中新网青岛5月29日电 题：探访山东大学海洋研究院：为深海装备造“中国标尺”

　　“以前深海传感器测一年就得捞回陆地校准，一趟船出海来回50天，高成本及数据断档不说，校准后放回深海又会出现误差。我们耗时8年，把计量标准源‘装进’传感器，实现原位自校准，让它在深海自己‘体检’，再也不用捞回来了。”山东智慧海洋工程协会理事长，山东大学海洋研究院首席科学家、国家特聘教授吴锜用直白的话语，道破了该研究院探索深渊科技无人区、破解海洋科技难题的初心。

　　近日，记者跟随“逐梦深蓝·智绘山海”2026山东智慧海洋媒体行走进位于山东大学青岛校区的山东大学海洋研究院，近距离了解该院在深海探测、海洋传感、微生物研究、产学研协同等领域的硬核创新成果。

　　山东智慧海洋工程协会理事长，山东大学海洋研究院首席科学家、国家特聘教授吴锜向记者介绍该研究院的系列创新科研成果。杨广科 摄

　　深海探测是智慧海洋建设的关键，长期以来，超过95%的高端海洋传感器、深海观测设备依赖进口，且数据准确性难保障。而吴锜团队的成果彻底扭转了这一局面。

　　历经8年攻坚，团队首创“标准内置、原位自校”溯源体系，研制出全球首套具备原位自校准功能的万米量子光学温盐深密传感器，配套建成11000米级海洋环境模拟与传感器计量校准设备，填补国内外技术空白，打造深海观测“中国芯”与“中国标尺”。

　　“在我们自主研制的深海环境模拟舱中，一款被国际同行视为标杆的进口传感器接受了模拟深海极端工况检验，结果出乎意料。在万米水深的压力环境下，它的温度测量误差可高达10毫度。照此仪器误差换算下来，仅这一误差就可能让北太平洋升温的估算值偏高1/4，所对应的能量相当于全人类一年能源消耗的8倍。目前自主开发的内置量子自校准源的国产传感器国产化率已达95%，成本仅为国外同类产品的1/10。”吴锜告诉记者，该国产传感器已在南海4000米深完成了海试验证，数据精度和稳定性已超国外同类产品。

　　与此同时，山东大学教授刘延俊团队研发的4000米深海Argo浮标，解决了传统浮标数据回收难、易丢失的痛点，可每24小时通过卫星传一次数据，让中国拥有全球4000米深海持续观测能力，相关数据纳入国际Argo计划，为气候变化研究提供重要支撑。

　　从万米深海到微观世界，科研探索从未停歇。在海洋微生物领域，山东大学解锁了海洋生态治理的新密码。

　　近日，记者跟随“逐梦深蓝·智绘山海”2026山东智慧海洋媒体行走进位于山东大学青岛校区的微生物改造技术全国重点实验室。杨广科 摄

　　山东大学教授李盛英团队牵头构建全球最大海洋微生物组数据库(GOMC)，包含超4.31万个海洋微生物基因组、24.58亿条基因序列，规模是现有公开数据库的3倍。依托数据库，团队通过AI技术，从深海极端环境中筛选出高活性嗜盐PET塑料降解酶——3天内可降解83%的PET塑料，1克酶能分解55个500毫升矿泉水瓶，堪称海洋微塑料污染的“克星”。

　　这项成果不仅能为海面、海底塑料生物清除装备提供核心制剂，更推动了再生PET行业绿色低碳变革。此外，山东大学海洋研究院聚焦海洋碳汇与生态安全、海洋大数据与智能分析、全球海洋安全与治理五大领域，形成“理工交叉、陆海统筹”的科研体系。

　　硬核成果的落地，离不开完善的平台支撑与产学研深度融合。作为山东智慧海洋工程协会理事长单位，山东大学海洋研究院不仅做前沿攻关，更承担着统筹行业资源、破解产业难题的pp电子平台职责。

　　图为山东大学海洋研究院自主研发的系列深海光学探测仪器和传感器。陈宛婷 摄

　　该研究院牵头组建了山东省海洋原位传感器工程技术协同创新中心等多个联合平台，承担国家重点研发计划等重大任务，形成从基础研究、核心器件、整机集成到海试验证、产业化的全链条创新体系。自主开发的传感器量子自校准技术不仅可服务深海极端环境，同时也为未来万亿级的物联网传感器提供自校准能力，破解传统校准实验室无力承担巨量校准的难题。

　　在服务地方经济方面，吴锜团队着力推动传感器技术赋能海洋牧场、海上风电、深远海养殖。目前，该团队开发的鱼类病害AI识别系统、鲨鱼识别预警装置，已在山东港口海洋牧场落地应用。

　　“我们做科研，既要顶天——攻克国家急需的关键技术；也要立地——把技术转化为产业实效。”吴锜表示，该研究院多项成果斩获日内瓦国际发明展特许嘉奖金奖、全国博士后创新创业大赛两项金奖，相关技术不仅服务海洋领域，更有望颠覆传统校准方式，赋能万亿级的陆地物联网传感器产业。

　　从深海“中国芯”“中国尺”到微观“灭塑”酶，从科研攻关无人区难题到产业赋能，山东大学海洋研究院正以多学科交叉之势，将科研“含金量”转化为海洋经济发展的“生产力”。

　　“过去十几年积累了大量海洋数据，未来需借助人工智能，打造覆盖气候、海防、经济的各类预测模型。”吴锜表示，“数据准、模型准，预测才准。研制这把‘深海标尺’，就是要让中国海洋数据真正可信。”(完)