海洋智能感知关键技术是建设“海洋强国”的核心支撑，是认识海洋、经略海洋的基础保障，贯穿海洋资源开发、环境监测等全场景。
　　笔者从海洋智能感知关键技术的产业现状、专利布局态势、关键技术分支、核心申请人等维度进行分析，以期为企业研发决策、科研资源配置等方面提供参考。
　  中国引领、多元竞合格局形成
　　笔者将海洋智能感知关键技术分解为“海洋环境智能感知”和“海洋目标智能感知”两大一级技术分支，并进一步细分为24个三级技术分支（含17个环境分支、7个目标分支），覆盖从基础传感器到多源数据融合、从单点观测到立体网络的全链条技术布局，形成“技术—产业—专利”三位一体的分析框架。
　　数据显示，全球与海洋智能感知关键技术相关的专利申请总计2.9843万项。从时间轴看，技术发展可清晰分为三个阶段：1979年以前为技术萌芽期，年均专利申请量不足100件，以基础物理探测为主，代表性成果包括回声测距仪、压电换能器和早期温盐深记录器；1980年至2003年为技术发展期，随着微电子与数字信号处理技术进步，海洋观测进入数字化、网络化时代，温盐深剖面仪、声学多普勒流速剖面仪等成熟装备相继问世，中国在此阶段实现SZC系列温盐深剖面仪自主化，奠定国产海洋仪器基础；2004年至今为高速发展期，人工智能（AI）、大数据、物联网等新一代信息技术深度融合，专利申请量呈指数级增长。
　　从区域分布看，该领域全球专利申请来源地高度集中，中国、日本、美国、韩国四国占据主导地位。中国自2003年起加速发展，依托国家战略、全产业链制造能力和巨大内需，专利占比从14.41%爆发式增长至2024年的92.85%，成为全球绝对主导力量。整体格局由“美国单极”演变为“多强并存”，最终形成“中国引领、多元竞合”的新态势。
　　不过，海外布局存在显著差异。美国申请人海外布局积极，而中国申请人海外专利占比不足2%，呈现“国内集中、国际分散”的特征。从申请人看，全球专利申请呈现“高校院所+企业”双核心格局。企业申请人中，美日企业在核心硬件、系统集成领域具备技术优势，全球化布局特征显著；高校院所申请人中，中国海洋大学、哈尔滨工程大学、浙江大学等在基础研究、算法创新领域表现突出，申请集中于国内。
　　笔者认为，中国已成为全球海洋智能感知领域最重要的创新力量之一，尤其在大规模观测组网、低成本系统集成以及近海养殖监测、海上风电运维等特定场景应用方面具备显著优势。但必须清醒认识到，数量优势并未完全转化为质量优势，在产业链上游，高精度核心传感器、高性能信号处理芯片以及底层核心算法等关键环节，我国设备的国产化率普遍偏低。
　　关键领域实现突破
　　在水面目标无线电雷达感知方面，水面目标感知是保障航行安全、维护海洋权益的核心需求。无线电雷达因全天候、远距离探测能力，始终是该领域主力装备。从专利规模看，全球专利申请量为4464项，中国占比52.87%，2014年后中国成为核心创新来源地。
　　从技术特征与应用场景看，该分支可划分为“技术体制”“应用场景”“数据处理”三个维度。从技术体制维度看，合成孔径雷达（SAR）凭借卓越方位向分辨率成为突破探测极限首选，申请量749项，占比最高，超视距雷达192项、FMCW雷达187项、相控阵雷达110项。从应用场景维度看，主要方向为防撞避险876项、跟踪867项，占比超90%，其他还有溢油检测173项、入侵检测143项、电子对抗39项。从数据处理维度看，杂波抑制1253项、机器学习811项、参数估计781项，为核心方向。笔者认为，中国已跻身全球第一梯队，在多源融合、成本控制上具备优势，但核心芯片、高端传感器国产化率不足，专利布局“国内集中、海外薄弱”，限制全球市场竞争力与话语权。
　　在水下目标声学智能感知方面，由于电磁波在海水中衰减极快，声波成为水下探测的唯一有效载体。从专利规模看，全球申请3194项，中国占比51.75%，2014年后进入爆发期，2024年国内申请量占全球92%。该领域专利申请来源地主要是中国、日本、俄罗斯、美国、韩国等。笔者重点分析了以下方面技术突破：侧扫声呐智能感知技术中，换能器从早期基础功能应用向多阵元化、智能化升级，结合深度学习模型实现实时目标检测；信号处理融合自适应滤波、边缘检测、脉冲压缩等技术；运动补偿通过多传感器协同、算法修正载体偏移提升成像稳定性；数据后处理从图像拼接走向深度学习驱动的目标自动识别，并引入扩散模型等前沿技术恢复高分辨率图像。我国在SAS等前沿方向已形成局部优势，但在侧扫声呐等基础领域仍受制于“科研强、产业弱”瓶颈，亟需强化“产学研用”深度融合，加大对核心器件与底层算法持续投入。
　　在海流智能感知方面，海流是海洋物质与能量输运的主要载体，其精准感知是海洋预报、气候研究的基础。传统海流测量依赖锚系阵列或走航式ADCP，存在时空分辨率低、成本高等问题。海流智能感知技术通过直接测量与间接反演两类技术路径，实现对从厘米级湍流到千米级大洋环流的跨尺度海流精准捕捉。特别是2019年后，人工智能成为两大技术路线共同驱动力，机器学习方法在遥感反演中的应用占比大幅提高，海流感知技术全面进入智能化新阶段。未来，将强调多源数据协同融合与特定海域定制化智能反演模型构建。
　　靶向匹配机制促进成果转化
　　近年来，中国在海洋智能感知领域展现出“政策牵引、体系完整、创新集聚”的显著特征，技术创新聚焦声学、雷达、光学及多源信息融合四大方向，并向AI算法、边缘计算等拓展。以浙江大学、自然资源部海洋研究所、中国船舶集团、中国海洋大学等为代表的机构，已从单点突破迈向系统化、工程化综合发展。国内创新力量主要分布在浙江、北京、山东等六省份，形成“沿海经济+内陆科研”两大聚集地，但其他国家在市场化和高价值专利构建方面仍具优势。
　　笔者建议，在政府层面，构建多元资金体系，重点支持核心技术攻关；建立跨区域创新联盟，整合科研与市场资源；推行“专利—企业”靶向匹配机制，促进成果转化；分类管控技术出口，鼓励通用技术企业海外专利布局。在创新主体层面，校企共建联合实验室，聚焦产业化痛点攻关；完善专利评估与转化机制，推行“技术转化包+收益共享”模式；采用“先用后转”模式破解转化梗阻；建立“核心技术保密+外围技术专利”的攻防体系。在技术层面，攻坚核心硬件与跨尺度融合技术，巩固优势领域专利集群；推进软硬件协同创新，分阶段开展技术产业化验证；布局AI、边缘计算等新兴赛道，培育未来技术引擎；参与国际标准制定，提升技术国际话语权。
　　在笔者看来，海洋智能感知竞争已从单一技术突破转向体系化、生态化竞争。中国既要发挥专利数量和市场应用优势，更要在核心器件、底层算法、国际布局和专利运营上补短板、锻长板，推动我国从“专利大国”向“专利强国”迈进，为海洋强国建设提供更坚实的科技支撑。

（国家知识产权局专利分析普及推广项目海洋智能感知关键技术课题组）