1.1.3 仿鱼型潜水器

仿鱼型潜水器模拟鱼类的游动方式，具有良好的机动性和隐蔽性，在海洋探索、环境监测等领域展现了巨大潜力。国内多个高校和研究所均有专门的研究团队在该方向开展研究。近年来的研究在系统设计、智能控制、材料创新等方面均取得了显著进展。仿鱼型潜水器要达到实用程度所面临的技术挑战还有很多。未来，随着进化算法、仿生材料与跨学科技术的融合， 仿生机器人将向多功能协作、环境自适应方向发展，但其 标准化评估体系与伦理边界仍需进一步探索。

1.1.4 两栖航行器

两栖航行器作为一种能够在水上和陆地（或其他特定环境，如空中等）2种不同介质中运行的特种装备，近年来受到广泛关注。这类航行器的设计需综合考虑 在不同介质中的航行性能、动力转换，以及结构强度等多方面因素。

1.2 深海传感器与观测技术

1.2.1 高精度传感器

在温度、盐度、化学物质和生物探测等方面，高精度传感器不断涌现。高精度传感器在海洋探测、环境监测及生物观测等领域的持续突破，推动了原位数据获取能力的提升。光学与声学传感技术的创新显著提升了非侵入式观测的精度。 未来挑战在于多模态传感器的深度融合及极端环境下的长时序稳定性（如深海高压与生物污损），而自适应校准算法与仿生材料封装技术将是关键研究方向。

1.2.2 光学与声学成像技术

光学与声学成像技术作为海洋探测与资源调查的核心手段，近年来在硬件设计与算法优化方面取得了显著突破。在声学成像领域，通过动态导航补偿与图像配准算法，实现了亚米级空间分辨率的深海地形重构，为热液喷口定位等应用提供了基础方法。光学成像技术则通过高精度光纤传感与新型材料应用实现了性能跃升。 复杂环境的噪声干扰与传感器耐久性仍是关键技术瓶颈。

1.2.3 原位实验室技术

深海原位实验室（in−situ lab）技术通过长期、连续的现场观测，显著提高了对深渊生物地球化学循环的定量解析能力。未来，深海原位实验室的扩展方向包括多参数传感器网络化（如整合CO2通量、颗粒物通量联测）与智能触发式采样（基于环境参数阈值自动启动），以更高时空分辨率揭示极端环境下的生态动力学机制。

1.3 深海资源探测与环境监测技术

1.3.1 深海生物探测技术

1.3.2 深海地质探测技术

深海地质探测技术历经从传统采样到智能多模态观测的演变，为矿产资源开发与生态保护提供了关键支撑。针对热液系统的精细探测，同步地球物理−地球化学联合观测成为主流。矿产资源开发的生态风险评估技术亦取得进展。未来技术挑战集中在深海探测的精度−效率−可持续性平衡。 当前，深海地质探测正迈向多学科智能协作时代，需通过传感器网络化与AI算法突破极端环境下的探测极限。

1.3.3 深海环境监测技术

深海环境监测技术正从单一观测向多平台协同、智能感知的全域网络化方向发展，以应对生态系统动态解析与全球气候变化评估的迫切需求。 数字化与数据融合是提升监测效率的关键。

当前，深海环境监测正从“技术验证”向“业务化运行”转型，但探测成本、能源供给与数据共享机制仍是主要掣肘（如DOOS协作框架下的标准化滞后）。 未来需强化深海−空天技术跨界融合，并通过国际协议（如BBNJ协定）推动观测数据的全球共享，以实现对深海生态系统的全面保护与可持续利用。

1.4 深海采样与分析技术

1.4.1 深海沉积物采样

深海沉积物采样技术的革新为海洋地质、生态及碳循环研究提供了关键数据支撑。保压采样技术是近年突破重点。与此同时，多模态采样设备逐渐兴起。当前技术挑战集中在极端环境适应性与样品保真度的平衡。 未来方向或聚焦于智能采样网络（如AUV搭载自适应采样臂）与微创传感技术（如光纤原位检测），以实现对深海沉积过程的动态解析。

1.4.2 生物样本采集

保压、保温采样器能够在采集生物样本时保持深海的压力和温度条件，最大程度地减少对样本的影响，确保生物样本的活性和完整性。这对于研究深海生物的生理特性和生态功能至关重要。深海生物样本采集技术正经历从传统粗犷式捕获到精细仿生保压采样的革新，旨在保护脆弱生物结构与生理活性。机器人技术的融合进一步提升了采样的精确性与适应性。尽管技术进步显著，挑战仍集中于极端环境下的操作可靠性。 未来方向或将聚焦于生物激励型材料（如自修复聚合物密封圈）与多模态传感（声−光−触觉融合）技术，以推动深海的无人化、无损化采样网络建设。

1.4.3 深海微生物培养与分析技术

随着对深海微生物研究的深入，开发出了一系列适合深海微生物生长的培养技术和分析方法。通过模拟深海环境条件，成功培养出多种深海微生物，并对其基因序列、代谢产物等进行分析，揭示了深海微生物在生态系统中的重要作用。深海微生物培养与分析技术的突破极大推进了对极端环境生命活动的认知。近年来，高通量与微流控技术显著提升了分析效率。技术挑战则聚焦于原位保真与高灵敏度检测。未来， 深度学习驱动的代谢预测模型与模块化原位实验室（如微流控芯片搭载组学传感器）将成为技术迭代的核心方向。

1.5 深海通信与导航技术

1.5.1 水下声学通信

水下声学通信作为海洋探测与资源开发的核心技术，在复杂水文环境下持续推动技术创新与能效优化。能效优化是水下通信网络长期运行的瓶颈问题。未来， 跨介质通信（水声−激光协同）与智能反射表面（IRS）的应用或能突破现有频段限制，推动深海物联网的规模化部署。

1.5.2 惯性导航+人工智能辅助定位

由于GPS（全球定位系统）信号无法穿透海水到达深海，惯性导航（INS）成为深海导航的重要手段。结合AI辅助定位技术，通过对传感器数据的实时分析和处理，能够更准确地确定潜水器和设备的位置，提高导航精度。惯性导航与AI辅助定位的融合正成为水下机器人高精度自主导航的核心技术方向。深度学习与强化学习的应用显著提升了环境适应性。

水下物联网（IoUT）通过将各类水下设备和传感器连接起来，实现数据的共享和协同工作。它能够整合深海的各种信息，为深海探测和资源开发提供更全面、高效的支持。目前，水下物联网技术尚处于发展阶段，但已展现出巨大的应用潜力。面向水下物联网的大规模部署需求，多节点协同定位成为关键挑战。 未来研究方向将聚焦于边缘计算赋能的轻量化AI模型（如知识蒸馏技术）与量子惯性传感器的结合，以突破深海水下导航的物理极限。

1.6 深海能源技术

1.6.1 深海电池

深海电池作为支撑长周期深海探测的核心能源系统，其技术发展聚焦于极端环境适应性、能源密度提升及可持续充电方案3大方向。能源补给技术的突破则依赖海洋可再生能源的整合。 未来技术挑战集中于极端环境下的综合能效管理，包括材料可靠性、充电效率和系统集成。 发展趋势指向压力自适应电池−能量捕获一体化设计与跨介质能源网络。

1.6.2 海洋可再生能源

海洋可再生能源作为深海探测装备的持续供能方案，呈现多元化技术路线与协同应用的趋势。温差能因其稳定性成为长效供能首选。波浪能与潮汐能的结合应用拓展了分布式供能场景。纳米摩擦发电技术（TENG）在微能源领域展现出独特优势。面向未来， 海洋能源的多源协同调度与智能储能管理将是关键方向。 仍需突破材料腐蚀抑制、跨介质能量传输效率提升等技术瓶颈，以实现深海装备的能源自治。

1.7 深海大数据与人工智能应用

1.7.2 深海数据可视化与实时分析

深海数据可视化与实时分析正通过多源数据融合、边缘计算和人工智能技术加速向高效与智能化方向发展。近年来，深度学习驱动的数据融合大幅提升了分析精度与效率。在实时性优化方面，边缘计算的引入解决了深海通信延迟与带宽瓶颈。当前挑战集中于异构数据标准化与极端环境算力限制。 未来需突破边缘端轻量化AI模型（如神经架构搜索技术）与量子−经典混合计算，以构建全海深实时数字孪生平台。

1.7.3 数字孪生技术在深海探测中的应用

数字孪生技术通过物理实体与虚拟模型的实时交互与迭代优化，正在革新深海探测的装备可靠性、任务规划和多平台协同效能。三维环境感知与动态建模是数字孪生技术的另一核心应用。未来需突破 异构数据标准化（如声光数据融合）、边缘计算实时性（延迟<1 s）及低功耗通信等挑战。同时， 量子加密技术或将成为保障联邦数字孪生数据安全的关键。

1.8 深海探测应用案例

深海探测技术自20世纪70年代以来在多领域取得突破性进展，推动了基础科学与资源勘探的革命。在生态系统发现领域，首次发现加拉帕戈斯裂谷热液喷口及其独特的化能合成生物群落，开启了深海极端环境生态研究的先河。此后，深渊带生物多样性研究持续深入。在资源勘探方面，太平洋深海沉积物稀土元素含量远高于陆地矿床（最高达1500 μg/g），推动多国开展深海稀土资源开发技术研发。科学钻探技术则为地球动力学研究提供支持。技术革新持续驱动探测能力提升。未来， 深海探测将向多平台协同（AUV−钻探船−卫星联动）与原位实时分析（如海底实验室）方向发展，以揭示深渊地球系统运作的全貌。

2 深海探测技术的未来发展趋势

2.1 智能化与自主化

AI驱动的AUV将具备更强自主决策能力，能根据实时获取的环境信息和任务目标，自主规划探测路径、调整探测策略。集群机器人协同探测将成为未来重要发展方向，多个机器人通过协作，能够完成更复杂、大规模的探测任务，提高探测效率和准确性。

2.2 长续航与能源创新

核能微型化有望为深海探测提供持久、稳定的能源供应，小型核电池研发将使深海设备能够在长时间内持续工作。深海无线充电网络的构建将实现设备在运动过程中的无线充电，进一步提高设备续航能力。

2.3 深海原位实验与制造

深海原位实验与制造技术通过适配极端环境（高压、低温）的智能材料与新型增材制造工艺（即3D打印技术），正在推动深海装备的实时修复与就地定制化生产。当设备在深海出现故障时，传统制造方法依赖水面船厂预制设备，难以适应深海动态任务需求，而多材料3D打印技术的突破为原位制造提供了可能。

当前挑战集中于极端环境适配性。未来，深海原位制造将融入人工智能驱动的设计优化（如拓扑结构自适应生成）与跨尺度打印（微米级传感器与米级结构体集成），推动深海装备从“预置式”向“自适应式”范式转变。

2.4 深海通信革命

深海通信是深海资源探查和开发的核心技术之一。该技术广泛应用于海洋科学研究、资源勘探和军事行动中。目前水声通信是主要的深海通信手段，它利用声波的传播特性来实现数据的传输。5~10年内，多模态通信网络将融合声学、激光和量子技术等，结合人工智能和边缘计算实现自适应优化，构建高速、安全的深海物联网，为深海探测提供革命性通信支持。

2.5 深海成本革命

深海探测与应用的高成本传统上受限于复杂装备的制造、能源消耗及维护需求，而新型仿生技术与生物融合策略正在推动成本效率的范式变革。更具颠覆性的技术路径来自生物−机电融合模式。 当前挑战集中于生物兼容性（如植入装置对鱼类生存率的影响）和规模化控制（群体协同逻辑），但两者的结合预示了深海低成本作业的未来：从“机器模仿生物”转向“生物增强机器”，甚至最终构建海陆空一体化生物机器人网络。这一革命性路径可能在未来10年内将大深度探测的日均成本从数十万元降至千元人民币级，彻底打破深海开发的资本壁垒。

2.6 深海探测与商业开发结合

深海采矿技术的进步为高效、环保地开采多金属结核等矿产资源开辟了新的机会。加拿大鹦鹉螺矿业公司是该领域的先驱。与此同时，澳大利亚海王星矿业公司正在勘探新西兰最先进的硫磺矿床，使用低成本、低风险的模型开发富含金、银、铜等的矿床。美国政府也正在积极投入到深海采矿中。此外，深海的生物医学资源开发也正开辟了新的领域，通过研究和开发基于深海生物、资源的独特药物和材料，海洋经济的边界正在进一步扩大。

3 当前技术瓶颈与挑战

1）基础材料与极端环境适应性。深海勘探设备通常需要在高压、低温和高腐蚀性环境中运行，该类环境对基础材料的性能要求非常高。所以开发兼具高强度、耐腐蚀性和生物抵抗性的环保材料是一项重大挑战。

2）能源供应限制。深海长航时探测对能源的需求巨大，目前的能源技术难以满足长时间、大功率的能源供应要求。

3）数据获取与传输。深海大数据存储和实时回传面临挑战，大量探测数据需要高效存储设备和快速数据传输通道。

4）成本、可持续性与海洋环保。深海探测仪器的研究、制造、实施和监测成本均较为高昂，并从深海环境适应设计到高端深海传感器的生产，均需大量投资。深海勘探活动通常会因为螺旋桨推进导致噪声污染、产生垃圾碎片来影响环境，并对深海生态系统造成长期影响。

5）国际形势、地缘政治与政策法规。深海资源开发利用潜力加剧了各国在公海和专属经济区的竞争，同时某些地区的勘探活动（如南海）受到领土争端或地缘政治敏感性的限制。同时，不同国家对深海探测设备的使用规范、数据共享方式差异较大，跨国合作可能因此受阻。平衡国际合作和技术自主与应对深海勘探开发的地缘政治风险是当前深海探测技术发展的一个重要问题。

6）国产设备发展。国产深海探测设备展现了中国在深海探测领域的创新潜力。其仿生设计通过模仿鱼类运动提高能源效率和机动性，适用于长时间深海观测。然而，设备在复杂任务场景下的长期运行可靠性和集成度需进一步验证，生产规模化不足导致成本高昂，同时智能自主性需进一步提高。

4 结论与展望

近年来，深海探测技术在潜水器、传感器、通信和能源等领域取得了显著进展，为深入探索海洋奥秘提供了强有力的技术支撑。

未来5~10年， 深海探测技术将在智能化、自主化、可持续性及生物仿生等领域迎来显著突破，为人类探索未知的深海世界提供前所未有的可能性。 新型能源技术的应用将为设备提供持久支持。 通信系统的突破也将至关重要，未来可能通过水下光通信或量子通信技术实现深海与地面的实时数据传输，为科学研究和资源开发提供及时数据。 传感器技术进步将进一步推动深海探测的精准性。 制造技术的革新，如3D打印技术的广泛应用，将显著降低设备成本，推动高性能探测工具的普及和产业化。 国际合作也将发挥重要作用，各国将共同应对深海探测的挑战，促进技术标准化和可持续发展。特别值得一提的是， 生物机器人和生物增强型机器人将成为深海探测的创新亮点。其具备卓越的灵活性和隐蔽性，能在复杂海底环境中执行环境监测任务，不仅拓展了深海探测的应用场景，还可能启发新工程设计理念。

本文作者：崔维成，邵鑫浩

作者简介：崔维成，西湖大学工学院电子信息工程系，教授，研究方向为深海探测技术和复杂系统的统一理论；邵鑫浩，西湖大学工学院电子信息工程系，博士生，研究方向为基于龟类的第四代深海潜水器技术探索研究。

文章来源：崔维成, 邵鑫浩. 深海探测技术进展及未来发展趋势[J]. 科技导报, 2025, 43(12): 38−54.返回搜狐，查看更多