带有声学模块的“海底哨兵”。

　　前不久，美国安杜里尔公司推出了一款名为“海底哨兵”的机密声学监控系统。该系统的主要构件是一些移动式人工智能水下传感器。通过一定方式，这些传感器可组网实施海底监测。当前，俄罗斯、日本等国也在着手发展此类装备和系统，折射出水下监测的新动向。

　　近年来，从战略航道控制到深海资源勘探，各国在海底空间的角逐日趋激烈。在此背景下，以往水下监测手段的局限性日益凸显。

　　传统的水下监测装置大多用于反潜且各有短板，如主动声呐虽能实现定向探测，但探测距离有限，且自身发射信号易暴露位置；反潜巡逻机受制于燃油携带量与气象条件，难以对广袤海域实施长时间监测。同时，潜艇性能的快速提升进一步增加了对其进行监测的难度。据北约2025年《全球潜艇威胁评估》显示，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，传统监测设备更难捕捉其踪迹。况且，海洋环境本身的复杂性也构成挑战——海水温度、盐度的变化会扭曲声波传播路径，温跃层交界处的折射甚至能让潜艇“隐身”，蓝鲸鸣叫、商船轰鸣、海浪拍击等背景噪声的叠加，都可能让传统的间歇性水下监测手段难以奏效。

　　从公开信息来看，“海底哨兵”在一定程度上消除了上述短板弱项。其核心是一套可自主运行的海底传感器。与传统声呐阵列或移动反潜方式不同，该系统采用全被动工作模式，自身不发射信号。依靠耐压壳体等设计，它可在海底自主运行数月甚至数年，实施长期监测。

　　在监测能力方面，其所属的传感器可协同组网，覆盖范围较广；搭载的被动声呐能捕捉距离很远处的低频噪声，并对水下声学信息进行识别与区分。这些传感器的布放也较为简单，水下潜航器和水面舰艇都可充当它们的载具。

　　人工智能的融入，让该系统成为名副其实的水下新“耳朵”。安杜里尔公司研制的LatticeAI系统，能借助深度学习、长期积累的潜艇声学特征库，在复杂海洋环境中分析和识别上百种传统目标，及时提供预警信息。

　　当然，“海底哨兵”目前也存在短板，一些关键技术还亟待突破。如其动力依赖电池，高负荷运行时寿命会大幅缩短；深海维护需要专业设备，维护成本不菲；对采用仿生降噪或主动消声技术的新型潜艇，LatticeAI系统的识别能力不足；传感器依赖的无线网络易受干扰和攻击，存在安全隐患等。

　　即使如此，“海底哨兵”的出现，仍折射出水下监测领域的新动向：人工智能与分布式传感器网络的融合，正在使水下监测行为变得更加隐蔽、多元、持久和高效，水下监测与反监测的角逐将更加激烈。（刘含魏凯）