本研究提出了一种名为LanTu的深度学习系统，旨在提升涡旋解析海洋预报的准确性。该系统通过跨尺度交互和多尺度物理约束，显著提高了涡旋演变的预报技能，超越了现有的数值和AI海洋预报系统，展示了深度学习在这一领域的潜力。

中尺度涡旋是海洋动能的主要载体，影响海水流速、温度和盐度。吴立新院士团队研发的「问海」大模型，结合物理海洋学与人工智能，显著提升了海洋环境预报的准确性和效率，优于传统数值模型。

在第20届CCF HPC China 2024大会上，国防科技大学韩毅博士介绍了「羲和」，一个利用深度学习的全球高分辨率海洋预报模型。该模型通过大量海洋数据训练，能准确预报海洋温度和盐度，预报时长达30天。尽管表现优异，未来仍需通过增加参数量和分辨率来提升准确度。