La Tomografía Acústica Oceánica (OAT) es una técnica importante de teledetección marina utilizada para invertir parámetros ambientales oceánicos a gran escala, pero los métodos tradicionales enfrentan desafíos en complejidad computacional e interferencia ambiental. Este artículo propone un método impulsado por análisis causal de IA PARA LA CIENCIA para la inversión de parámetros hidrológicos oceánicos con alta precisión y rapidez en entornos submarinos complejos. Basado en el conjunto de datos de código abierto VTUAD (Datos Acústicos Submarinos de Tipo de Embarcación), el método primero utiliza un modelo Paraformer ajustado (un transformador paralelo rápido y preciso) para la clasificación precisa de objetivos de fuentes sonoras. Luego, utilizando modelos causales estructurales (SCM) y marcos de resultados potenciales, se construyen vectores de incrustación causal con significado físico. Finalmente, se emplea una red Transformer de modalidad cruzada para fusionar características acústicas, priors de fuentes sonoras y variables ambientales, lo que permite la inversión de temperatura y salinidad en el Estrecho de Georgia en Canadá. Los resultados experimentales muestran que el método logra precisiones del 97.77% y 95.52% para las tareas de inversión de temperatura y salinidad, respectivamente, superando significativamente a los métodos tradicionales. Además, con la aceleración de GPU, la velocidad de inferencia se mejora más de seis veces, con el objetivo de permitir la Tomografía Acústica Oceánica (OAT) en tiempo real en plataformas de computación en el borde como hardware inteligente, validando así la practicidad del método. Al incorporar inferencia causal y fusión de datos de modalidad cruzada, este estudio no solo mejora la precisión de inversión y la interpretabilidad del modelo, sino que también proporciona nuevas perspectivas para aplicaciones en tiempo real de OAT.