目前，探测海底地形的方法主要有三种：光学探测、水声探测和重力反演测深。截至目前，船载声呐探测仍然是海底地形探测方法中的主流。但是也存在着很多缺点：一是声波在海底的多次反射可能会掩盖真实信号，从而影响数据的准确性。二是船载声呐探测技术不仅耗时长，成本还高，总体效率低。三是成本太高，就像一些高精度传感器和换能器价格是非常昂贵的。那么如果现在有一个需要对像南海海域的地区进行一个海底地形普查的项目 单靠船载声呐技术探测海底地形的话是不可行的，有相关研究估算过工作量 可能需要146年的时间去完成。那么，如何快速的获取海底信息呢？那就是除了船载声呐探测技术以外，还可以结合相关模型与神经网络算法，实现快速海底地形预测，AI算法的优势在于对于像海洋这种具有非常复杂切众多影响因素的条件下 也可以做到一个非常好的预测效果 特别是在深海地区，利用相关模型反演和AI算法预测的水深可以达到可靠的精度 而浅水区也要追求精度的话目前可能还是只能受限于船载声的方法去探测 利用这种多数据源的方法不仅可以确保全面海域覆盖，确保关键区域的地形信息全面获取 最重要的是可以节省海底地形探测的时间，而且还可以省下很多成本哦