首先是环境感知与自主避障算法。需要多传感器的融合，比如导航采用GNSS/INS 组合，雷达 ，声呐 ，视觉，AIS 多源数据自耦融合，以便提升定位与环境感知精度。障碍物识别与避碰是海洋无人船、水下机器人，航行器重要需求，近岸和远海复杂场景下的动态障碍物检测、国际海上避碰规则的遵循、AIS 与本地感知协同。海况与气象的感知则是风速、风向、浪高、流场实时监测、与路径规划的闭环反馈优化航线。超声气象硬件和科勘海洋波浪采集传感硬件是海气感知的关键硬。
高精度海洋气象补偿算法优化是海洋观测装备的一个重要支撑。例如海洋浮标与无人船在海上随波摇摆、航行机动时，常规风速仪测得的是相对风（表观风），含载体运动、姿态倾斜、波浪诱导振动三大误差，必须通过坐标变换、速度抵消、姿态校正、滤波融合四步补偿，才能还原真实环境风。科勘海洋浮标、科勘海洋水下机器人和无人船本身会随波和海流运动、漂移、摇摆，搭载的海流计、波浪传感器需根据相关运动环境，结合相关补偿算法，得出真实海流、波浪相关数据。
低功耗能源与动力系统集成对系统感知有着必要性。低功耗相关技术，传感设备、芯片、任务管理等都是感知的管理任务。自主网集群协同控制提供多机自组网技术和多机协同控制
全工况自主导航与运动控制算法是实现了感知系统的基本应用。需要基于波浪运动的航向，航速控制，路径跟踪、Z 字航行、区域巡航控制策略。风浪流扰动补偿算法。动力能源感知管理有波浪能、太阳能和储能混合能源管理策略。弱光照、阴雨、冬季条件下的续航保障。稳定可靠的BMS电池管理、低温性能、热管理。低功耗整机功耗优化（传感器、控制、通信），能源冗余与故障保护机制。
深海观测与数据感知处理需要基于垂直阵的声学数据处理，适用于实时/自容式低功耗水听器阵列平台的信号处理技术等，提高目标的判断概率，实现目标特性的信息提取。基于人工智能算法提升低噪音特征信号获取及分析速率。消除涡激振动影响的新型声学潜标结构系统作为探测噪音、海流、温盐等海洋环境要素的常用装备，其水下姿态和受力状况的感知直接影响其作业性能。在海流、波浪等环境因素的影响下，声学潜标锚泊系统的涡激振动不可避免，进而干扰挂载的探测设备，需研究新型声学潜标结构设计消除涡激振动影响。
海洋大数据与人工智能是所有感知系统的奠基石。突破区域自采数据与公开数据融合治理、质量控制、时空配准、缺测修复、一致性校核和专题标注等关键技术，构建面向区域海洋高质量数据集。基于自有数据及公开开源数据打造海洋专业领域大模型。
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