OCEANGYM

OCEANGYM是一个为水下具身智能体设计的综合基准环境，旨在推动AI在水下这一最具挑战性的现实环境中的应用。该数据集涵盖了八个现实世界的任务领域，并由多模态大型语言模型（MLLMs）驱动的统一智能体框架所支持，该框架整合了感知、记忆和序列决策。智能体需要理解光学和声纳数据，在复杂环境中自主探索，并在恶劣条件下完成长期目标。通过提供高保真、严谨设计的平台，OCEANGYM为开发鲁棒的具身AI提供了一个测试平台，并将这些能力转移到现实世界的自主水下航行器，标志着向在地球最后一片未探索的前沿领域运作的智能代理迈出了决定性的一步。

OCEANGYM is a comprehensive benchmark environment designed for underwater embodied AI agents, aimed at advancing the application of AI in underwater environments—one of the most challenging real-world scenarios. It encompasses eight real-world task domains, and is supported by a unified agent framework powered by multimodal large language models (MLLMs), which integrates perception, memory, and sequential decision-making. Agents are required to interpret optical and sonar data, conduct autonomous exploration in complex environments, and accomplish long-term goals under harsh conditions. By providing a high-fidelity, rigorously designed platform, OCEANGYM serves as a testbed for developing robust embodied AI, and enables the transfer of these capabilities to real-world autonomous underwater vehicles (AUVs), marking a decisive step toward intelligent agents operating in the last unexplored frontier on Earth.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

OCEANGYM基于Unreal Engine 5.3构建了800m×800m的高保真海洋环境，通过动态深度调节模拟不同光照条件。该平台整合了八个真实任务场景，包括海底管道检测、沉船搜索等典型作业场景，并采用参数化动作空间设计。环境构建采用基于真实参考的精细3D资产，确保结构特征的准确再现，同时支持用户自定义深度和新增道具以扩展任务多样性。

使用方法

研究者可通过统一的多模态大语言模型驱动框架接入OCEANGYM，该框架集成了感知编码器、记忆模块与动作解码器。使用时可选择感知任务或决策任务两种模式：感知任务需解析多视角RGB与声纳图像序列；决策任务则需在部分可观测环境下执行连续控制策略。评估体系采用精确匹配准确率与距离加权评分法，支持对模型在复杂水下环境中的适应性与鲁棒性进行系统量化。

背景与挑战

背景概述

海洋环境作为地球最后未被充分探索的疆域之一，其复杂性与独特性对人工智能系统提出了严峻挑战。OCEANGYM由浙江大学与国家重点实验室于2025年联合推出，作为首个专为水下具身智能体设计的综合性基准环境，填补了该领域长期存在的空白。该数据集通过构建800×800米的高保真海洋模拟场景，集成八类典型任务场景，旨在推动多模态大语言模型在低能见度、动态洋流等极端条件下的感知决策能力发展，为自主水下航行器的实际部署奠定理论基础。

当前挑战

在领域问题层面，水下环境特有的低光照条件与声学传感器噪声导致多模态感知融合困难，实验显示在深水环境中模型决策成功率骤降至14.8%。构建过程中面临三维流体动力学建模与传感器仿真的双重挑战，需平衡物理真实性与计算效率。同时，部分可观测环境下的长时程任务规划要求智能体具备持续记忆机制，而当前模型在目标遮挡与动态环境适应方面仍存在显著差距。

常用场景

经典使用场景

在海洋智能体研究领域，OCEANGYM作为首个水下具身智能体基准环境，其经典应用场景聚焦于多模态大语言模型驱动的自主水下航行器在复杂海洋环境中的感知与决策任务。该环境模拟了800米×800米的海域，包含海底平原、水下悬崖、管道网络等八个真实任务域，要求智能体在低能见度和动态洋流条件下，通过融合光学与声纳数据完成沉船搜索、管道检测等长时程任务。

解决学术问题

该数据集系统性地解决了水下环境中智能体面临的三大核心学术难题：极端部分可观测性下的感知融合问题，通过多视角感知与上下文感知双任务设置，评估模型在低光照条件下对异构传感器数据的理解能力；动态环境中的长期规划问题，通过记忆增强的马尔可夫决策过程框架，验证智能体在时序决策中的一致性；以及模拟与现实间的领域鸿沟问题，为自主水下航行器的仿真到实景迁移提供标准化测试平台。

实际应用

在实际应用层面，OCEANGYM为海洋工程与科研领域提供了关键技术支持。其构建的八类任务场景直接对应现实中的海洋资源勘探、海底基础设施巡检、沉船打捞救援等作业需求。通过模拟不同水深的光照条件（50米浅海与500米深海），该平台能够评估自主系统在真实海洋环境中的适应性，为海上风电基座检测、油气管道监测等工程应用提供算法验证基础，显著降低实地测试的成本与风险。

数据集最近研究

最新研究方向

随着海洋探索与资源开发需求的日益增长，水下具身智能体研究正成为前沿焦点。OCEANGYM作为首个专为水下环境设计的基准平台，聚焦于多模态大语言模型在极端感知与决策挑战中的性能优化。当前研究重点涵盖低能见度条件下的光学与声纳数据融合、动态洋流环境中的长时程规划、以及记忆增强机制在部分可观测场景下的适应性。实验表明，现有模型在深水任务中的成功率骤降至14.8%，凸显了声纳理解、跨视角目标追踪、以及遮挡情境下的持续推理等核心难题。该平台通过八类真实任务场景，为自主水下航行器的感知-决策闭环系统开发提供了关键验证桥梁，推动海洋勘探从仿真训练向现实部署的跨越。

相关研究论文

• OceanGym: A Benchmark Environment for Underwater Embodied Agents

  浙江大学 · 2025年