AI赋能海上救援：技术应用与实践案例

20XX/XX/XXAI赋能海上救援：技术应用与实践案例汇报人:XXXCONTENTS目录01

海上救援的现状与挑战02

AI在海上救援中的关键技术03

典型救援场景与AI应用04

海上救援智能系统架构CONTENTS目录05

实时监测与智能决策模块06

国内外典型案例分析07

未来发展趋势与挑战海上救援的现状与挑战01传统海上救援的痛点分析响应时效性不足传统人力搜寻平均响应时间≥2小时，而无人机协同救援可将响应时间缩短至≤5分钟，黄金救援窗口常被延误。目标定位精度有限依赖目视搜寻，目标锁定误差常＞500米；恶劣天气下（如夜间、大雾），人工观察能力进一步受限，增加搜救难度。救援人员安全风险高传统救援需人员进入高危环境（如深海、火灾现场、化学品泄漏水域），存在救援人员伤亡风险，安全保障不足。资源调度与协同效率低依赖人工经验决策，跨部门（海事、渔政、搜救队）信息传递需3-5次人工转接，平均耗时28分钟，资源调配缺乏量化数据支撑。复杂环境适应性差传统巡查受天气（大风、暴雨、大雾）和地形（浅滩、暗礁、淤泥滩涂）限制，存在巡查盲区，险情发现不及时。AI技术介入的必要性与价值传统海上救援的固有痛点传统海上救援依赖人工判断与排查，存在信息获取不及时、准确性不高、反应速度慢等问题，且救援人员面临高风险。AI提升搜救效率与精度AI技术显著缩短响应时间，无人机协同救援响应时间≤5分钟，目标锁定精度达热成像定位误差＜10米，较传统人力搜寻效率提升显著。降低救援风险与成本AI驱动的无人设备（如无人机、无人船）可深入高危环境作业，实现救援人员零伤亡常态化，同时减少人力物力投入，降低搜救成本。构建智能决策与协同体系AI辅助决策系统整合多源数据，实现实时监测预警、智能资源调度与决策推演，如天津移动AI平台30秒内智能生成救援方案，报警准确率达99%以上。海上救援的核心技术需求

实时精准定位需求海上救援需毫秒级目标识别与米级定位精度，如天津移动AI技术实现落水人员定位误差<10米，较传统目视误差>500米显著提升。

恶劣环境通信保障需构建抗干扰通信链路，如5G-A三载波聚合网络、“一海通”CPE设备，确保海岸线30千米内700M移动网络覆盖及2000人现场网络容量。

多源数据融合处理需整合AIS、雷达、热成像、气象等多模态数据，如天津数智安全监管平台30秒内完成事故研判并生成救援方案，报警准确率达99%以上。

无人系统协同作业要求无人机、无人船等设备自主协同，如“无人机+救生机器人+视频监控”四位一体体系，实现零伤亡救援，提升调度效率50%以上。AI在海上救援中的关键技术02智能感知技术：多传感器融合应用

视觉与热成像融合：全天候目标识别天津移动“千里眼”监控终端结合热成像和摄像头的双目技术，提升落水人员夜间搜寻能力；福州海事局“AI算法+无人机”组合，通过热成像画面在夜间快速锁定落水目标。

多模态环境监测：水文与气象数据采集港口应急救援指挥平台部署气象传感器、水质传感器等，实时采集环境数据；AI无人船搭载高清摄像头、声呐、雷达，收集水面图像、水下声音及水文信息，为险情识别提供数据支撑。

定位与通信协同：精准追踪与信息回传磐钴智能落水报警救援系统集成北斗RNSS定位与北斗RDSS通信，定位精度达米级，落水后3秒内自动报警并每分钟上报位置，支持48小时连续追踪；天津移动5G-A三载波聚合网络保障海上700M覆盖，实现救援信息稳定传输。

生命探测技术：毫米波雷达与AI识别水面救援机器人配备毫米波雷达扫描落水者心跳信号，热成像仪识别体温异常目标；AI算法通过图像分析快速捕捉人体形态和动作特征，几秒钟内判断人员落水并锁定位置。目标识别与定位：热成像与AI算法

01热成像技术在海上搜救中的应用热成像技术通过探测物体红外辐射，可在夜间、大雾、浓烟等低能见度环境下有效识别落水人员。例如福州海事局夜间搜救演练中，无人机热成像画面成功锁定落水目标，为救援提供关键位置信息。

02AI图像识别算法的核心能力AI算法能快速捕捉人体形态和动作特征，实现人员落水的毫秒级判断与精准定位。如2024年天津国际邮轮应急演习中，AI技术对落水人员位置的识别准确率达99%以上，报警推送时间仅30秒。

03多模态数据融合提升定位精度结合可见光摄像头、热成像模组等多源数据，AI算法可实现复杂场景下的目标追踪。天津移动探索的双目技术，将热成像和摄像头结合，显著提升落水人员搜寻能力，定位误差可控制在10米以内。

04动态目标追踪与轨迹预测AI算法支持对移动目标的稳定追踪，如基于DeepSORT等算法，可在无人机、无人船上实现对落水者漂流轨迹的实时预测与持续监控，为救援力量调度提供动态数据支持。无人系统技术：无人机与无人船协同

空海协同救援模式无人机凭借高速飞行优势（如C85救援无人机每秒28米）率先抵达现场，通过热成像和AI人脸识别锁定目标，并利用高清喊话系统安抚指导落水者；无人船（如Y20水上救援机器人）则携带救生设备快速跟进，形成“侦察-锁定-救援”的立体闭环。

无人机核心救援功能具备热成像定位（误差＜10米）、救生浮具精准投送（如澳大利亚2018年全球首次无人机35秒投送救生装置案例）、实时图像回传与高空喊话功能，可在恶劣天气下突破人力搜救局限，响应时间从传统2小时缩短至≤5分钟。

无人船智能救援能力搭载AI识别系统（如韩国KAIST研发的“OceanGuardian”落水者识别准确率达98%），具备自主导航避障、物资投送（急救包、淡水）、拖拽救援（Y20可拖拽6名成人或1000kg救生筏）能力，适应浅滩、暗礁等复杂水域，实现“零接触”高危救援。

协同调度与通信保障通过5G-A专网、卫星通信（如“一海通”CPE设备保障30千米内网络覆盖）实现无人机与无人船数据互通，结合智能任务分配系统（如浙江海洋大学研发系统），自动调度最近救援力量，提升多机群协同效率（青岛海事局无人机群事故发现率提升90%）。通信保障技术：5G与卫星融合方案

5G-A三载波聚合网络天津移动在2024年国际邮轮应急演习中部署5G-A三载波聚合网络，确保海岸线30千米内移动网络海上700M覆盖，实现2000人现场超大网络容量能力，保障高清视频回传与AI摄像通信稳定。

卫星通信：北斗短报文与海事卫星磐钴智能落水报警救援系统利用北斗三号短报文通信功能，在无公网信号的远海实现报警信息传输，设备支持48小时连续位置上报；海事卫星则为全球范围的海上救援提供远距离通信保障。

空天地一体化通信天津移动通过海上空天地一体化技术，将热成像与摄像头结合的双目技术获取的落水人员位置信息，精准同步至救援船舶和直升机，实现“无人机-卫星-救援力量”的协同通信与调度。

抗干扰与应急通信设备中国移动自主研发的“一海通”CPE设备，具备工业级EMI抗干扰能力，在恶劣海况下保障AI摄像与平台间通信稳定，为海上救援提供可靠的应急通信支持。典型救援场景与AI应用03近岸遇险救援：无人机快速响应多技术融合的精准定位

无人机集成热成像、可见光摄像头等感知设备，如福州海事局夜间搜救演练中，通过热成像技术1分钟内锁定落水人员，定位误差小于10米，较传统目视搜索效率提升显著。空地协同的救援物资投送

无人机具备快速投送能力，如2018年澳大利亚全球首次无人机海上救援案例，35秒内将充气救生装置精准投送至遇险者手边；威海礁石救援中，无人机引导救生机器人抵达，实现“无人机+救生机器人”协同救援。高效通信与指挥联动

依托5G、卫星等通信技术，无人机实时回传现场画面至指挥中心，如青岛奥帆中心救援中，无人机抵近侦察并同步信息，协调救援船20分钟内完成施救，较传统模式提升调度效率50%以上。恶劣环境下的适应性优势

无人机不受复杂地形和恶劣天气限制，在连云港淤泥滩涂救援中，启用热成像镜头突破滩涂行动限制，为冲锋舟提供照明与路径指引，解决传统救援在特殊地质中的难题。远海搜救：无人船与卫星通信协同

远海搜救的技术挑战远海搜救面临通信信号覆盖盲区（公网通信在离岸20海里外中断）、环境复杂（如风浪、暗流）、传统救援船难以快速抵达等挑战，对技术协同提出极高要求。

无人船在远海搜救的核心优势AI无人船体积小、机动性强，可进入传统船只难以抵达的狭窄水道或浅滩暗礁区域；具备自主导航和险情识别能力，能在恶劣海况下持续作业，降低救援人员风险。

卫星通信的关键支撑作用卫星通信（如北斗短报文、海事卫星）为远海无人船提供稳定的远距离数据传输通道，确保无人船的实时状态、搜救画面及定位信息能及时回传至指挥中心，实现“监测-报警-调度-救援”闭环。

“无人船+卫星”协同搜救流程无人船搭载高清摄像头、声呐等设备自主识别目标，通过卫星链路将数据传回指挥平台；平台结合卫星定位信息智能规划搜救路径，调度无人船执行救援任务，如投放救生设备、提供应急物资。夜间与恶劣天气救援：AI辅助决策01夜间救援的核心挑战夜间海上能见度低、水温低、人员漂流轨迹复杂，传统目视搜索效率低下，是搜救工作中难度最大的场景之一。02AI热成像与多传感器融合技术AI算法结合热成像摄像头，可穿透黑暗与烟雾，快速识别落水人员。例如福州海事局夜间演练中，无人机热成像画面1分钟内锁定目标，实现精准抛投救生圈。03智慧海事“人员漂移模型”通过AI算法分析洋流、风向等实时数据，精准推算落水人员漂流轨迹，为搜救行动提供科学方向指引，缩短搜救时间。04恶劣天气下的通信与协同保障利用5G-A三载波聚合网络、卫星通信等技术，构建抗干扰通信链路，保障AI摄像与指挥平台间的稳定数据传输，确保恶劣海况下救援指令的及时传达与执行。船舶火灾与溢油事故：智能监测与处置

AI火情智能监测与快速响应天津移动“千里眼”监控设备可第一时间识别船舶火情，海上数智安全监管平台根据起火位置和货物登记信息立即生成火灾报警信息，通过手机等终端设备实时推送，实现30秒内平台报警推送，报警准确率达99%以上。

AI辅助船舶火灾扑救协同青岛渔船火灾扑救中，两架消防直升机在无人机火势监测支持下，精准投掷灭火剂，1.5小时扑灭所有起火点，验证了“海陆空四位一体”救援体系在复杂灾害中的有效性。韩国研发的舰载AI消防系统，采用强化学习算法，能瞬间判断火灾真实性，在海浪晃动环境中保持高效稳定，实时调整喷射角度和力度。

AI驱动的溢油监测与风险评估天津移动在船舶甲板边缘布设“千里眼”，对船舶周边水体变化实施有效监控，海上数智安全监管平台根据周边水况变化判断是否有溢油发生。如有船舶溢油污染，智算中心将根据船舶漏油情况、海面变化和船舶自身携油量，判断溢油速度和最大溢油风险。

水面救援机器人溢油处置应用挪威Equinor公司的“SkimmingRobot”利用离心分离技术，每分钟可回收20升原油。中国珠江口油污事件中，海事局启用“海巡一号”母船搭载的6台水面救援机器人，采用“围堵-吸附-转运”一体化流程，AI模型预测油污扩散路径指导机器人动态调整作业路线，48小时内清除90%泄漏原油。海上救援智能系统架构04感知层：数据采集与多源融合

多模态传感器部署部署高清摄像头、红外热成像仪、声呐、雷达等多种感知设备，实时采集水面图像、水下声音、水文环境等各类信息，形成对救援现场的全面感知。

实时数据采集技术通过各类传感器实现对船舶位置、航向、速度、人员落水状态、火情、油污泄漏等关键数据的实时捕捉，为后续分析和决策提供原始数据支撑。

多源数据融合处理将来自不同传感器、不同设备（如无人机、无人船、卫星）的数据进行整合与关联分析，克服单一数据源的局限性，提升信息的准确性和完整性。

边缘计算与本地分析采用边缘计算技术，在数据采集端附近进行实时的AI分析与处理，如RK3588边缘AI工控机支持本地实时目标识别与追踪，满足无网络环境下的快速响应需求。传输层：通信网络与数据传输多技术融合的通信网络架构构建有线与无线相结合的高速网络通信体系，整合5G-A三载波聚合网络、5G专网级切片保障机制及海事卫星通信，确保感知层数据稳定、快速传输至数据处理中心，满足救援现场高清视频回传、实时数据交互等大带宽、低延时需求。抗干扰通信链路保障依托北斗短报文、海事卫星等技术构建抗干扰通信链路，即使在离岸20海里外公网通信中断的海域，也能确保紧急信息的及时发送和接收，保障“监测—报警—调度—救援”全流程闭环管理的信息畅通。海上专业传输保障设备应用部署如中国移动自主研发的“一海通”CPE等海上专业传输保障设备，确保海岸线30千米内的移动网络海上700M覆盖能力，实现2000人现场超大网络容量，有力保障船上船间通信、摄像转播信号及AI摄像与平台间通信的稳定。数据层：大数据存储与处理多源异构数据整合整合船舶AIS数据、气象数据、海洋环境数据（如水流、水温）、搜救设备状态数据、历史救援案例等多种类型数据，形成海上救援大数据资源池。分布式存储架构采用云-边混合架构搭建大数据存储平台，利用分布式文件系统（如HDFS）实现海量救援数据的可靠存储与高效访问，支持PB级数据容量。数据治理与预处理对采集的原始数据进行清洗、去重、标准化和融合处理，运用数据质量管理技术，确保数据的准确性、一致性和可用性，为上层智能分析提供高质量数据支撑。实时数据处理能力依托流处理技术（如SparkStreaming、Flink），对搜救现场实时回传的视频流、传感器数据等进行毫秒级/秒级处理，满足救援过程中对动态信息的即时分析需求。应用层：智能决策与指挥调度

全景态势感知系统集成落水人员位置、报警时间、船舶动态等多维数据，通过监控大屏可视化呈现，为指挥人员提供全局实时信息。如天津移动海上数智安全监管平台可实时显示事故现场关键信息。

智能救援方案生成基于AI技术快速分析事故严重程度、受伤人数、落水人员位置等关键信息，智能生成救援方案，实现30秒内平台报警推送，报警准确率达99%以上。

应急资源智能调度统一指挥调度周边救援力量，优化救援路径。如浙江海洋大学研发的系统，无人机初步锁定目标后，自动调度最近搜救船接力，提升资源利用效率。

全过程可追溯管理完整记录从报警到救援完成的全流程数据，包括救援力量行进轨迹、任务分配、处置结果等，为后续复盘分析和预案优化提供数据支撑。

多主体协同联动实现海事、渔政、搜救队等多部门信息共享与协同作业，打破数据壁垒，减少人工转接耗时，如“无人机+救生机器人+视频监控”四位一体近岸救援体系。实时监测与智能决策模块05实时监测系统：险情识别与预警

多模态感知层：数据采集核心部署高清摄像头、热成像仪、声呐、雷达等多种传感器，实时采集水面图像、水下声音、水文环境等信息，构建全方位监测网络。

AI智能识别：精准判断险情AI算法通过图像分析快速识别落水人员、船舶碰撞、油污泄漏等险情，如落水者识别准确率可达98%，油污泄漏区域判断误差小。

智能预警机制：多级响应触发基于AI分析结果，系统自动触发多级预警，如天津移动海上数智安全监管平台可在30秒内推送报警信息，报警准确率达99%以上。

动态轨迹预测：辅助搜救决策结合智慧海事“人员漂移模型”等AI模型，推算落水人员漂流轨迹，为搜救行动精准锁定方向，缩短搜救范围和时间。智能决策支持：救援方案生成与优化多源数据融合与态势评估整合AIS船舶数据、气象信息、海况数据及现场传感数据（如无人机热成像、无人船声呐），构建实时救援态势图。例如天津移动海上数智安全监管平台，可在30秒内完成事故严重程度、受伤人数、落水位置等关键信息的分析研判，报警准确率达99%以上。智能救援资源调度算法基于AI算法，根据救援力量（船舶、无人机、人员）的实时位置、性能参数及任务状态，自动匹配最优救援资源组合。如浙江海洋大学研发的系统，在无人机初步锁定目标后，可自动调度最近搜救船接力，提升调度效率。救援路径规划与动态优化结合海流、风向等环境因素，利用AI算法规划最优搜救路径，并能根据现场情况动态调整。CesiumJS搜救系统可智能推荐搜索路径，相比传统2D海图系统，搜救区域范围缩小60%，响应速度提升40%。数字孪生与救援推演通过数字孪生技术模拟事故发展态势，对不同救援方案进行预演和评估，辅助指挥人员选择最佳策略。例如北京华盛恒辉海上安全事件应急处置系统，可利用数字孪生模拟事件演化，为决策提供科学依据。资源调度：多救援力量协同机制智能任务分配与路径规划基于智能多Agent协作环境下的任务分配方法，可实现救援力量的最优匹配。如浙江海洋大学研发的系统，在无人机初步锁定目标后，能自动调度最近搜救船接力，提升调度效率。空-海-地一体化通信保障通过5G-A三载波聚合网络、5G专网级切片及“一海通”CPE等设备，确保救援现场通信稳定。如天津移动在国际邮轮应急演习中，实现海岸线30千米内移动网络700M覆盖及2000人现场超大网络容量。多机群协同与区域联防部署无人机群实现特定海域7×24小时巡航，如青岛海事局在胶州湾的应用使事故发现率提升90%。多艘无人船组成编队协同巡查，可扩大覆盖范围，形成“发现-上报-处置”快速闭环。智能辅助决策平台支撑海上数智安全监管平台能快速分析事故信息，智能生成救援方案，如天津移动AI技术在演习中实现30秒内报警推送，准确率达99%以上，并与救援船舶、直升机联动提供精准信息支援。国内外典型案例分析06中国威海礁石救援：无人机+救生机器人协同

救援场景与挑战2023年7月，三名游客在威海逍遥湾赶海时因涨潮被困礁石，海浪已淹没脚踝，传统救援面临靠近困难与时间紧迫的挑战。无人机核心作用警方无人机1分钟内锁定目标位置，通过高空喊话安抚游客：“请挥动衣物确认位置！”，同步回传实时画面至指挥中心。救生机器人协同作业无人机引导地面救援队投放水上救生机器人，成功转移两名游客，第三名由抛绳救回，构建“无人机+救生机器人+视频监控”四位一体近岸救援体系。救援成效与技术亮点此次救援实现零伤亡，充分体现了无人机快速定位、救生机器人精准投送的协同优势，大幅提升了近岸复杂环境下的救援效率。配图中澳大利亚无人机海上救援：全球首次物资投送

救援背景与场景2018年1月，两名男孩在澳大利亚海域被3米高海浪卷入深海，传统船只因海浪过大无法靠近，情况危急。

无人机应用与关键动作救援无人机携带充气救生装置迅速升空，在35秒内将救生装置精准投送至遇险者手边，为其提供了关键的浮力支持。

救援成果与核心意义遇险者借助无人机投送的救生装置，最终被海浪推回岸边，成功获救。此案例是全球首次验证无人机海上直接投送救援物资的可行性，开创了无人机在海上救援领域的新应用模式。天津国际邮轮演习：AI智能监管平台应用

演习概况与AI技术定位2024年国际邮轮大规模综合应急演习在天津国际邮轮母港举行，是全国规模最大的国际邮轮搜寻救助实战演练。天津移动AI技术首次应用于海上搜寻救助，助力实现全国首次突破，为应对邮轮重特大海上突发事件提供借鉴。

AI智能监管平台核心功能平台叠加“千里眼”监控终端，在邮轮模拟碰撞、起火险情后，快速分析研判事故严重程度、受伤人数、落水人员位置、起火点等关键信息，智能生成救援方案，实现30秒内平台报警推送，报警准确率达99%以上。

多场景AI应用与协同救援火情识别方面，“千里眼”监控设备第一时间识别火情并推送报警信息；搜救环节，采用双目技术（热成像+摄像头）提升落水人员搜寻能力，通过空天地一体化技术定位无人机，精准同步落水人员位置，并联动救援船舶和直升机提供信息支援。

通信保障与技术支撑演习部署5G-A三载波聚合网络、5G专网级切片保障机制及“一海通”CPE设备，确保船上船间通信、摄像转播信号、AI摄像与平台间通信稳定，实现海岸线30千米内移动网络海上700M覆盖及2000人现场超大网络容量。福州夜间搜救演练：AI算法+无人机组合演练背景与核心挑战福州海事局首次组织夜间搜救应急演练，针对罗源湾博澳码头附近水域1名“人员落水”场景。夜间海上能见度低、水温低、漂流轨迹复杂，是搜救工作中难度最大的场景之一。AI算法赋能精准定位值班人员利用智慧海事“人员漂移模型”推算落水人员漂流轨迹，精准锁定搜救方向；高频呼叫系统动员附近船舶减速协助搜救，并派遣“海巡08218”艇赶赴现场。无人机集群协同搜救4架无人机同步升空组成海空协同搜救网，通过热成像画面快速捕捉并锁定“落水者”信号，大型无人机随即携带救生圈直奔落水点并稳稳抛投到位。多力量联动高效处置“海巡08218”艇与阳光救援队冲锋舟默契配合，将“落水者”拉至艇上并模拟心肺复苏，随后全速返航移交120急救人员，演练全程贴近真实救援场景。配图中未来发展趋势与挑战07技术发展方向：多智能体协同与自主决策

多智能体协同：构建立体救援网络通过无人机群、无人船编队等多智能体协同作业，实现信息共享与任务分配，如青岛海事局部署无人机群实现胶州湾7×24小时巡航，事故发现率提升90%。

智能任务分配：提升救援资源效率基于智能算法分析任务需求与资源状态，自动调度最优救援力量，如浙江海洋大学研发的系统，无人机初步锁定目标后，可自动调度最近搜救船接力。

自主决策系统：模拟推演与方案优化利用AI模型模拟事故发展态势，生成多套救援方案并评估优化，如天津移动海上数智安全监管平台在邮轮应急演习中30秒内智能生成救援方案，报警准确率达99%以上。

抗干扰通信与全域感知发展5G+卫星融合通信技术