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。二是船载声呐探测海底的方法耗时比较长，就像用望远镜看海底，效率实在让人着急。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。那么如果对南海这样的广阔海域进行一个海底地形普查的话，单靠船载声呐技术探测海底地形是不可行的。有相关研究初步估算过工作量，可能需要146年的时间去完成哦。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快速实现海底地形预测。另外利用AI算法是有优势的，特别是对像海洋这种具有非常复杂且众多影响因素的对象，也可以做到一个非常好的预测效果。在南海这种深海地区，利用相关模型反演和AI算法预测的水深可以达到很高的精度。如果像岛礁、礁盘这种浅水区域也要追求精度的话，目前可能还是只能受限于船载声呐的方法去探测。利用这种多数据源的方法不仅可以确保全面海域覆盖，还可以确保关键浅水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。