科技前沿▏详解入选《全球工程前沿2025》的9项海洋领域工程前沿

发布时间：2026-03-30来源：溪流之海洋人生

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3月25日，2026中关村论坛年会在京开幕。开幕式上，中国工程院院长李晓红发布“2025全球工程前沿”。2025全球工程前沿，在9个领域共遴选出94个工程研究前沿和95个工程开发前沿，总体呈现四个趋势：

一是AIforEngineering与EngineeringforAI双向赋能，深度融合，推动工程实践迈入自动化、系统化、智能化全新阶段，实现工程效率、工程质量与复杂问题解决能力根本性提升；二是场景驱动通过全流程、系统性验证，加速新技术、新产品、新业态落地转化与价值释放，倒逼工程技术创新迭代与产业转型升级，为培育和发展新质生产力注入强劲动能；三是工程创新持续向未知、极限、复杂领域拓展，不断提升人类认识和改造世界的能力，为拓展人类活动疆域提供更大规模、更低成本、更有价值的技术支撑；四是绿色低碳带动工程体系全链条深度重构，源头减碳、过程降碳到末端固碳的全链条工程创新路径正加速形成，带动工程体系的能源结构、技术路线、产业模式产生系统性变革。

据悉，中国工程院自2017年起每年组织院士专家开展“全球工程前沿”研究，按照9个领域方向，通过数据挖掘、专家交互、研判遴选，获得90个左右工程研究前沿和90个左右工程开发前沿。

其中，2025全球工程前沿涉及多项海洋相关研究和开发内容，现说明如下。

一、无人船与水下机器人协同水下地形测量技术

无人船与水下机器人协同水下地形测量技术是指利用无人船和水下机器人通过协同作业，对水下地形进行高精度测绘和数据采集的前沿技术。其核心概念在于实现水面与水下平台的无缝协作：无人船负责水面导航、通信中继、GPS支持和能源补给，水下机器人搭载多波束声呐、侧扫声呐等设备进行地形扫描。

这种模式有效克服单一平台的通信、定位和续航局限，适用于海洋勘探、河床监测、海底资源调查和灾害评估等领域。

与传统单一测量方法相比，该技术在复杂水域（如深海或湍流区）中展现更高效率和安全性，通过实时数据共享与任务分配优化作业流程。例如，无人船可充当“母舰”，为水下机器人提供动态路径规划和紧急回收支持，提升测量覆盖范围与数据准确性。

目前该领域的主要技术方向包括多平台协同控制算法、声学光学传感器数据融合、高精度定位导航、能量管理和通信优化。

研究重点强调鲁棒路径规划和避障机制，确保系统在干扰环境下的稳定运行。例如，采用分布式控制架构，实现无人船与水下机器人的自主任务协商，支持高效数据采集和实时三维建模。

未来发展趋势聚焦智能化与自主化。基于人工智能的自主决策技术将成为核心，如利用机器学习进行实时地形识别和异常检测；结合深度学习进行多模态传感器融合来提升测量精度；此外，可重构协同架构，如无人船搭载机器人集群，支持大规模并行测量。随着5G和卫星通信整合，该技术将扩展至远程海洋监测，推动环境保护与资源开发创新。

二、高海况场景下的无人舰艇智能航行技术

高海况场景下的无人舰艇智能航行技术是指保障无人舰艇能够在恶劣海洋环境中自主、安全、高效地完成预定任务的综合性技术集合。其核心在于通过人工智能、先进感知、自动控制等技术深度融合，赋予无人舰艇在极端动态扰动下进行“思考−感知−决策−执行”的能力，使其能克服强风、巨浪等复杂扰动，独立完成路径跟踪、障碍规避和任务执行。

目前，该前沿的核心技术方向主要包括：

①智能感知与环境理解技术；

②智能决策与规划技术；

③智能控制与执行技术。

未来，高海况场景下的无人舰艇智能航行技术将朝着更高程度的智能化和协同化方向发展。一是强化人工智能算法与数字孪生技术等在无人舰艇的应用，通过高保真仿真测试加速技术验证与迭代，提升舰艇自主化、智能化水平；二是发展多艇集群协同作战模式，通过共享感知、分布决策，提升整体任务韧性和适应性；三是推动无人舰艇的实装测试和应用，加快相应的作战运用与指挥控制体系构建，指导智能航行关键技术的发展与突破。

三、水下地形光学测量设备

水下地形光学测量设备通过主动发射光信号，接收并分析回波信号特性来反演海底三维地形信息。

设备主要分为两类：一类搭载于水下移动平台，对深海海底进行精细测量；另一类搭载于空中平台，对浅水区域海底地形进行精细测量。

其主要研究方向包括：

①复杂介质光传输优化——研究抑制水体吸收、散射及大气–水界面动态效应的光学技术与精确校正模型，提升信号光传输距离；

②微弱信号探测与识别——研究高灵敏度探测技术和识别算法，增强对水下远距离极弱回波的捕获与辨别能力；

③动态环境适应性提升——研究平台运动、水流扰动及波浪影响的方法，保障复杂作业环境下的测量稳定性与精度；

④智能信息反演与处理——研究基于深度学习的数据处理技术，实现地形特征自动提取、三维地形重建、底质分类等功能。

该前沿的发展趋势表现为：

①发展单光子探测、多波段融合等新型水下激光雷达技术，实现更低功耗、更远探测距离、更高测深精度；

②发展深度集成的人工智能算法，实现海量激光雷达数据的实时噪声智能过滤、地形特征自动识别和在线三维重构。

四、直接电解海水制氢的催化剂与隔膜研究

直接电解海水制氢的催化剂与隔膜研究旨在通过开发高效、稳定的催化剂与选择性隔膜，实现直接以海水为原料电解制氢。该技术可以缓解电解水技术对高纯度淡水的依赖，具有资源丰富、环境友好、潜力巨大等优势，是未来绿色氢能制备的重要方向之一。

其核心挑战在于解决海水中的氯离子腐蚀、钙镁离子沉积对催化剂、隔膜以及电解槽寿命的负面影响，从而推动低成本、规模化绿氢生产，服务于海洋能源与碳中和战略。

目前该领域的主要研究方向包括：

①抗腐蚀催化剂设计——开发非贵金属或低贵金属负载催化剂（如过渡金属硫化物、磷化物），通过界面工程调控电子结构，抑制氯离子吸附与析氯副反应，提升析氧反应（oxygenevolutionreaction，OER）选择性；

②高选择性隔膜材料——研究阴离子交换膜或防水透气膜等，以阻隔氯离子及杂质（如Ca2+、Mg2+）渗透，防止电极污染与结垢；

③系统集成与工程优化——结合机械设计与材料科学，开发耐腐蚀电解槽结构、流体动力学调控技术，以及能量管理策略，提升系统在真实海水环境下的耐久性与能效。

具体的技术发展趋势将聚焦于材料−器件−系统的多尺度协同创新，催化剂向“自修复”与“自适应”方向发展，隔膜追求高选择性与机械强度一体化，电解槽设计将结合人工智能与高通量筛选，加速材料迭代等。

随着可再生能源制氢需求的爆炸式增长，传统电解水制氢必须使用高纯淡水的高成本模式受到挑战。直接电解海水生产绿色氢气迎来新机遇，其核心工程挑战在于：海水是一个复杂的化学体系，富含氯离子、镁离子、钙离子、微生物和悬浮颗粒等，直接电解会导致催化剂中毒、腐蚀、隔膜结垢堵塞等一系列致命问题。

因此，直接电解海水制氢的催化剂与隔膜研究的本质是设计能够抵抗极端复杂电解液环境的高性能抗腐蚀催化剂与高选择性隔膜，并实现两者的协同集成，构建出新一代工业级电解槽。

近年来，随着材料科学与电化学的深度结合，直接海水电解（DSE）研究取得了显著突破。2022年，谢和平等报道了一种基于防水透气膜的电解槽（Nature，2022，612：673-678），在250mA·cm^-2电流密度下稳定运行超过3200h，标志着DSE向实用化迈出了关键一步。同时，在催化剂方面，NiFe层状双氢氧化物（LDH）、Cr2O3修饰的CoOx等材料展现出在高碱度局部微环境中卓越的抗氯离子腐蚀和抗沉淀能力。

“直接电解海水制氢的催化剂与隔膜研究”工程研究前沿的发展路线

目前研究处于从实验室原理验证向工业化示范突破的关键阶段。研究主要分为以下3个方面：

①高选择性抗中毒催化剂的微观设计与宏量制备：重点探索在阳极高电位和Cl-环境下兼具高活性与超高稳定性的OER催化剂。研究方向从“克级”的实验室合成向“公斤级”的工程化制备工艺转变，满足工业应用需求是未来趋势。

②高选择性、抗结垢隔膜的结构设计与传质机理：开发新型复合隔膜，其核心是实现离子的精准筛分。深入研究孔道结构、表面电荷、亲疏水性对离子传输路径的影响，并赋予隔膜自清洁或防生物污损功能是未来趋势。

③电解槽工程设计与多物理场耦合优化：耐腐蚀流场设计，优化腔体结构与流道，确保海水均匀分布，避免死区导致杂质浓缩结晶；热管理设计，电解过程产热，需高效热控系统维持温度稳定，防止盐分因过饱和而析出；系统智能调控，根据海水水质、温度、电流密度变化动态调整运行参数，实现自适应稳定运行。

总之，直接电解海水制氢的催化剂与隔膜研究在材料科学、电化学、海洋工程与机械工程等多学科交叉领域具有重要研究价值，对保障国家能源安全、推动海洋经济高质量发展和促进生态文明建设等具有重要意义。

该前沿核心论文的主要产出国家中，核心论文数排在第一位的是中国，篇均被引频次并列第一的是澳大利亚、加拿大与英国；加拿大、澳大利亚、英国三方互为合作方，中国则分别与加拿大、澳大利亚、英国和新加坡等开展合作。

核心论文的主要产出机构中，核心论文数排名第一的是中国科学院，篇均被引频次并列第一的是斯威本科技大学、牛津大学、萨里大学与多伦多大学；清华大学与中国科学院之间合作最多。

施引核心论文的主要产出国家中，发文量排在第一位的是中国。施引核心论文的主要产出机构中，发文量排名第一的是中国科学院。

五、深海CO2水合物固态规模化封存技术

深海CO₂水合物固态规模化封存技术是指利用深海高压低温环境下CO₂自然形成笼型水合物的特性，将CO₂规模性注入海床或浅层沉积层，使其逐步形成CO₂水合物并实现长期稳定封存。该技术封存潜力大、效果显著，其核心机理和促进方法已得到初步原理性验证。

该领域的研究主要聚焦于4个关键方向：

①CO₂相态转化研究——致力于探究CO₂临界相态转化机制，建立海洋环境下CO₂水合物快速形成碳矿的方法；

②深海浅层CO₂高效注入及规模固化研究——旨在揭示沉积物孔隙中液态CO2的迁移规律，建立CO₂高效注入方法，强化CO₂水合物规模化生成；

③“地层–海底–水体”多维声–光–电一体化监测技术——融合地震监测、传感器阵列和声波测试等多种技术手段，构建全方位的CO₂封存状态、运移、逸散监测体系；

④风险评价和规模化封存技术工艺及装备研发——重点攻关固化封存风险评价体系，实现海上液态CO₂注入关键技术与装备自主可控，支撑形成百万吨级到千万吨级CO₂年封存能力。

未来，该技术有望与海洋地质碳封存相结合，构建覆盖深海多层系、多模式的海洋CO₂封存体系，从而显著提升其经济性与规模化应用潜力。

六、海上风光耦合发电系统

海上风光耦合发电系统是指将风电和光伏发电项目在相同或相邻海域集中规划建设，通过共享基础设施，实现风光互补高效利用的综合能源系统。其核心是通过空间立体开发、多能互补与智能调控，最大化提高海域资源利用率，平抑单一能源出力波动，降低度电成本（LCOE），提升发电系统的稳定性与经济性。

该领域聚焦于工程技术应用中的关键技术问题，主要研究方向包括：

①一体化平台设计——研发适用于海上恶劣环境的浮动式/固定式综合平台，实现风电与光伏发电的深度集成或高效空间立体开发；

②智能协同控制技术——基于数字孪生与大数据构建系统状态感知、功率预测和多目标优化控制系统，重点突破风光出力耦合建模、实时动态协调控制等；

③多能融合系统集成——探索与海洋能、绿氢制储等能源形式的互补融合，构建综合海上能源系统。

随着深远海能源开发战略推进，海上风光耦合发电系统工程开发呈现以下前沿趋势：主战场向深远海（水深>50m，离岸>50km）延伸，驱动抗极端环境的漂浮平台、高可靠性柔直输电及无人化智能运维技术发展；同时，通过标准化设计、模块化建造、大规模集成、运维船舶人员共享、公共基础设备共享等途径降低成本。

七、浮式海上大功率风电低成本结构体系优化技术

浮式海上风电是深远海域风能资源开发的必然路径，是海上风能开发中最具挑战性的技术代表。

浮式海上风电技术融合了土木工程、海洋工程、结构工程、控制工程等多个学科，面临风−浪−流多源环境下风机−浮式基础−系泊锚固−动态电缆结构体系多目标优化难题。

目前，浮式海上风电仍处于工程示范阶段，面对强台风、大波浪、低电价开发需求，突破具备大规模商业化水平的大功率、低成本、高可靠浮式海上风电技术具有重要意义。

其主要研究方向包括：

①多场多体非线性耦合动力学高精度仿真分析技术；

②刚柔结构体系一体化设计技术；

③台风等极端工况下风机−基础主被动协同智能控制与功率优化技术；

④浮式海上风电高保真水池模型试验技术；

⑤长柔结构物整机运输、安装及动态监测技术。

未来发展趋势主要聚焦于通过人工智能和数字孪生等手段，赋能浮式海上风电规划—设计—施工—运维全生命周期，实现新型结构设计、新型材料应用与智能监测运维，大幅降低浮式海上风电开发成本。从2019年至2024年，专利公开量为233，被引数为1733，平均被引数为7.44。

八、深地深海地质结构三维重构与参数智能反演

深地深海地质结构三维重构与参数智能反演是指通过机器视觉与人工智能（AI）技术，对地球深部及海底地质结构进行高精度三维建模，并智能反演关键地质参数的技术体系。

相较于传统勘探手段“高成本、低分辨率”的局限性，该技术利用图像、点云等多源数据，构建地下地质结构的可视化与参数化表征体系，为深部资源开发、地质灾害预警及重大工程安全保障提供核心支撑。

近年来，随着中国“深地工程”计划推进和“可燃冰”试采等深海开发项目实施，深地深海地质结构的精细刻画需求日益迫切，但受限于极端环境下的数据获取困难性、结构复杂性和多源信息异构性，亟须突破三维重构与智能反演关键技术。

其主要研究方向包括：

①深地岩体结构机器视觉三维重建与裂隙识别；

②多源地球物理数据融合的深地深海地层参数智能反演；

③深部高温高压环境岩石物理参数动态反演与不确定性量化；

④深部构造活动与地质灾害实时重构及风险预警；

⑤深地深海工程地质结构智能评价与安全防控体系构建。

未来主要发展趋势在于多模态数据协同处理与AI模型可解释性提升，推动实现现场实时重构；构建深地深海地质数字孪生系统，支撑工程全生命周期管理；强化地质–工程–AI跨学科融合，实现从地质结构识别到灾害防控的智能化闭环。从2019年至2024年，核心论文数为57，被引频次为2909，篇均被引频次为51.04。

全球深地深海资源开发与工程建设需求旺盛、前景广阔。随着工程向极端环境区域加速推进，深地岩体裂隙识别精度不足、深海地层参数反演困难、高温高压岩石物理参数不确定性突出、海底构造活动实时监测滞后等问题日益凸显，严重威胁工程安全。同时，传统地质−工程评价体系割裂，难以实现全链条智能管控。研究人工智能驱动的多源数据融合与智能评价技术，对构建深地深海工程安全防控体系、保障资源高效开发具有重大战略意义。

主要研究方向包括：

①深地岩体结构机器视觉三维重建与裂隙识别：针对深地岩体裂隙识别精度不足导致的工程安全风险，亟须建立高精度三维结构模型支撑设计决策。基于钻孔岩芯图像与地震点云数据的深度学习分割技术，实现裂隙特征的自动提取与三维重建，为工程稳定性评估提供量化依据。

②多源地球物理数据融合的深地深海地层参数智能反演：深部地层参数反演受单一数据源分辨率限制，难以精准刻画资源分布特征。通过神经网络融合地震、重力、磁力及测井多源数据，突破传统反演方法局限性，显著提升孔隙度、密度等关键参数的反演精度与勘探效率。

③深部高温高压环境岩石物理参数动态反演与不确定性量化：极端高温高压环境下岩石参数测量困难且不确定性突出，制约深部资源安全开发。基于贝叶斯深度学习，融合物理约束与实验数据，动态反演岩石参数并输出概率分布，为储层风险量化与开发方案优化提供科学支撑。

④深部构造活动与地质灾害实时重构及风险预警：深部构造活动监测滞后导致地质灾害预警能力不足，威胁深地深海工程安全。利用机器视觉实时分析观测站图像与声呐数据，动态重构构造形变特征并触发分级预警机制，实现灾害风险的主动防控。

⑤深地深海工程地质结构智能评价与安全防控体系构建：传统地质−工程评价体系割裂，难以支撑深地深海工程全周期风险管控。构建地质−工程耦合的AI决策系统，融合岩体结构、应力场及工程参数进行智能评价，自动生成风险防控方案并实现监测—预警—治理闭环管理。

“深地深海地质结构三维重构与参数智能反演”工程研究前沿的发展路线

“深地深海地质结构三维重构与参数智能反演”的核心论文有57篇，其篇均被引频次为51.04。核心论文产出排名前五的国家为中国、新加坡、美国、挪威和韩国，其中，中国的论文占比为59.65%，是该前沿的主要研究国家之一。篇均被引频次排名前五的国家为英国、日本、美国、中国和新加坡，其中，中国的篇均被引频次为54.94，略高于平均水平。中国与新加坡和美国之间有着比较密切的合作关系。

核心论文产出排名前五的机构为新加坡国立大学、同济大学、新加坡科技与设计大学、香港城市大学和中国地质大学。

新加坡国立大学聚焦基于机器学习与概率模型，研究地质不确定性的三维刻画、岩土体参数空间变异、隧道变形破坏机制与可靠度，实现岩土工程非均质场的智能预测与风险评估。

同济大学的研究内容为融合多源数据与概率−机器学习，量化地质不确定及土体空间变异，研究隧道变形机制与渐进界面预测，提出改进耦合马尔可夫链、卷积神经网络（CNN）-U-Net等新法，评估荷载耦合作用与可靠度。

新加坡科技与设计大学围绕MUSIC岩土库，用贝叶斯层次−谱聚类−CNN识别异常、预测砂土小应变模量，构建准场地多变量分布，并以改进耦合马尔可夫链量化地质不确定对隧道性能影响。各主要机构间有一定的合作关系。

施引核心论文产出排名前五的国家为中国、美国、新加坡、英国和澳大利亚，施引核心论文产出排名前五的机构为同济大学、中国地质大学、香港城市大学、新加坡国立大学和新加坡科技与设计大学。从施引情况来看，排名前五的核心论文产出国其施引

核心论文数也比较多，其中，中国的发表论文数和施引论文数均排名第一，说明中国学者对该前沿的研究动态保持比较密切的关注和跟踪。

综合以上统计数据，在“深地深海地质结构三维重构与参数智能反演”研究前沿领域，与国外同行相比，中国学者具有一定的优势，并逐步发展到领先地位。

未来10年，该前沿将聚焦构建深地深海工程全生命周期智能风险防控体系，重点突破多源地球物理数据协同反演与不确定性量化技术，实现极端环境下地质参数的动态精准感知；推动AI驱动的地质−工程耦合决策模型从静态评估向实时动态预测—控制闭环升级，形成“感知—分析—决策—治理”一体化智能管控范式；加速技术成果向行业标准和产业化平台转化，建立覆盖全球深海油气田、海底隧道、深地实验室及地热开发等重大工程的灾害预警网络。

该前沿研究成果将显著提升工程安全水平与资源开发效率，成为保障国家深地深海战略安全的核心技术支撑。

九、超深水高压油气藏开发技术

超深水高压油气藏是指水深超过1500m、压力系数大于1.3的油气藏，资源丰富，是海洋油气开发最具潜力的前沿领域之一。目前对常规油气田的开发已有较完善的技术体系，但超深水高压油气田开发技术体系尚未完全建立。