当前，海洋气象预报对沿海地区防灾减灾、经济发展意义重大；然而，传统预报模型存在训练周期长、计算资源消耗大、预报精度受限等问题，难以满足实时预报和边缘端部署的需求。如何突破这些技术瓶颈，成为海洋科学领域的重要课题。 针对这个问题，中国科学院南海海洋研究所与中国石油大学（华东）联合攻关，成功研发出"飞鱼-1.0"海-气双向耦合智能大模型。该模型采用先进的深度学习算法，实现了海洋与大气过程的耦合模拟，是全球首个面向南海区域的同类产品。相比传统模型，"飞鱼-1.0"具有显著优势：仅需3年历史数据即可完成训练，大幅降低了数据获取成本；在国产化单机环境下完成3天预报仅需3秒，计算效率提升数个数量级；轻量化设计使其可部署在科考船、沿海观测站等边缘端设备上，实现"端侧智能"。 该模型的应用前景广阔。在科研领域，模型为海洋学、气象学等学科提供了高精度、多尺度的模拟与预测工具，有助于深化对南海区域海气相互作用机制、海洋动力环境特征的认识。在公共服务领域，模型可支撑台风预报、海洋灾害预警等防灾减灾工作，为沿海城市和海上作业人员提供及时有效的预报信息，保护生命财产安全。在渔业生产中，模型可提供温度、盐度等海洋环境参数预报，指导渔民科学出海。此外，模型还可生成动态海洋知识图谱，用于科普教育，增进公众对海洋的认识和关心。 "飞鱼-1.0"的成功发布，表明了我国在海洋科技领域的自主创新能力。该模型突破了传统预报技术的局限，为海洋智能化预报提供了新的技术范式。随着轻量化部署、多模态融合等技术的优化，人工智能技术有望在海洋环境保护、资源开发、气候变化应对等领域发挥更大作用，为构建更加智慧、可持续的海洋管理体系提供有力支撑。
从“算得出”到“算得快、用得上”，预报能力的进步不仅体现为技术指标的刷新，更体现为服务国家海洋战略、保障人民生命财产安全的现实价值；面向南海这样关系航运安全、能源通道与沿海发展大局的关键海域，持续强化自主可控的海气耦合预报能力，推动科研、业务与产业协同发力，才能把更及时、更精准的海洋信息转化为风险可控、发展可持续的治理能力。