近年，美国海军在海洋水文与测绘领域经历了一场深刻的战略转型。其核心变化在于，从依赖昂贵且有人操作的传统测量船，逐步转向一个由无人平台、智能化数据处理和广泛公私合作网络所驱动的综合信息支援生态系统。这一转型由以下因素主导：一是通过大规模部署无人化平台，实现全球范围内低成本、常态化的环境数据采集；二是利用大数据和人工智能技术，将海量原始数据高效转化为实时、可行动的战场情报；三是通过“合作研究与开发协议”（CRADA）创新模式，将工业界和科研界的先进技术能力快速引入军事应用。这些变革确保美国海军在未来分布式、高强度海战中持续保持信息优势，特别是在提升关键海域的水下态势感知能力方面，以应对新兴的挑战。
第一章：引言：海军海洋学在现代海战中的战略地位
1.1 军事海洋学：从“保航”到“促战”的角色演变
军事海洋学，在美国又被称为海军海洋学（Naval Oceanography），其核心职能在于提供气象海洋（Meteorology and Oceanography，METOC）、水深与水文学，以及定位、导航和授时（Positioning, Navigation, and Timing，PNT）等关键产品与服务 1。这一领域在现代海战中的角色已不再局限于传统的“保证航行安全”（“保航”） 1。随着美国海军作战理念的演变，军事海洋学的作用已经升级为“促进战斗力生成”（“促战”）的核心要素 1。通过充分利用海洋环境条件，海军能够获得“战斗力倍增器”的效果，从而在很大程度上决定战斗的走向，甚至影响战争的胜负 1。
这种职能的演变，是美国海军整体信息优势（Information Advantage）战略的具体体现。美国海军的信息战部队承担着三项核心任务，其中之一便是获取“战场空间感知优势” 2。这一优势要求全面掌握海上环境，包括敌方兵力配置、能力和行动意图 2。而海洋环境数据，如水文、水深、气象等，正是构成这一“战场空间感知”的关键组成部分。因此，美国海军在海洋水文与测绘领域的投入与战略转型，并非孤立的技术发展，而是其整体信息战能力建设的关键一环。该领域的任何进步，都直接服务于海军在未来战场上实现信息主导权的宏大目标。
1.2 报告目的与范围
本报告旨在系统梳理2019年至2024年间，美国海军在海洋水文与测绘领域的核心机构、职能定位、组织架构、主要任务、与工业界或科研界的协作模式以及技术发展重点。通过对这些要素的深度剖析，报告将帮助读者理解这些机构如何在美国海军的水文信息支援体系中协同作用，以及它们正在经历的深刻战略变革。
第二章：美国海军海洋水文信息支援体系的组织架构与职能
美国海军的海洋水文信息支援体系是一个由多个层级、不同职能部门协同构成的复杂网络。其核心指挥中枢位于海军气象海洋司令部（Commander, Naval Meteorology and Oceanography Command，CNMOC），并由多个下属机构共同执行具体任务，形成一个从数据采集、处理、建模到作战支持的完整价值链。
2.1 核心指挥中枢：海军气象海洋司令部（CNMOC）
CNMOC是美海军海洋气象活动的最高策划、执行和监督部门，其总部设在密西西比州的美国国家航空航天局斯坦尼斯太空中心 3。该司令部的主要业务领域包括海洋学、气象学、水文测量和天文学 4，其人员总数约为2935人，由军人和文职人员共同组成 2。作为海军信息战司令部（NAVIFOR）的一部分，CNMOC的目标是确保美军及其国际合作伙伴能够获取高质量的气象、海洋和水文分析数据，并为作战任务提供“定制化预测” 2。
2.2 海洋水文信息采集与服务：海军海洋学办公室（NAVOCEANO）
海军海洋学办公室（Naval Oceanographic Office，NAVOCEANO）是CNMOC最大的下属指挥部，同样位于密西西比州斯坦尼斯航天中心 1。该办公室共有727名人员，其中文职人员占据绝大多数，达到704人 1。NAVOCEANO的核心职责是为美国国防部所有部门提供定制化的海洋学、水文、水深、地球物理和声学产品与服务 1。其工作规模庞大，根据2021年的年度报告，其6艘海洋调查船累计航行了210036海里，并投放了1359架次的无人潜航器，保障了5996个舰队请求支援任务 1。
2.3 环境预报与数值建模：舰队数值气象海洋中心（FNMOC）
舰队数值气象海洋中心（Fleet Numerical Meteorology and Oceanography Center，FNMOC）位于加利福尼亚州蒙特雷和密西西比州斯坦尼斯航天中心，拥有约140名人员 1。该中心的核心职能是通过建模和表征大气环境，以保障舰队的安全性和战斗力 4。
FNMOC与NAVOCEANO在技术发展上的深度协同，揭示了数据采集与模型优化的紧密闭环关系。FNMOC负责构建和运行海洋环境预报模型，但这些模型的准确性高度依赖于海量、实时的原始数据 6。NAVOCEANO则通过其全球调查船和无人平台网络进行这些数据的采集 1。双方共同为与工业界伙伴的合作项目提供意见，例如与Sofar Ocean的“合作研究与开发协议”7。这一合作所确定的三大研究方向——“海洋数据采集硬件开发”（数据输入）、“数据同化方法”（模型优化）和“数据服务”（产品输出）——恰好描绘了从数据输入到智能输出的完整信息价值链，这表明美国海军的海洋学业务体系是一个高度整合的、端到端的系统。
2.4 作战前沿支持：海军海洋学作战中心（NOSWC等）
为了更有效地支持前沿作战，CNMOC下设了多个专门的作战中心，包括海军海洋学水雷战中心（NOMWC）、反潜战中心（NOAWC）和特种作战中心（NOSWC）1。这些单位的职能是为特定作战任务提供量身定制的环境支持。其中，NOSWC甚至将“嵌入式”人员直接部署到海军特种作战部队中，进行实时环境侦察并融合定制化的气象海洋数据和预报，从而支持任务规划和执行 1。
这种从集中的NAVOCEANO到分散的“嵌入式”团队的组织模式，表明美军海洋信息支援体系正在从传统的“中心化”向“分布式”方向转型。这一组织结构的变革是为了适应美军近年来重点发展的“分布式作战”（Distributed Operations）新作战样式 1。在分布式作战中，单个舰艇或小型作战单位需要具备更强的独立决策和作战能力。将海洋学专家“嵌入”到这些前沿单位中，可以确保他们能够获得即时、量身定制的环境信息，从而增强其单舰或小队级的进攻和防御能力，而无需完全依赖后方大型中心 1。这显示出美国海军的组织结构正在与其作战理念同步进化。
2.5 项目经理：海军研究办公室 （ONR）
海军研究办公室 （ONR） 是美国海军部下属的一个组织，负责美国海军和海军陆战队的科学技术计划。其使命由国会于 1946 年成立，其使命是规划、促进和鼓励科学研究，以维持未来的海军力量并维护国家安全。它通过资助和与学校、大学、政府实验室、非营利组织和营利性组织合作，并监督海军和海军陆战队的企业研究实验室海军研究实验室来实现这一目标。
ONR 的科学技术组合分配如下：“10% 快速反应和其他科技，30% 收购推动因素，10% 跨越创新，40% 发现与发明（基础科学和应用科学），10% 其他。
ONR不会亲自进行研究，而是将资金分配给最有潜力的科研项目，无论这些项目是在海军自己的实验室、私营企业还是大学里。它的核心任务是确保所有研究都符合海军的长期需求。例如，ONR可能发布一个关于“下一代水下通信技术”的研究课题，NRL则会作为主要的研究团队之一，利用ONR提供的资金来开展具体的实验室工作和原型开发。
2.6 基础科研引擎：海军研究实验室（NRL）
海军研究实验室 （NRL） 成立于 1923 年，拥有 2017 多名科学家和工程师。它有着享有盛誉的历史，包括开发了美国第一个雷达系统、合成润滑剂 （用于现代燃气轮机发动机）、超视距雷达 、 美国第一颗监视卫星和克莱门汀太空任务 。
海军研究实验室（NRL）是美国海军的“旗舰级”实验室，主要进行基础和应用研究，其研究领域包括声学、遥感、海洋学、海洋地球科学、海洋气象学和太空科学 8。NRL的资金来源独特，其成本并非由国会直接拨款，而是通过由赞助商资助的研究计划来收回，每年研究支出约为10亿美元 9。NRL每年公开发表超过1200篇非保密研究论文 9，同时通过合作研究与开发协议（CRADA）等模式，将前沿科学发现转化为可供海军使用的军事技术 8。NRL作为海军技术创新的“孵化器”，其角色是在早期阶段将前沿科学发现转化为可供军事使用的技术。
2.7 跨部门协作网络
美国海军的海洋水文信息支援体系并非一个封闭的军事系统。海军的调查船不仅服务于海军海洋学部门，也会根据美国国家地理空间情报局（National Geospatial-Intelligence Agency, NGA）的要求执行外国水域的调查与制图任务 10。此外，美军方与民用机构如国家海洋和大气管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA）也存在职能重叠与合作 12。例如，NOAA与Esri等公司合作开发国家水文模型（NWM）的经验，为军方与私营部门的协作提供了借鉴 13。
军民、军政、军工、军学之间的多层次、跨部门协作，构成了美国海军海洋信息支援体系的独特“创新生态系统”。这种模式有效地将分散在不同领域的创新能力和技术资源整合起来。通过与NGA、NOAA等政府机构共享数据和平台，与Sofar Ocean等私营公司签订CRADA协议，以及通过大学—国家海洋学实验室系统（UNOLS）与学术界合作 14，海军打破了传统的研发壁垒，加速了技术从实验室到战场的转化进程，并能以更低的成本获取数据和技术 5，从而在与对手的长期技术竞争中获得战略优势。
表1：美国海军海洋水文核心机构一览
|
|
|
|
|
|---|---|---|---|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
第三章：主要任务与行动模式：近五年活动分析
3.1 战略性数据采集：海军测量船的全球部署
美国海军的海洋测量船分为地理调查船（T-AGS）和水声监视船（T-AGOS），这两种船只均由军事海运司令部（Military Sealift Command，MSC）负责运营管理，船员多为民间雇佣的海员 14。它们承担两类主要任务：一是为日常海战场环境保障进行海洋气象、水文数据的测量；二是执行为了支持美国军事存在扩张而进行的一系列水道测量、水声环境测量等特别任务 14。
在近五年内，这些测量船的活动范围显著聚焦于地缘战略热点区域，包括俄罗斯远东海域、中国东南沿海、南海群岛附近海域、西太平洋北部以及北极圈附近海域 14。这些行动表面上是科学调查，实质上是围绕特定战略目标，特别是“印太”战略的军事准备行动 15。在“印太”战略框架下，美军在西太平洋地区频繁派出海洋测量船进行水文调查和海底地形勘探，以支持其在该区域的军事活动 15。这些测绘数据对于构建该地区通用的“作战图”至关重要，能够为航母打击群、潜艇部队和特种部队等提供关键的环境情报支持 14。这一任务模式表明，海洋水文测绘已经完全融入美国海军的全球军事部署与战区规划，是其前沿存在和威慑能力的重要支撑。
3.2 支援特定作战：反潜、反水雷与特种作战
海洋水文数据被认为是遂行反潜、反水雷封锁作战的关键信息 14。美国海军拥有专门的海洋学作战中心（如NOMWC、NOAWC），其职能就是直接为这些特定作战任务提供环境支持 1。此外，如前所述，海军海洋学特种作战中心（NOSWC）的“嵌入式”团队甚至直接部署到特种作战部队中，提供实时的环境侦察和定制化数据融合，以确保特种部队在执行任务时拥有环境信息优势 1。
第四章：技术发展重点与趋势：驱动变革的核心要素
美国海军海洋水文与测绘体系的战略转型，由多个相互关联的技术发展趋势所驱动。这些趋势共同构建了一个更加高效、灵活且具备信息优势的作战支援体系。
4.1 平台无人化：UUV与USV的应用与未来展望
近年来，美国海军对无人系统应用给予高度关注，大力发展无人潜航器（UUV）和无人水面艇（USV）5。这些无人平台具备多重优势，包括体积小、隐蔽性强、续航时间长、适用海域广和成本低等，使其非常适合执行水下侦察和水文测绘任务 17。海军已与莱多斯（Leidos）等公司签订了高价值合同，采购超大型无人潜航器（XLUUV）“虎鲸”和中型无人潜航器，用于自动收集海底数据，以更深入地了解海洋特性并提升舰艇导航性能 5。
无人化不仅仅是技术进步，更是一种旨在实现“作战效费比”和“风险规避”的战略选择。派遣一艘有人驾驶的海洋测量船成本高昂且风险大 5，而无人船和浮标网络能够以远低于前者的费用，获取覆盖全球多个海域的气象和海洋数据 5。这种模式的转变，使得海军能够在潜在冲突区域或数据稀疏区域实现常态化、持续性的数据采集，而无需担心人员和大型资产的损失。这直接支持了美国海军的“信息优势”和“作战效能”目标。
4.2 数据智能化：人工智能（AI）与大数据
美国海军寻求利用人工智能技术对海量深海数据进行分析，以获取更好的“水下态势感知能力”，并帮助指挥官更快地做出最优决策 20。海军已与科技公司Spear AI签订一份价值600万美元的合同，采购其数据标记工具 21。这款工具可以帮助标记和分类传感器收集的数据，使其为人工智能接入做好准备 21。
这项行动表明，美国海军在人工智能领域的投入，已经从单纯的算法研究，深入到数据准备、数据标记等基础性的工程工作。AI算法的性能高度依赖于高质量的训练数据，而未经整理、标记的原始数据无法直接用于AI模型。与Spear AI的合同表明，海军已经意识到“数据治理”是实现AI应用的关键瓶颈，并正在通过与专业公司合作来解决这一问题。这揭示了美国海军在AI应用上的务实路径：不只是追求炫酷的算法，更是在夯实数据基础设施这一底层基础。
4.3 传感器网络化与数据同化
美国海军正通过与Sofar Ocean的CRADA协议，利用其“探子浮标”（Spotter）全球海洋天气传感网络，常态化收集海浪、风力、温度、气压等数据 5。这些浮标通过卫星通信链路将数据回传至云平台 5。海军正在研究如何将这些海量的、多维度的数据通过“四维数据同化”（Four-dimensional Data Assimilation）方法 6整合到其海洋环境模型中，以显著提高预报精度 5。
这一技术路径体现了从“点状测量”向“网络化、实时观测”的范式转变，并与大数据、AI技术形成互补。传统的海洋测量船提供的是特定区域、特定时间点的“点状数据”。而大规模部署的浮标网络则能够提供“分布式、常态化”的实时数据流。通过数据同化技术，这些海量数据可以被无缝整合到海军的海洋预报模型中，从而大大提升模型的准确性和时效性 5。这一过程与海军利用AI技术处理数据是相辅相成的，共同构成了新一代海洋信息支援体系的核心技术支柱。
表2：2019-2024年主要技术合作项目清单
|
|
|
|
|
|
|---|---|---|---|---|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
第五章：工业界与科研界的协作关系：创新生态系统
5.1 公私合作伙伴关系：CRADA模式的深化应用
美国海军与私营公司的协作模式正在深化，其中“合作研究与开发协议”（CRADA）的应用尤为突出。CNMOC与Sofar Ocean公司签署的为期五年的CRADA协议，便是这一模式的典型案例 5。该协议明确了“硬件开发、数据同化和数据服务”三个主要研究方向，体现了军方与私营公司在研发阶段的深度协同 7。这种模式使海军能够将商业界的创新能力快速转化为军事能力，而非传统的单纯采购或外包模式。
上图分别为美军Sofar浮标和我国自主研发的北斗波浪浮标
5.2 技术采购与合同：获取核心技术能力
除了协同研发，海军还通过直接采购合同来快速获取特定领域的关键技术能力。例如，海军与莱多斯公司签订了无人船只采购合同，以加速其无人舰队的建设 5。同时，与Spear AI签订的600万美元数据标记工具合同，则表明海军正通过购买软件服务的方式，解决其在人工智能应用中的数据准备瓶颈 21。
5.3 海军研究企业：NRL与学术界的协同
海军研究实验室（NRL）作为基础研究的领导者，其成果通过多种方式向海军转移 8。除了通过非保密论文发表，NRL还通过教育合作协议（EPAs）、CRADA等形式推动技术转化 8。此外，美国海军还通过资助大学和科研院所运营科学研究船（AGOR），并通过大学—国家海洋学实验室系统（UNOLS）统一调度使用 14。这一机制确保了军方能够充分利用学术界的基础研究能力，实现了军方与学术界的紧密协同。
第六章：结论与展望
6.1 核心洞察：美国海军海洋水文信息支援体系的战略转型
在2019年至2024年间，美国海军海洋水文与测绘能力正从依赖于“传统、中心化、有人平台”的模式，向以“分布式、智能化、无人网络” 为核心的战略进行转型。这一变革并非仅仅是单一技术升级，而是组织结构、技术应用、公私合作模式的系统性变革。其根本战略目标在于，在确保航行安全的基础上，构建一个能够为未来海战提供实时、精确、可行动环境情报支援的体系，从而在关键海域获取决定性的信息优势。
6.2 挑战与局限性
尽管转型取得了显著进展，但挑战依然存在。首先，如何将来自不同平台（如测量船、浮标、无人潜航器、卫星）的多源、异构数据有效融合并保证其互操作性，仍是巨大挑战 16。其次，随着无人平台的广泛应用，如何确保这些平台在复杂的电磁和网络环境下不被干扰、不被劫持，并保证数据传输的安全性，是亟待解决的问题。此外，过度依赖私营公司可能带来技术泄露、供应链安全和长期依赖等潜在风险。
6.3 未来发展预测与建议
未来五年，美国海军将进一步深化其在无人平台、人工智能数据分析和公私合作领域的投入，特别是在“印太”等战略重点地区。未来的发展重点将是开发更高级别的自主系统，使其能够独立完成数据采集、分析甚至决策，而无需人工干预。建议持续关注其在数据同化、数据管理和大数据生态系统构建方面的进展，这些是其信息战能力的核心基础，也将是其未来竞争力的关键所在。
引用
美国海军海洋学业务体系概述, 访问时间为 九月 1, 2025， https://html.rhhz.net/jckxjsgw/html/73313.htm
信息战部队：美国海军的新型作战力量 - 安全内参, 访问时间为 九月 1, 2025， https://www.secrss.com/articles/5861
www.81.cn[http://www.81.cn], 访问时间为 九月 1, 2025
html.rhhz.net, 访问时间为 九月 1, 2025，
美军强化海洋气象数据搜集- 中国国防报- 中国军网, 访问时间为 九月 1, 2025， http://www.81.cn/szb_223187/gfbszbxq/index.html?paperName=zggfb&paperDate=2023-08-11&paperNumber=04&articleid=912351
美国NSTC 发布《美国海洋科技发展的未来十年愿景》报告, 访问时间为 九月 1, 2025， http://www.casisd.cn/zkcg/ydkb/kjqykb/2019/kjqykb201901/201901/P020190111570585226033.pdf
海洋科技快报2023年第8期 - 中国科学院南海研究所图书馆, 访问时间为 九月 1, 2025， http://lib.scsio.ac.cn/zxxx/202309/P020230919575206264119.pdf
美國海軍研究實驗室- 維基百科，自由的百科全書 - Wikipedia, 访问时间为 九月 1, 2025，
美国海军研究实验室 - 维基百科, 访问时间为 九月 1, 2025，
约翰·麦克唐纳级水文勘测船 - 维基百科, 访问时间为 九月 1, 2025，
NCOM美国海军研究实验室海岸海洋模式资料集 - 国家地球系统科学数据中心, 访问时间为 九月 1, 2025， https://www.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=62974953352920&docId=9477
美國國家海洋暨大氣總署- 維基百科, 访问时间为 九月 1, 2025，
国家水文模型：预测未来 - Esri, 访问时间为 九月 1, 2025， https://www.esri.com/zh-cn/industries/water-resources/overview/national-water-model
美国海军海洋测量船发展及使用研究, 访问时间为 九月 1, 2025， https://html.rhhz.net/jckxjsgw/html/62700.htm
美加强海域态势感知行动, 访问时间为 九月 1, 2025， http://www.81.cn/gfbmap/content/21/2022-12/12/04/2022121204_pdf.pdf
美国海军海域态势感知力量浅析, 访问时间为 九月 1, 2025， https://html.rhhz.net/jckxjsgw/html/60910.htm
闯入水下战场的“黑马”：无人潜航器-新华网, 访问时间为 九月 1, 2025， http://www.news.cn/mil/2024-04/26/c_1212356881.htm
ICAUS2022 | 国际自主无人系统大会| 投稿| 注册, 访问时间为 九月 1, 2025， https://mm.scimeeting.cn/cn/web/index/12954_1137049_73410_
无人战争时代！美海军最大无人潜航器“虎鲸”开始设计 - 新浪军事, 访问时间为 九月 1, 2025， https://mil.sina.cn/2017-11-13/detail-ifynrsrf4403782.d.html
美国海军寻求利用人工智能技术改变反潜作战- 安全内参| 决策者的 ..., 访问时间为 九月 1, 2025， https://www.secrss.com/articles/12108
为潜艇数据量身定制AI？美初创公司Spear AI完成首轮融资 - 财联社, 访问时间为 九月 1, 2025， https://www.cls.cn/detail/2097862
为潜艇数据量身定制AI？美初创公司Spear AI完成首轮融资 - 东方财富, 访问时间为 九月 1, 2025， https://finance.eastmoney.com/a/202507283468960621.html
Naval Oceanography and Sofar Ocean Announce Collaboration to Advance Ocean Weather Forecasting, Data Collection - CNMOC, 访问时间为 九月 1, 2025， https://www.cnmoc.usff.navy.mil/Press-Room/News-Stories/Article/3481395/naval-oceanography-and-sofar-ocean-announce-collaboration-to-advance-ocean-weat/