AI 在海洋产业与保护工作中的应用

海事行业是全球经济的基石，促进国际贸易，通过商业捕捞保障粮食安全，并在全球范围内支持数百万个就业岗位。随着时间推移，该行业不断发展，融入先进技术，以提高效率和可持续性。

海洋保护工作最初主要集中于基础观测研究。随着时间推移，这些工作逐渐发展，纳入了遥感、基因分析和生态系统建模等复杂方法。保护工作也从简单的保护区扩展到全面的海洋空间规划，包括创建海洋保护区（MPAs）和修复关键栖息地。如今，人工智能（AI）正被用于更高效地监测和保护海洋生物多样性。

AI 有望通过应对过度捕捞、非法捕捞和环境影响等挑战，重塑捕捞行业。此外，AI 还可以在海洋保护工作中发挥关键作用，从监测水下保护区到支持海洋研究。

本文探讨 AI 如何改变海事行业，重点介绍其对捕捞业和海洋保护的影响，同时阐述其中的优势与挑战。

捕捞业中的 AI#

技术一直在海事行业中发挥着关键作用。从雷达等船载设备，到先进导航系统的开发，海事领域始终不断采用新技术，以改进和简化各项运营工作。尽管取得了这些进展，该行业仍面临诸多挑战。那么，AI 能如何提供帮助？

本节将介绍捕捞业面临的一些挑战，以及 AI 技术如何解决这些问题。目前，捕捞业面临许多问题，包括：

误捕#

误捕是指意外捕获非目标物种，这可能损害生态系统并造成浪费。根据一份误捕报告，全球误捕量可能占世界捕捞量的 40%，每年总计达 630 亿磅。如此巨大的误捕量可能导致许多非目标物种死亡，扰乱海洋生态系统并浪费资源。

例如，采用Ultralytics YOLOv8等计算机视觉模型有助于缓解这一问题。将这些 AI 模型与捕捞设备上的摄像头集成，可以实时识别并区分目标物种和非目标物种。这项技术可以针对目标检测和分割等任务进行训练，为渔民提供即时反馈，使其能够调整捕捞方法，减少误捕。

图 1. Ultralytics YOLOv8 模型识别不同海洋物种。

渔业资源评估与管理#

准确评估鱼类资源量对于有效的渔业管理至关重要，但传统方法通常速度较慢且不够精确。AI 模型可以处理来自水下无人机、声呐和遥感等来源的大型数据集，从而准确估算鱼类种群数量。这有助于设定适当的捕捞限额，并更有效地管理渔业资源。

模型如何助力渔业资源评估与管理的另一个例子，是利用YOLOv8等模型实时追踪和统计鱼类种群。通过分析水下影像，这些模型可以准确识别不同物种并统计其数量，为鱼类资源管理提供关键数据。

图 2. YOLOv8 追踪和统计鱼类。

塑料污染#

海洋塑料污染是影响海洋生物的主要问题之一，会严重破坏珊瑚礁和海草床等栖息地，并伤害海洋动物。根据海洋保护慈善组织Surfers Against Sewage发布的一份报告，每年竟有 1,200 万吨塑料被倾倒入海洋。

AI 可以通过快速、高精度地识别海洋中的塑料物体，在应对这一问题中发挥关键作用，从而及时开展清理工作。这种主动应对方式有助于减轻环境影响，更有效地保护海洋生态系统。

图 3。计算机视觉检测塑料污染。

AI 与海洋保护#

海洋保护包括保护和维护海洋生态系统及海洋生物，涉及海洋研究、栖息地修复、污染控制和物种保护等诸多方面。在介绍了 AI 在捕捞业中的作用后，下面来看看 AI 如何为海洋保护作出重要贡献。

监测水下保护区#

AI 技术正在改变我们监测水下保护区的方式。在 AI 驱动的自动化系统帮助下，海洋保护人员能够比以往更高效、更准确地收集和分析数据。这些先进工具可以高分辨率地监测广阔的海洋空间，并以极快的速度处理来自传感器和卫星等远程来源的数据。

例如，AI 可以快速分析卫星图像和传感器数据，识别表明环境变化或人类活动的模式，例如可能危害这些保护区及整个海洋生态系统的非法捕捞或石油泄漏。这项技术增强了我们维护海洋保护区（MPAs）生态健康的能力，从而及时采取干预措施并开展更有效的保护工作。总部位于英国的非营利组织Ocean Mind历时五年，成功协助识别皮特凯恩群岛海洋保护区内潜在的非法、未报告和未受监管（IUU）捕捞风险。

图 4。计算机视觉监测海洋环境。

支持海洋研究#

AI 技术正成为海洋研究中的关键工具，提供一系列能力，显著增强我们对海洋生态系统的理解和管理。以下是 AI 支持海洋研究的一些主要方式：

• 生物多样性评估：AI 驱动的图像和声音分析可以从照片、视频和声学记录中准确识别海洋物种。这项技术对于追踪物种种群和评估生物多样性至关重要。AI 还可以生成详细的海洋栖息地地图，突出具有生态重要性的区域，并识别需要保护工作的地区。

• 增强预测模型：AI 可以利用机器学习算法创建预测模型，预测海洋生态系统的变化。这些模型可以帮助研究人员预判并减轻气候变化和污染等环境压力因素的影响。专注于清除海洋塑料的非营利组织The Ocean Cleanup与 Deeper Insights 合作开发了一套用于检测和保护海洋生物的先进 AI 系统。预计该系统将包含用于海洋生态系统的预测分析模型。

总体而言，AI 通过提高数据处理和管理的效率与效果，为增强保护工作作出了重要贡献。通过自动收集和分析生态数据，AI 缩短了将现场数据转化为可执行洞察所需的时间。这使保护工作管理人员能够快速做出明智决策，实时调整必要的行动方案，并更合理地分配资源。

AI 在海事行业中的重要性#

在探索 AI 在海事行业中的作用时，必须同时考虑其优势与挑战。AI 能够增强监测能力、提高数据准确性并促进可持续实践，但也伴随着高昂成本、伦理问题以及对技术的依赖。下面深入了解这些优缺点，以全面认识 AI 对海事行业的影响。

先来看看一些主要优势：

增强监测与执法#

• 实时追踪与合规：AI 可以增强主管部门实时追踪船舶移动和监测法规遵守情况的能力，包括检测非法捕捞活动。
• 全面数据分析：AI 分析来自卫星、无人机和传感器的数据时，比人类更快且精度更高，确保全面开展环境监管与保护。

提高数据准确性与决策能力#

• 精准数据处理：AI 可以高精度处理大型数据集，实现准确的数据收集、减少错误，并确保为明智决策提供可靠分析。
• 预测模型与监管支持：AI 可以分析鱼类种群动态和环境变化，提供准确估算，帮助设定可持续捕捞限额并制定有效的保护策略。AI 不仅可以预测环境趋势，还能精确统计鱼类种群数量，确保监管措施建立在可靠数据基础上。这种双重能力增强了我们可持续管理海洋资源的能力。
• 主动管理：AI 生成的洞察可以减少人为错误，支持主动决策，使管理人员能够根据准确、最新的数据和预测分析及时采取干预措施。

促进可持续实践#

• 运营优化与减少误捕：AI 通过预测最佳捕捞时间和地点来优化捕捞作业，降低环境影响，从而减少误捕，实现更有针对性且更可持续的捕捞。
• 开发环保技术：AI 支持创建环保方法和技术，推动高效、负责任的捕捞实践。这包括开发精准水产养殖技术，以及推动栖息地修复工作，从而维护健康的海洋生态系统。

这些优势凸显了 AI 在提升海事行业可持续性和效率方面的变革潜力。不过，实施 AI 技术也带来了若干重大挑战，包括：

高昂的初始实施成本#

• 投资需求：在海事行业实施 AI 技术，需要在硬件、软件和培训方面进行大量前期投资。初始成本可能会限制规模较小的组织和发展中国家，从而阻碍其广泛采用。
• 基础设施建设：建立 AI 所需的基础设施，例如数据收集系统、高速互联网和计算能力，会进一步增加财务负担。这可能成为一个重大障碍，尤其是在偏远或欠发达地区。

对技术的依赖与潜在故障#

• 可靠性问题：海事行业对 AI 技术的依赖，会带来与系统故障或失灵相关的风险。技术故障可能导致严重的运营中断和经济损失。
• 技能差距：AI 系统的实施和维护需要专业知识与技能。必须持续开展培训和教育，确保员工能够有效管理和使用 AI 技术。
• 适应性：AI 技术的快速进步意味着系统可能很快过时。必须持续更新和调整，以保持 AI 系统的适用性和有效性，而这可能充满挑战且需要投入大量资源。

伦理与隐私问题#

• 数据隐私：AI 系统依赖海量数据，从而引发人们对敏感信息隐私和安全的担忧。在海事行业，收集和使用与船舶移动、捕捞活动和环境监测相关的数据，可能会带来数据隐私问题。确保数据收集和使用符合隐私法律法规，对于保护个人、企业和专有信息至关重要。虽然野生动物数据可能是公开的，但船舶运营数据和具体捕捞方式可能较为敏感，需要谨慎处理。

这些挑战表明，必须进行周密规划和管理，才能确保 AI 成功融入海事行业。在降低风险的同时充分释放 AI 的潜力，解决这些问题至关重要。

AI 在海事行业的未来#

自主船舶#

一个可能在不久的将来成为现实的有趣设想，是开发由 AI 驱动的自主船舶。这包括开发无需人工干预即可独立运行的船舶，并利用先进 AI 系统执行导航、决策和运营任务。它们有望通过提高效率、减少人为错误和降低环境影响，改变航运业和捕捞业。Rolls-Royce 是该项目的领先企业之一，正通过其Ship Intelligence 计划推进相关技术。此外，美国非营利组织ProMare还与 IBM 合作发起了一个名为“The Mayflower”的独立船舶项目。

图 5。自主“Mayflower”研究船。

改进环境监测#

YOLO（只看一次）模型等计算机视觉模型，以及先进的 AI 目标检测技术的发展，可以带来更好的海洋环境监测。这些进步将支持及时检测非法捕捞和污染等环境威胁，从而采取更有效的响应措施，保护海洋生态系统。

结语#

AI 通过增强监测、执法、数据准确性和可持续实践，改变了海事行业。实时追踪、预测分析以及 YOLOv8 等先进模型，让我们能够前所未有地洞察和控制海洋环境。

不过，在拥抱这些技术进步的同时，必须将其与保护工作相平衡。确保技术能够支持并增强保护工作，而不会造成危害，对于可持续且有效地管理海洋资源、为子孙后代守护海洋至关重要。AI 与保护工作的协同，有望带来更健康的海事行业未来。

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