全保障及海洋牧场监测提供数据支持。

总结

本报告围绕无人机载LiDAR测深的技术原理、关键数据处理方法及典型应用，系统介绍了多传感器标定、回波提取、点云去噪、波浪折射改正与航带平差等关键技术。报告表明，无人机载LiDAR能够有效补充传统浅水测绘手段，但其应用效果仍受到水体条件与测量环境制约。未来应加强多平台、多手段协同，推进激光测深与船载声学测量、遥感影像及智能识别技术融合，实现更大范围、更高精度的海陆地形一体化测绘。

    学术沙龙：对话海洋经济：智能时空信息如何创造价值？

 参与嘉宾：黄锷、吴自银、程晓、刘晓东、马毅

综述

本场沙龙围绕海洋时空基准与全域导航、海洋时空数据智能服务，以及政产学研用协同与示范场景建设三个议题展开。嘉宾从水下定位、极区航行、全海深测绘、遥感智能解译和数据共享等角度，讨论跨平台观测、能源与通信保障、优质样本建设和全流程质量控制等问题。交流强调，技术和数据应围绕用户的具体任务形成可用服务，既要提升装备与算法能力，也要完善数据使用规则和成果转化机制。同时，沙龙结合海况偏差研究及青年学生提问，探讨科学问题与工程任务的不同侧重，以及基础训练、前沿探索和实际需求之间的关系。

知识卡片1：海洋时空基准需要水上水下协同支撑

技术分工：北斗等卫星导航系统可为水面和空中平台提供定位与授时服务，5G可在具备覆盖条件的区域支撑通信与协同，人工智能则用于多源信息融合与辅助决策。水下作业需要进一步衔接声学定位等手段，不能将水面通信导航能力直接等同于深水覆盖能力。

现实制约：刘晓东指出，水下通信带宽、长期能源保障及高分辨率基础测绘数据不足，是构建持续服务能力的重要制约。解决水下定位的“最后一公里”，需要统筹基准、传感器、平台和数据，增强水上水下系统之间的衔接能力。

体系设想：刘晓东提出，可探索以海底电缆等设施支撑固定节点，结合具备长期能源保障能力的水中移动平台，以及利用绿色能源的水面支持平台，形成相互配合的观测与服务体系。这属于面向未来的研究建议，其长期运行、维护成本和定位服务能力仍需通过工程验证。

知识卡片2：遥感智能解译依赖优质样本与多源信息

基础要素：马毅从算力、算法与数据三个方面分析智能解译，特别强调优质训练样本的重要性。地物类型丰富、观测条件复杂，大范围分类对样本覆盖和标注质量提出了更高要求，需要科研院所、高校等共同积累与建设。

信息互补：针对遥感中的“同物异谱”和“同谱异物”问题，可综合利用多光谱、高光谱及合成孔径雷达（SAR）等不同观测信息，提高目标的可分性。增加观测维度有助于改善识别，但仍需检验不同数据之间的匹配关系和实际分类效果。

样本扩展：讨论提出利用深度学习、大模型及仿真等方式扩展训练资源。合成样本是生成或仿真得到的数据，伪标签则是模型为未标注数据赋予的预测标签。两类资源都需要质量筛选，并结合真实观测和独立验证数据，评估其对模型效果的影响。

知识卡片3：全海深测绘向无人化与全过程质量控制发展

平台协同：吴自银与刘晓东讨论了无人机、无人船和自主水下航行器（AUV）在海洋测绘中的作用，提出围绕不同作业尺度和场景组织协同探测。无人化有助于减少人员在部分作业环节中的直接介入，但其适用性仍受续航、海况、载荷、通信及作业组织等条件影响。

综合探测：吴自银提出，应探索在一次作业中获取更多海洋环境与目标信息，将水深测量与底质分析、小目标探测及智能识别等任务结合，提高数据利用效率。同时，推动目标识别能力向采集和处理环节集成，使探测数据更直接服务调查任务。

质量与决策：刘晓东强调，无人化和低成本不能以降低成果质量为代价，应加强从采集、处理到交付的全过程质量控制，使数据可信、可比、可用。人工智能可为测绘作业提供识别、分析和辅助决策支持，当前仍需与专业人员的判断和质量审核相结合。

知识卡片4：数据服务应连接可信共享与用户决策

共享难点：马毅与吴自银指出，海洋数据分散在不同单位，采集成本、使用权限和安全要求等因素影响共享。数据流通需要同时考虑技术条件与使用规则，明确哪些数据、以何种方式、向哪些用户提供服务。

可信利用：马毅提出探索可信数据空间，使用户能够在授权条件下开展分类、分析或精度验证，而不一定取得原始数据副本。“可用不可见”可作为部分场景的技术路径，其实现需要使用控制与隐私保护等机制共同支撑。

需求导向：程晓以冰区航行服务为例说明，研究人员认为清晰、紧凑的遥感图像是优质产品，但船上用户可能更需要便于使用的航迹点建议。服务设计应从用户任务出发，将观测数据转化为具体的信息产品，降低用户理解和使用数据的负担。

极区场景：冰情变化、海雾、降雪和通信条件等因素共同影响极区服务。程晓提出，应融合导航、通信和智能感知能力，为航行提供支持。航迹点等产品作为辅助信息，仍需由船上结合实时冰况和船舶能力进行研判，使数据服务与现场决策相衔接。

知识卡片5：成果转化需要政产学研用协同与场景验证

协同链条：沙龙提出，应加强政府规划引导、科研创新、企业工程化应用与用户反馈之间的衔接。高校、科研机构和企业各有任务与优势，合作需要围绕共同问题形成分工，将技术研发、标准制定、产业应用和人才培养连接起来。

示范场景：智慧港口、海上风电、海底管线、跨海隧道和海洋牧场等，是讨论中列举的潜在应用方向。推进示范应明确服务对象、实际问题和交付要求，通过具体场景检验技术与业务流程的匹配程度，再探索可推广的应用模式。

价值评价：主持人将产业应用的要求概括为“需求牵引、场景闭环、价值可算”。时空信息的价值不仅在于获取更多数据或采用更复杂的算法，还在于能否改善作业效率、成本与服务效果，并形成用户愿意持续使用的产品和服务。

知识卡片6：科研选题需要明确问题与研究路径

科学与工程：黄锷结合个人研究经历指出，科学研究侧重解释现象背后的原因，工程技术侧重在具体约束下解决实际问题。二者的目标和推进方式有所不同，选择研究课题时需要明确问题性质，同时认识机理研究与工程验证之间的联系。

海况偏差案例：黄锷以雷达测高中的海况偏差（Sea State Bias，SSB）为例，说明通过观测试验建立经验改正方法，与研究非线性海面及回波形成机制，可以形成不同的研究路径。海况偏差涉及海浪形态、散射差异及仪器处理等因素，不能将其简单归结为单一原因。

青年成长：在学生提问环节，吴自银建议打牢海洋测绘的专业基础，关注无人化探测与人工智能等前沿方向，并结合国家重大需求选择研究问题。基础课程、前沿方法与实际任务需要相互支撑，既要掌握新工具，也要具备理解原理、判断数据质量和开展验证的能力。

总结

本场沙龙从时空基准、数据服务与产业应用三个层面，讨论智能时空信息支撑海洋经济的实现路径。水上水下协同观测、优质样本和全过程质量控制，是形成可靠服务的重要基础；可信共享、用户需求与场景验证，则关系到数据和技术能否转化为实际价值。交流同时强调科学理解、工程实践与人才培养的联系，提出在夯实基础的同时推进前沿探索，以多方协作促进海洋测绘与遥感成果的持续应用。

（本期要点集萃，由2025年中国科协青年科技人才培育工程博士生专项计划入选者：武汉大学武康、成都理工大学梁茹冰和周浩3位博士，完成整理）