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带有声学模块的“海底哨兵”。
不久前，美国Anduril公司推出了一款名为“海底哨兵”的保密声学监测系统。该系统的主要构建模块是一些海底移动人工传感器。通过某种方式，这些传感器可以联网来实现海底监测。目前，俄罗斯、日本等国家也在研发此类设备和系统，体现了水下监视的新趋势。
近年来，各国在海底空间的竞争日趋激烈，从航道战略控制到深海资源勘探。在此背景下，以往水下监测方法的局限性变得更加突出。
传统的潜艇跟踪装置常用于反潜战，但也有其自身的缺点。例如主动声纳可以实现方向探测，但其探测范围有限，且其自身信号很容易暴露其位置。。反潜巡逻机受载油量和气象条件限制，难以长时间监视大片海域。与此同时，潜艇性能的快速提升进一步增加了对其跟踪的难度。根据北约2025年全球潜艇威胁评估，全球现役核潜艇数量持续增长。新一代AIP潜艇的噪声水平已降至接近海洋背景噪声，使得传统跟踪设备更难捕捉到其踪迹。而且，海洋环境本身的复杂性也带来了挑战——海水温度和盐度的变化会抹去声波的传播路径，温跃层交界处的修正可以让潜艇“隐形”。蓝鲸的叫声、商船的轰鸣声、撞击声等背景噪音的叠加波浪会使传统的顺序水下跟踪方法难以操作。
从公开信息来看，《海底哨兵》在一定程度上消除了前述缺陷。其核心是一套自主运行的海底传感器。与传统声纳阵列或移动反潜方式不同，该系统采用完全被动的工作模式，不会自行发射信号。依靠耐压外壳等设计，它可以在海底自主运行数月甚至数年，实施长期监测。
在跟踪能力方面，其传感器可以组合，覆盖范围广；其搭载的被动声纳可以远距离拾取低频噪声，识别区分水下信息。这些传感器的部署也比较简单，水下航行器和水面舰艇都可以作为其载体。
人工智能的融合e 使系统成为真正的新“耳朵”。 Anduril开发的Latticeai系统可以利用深度学习和长期积累的海底声学库来分析和识别复杂海洋环境中的数百个常规目标，并提供及时的预警信息。
当然，“海底哨兵”目前也存在不足，一些关键技术仍需突破。如果其动力依赖于电池，则在高负载运行时其寿命会显着缩短；深海维护需要专业设备，价格昂贵；对于采用降噪或主动遏制技术的新型潜艇，Latticeai系统不具备足够的识别能力；依赖传感器的无线网络容易受到干扰和攻击，存在安全风险。
即便如此，“海底哨兵”的出现，依然体现了深海监测领域的新趋势：人工智能与物联网的融合。分布式传感传感器的增多使得水下监视行为更加隐蔽、多样、持久和高效，水下监视与反监视之间的竞争将更加激烈。 （刘汉伟凯）
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