矩阵深渊 · 海洋具身智能

MaM-GPT 海洋物理世界模型,从看见、理解到值守

海洋是维度最丰富、物理耦合关系最复杂的实景场景

是训练通用世界模型的天然考场

高维信号空间

海图、水文、声呐、气象、电磁等十余类异构数据

产业化验证空间

海洋航运、渔业、海事智能化全链条市场

战略起源场景

技术联动逻辑

海洋作为最高维物理场景,习得通用规律向低维俯冲

海洋是维度最丰富、物理耦合关系最复杂的实景场景,在海洋完成ULP底座训练后,可向工业、能源、商业等低维场景低成本泛化

海洋是维度最丰富、物理耦合关系最复杂的实景场景,海量岸基、水面、水下实景数据是训练通用世界模型的核心数据集;模型在海洋场景习得统一物理因果规律后,可平滑适配工业、能源、商业等全部实体行业,解决单场景模型泛化能力不足的行业痛点。

海洋高维训练场
岸基 · 水面 · 水下
习得通用物理规律
统一隐空间预测
全行业低维场景俯冲
工业 · 能源 · 商业

高维场景淬炼的底座,才能轻松适配低维场景

产学研战略合作资源

学术数据、国家级底座、大模型联合

与浙江大学海洋感知全国重点实验室、交通部上海海图中心达成长期战略合作,联合OceanGPT共建海洋物理世界体系,开展多维度海洋智能原型验证。

浙江大学
海洋感知全国重点实验室 · 学术数据伙伴
学术数据伙伴
浙大舟山海洋中心为科研转化出口,联动知识图谱实验室、海洋学院形成全栈支撑
交通部上海海图中心
国家级数据底座 · 战略合作伙伴
战略合作伙伴
共享标准化海洋地理、航道水文公开数据集
OceanGPT
海洋大模型联合
大模型联合
联合构建海洋多模态大模型认知体系

矩阵深渊 · 双线发展路径

海洋物理世界模型落地全周期 · MaM-GPT 实景进化能力验证

2025 数据底座成型
已完成

• MaM-GPT完成海洋场景训练,实现海图识别、检索、解析

• 完成多源异构海洋数据底座建设

• 发布AI海图智能体,实现自然语言交互式海图查询与航行通告自动处理

模型归属:MaM-GPT商用体系
2026 智能体试点商用
进行中

• MaM-GPT预览版搭配VT-Claw实现自主海图绘制、航线规划

• 小规模商用试点

模型归属:MaM-GPT商用体系
2027 规模化部署
规划中

• ULP归一化架构定型

• 全海洋场景规模化部署

模型归属:ULP下一代架构
技术底座 云锦微边缘世界模型 · 浙江大学 OceanGPT · 交通部海图中心

MaM-GPT海洋能力演进:从理解到创造

基于MaM-GPT商用体系实机演示

2025能力

看懂海洋:智能海图查询

演示MaM-GPT对海图、水文、气象等数据的理解能力,自然语言交互式查询与航行通告自动处理。

2026升级

绘制海洋:AI自主海图生成

演示MaM-GPT预览版新增能力——不仅理解海图,更能自主绘制海图、规划智能航线,从"看懂"到"创造"的升级。

基于MaM-GPT商用体系实机演示 · 30-60秒实机演示

长期产业愿景

岸-水面-水下一体化具身智能体系

01
海洋本体体系完善
补齐多海域、极端场景的物理感知与环境调控能力,夯实世界模型训练底座。
02
通用AI能力跨域迁移
依托MaM-GPT世界模型底层物理推演能力,将海洋场景验证成熟的技术方案,平移至工业、能源、商业等实体行业。
03
行业基础设施生态落地
面向B端输出标准化AGI边端部署节点,构建7×24小时运行的海洋物理AI基础设施与开放生态。

从海洋高维实景场景起步,向全品类物理场景拓展落地

查看AGI Box硬件载体