文｜杨心玥
编辑｜刘鹏
近日，世航智能宣布，其自主研发的海洋通用基座大模型“沧穹CEORION”已完成国家网信办备案。据企业介绍，该模型基于语言—世界—动作（LWAM）统一架构，尝试将环境感知、任务理解、行动规划与机器人执行整合到同一模型体系中，推动水下机器人由执行预设指令向自主决策作业转变。
海洋经济规模持续扩大，为水下智能装备提供了应用空间。国家发展改革委、自然资源部2026年10月发布的《中国海洋经济发展报告2026》显示，2025年我国海洋生产总值突破11万亿元，占国内生产总值的7.9%。其中，海洋工程装备制造业增加值同比增长10.2%。伴随海上风电、海洋油气开发等产业发展，海底设施巡检、设备维护及水下施工作业需求逐步释放，也为具备自主感知和执行能力的海洋机器人创造了更多商业化机会。
随着人工智能与机器人技术加速融合，具身智能的应用场景正不断拓展。但相较于陆地环境，海洋具有高压、低光照、强扰动及通信受限等特殊条件，对机器人的感知、控制和自主决策能力提出更高要求。
据企业披露，该模型通过统一架构整合不同领域的专业能力，可支持巡检、检测、清洗、抓取、切割、焊接、勘探、搜救等12大类水下作业任务。世航智能表示，其相关技术已在船舶清洗、港口清淤、渔业养殖及海洋工程等场景开展应用，并逐步推进商业化布局。
从技术演进来看，机器人产业的竞争重点正由硬件性能向智能决策能力延伸。中泰证券2026年10月研报指出，场景泛化能力不足、数据闭环尚未打通，以及实时计算与算力功耗之间的矛盾，仍是制约具身智能发展的主要因素。中国银河证券7月研报则指出，具身智能模型呈现视觉—语言—动作模型（VLA）与世界模型融合发展的趋势，通过对物理环境的理解与预测，提高机器人应对复杂任务的能力。这也意味着，海洋机器人的技术竞争将不再局限于下潜深度、续航时间等硬件指标，而是进一步延伸至环境理解、自主规划和复杂操作能力。
不过，从技术验证走向规模化应用，仍面临一定挑战。华泰证券2026年9月研报指出，通用具身智能模型在推理速度、准确性和泛化能力之间存在权衡，针对特定场景开展训练，可能是现阶段提高作业可靠性、推动商业落地的现实路径。对于海洋机器人而言，船舶清洗、海底巡检等任务相对明确、作业需求持续存在的场景，有望成为智能化技术率先实现商业价值的切入点。但模型能否在低能见度、强水流及通信受限等复杂环境下保持稳定运行，以及能否有效降低人工、设备和维护成本，仍是决定其规模化推广的重要因素。
