本期嘉宾：

刘西瑶，中国科学院沈阳自动化研究所 副研究员

研究方向：水下目标识别，迁移学习

动动：刘老师好，我最近看了好多海洋的纪录片，我特别好奇在漆黑一片的深海之中，水下机器人却能在几千米的海底自如穿梭，它们真的长“眼睛”了吗？

刘西瑶：哈哈，水下机器人的“眼睛”，其实是安装在机器人上面的视觉系统。应用于水下机器人的视觉系统，往往可以适应高压、深海等恶劣环境，配合声呐、激光等传感器，对于机器人在海底工作可谓是助力多多。比如，探测环境——就像在黑暗中用手电筒照明一样，机器人能用摄像头和声呐“看清”周围地形，避开障碍物，还能知道自己的位置；对于一些需要在海底进行作业的机器人，视觉系统可以支持它们完成既定的操作，比如检修海底电缆、勘探矿产资源、监测珊瑚礁和鱼群等。还有一些功能强大的视觉系统，甚至能够让机器人在浑浊的水域或者完全黑暗的环境中“看见”东西，还能进行三维扫描，生成海底地图！

动动：好厉害的操作！但是海底那么黑，水下机器人到底是怎么“看见”的呢？

刘西瑶：你是不是觉得深海就像夜晚的森林，伸手不见五指？但其实水下机器人自有办法！

• 自带手电筒：水下机器人通过‌装备人工照明‌（LED/激光补光）和‌光学增强技术‌（广角镜头、偏振镜）解决光线不足问题。
• “水下蝙蝠”听声辨位：在完全黑暗环境中，‌声呐系统‌（光纤声呐、多波束声呐）可替代视觉探测，来“听”出周围的物体形状和距离，就像蝙蝠在夜晚飞行一样。
• ‌光-声融合技术：‌综合两种传感器优势，既可以看清近处的目标，也可以动态捕捉远处的目标，进行信息融合后可实现大范围水下环境全面感知。
• 智能算法“脑补”图像：‌仿生广角视觉‌和‌图像增强算法‌可提升暗处成像效果。这些技术使机器人在深海、浑浊水域仍能“目光如炬”。

水下环境重建的示意图（图片源自公开数据集）

动动：可是海洋生物如此丰富，水下机器人是如何认出谁是谁的呢？

刘西瑶：想要做到精准“鱼脸识别”，那得需要“多管齐下”的手段。水下机器人可以通过‌多模态感知系统‌精准识别海洋生物。通过高清摄像头结合AI图像识别技术来分析外形、颜色等视觉特征；声呐系统利用回波来探测生物轮廓与游动轨迹，提供更多线索；环境传感器（温度、盐度等）能够辅助判断栖息环境，进一步缩小识别范围。多种方式结合，数据经AI融合处理后，机器人就能准确地告诉你：“这是一只小丑鱼，那是一条鳐鱼！”

动动：原来如此，那如果有些鱼长得太像了怎么办？还能精准地分辨出来吗？

刘西瑶：有些鱼就像双胞胎一样，但机器人仍然可以将它们辨别出来。水下机器人能通过语义信息的多维度解析实现细微差别识别，就像我们用放大镜看细节，机器人的高精度视觉传感器能够捕捉到人眼难以注意的细微特征。再利用大模型的语义理解能力，把看到的特征（比如条纹数量、鳍的形状、颜色渐变）转换成可计算的“语义标签”，与大数据比对，找出差异。这样一来，通过特征组合的判别性分析，机器人能区分出形态相似度高达90%以上的不同目标。

动动：水下机器人的“眼睛”居然这么厉害，简直是“火眼金睛”一般！

刘西瑶：是的，水下机器人的“眼睛”不仅是镜头和传感器，更是融合了光学、声学、人工智能等多种高科技的“视觉大师”。正因为有了它们，人类可以更好地利用水下机器人揭开海洋神秘的面纱。

动动：太有意思了，期待水下机器人继续带我们探索更多从未抵达的世界！