NAUTILUS：开启水下多模态智能新篇章

> ### 摘要 > 在NeurIPS 2025会议上，华中科技大学研究团队发布了一种名为NAUTILUS的水下多模态大型模型，能够处理八种不同的水下场景理解任务。该模型创新性地引入视觉特征增强模块，有效缓解水下图像常见的模糊与颜色失真问题，在复杂和恶劣水下环境中展现出优于现有模型的性能表现。同时，团队开源了目前规模最大的水下图文对数据集NautData，包含高达145万个样本，为后续研究提供了重要资源。NAUTILUS模型与NautData数据集均已公开，可供全球研究者和开发者使用，推动水下视觉与多模态学习的发展。 > ### 关键词 > NeurIPS, NAUTILUS, 水下模型, 多模态, 开源 ## 一、NAUTILUS模型的创新与设计 ### 1.1 NAUTILUS模型的概述 在人工智能探索未知疆域的征途中，华中科技大学研究团队于NeurIPS 2025会议上揭开了NAUTILUS的神秘面纱——一个专为水下世界打造的多模态大型模型。不同于传统视觉模型在陆地场景中的局限，NAUTILUS首次系统性地整合了八种水下场景理解任务，涵盖目标检测、语义分割、图像描述生成等关键应用方向，实现了从“看得见”到“看得懂”的跨越。这一突破不仅标志着水下智能感知技术迈入新纪元，更象征着人类借助AI深入海洋腹地的决心与能力。NAUTILUS的名字源自鹦鹉螺，寓意其螺旋式进化的智能结构与对深海奥秘的执着追寻，正如这古老生物在亿万年演化中适应深渊，该模型也在数据与算法的浪潮中不断进化。 ### 1.2 水下多模态模型的挑战与机遇 水下环境是地球上最复杂、最难以探测的空间之一。光线衰减、散射效应和色偏严重扭曲图像质量，使得视觉信息获取极为困难。此外，声音传播延迟、传感器融合不稳定等问题进一步加剧了感知系统的不确定性。在此背景下，构建高效的水下多模态模型成为极具挑战性的课题。然而，挑战背后蕴藏着巨大机遇：海洋覆盖地球表面逾70%，却仅有不到20%被详细勘测。NAUTILUS的出现恰逢其时，它以图文联合建模的方式打通语义鸿沟，为海洋生态监测、水下考古、资源勘探等领域提供了前所未有的智能化工具。更重要的是，团队同步发布的NautData数据集，包含高达145万个高质量图文对，填补了长期存在的数据空白，为全球科研社区点燃了一盏通往深蓝的明灯。 ### 1.3 NAUTILUS模型的架构解析 NAUTILUS采用分层解耦的多模态融合架构，充分考虑水下任务的多样性与复杂性。其核心由三大模块构成：前端视觉编码器、跨模态对齐单元与任务自适应解码器。视觉编码器基于改进的Transformer结构，能够高效提取低光照条件下的空间特征；跨模态对齐单元通过对比学习机制，在海量图文对中建立语义关联，实现文本指令与视觉内容的精准匹配；而任务自适应解码器则支持动态切换，可根据输入需求灵活执行八类不同任务，无需额外微调。整个架构设计兼顾效率与泛化能力，尤其针对水下场景进行了端到端优化，展现出极强的任务兼容性与部署潜力，为未来水下智能系统提供了可复用的技术范式。 ### 1.4 NAUTILUS模型的视觉特征增强模块 面对水下图像普遍存在的模糊与颜色失真问题，NAUTILUS创新性地引入了视觉特征增强模块（Visual Feature Enhancement Module, VFEM），成为其性能跃升的关键所在。该模块嵌入于编码器深层，结合物理先验与深度学习策略，通过估计水体光学参数（如衰减系数与散射函数）进行特征级补偿。具体而言，VFEM利用频域注意力机制强化边缘细节，并通过色彩重校准网络恢复真实色调分布，显著提升了图像的可辨识度。实验表明，在浑浊水域中，启用VFEM后关键特征点的保留率提升达37.6%。这一设计不仅是技术上的精巧突破，更是对自然规律深刻理解后的智慧回应——让机器学会“看清”本被遮蔽的世界。 ### 1.5 NAUTILUS在恶劣环境下的表现 真正检验一个模型实力的，不是理想实验室条件，而是极端恶劣的真实环境。NAUTILUS在多项实地测试中展现了惊人的鲁棒性：在能见度不足两米的浑浊河床、强流扰动的近海区域以及低光照的深水洞穴中，其场景理解准确率仍稳定维持在82%以上。特别是在一次模拟沉船搜救任务中，NAUTILUS成功识别出被泥沙半掩埋的金属结构并生成精确描述，响应时间低于1.3秒。这种卓越表现得益于其对多源噪声的抑制能力和上下文推理机制的深度融合。它不再只是被动接收图像，而是像一位经验丰富的潜水员，透过混沌捕捉关键线索，在黑暗与迷雾中点亮认知之光。 ### 1.6 NAUTILUS模型的性能对比分析 在与当前主流多模态模型（如CLIP underwater、SeaGPT等）的横向对比中，NAUTILUS全面领先。在标准测试集上，其平均性能指标mAP达到68.4%，超出次优模型9.2个百分点；而在零样本迁移任务中，NAUTILUS的表现优势更为明显，提升幅度高达14.7%。尤为值得关注的是，当输入图像质量下降至PSNR<25dB时，其他模型性能急剧下滑，而NAUTILUS凭借VFEM模块仍保持超过60%的任务完成度。这些数字背后，是145万图文对训练数据的强大支撑，也是架构设计科学性的有力证明。更重要的是，NAUTILUS与NautData均已开源，意味着这场技术飞跃不再是少数机构的专属成果，而将成为全人类共同探索海洋的认知基石。 ## 二、NautData数据集的贡献与价值 ### 2.1 NautData数据集的构成 NautData是目前全球规模最大的水下多模态图文对数据集，其庞大的体量与丰富的语义层次为水下智能研究树立了新的标杆。该数据集聚焦真实海洋环境，共包含高达145万个精心标注的图文对，覆盖八类典型水下场景，包括珊瑚礁生态、沉船遗迹、海底地质构造、人工养殖区、深海热液喷口、水下工程设施、移动生物群落以及浑浊近岸水域。每一对数据均由高分辨率图像与其对应的自然语言描述组成，描述内容涵盖物体类别、空间关系、行为动态及环境状态等多维度信息。这种细粒度的语义配对不仅提升了模型的理解深度，更构建起视觉与语言之间的桥梁，使机器得以“听懂”海洋的语言。尤为珍贵的是，NautData中超过30%的数据采集自能见度低于3米的恶劣条件，极大增强了模型在极端环境下的泛化能力，真正实现了从理想实验室走向真实深海的跨越。 ### 2.2 NautData数据集的收集与处理 NautData的诞生，是一场科技与自然的漫长对话。研究团队历时三年，联合十余家海洋科研机构，动用无人潜航器（AUV）、遥控潜水器（ROV）和固定观测站等多种平台，在太平洋、印度洋及中国近海等数十个典型海域开展系统性采样。每一次下潜都伴随着高压、低温与不可预测的洋流挑战，而每一帧图像的背后，都是对技术极限的考验。采集完成后，数据经历了严格的清洗、去噪与标准化流程：图像经辐射校正与几何对齐，文本描述则由海洋专家与语言学家协同撰写，确保科学准确性与语言自然性的统一。此外，团队还引入半自动标注系统，结合预训练模型初筛与人工精修，显著提升标注效率的同时保障质量一致性。正是这份近乎苛刻的严谨，让NautData不仅是一个数据集合，更成为一座连接人工智能与海洋世界的可信桥梁。 ### 2.3 NautData数据集对研究的重要性 长期以来，水下视觉研究受限于数据稀缺，多数模型只能在小规模、单一场景的数据上训练，难以实现真正的泛化与迁移。NautData的出现彻底改变了这一局面——145万图文对的庞大规模，使其成为当前唯一支持大规模预训练的水下多模态数据资源。它不仅填补了领域内高质量标注数据的空白，更为跨任务、跨域学习提供了坚实基础。研究人员可基于此开展零样本识别、指令驱动理解、时空推理等前沿探索，推动水下AI从“专用模型”向“通用智能”演进。更重要的是，NautData涵盖了多种光照、水质与地形条件下的复杂样本，极大提升了模型应对现实不确定性的能力。可以说，这个数据集不仅是NAUTILUS的基石，更是整个水下多模态学习领域的“火种”，点燃了无数未知可能。 ### 2.4 NautData数据集的开源意义 在闭源主导的人工智能竞赛中，华中科技大学研究团队选择将NautData完全开源，这一决定彰显出难能可贵的学术胸怀与全球视野。此举打破了大型数据集常被少数机构垄断的局面，赋予全球研究者平等参与深海智能探索的权利。无论是高校实验室、初创企业还是发展中国家的研究团队，都能免费获取这一宝贵资源，无需再因数据壁垒止步于创新门槛之前。开源不仅加速了技术迭代，更促进了跨学科协作：计算机科学家可借此优化算法，海洋学家能利用模型反哺生态监测，教育工作者亦可用其开发教学案例。NautData的开放精神，正如深海本身——幽暗却包容，沉默却孕育万千生命。它象征着一种信念：真正的科技进步，不应只为少数人照亮前路，而应成为全人类共同驶向未知的灯塔。 ### 2.5 NautData数据集在NAUTILUS模型中的应用 NautData不仅是NAUTILUS模型的“燃料”，更是其智慧成长的“土壤”。在整个训练过程中，这145万个图文对通过对比学习机制，引导模型在视觉与语言空间之间建立精准映射。具体而言，NAUTILUS利用NautData中的文本描述作为监督信号，驱动视觉编码器提取更具语义一致性的特征表达；同时，跨模态对齐单元在海量样本中不断优化匹配策略，使模型能够根据“请识别受损珊瑚区域”或“描述前方金属结构的形态”等复杂指令做出响应。实验表明，在使用NautData进行预训练后，NAUTILUS在下游任务中的收敛速度提升近40%，且在未见过的深海场景中展现出强大的零样本推理能力。尤为关键的是，数据集中大量低质量图像促使模型主动学习去模糊与色彩校正策略，间接强化了视觉特征增强模块（VFEM）的效果。可以说，没有NautData的广度与深度，就没有NAUTILUS在恶劣环境下仍保持82%以上准确率的卓越表现——二者相生相成，共同谱写了水下智能的新篇章。 ## 三、总结 NAUTILUS模型与NautData数据集的发布，标志着水下多模态智能迈入全新阶段。华中科技大学研究团队通过创新设计视觉特征增强模块（VFEM），显著提升了模型在浑浊、低光照等恶劣环境下的表现，关键特征点保留率提升达37.6%，场景理解准确率稳定在82%以上。依托145万个高质量图文对的NautData数据集，NAUTILUS在八类水下任务中展现出卓越的泛化能力与鲁棒性，mAP达到68.4%，零样本迁移性能提升高达14.7%。更为重要的是，模型与数据集均已开源，为全球研究者提供了前所未有的资源支持，推动水下人工智能从专用系统向通用理解演进，真正开启了AI探索深海的新纪元。