海洋技术 ： 探险家

海洋技术 ： 探险家 关键要点 •海洋覆盖了地球表面的75%，但我们对其了解仍然非常有限。事实上，我们只测绘了全球海底的大约26%，并且对至少三分之二的海洋生物一无所知。然而，对海洋数据的分析可以带来许多益处，包括帮助更好地预测气候变化的影响、预报海底地震和海啸、绘制海洋生物分布图以及建立海底通信连接。 •美国银行研究所发布的三部分“Ocean Tech”系列报告通过三大视角探讨海洋技术：Transformer、Explorer和Saver——所有这些视角都聚焦于与海洋相关的切入点，并相互关联。 •在第二部分中，我们讨论了“探索者”——那些使我们能够理解海洋的创新技术，包括潜水器、人工智能、物联网海洋、传感器以及声纳/激光雷达（LiDAR）技术。 深潜 正如我们海洋技术系列的第一部分所提到的 (参见 ：海洋技术 ： 变形金刚), 海洋对我们存在和正在变化的世界至关重要，但其提供的机会往往被忽视。为了深入探讨了解海洋和扩展与之互动的方式所可能带来的可能性（双关），高盛研究部确定了三个切入点。今天，我们将讨论第二个。 变压器帮助我们适应海洋并解锁海洋资源（例如，海底电缆、水下数据中心、海洋药学、稀缺性解决方案、潮汐能源、海洋房地产）• • 储户帮助恢复海洋健康(例如 ， 水产养殖 ， 碳去除 ， 海洋废物清理)探险家让我们了解海洋（例如，潜水器、海洋安全、AI、物联网海洋、传感器、声纳/激光雷达（光检测和测距）） 未知的水 海洋覆盖了地球表面的75%，但我们对其了解却远远不够。事实上，我们对月球和火星表面的了解要比对深海的了解更多。例如，您知道海洋最深处大约在6.8英里之下，比珠穆朗玛峰的高度还要深1.25倍吗？ 然而，截至目前，我们仅使用高分辨率技术测绘了全球海底的四分之一。如果您在网上搜索海底图像，会看到许多展示海洋深度变化（即 bathymetry）的照片。然而，这些并不是实际的海底地图，而是根据卫星重力测量数据的变化所做出的预测，其分辨率还不足以满足实际应用的需求。 所以，我们为什么没有更广泛地进行测绘呢？为了测绘陆地，我们依赖于发送和记录不同波长的光线，这些光线可以在几天内生成高度详细的图像。然而，光线无法穿透超过几百英尺的海水，这意味着我们需要其他方法来测绘海底。此外，平均海深约为2.3英里——相当于世界最高建筑哈利法塔高度的4.5倍——因此我们需要能够承受水压的船只。 今天，水深测量帮助我们了解海底的形状及其组成（硬质或软质质地）。这两种属性对海洋中的物理和生物过程有着重要影响。挪威基金会-GEBCO 海底2030项目，通常简称为Seabed 2030，是一项全球性倡议，旨在到2030年之前绘制整个海底的详细图谱。该项目于2017年启动时，仅有6%的海底区域被以足够高的分辨率进行了测绘。截至2024年6月，已有约26%的海底区域得到了测绘（见图表1）。 美国银行研究所 至少三分之二的海洋物种对我们来说是未知的 尽管对海底的了解可以帮助我们了解潜在栖息地的位置，但它无法识别海洋生物种类。我们对海底的了解远多于生活在海洋中的物种。为什么呢？科学家估计，可能有70万至100万种海洋生物存在，其中至少有三分之二尚未被发现。1识别这些可能是海洋药理学 ， 下一代美容产品甚至 “未来鱼类 ” 的关键。 但是 ， 等等 ， 还有更多除了绘制海底地形和更好地了解海洋生物外，我们还可以收集其他数据点。这些数据可以归类为物理变量（表层和深层温度 、盐度分布、水/冰密度、海平面上升）、生物化学变量（氧气、营养物质、碳、氮氧化物、二氧化碳吸收）、生物学和生态系统（物种丰度、鱼类资源评估、生物多样性、红树林或珊瑚覆盖）以及跨学科变量（海洋声音、海洋颜色、水下安装设备、电缆定位、航线、垃圾）。2 在全球范围内，海洋数据中心主要存储的数据类型是物理数据，其次是生物数据和化学数据。3海洋数据中心提供的污染数据或渔业数据不足一半，而海洋数据中心提供的前三大海洋数据/信息产品分别是元数据、地理信息系统（GIS）产品和原始数据访问。4 我们为什么要探索海洋 ？• 帮助预测气候变化 ：海底地形影响海洋洋流和水体的垂直混合。由于海洋在全球热量分布中扮演着关键角色，我们可以利用这些信息来预测未来的气候变化。相应地，我们也能了解不同地区海平面上升的情况，这将有助于改进与天气、气候、海啸影响区域以及海平面上升相关的预测模型。此外，各国可以优先开展保护工作，以改善鱼类资源和珊瑚礁。 bathymetry（或上述提到的海底研究）对于理解海洋水体如何影响冰盖以及它们如何融化和抬高海平面至关重要。没有这些信息，冰盖模型将受到限制。它也是理解海洋中热量和养分循环的关键。 预测海底地震 ：在板块碰撞的地点（汇聚边界），一个板块往往会滑入另一个板块之下。这一过程（称为俯冲）会产生山脉和火山。大多数海底地震和火山活动主要集中在海底地壳的断层附近。高分辨率的海底测绘可以帮助预测地质事件，包括海啸，在这些事件发生之前提供预警，并通过提供早期警告来减少对附近社区的负面影响。 预测海啸 ：布放在海洋中战略位置的浮标可以收集海啸经过时海面高度的数据。海啸由地震产生后，海底传感器会与表面的DART（深海评估和海啸报告系统）浮标进行通信，并发送关于海啸强度的信息。通常情况下，海啸在地震发生后的约20分钟内抵达最近的海岸线，这可以为附近社区提供关键的提前预警，从而最大限度地减少影响。 要绘制海洋生物图 ：一些海底山脉（海山）是静止不动的，且常常拥有较高的生物多样性，因为它们多变的海拔创造了不同的生境。因此，这些海山对于食物生产至关重要，因为许多渔场都位于这些生物多样性热点附近。通过高分辨率测绘，科学家可以更清晰地了解海底的生命状况，管理鱼类资源并保护海洋生物多样性。科学家可以使用无人驾驶帆船和自动浮标来收集温度、盐度、叶绿素等信息。 此外，科学家可以通过处理环境DNA（eDNA，即生物体在水中释放的遗传物质）来采集黏液、粪便或组织颗粒样本，从而对海洋生物进行新的发现。5这些样本可以与DNA数据库中的其他样本进行比较，从而确定该生物的科、属或物种。 要建立通信连接 ， 请执行以下操作 ：海底铺设了超过80万公里的海底数据和通信电缆，足以环绕地球32圈。尽管海底电缆受到强化保护，但在靠近潜在地质活动区域（如火山）的地方仍可能发生故障。借助高质量的海底地形图，电缆铺设者可以避开这些区域。 对于导航 ：在任何时刻，成千上万吨的船只都在海上航行。随着海洋交通日益繁忙，海底地图对于减少由于受损或失能船只引起的环境问题，并减轻物流和基础设施风险具有重要意义。 探险家对于能源 ：了解海洋更多的情况有助于我们理解油管、 offshore 钻井平台和风力涡轮机与其他海洋活动之间的相互作用。 未来海洋数据的分析有望带来诸多益处。如上所述，这有助于更好地预测气候变化、预报海底地震和海啸、绘制海洋生物分布图并建立海底通信连接。但为了增强我们对海洋的认识和理解，我们需要使用诸如潜水器、海洋物联网、传感器（例如声纳）、卫星和人工智能等技术来收集和利用海洋数据，这里我们将讨论现有的技术和未来的发展方向。 潜水艇 潜水器是部署于船舶之下、进入海洋中以记录和收集有关海洋及其海底信息的水下机器人，供科学研究使用。主要有三种类型的潜水器：1）载人潜水器（HOVs），配备有灯光、摄像机、传感器、操作臂和采集仪器；2）遥控潜水器（ROVs），是通过脐带缆连接至水面操作员的水下机器人，允许控制信号直接在水面操作员与潜器之间发送和接收，并通过由驾驶员操作的操作臂采集样本；3）自主潜水器（AUVs），装备有先进的传感器，使其能够在没有实时人类操作员控制的情况下绘制海底地貌、研究海洋生物甚至检测污染物。 AUV 的特点 AUV潜艇通常具有相对较浅的工作深度，尺寸从轻型车辆到长度超过32英尺的大直径车辆不等。较小的车辆在物流方面具有优势（例如，支持船只占地面积、投放与回收系统），而较大的车辆则在续航能力和传感器载荷容量方面具有优势。 此外，AUVs 不需要空间来安装生命支持设备或物资（例如，睡眠区域、食物、水、空气供应设备等），这在制造初期意味着成本节约，并且与有人操作的船舶相比，在维持成本上也有所节省。这也意味着AUVs 可以在无需返航补给的情况下进行更长时间的操作（即，它们依赖于能源供应），因此对于较小的AUVs 来说，这意味着可以在海上停留数月。AUV 的应用示例包括： 海洋研究和勘探 ：科学家们使用自治 underwater 车辆（AUVs）来研究包括海洋和海底在内的水体。各种传感器可以安装在AUV上，以测量元素/化合物的浓度以及微小生物的存在。 环境监测和保护 ：AUVs 可以帮助评估和监测珊瑚礁及其他生态系统的健康状况。专门的传感器可以监测水温、酸碱度和营养浓度，从而提供这些生态系统健康状况的见解。 石油和天然气 ：油气行业使用自治水下车辆（AUVs）在建造海底基础设施之前对海底进行详细测绘，以便以最经济有效的方式安装管道和海底完井。 AUV 挑战 通信:无线电波在水中传播距离有限，但水下潜器可以使用声学通信来确定自身位置。虽然声波可以在大约3200英尺的距离内传播，但由于水对信号的折射和延迟作用，其速度通常不足以从平台传输视频信号到船只或岸上。因此，无线传输和接收的能力会受到影响。一些自主水下车辆（AUVs）与一艘“母船”协同工作，后者可以作为通信和能量补给的基地，但由于通信挑战，AUVs必须提前编程。一旦任务完成，它们会被送回水面以卸载数据。 黑暗 ：在海洋中低于650英尺的地方几乎没有自然光线，而在低于3000英尺的地方则完全没有阳光。然而，水下车辆需要大量的光线来让摄像头能够看清，因此需要将光源定位得足够远，以防止光线被“海洋雪”——即细小的有机颗粒——反射。 导航:全球定位系统（GPS）利用轨道卫星发出的信号来计算陆地、空中乃至海上的位置。然而，当自治 underwater 车辆（AUV）潜入浅水以下时，这些信号会被水体折射和延迟，从而无法到达AUV。同样地，无线电频率也会受到影响，这意味着如果没有海底中继系统，AUV只能浮出水面以进行通信和接收位置数据。 因此，AUVs和潜艇可能需要不同的导航系统。量子导航可能满足这一需求。为了确保通信的未来安全，可能需要使用量子通信来对抗量子密码分析的进步。 腐蚀:盐水是一种电解质，会加速浸没其中的金属的腐蚀。腐蚀可能导致金属框架和压力容器发生故障。黄金几乎不受腐蚀影响，但其强度较低且价格昂贵。钛是一种较好的替代材料，因为它轻便、坚固且成本适中。铝虽然坚固，但容易腐蚀。 人工智能 船舶收集的数据量不断增加将推动对这些数据进行日益复杂分析的需求，例如利用人工智能。实际上，自2000年以来收集的海洋数据量已经超过了过去100年的总和，这一趋势还将持续。此外，人工智能通过机器学习技术使船舶能够实现自主导航、障碍识别以及碰撞避免，从而实现“持续学习”。 从 “海洋互联网 ” 到“ 物联网 ”(OoT) 海洋正在迅速变化，它是地球气候系统中最大的组成部分，然而我们几乎没有任何关于海底环境的观测数据来理解这些变化如何影响我们关心的事物。伍兹霍尔海洋研究所的一项举措是建立世界上首个“海洋互联网”，称为“海洋 vital signs 网络”。这个大型网络将由浮标和传感器组成，提供四维视角监控海洋——第四维度为时间——这些设备始终在线并始终保持连接，以监测碳循环过程和海洋健康状况。 目前，全球阿戈计划（一个利用 fleets of 机器人仪器随洋流漂移以收集海洋内部信息的国际项目）每片相当于德克萨斯州大小的海洋区域中仅有大约一个海洋传感器。然而，在未来，海洋盆地中心可能会有一个中央枢纽，其中密集网络的智能滑翔器和自主车辆可以测量海洋和地球健康的 vital signs。这些车辆能够停靠、重新充电并上传所收集的数据，然后再次出发去采集更多数据，同时在测量海洋化学成分、生物多样性和 eDNA 时共