海洋科学研究对人类的生存和发展至关重要。一方面，海洋充当全球气候调节器，向大气供应70%的氧气和87.5%的水蒸气，同时储存大量的热量（Petterson等，2021）。另一方面，海洋是全球物理系统的重要组成部分，其中质能、生物和地质过程的变化会对海洋和陆地生物产生重大影响（Du等，2021）。然而，由于缺乏对深海和极地等重要区域的了解，人类尚无法破译海洋中某些特定的现象和模式。人工智能（AI）算法使用大量统计数据对具有特定结构的数学模型进行训练，以获得包含训练数据中固有统计特征的过滤器。它可以应用于解决优化问题。因此，AI算法在许多科学领域都取得了巨大的成功，例如自动驾驶（Khan等，2021），医学成像（Hickman等，2022），地球物理（Yu和Ma，2021）和纳米科学（Jiang等，2022）。随着海洋科学研究进入智能化和不断改进的海洋数据的新时代，AI可以有效挖掘海量数据中蕴含的潜在信息。因此，它也越来越受到海洋研究人员的关注（Logares 等，2021）。AI技术与传统模型的结合以提高海洋安全性也已被证明（Khayyam 等，2020）。此外，海洋污染（Agarwala，2021）、风能和波浪能（Gu and Li，2022）研究中的数据处理问题可以使用AI算法解决。因此，本文报告了AI算法方法在海洋科学研究中的应用前景，主要是监测海洋生物多样性，深海资源建模以及预测SST，潮位，海冰和气候。此外，本文还讨论了AI算法在处理海洋数据和建立预测模型方面的当前问题。