AI在海警执法中的应用

AI在海警执法中的应用汇报人:XXX20XX/XX/XXCONTENTS目录01

海警执法智能化发展背景02

AI在海上目标识别与追踪中的应用03

智能监控与数据分析系统构建04

无人装备与AI协同执法体系CONTENTS目录05

典型应用场景与实战案例06

技术挑战与应对策略07

未来发展趋势与展望海警执法智能化发展背景01海上活动复杂化带来的监管压力随着海洋强国战略的深入推进，海上渔业活动、航运运输、油气开采等各类活动持续增加，同时也伴随着海上违法犯罪活动的增多，如非法捕捞、走私、海盗等，给海警执法工作带来了巨大压力。传统执法模式的局限性凸显传统的海洋安防手段在应对复杂多变的海洋安全威胁时，往往存在反应速度慢、覆盖范围有限、依赖人工经验、效率低下、准确性不高等问题，难以满足实战需求。对执法精准性与时效性的迫切要求在海警执法过程中，对海上目标进行快速、准确的识别与持续追踪是有效开展执法行动的前提。海洋环境复杂多变，受风浪、云雾、光照等自然因素影响较大，对执法技术的环境适应性和智能分析能力提出更高要求。多部门协同与资源优化配置的需求海域治理涉及多部门，以往数据“各司其职”形成“信息孤岛”，导致监管盲区。需打破壁垒，实现跨部门数据融合与共享，优化执法资源配置，提升整体协同作战能力与风险防控水平。海洋强国战略下的执法新需求传统执法模式面临的挑战

执法范围与效率的局限传统海巡船艇巡航范围有限，难以实现辖区水域全方位、无死角监管。人工巡查耗时费力，如“大海捞针”，登检船舶效率低下，影响执法响应速度。

复杂环境下的识别难题海上环境复杂多变，受风浪、云雾、光照等自然因素影响，传统目视识别准确性不高，尤其在夜间或恶劣天气条件下，难以有效发现和识别目标。

人力与物力成本的压力传统执法模式依赖大量人力进行现场巡查、视频审核等工作，耗费巨大人力物力。例如，海量执法视频需人工逐帧回看，效率低下且难以保证标准统一。

信息孤岛与协同不足以往涉海部门数据“各司其职”，形成“信息孤岛”，导致监管盲区频现。跨部门信息共享和业务协同不足，影响对违法犯罪行为的综合研判和精准打击。AI技术赋能执法的必然性

传统执法模式的局限性传统海警执法面临管辖海域广袤、人工巡逻效率低下、复杂环境取证困难等问题，如“大海捞针”般的执法过程耗时费力，难以满足现代海上执法需求。

提升执法效率的迫切需求海上各类活动增加，违法犯罪行为呈现隐蔽化、多样化趋势，传统手段响应速度慢、覆盖范围有限。AI技术可实现实时监控、智能分析，如江苏盐城海警局通过“海空联动”使登检效率提升60%，响应时间压缩近一半。

复杂执法环境的技术支撑海洋环境复杂多变，受风浪、云雾、光照等影响大，传统识别追踪方法准确性不高。AI技术凭借强大数据分析和模式识别能力，能在恶劣条件下实现精准识别与追踪，为执法提供关键技术支撑。

智慧监管与治理现代化的必然趋势海洋强国战略背景下，海警执法向现代化、智能化转型是必然要求。AI技术推动执法从“经验驱动”向“数据驱动”转变，实现从被动应对到主动预警、从人海战术到科技赋能的治理模式革新，提升整体监管效能。AI在海上目标识别与追踪中的应用02多模态目标智能识别技术视觉与红外融合识别

集成可见光视频与红外热成像技术，实现昼夜全天候监控。如Qwen3-VL-30B模型可对75米长非法底拖网进行厘米级定位识别，综合判断作业类型与禁渔区位置。AIS与雷达数据协同

融合船舶自动识别系统（AIS）静态动态数据与雷达监测信息，构建电子围栏。中国海警在南沙划定26个虚拟警戒区，北斗定位误差≤0.8米，15秒内生成碰撞预警轨迹。声呐与水下机器人探测

通过螺旋桨特征音纹识别伪装船只，3海里外可分辨渔船与公务船。智能浮标阵列与水下机器人组成深海监测网络，累计识别异常航行器217艘次。无人机集群态势感知

8架巡飞无人机编队形成360度无死角监控，投放智能浮标构建临时屏障。福州海渔支队"空天岸海江潜"六域融合系统，使执法效率提升3倍以上。船舶行为模式分析与异常预警

多源数据融合构建行为基线整合AIS数据、雷达信息、卫星遥感及历史航行轨迹，通过大数据分析建立船舶正常行为模式基线，涵盖航速、航向、航线、作业区域等特征维度。

智能算法识别异常行为运用深度学习算法（如RNN、LSTM）对船舶动态进行实时分析，自动识别禁渔区闯入、AIS信号关闭、异常转向、低速徘徊等违规行为，识别准确率达95%以上。

风险预警与分级响应机制基于异常行为的严重程度和历史数据，构建三级预警模型，自动推送预警信息至指挥终端。如江苏海事局智能督察系统可实时标注违规画面并发出声光告警，实现风险早发现、早处置。

案例：非法捕捞行为智能研判Qwen3-VL-30B等多模态大模型结合热成像、GIS数据，可识别无AIS信号渔船的底拖网作业特征，结合禁渔区坐标与夜间隐蔽航行模式，生成高风险违规报告，辅助执法力量精准布控。Qwen3-VL-30B模型的实战应用多模态融合的智能识别能力Qwen3-VL-30B作为视觉语言模型，融合视觉编码器与语言解码器，通过跨模态注意力机制实现图像与文字的深度交互，支持零样本识别新型装置如电拖网，能结合空间、时间、形态、行为模式及法规知识进行综合判断。MoE架构的高效推理优势采用MixtureofExperts架构，平均仅激活约30亿参数，降低计算开销与延迟，可在云端批量处理上千路监控流，也能部署在边缘服务器实现近实时响应，为接入无人机巡检系统预留空间。非法捕捞识别的典型案例模拟针对卫星传回的禁渔区无AIS信号渔船热成像图，该模型能识别船尾80米网状结构为底拖网，结合低速往复轨迹、夜间作业及信号关闭等特征，综合判断存在高度非法捕捞嫌疑并建议启动执法程序。实战部署的技术流程设计作为中央认知引擎，通过高空无人机/卫星获取图像流，经边缘节点预处理后，由Kafka消息队列缓存，再输入Qwen3-VL-30B推理集群，输出结构化事件，风险评分超80时推送执法终端，形成“感知-分析-决策-处置”闭环。复杂环境下的识别精度优化

多源数据融合技术融合卫星遥感、AIS、雷达、无人机航拍等多源数据，如中国海警构建的“天基监测-海面处置-数字取证”全链条体系，提升复杂海况下目标识别的准确性与可靠性。

深度学习算法优化采用YOLO、FasterR-CNN等目标检测算法及MoE架构（如Qwen3-VL-30B模型平均仅激活30亿参数），提升对小型非法渔船、走私快艇等特殊目标的识别能力，适应大风浪、低光照等复杂环境。

动态行为模式分析通过视频时序建模，分析船舶航速、转向、网具操作等动态行为，如Qwen3-VL-30B模型可识别往复式扫掠轨迹等非法捕捞特征，结合GIS元数据匹配禁渔区信息，实现从静态识别到动态推理的跨越。

环境适应性技术创新运用红外热成像、合成孔径雷达（SAR）等技术，突破云雾、夜间等环境限制，如中国海警在黄岩岛对峙事件中，通过热成像瞄准仪实现水炮厘米级定位精度，确保全天候执法效能。智能监控与数据分析系统构建03空天岸海江潜六域融合感知“空”中：无人机巡航取证通过多台中型无人机开展巡航取证，“俯瞰”监控海域与江河动态，实现对海上目标的空中实时监测与图像采集。“天”基：卫星宽带可视化监管依托高通量卫星宽带，对大中型渔船进行可视化监管，提供广阔海域的船舶动态、位置等关键信息，拓展执法视野。“岸”边：智能感知终端覆盖部署超清超视距智能感知终端及智慧播报系统，覆盖近岸海域、渔港码头、村居、养殖区等重点区域，实现岸边全方位监控。“海”上：船载与无人船巡航借助船载态势感知、无人船巡航等系统，实时掌握海上执法现场状况，提升海上执法的机动性和覆盖范围。“江”畔：高清探头智能预警在流域布设星光级高清探头，智能预警非法捕捞等行为，守护流域生态环境，实现对特定江域的精准监管。“潜”域：水下机器人监测通过水下机器人精准监测海底地形、水下非法设施及海洋生态环境，填补水下监管空白，构建全方位的水下防线。海量执法数据整合与分析海警执法信息化涉及船舶动态、案件记录、AIS数据、视频监控等多种结构化与非结构化数据。通过大数据分析技术，可对这些海量信息进行清洗、关联与深度挖掘，识别犯罪规律、活动模式及潜在风险。智能预测预警模型构建基于历史执法数据、海洋环境数据及渔业资源分布等，构建风险预警模型。例如，在伏季休渔期，系统可自动比对AIS轨迹与禁渔区范围，对疑似违规作业船只发出预警，引导执法力量精准布控，实现“预防性执法”。多维度风险态势评估与可视化整合多源数据构建执法风险分析模型，从船舶安检、现场检查等场景追溯排查廉政风险。通过可视化系统呈现全辖区风险类型、高频问题、处置情况等关键指标，为决策者提供直观、量化的依据，提升决策科学性。跨部门数据共享与协同联动打破“信息孤岛”，与公安、海关、渔政、海事等部门建立数据共享机制。例如，在打击海上走私行动中，可实时调取海关货物申报数据、边检人员信息等，精准锁定可疑目标，提升联合执法效能与决策精准度。大数据驱动的执法决策支持执法视频AI智能审核技术

01全量智能分析，告别人工抽检AI系统能够自动接入执法记录仪、车载监控、无人机等多源视频，实现100%全量分析，替代传统依赖人工的“大海捞针”式抽检模式，显著提升审核覆盖面和效率。

02关键程序识别，确保执法规范利用计算机视觉技术，自动精准识别执法过程中的关键程序节点，如“亮证执法”“两人执法”“权利义务告知”等，一旦程序缺失立即标记，确保执法过程合法合规，关键程序违规识别准确率可达95%以上。

03行为语音分析，预警风险行为结合自然语言处理和人体姿态估计技术，AI系统不仅能“看”画面，还能“听”声音，自动识别不规范用语、肢体冲突、异常聚集等风险行为，实现从“管行为”到“管言行”的转变，及时发现并预警潜在执法风险。

04闭环管理机制，提升整改实效建立“发现-推送-整改-复核”的线上闭环管理流程，AI发现问题后自动生成整改任务推送给责任人，整改完成后上传证明并经复核无误方可“销号”，全过程线上留痕，责任清晰，确保问题有效解决。多源信息融合与态势可视化空天岸海江潜六域融合感知福州市海洋与渔业执法支队构建“空、天、岸、江、海、潜”六维一体监管网络，融合无人机巡航、卫星宽带、超视距监控、无人船、水下机器人等多源数据，实现近海全覆盖监控、全方位监管与全天候执法，较传统巡查效率提升3倍以上。跨部门数据聚指成拳江苏盐城海警局深度融合海洋态势感知系统、渔业智慧监管及海上风电监控等平台数据，打通“信息孤岛”，数百个监控点位织就“智慧天网”，结合AI算法预测船舶轨迹、识别违规行为，实现从“各自为战”到“聚指成拳”、“事后查处”到“事前预警”的转变。执法数据可视化与智能评估杨浦海事局推行执法人员素质能力评估系统，通过船舶检查工作数据分析统计模块，自动生成执法数据可视化图表与评估结果，实现执法行为“留痕可追”；盐城海警局指挥中心通过大屏实时展示数据流与移动光点轨迹，辅助执法艇精准扑向目标海域，从发现目标到案件办结用时缩短超50％。无人装备与AI协同执法体系04海空联动立体巡航网络江苏盐城海警局创新推行“海空联动、精准登检”新战法，将无人机作为“空中前哨”，搭载红外与变焦镜头，实时采集目标船舶图像、经纬度及航速信息，实现“屏对屏”远程筛查，登检效率提升60%，执法响应时间压缩近一半。智能识别与聚焦追踪南沙海事处使用“无人机+AI识别”技术进行自动巡航执法，通过AI精准识别技术自动聚焦放大异常船舶，成功发现纠正船舶起吊附属艇时人员停留艇上的违规行为，实现辖区水域全方位、无死角监管，提升违章查处准确性和及时性。集群协同与非接触式执法在仙宾礁维权现场，8架巡飞无人机组成的编队对目标船只形成俯视监控并投放智能浮标，内置AIS应答器的浮标自动组网形成临时屏障，实现“非接触式包围”战术，既降低冲突风险，又确保360度无死角取证。多场景全天候作业能力无人机集群具备全天候、全场景无人值守作业能力，可在夜间或恶劣天气条件下对远海目标进行监测，如嵊泗公安布设的6处无人机巢与11套“智飞天梭”侦测设备，在高空织就监控网络，释放30%以上夜间警力，核心港区传统侵财案件破案率达100%。无人机集群巡航与取证应用无人艇智能执法作业模式“空天岸海江潜”六域融合感知福州市海洋与渔业执法支队以“空、天、岸、江、海、潜”六维一体为核心，深度融合多类技术手段，彻底打破传统监管的空间局限，构建全域覆盖、无缝衔接的立体监管网络。无人艇与无人机协同巡航无人艇与无人机联合执法，无人机开展空中巡航取证，“俯瞰”监控海域与江河动态，无人船则在海上进行巡航，实时掌握海上执法现场状况，形成“海空联动”精准执法模式。无人装备统一调度管理通过无人装备管理板块，统一调度无人机、无人船、水下机器人等装备，优化装备使用效率，实现对近海的全覆盖监控、全方位监管与全天候执法，较传统海上巡查效率提升3倍以上。海空联动精准执法机制创新01无人机+执法艇协同作战模式创新推行"海空联动、精准登检"新战法，无人机作为"空中前哨"，搭载红外与变焦镜头，实时采集目标船舶图像、经纬度及航速信息回传至执法艇终端，实现"屏对屏"精准筛查，无异常直接放行，可疑船舶精准打击。02执法效率与安全性双提升通过"定点分检、无感筛查"模式，前置过滤大量无效劳动，登检船舶效率提升60％，执法响应时间压缩近一半，同时大幅降低执法人员海上作业风险，实现效率与安全的"双优"。03多维度无人装备协同应用采用"小艇配微翼，灵活穿梭；大艇配长航，鹰眼千里"的配置，结合无人船巡航、水下机器人监测等，构建空、海、潜一体化无人装备执法体系，拓展执法覆盖范围与深度。水下机器人监管技术应用

海底地形与非法设施监测水下机器人可精准监测海底地形，识别水下非法设施，有效填补传统水下监管空白，为海警执法提供关键的水下环境数据与违法证据。

海洋生态环境监测通过搭载相关传感器，水下机器人能够对海洋生态环境进行监测，助力海警及时发现并处置污染排放等危害海洋生态的违法行为。

水下异常活动识别利用声呐等技术，水下机器人可在一定范围内识别水下异常活动，如伪装船只的螺旋桨特征音纹等，为海警预防和打击潜在水下违法活动提供支持。典型应用场景与实战案例05多模态AI目标检测技术Qwen3-VL-30B等视觉语言模型，融合船舶AIS数据、热成像图、雷达信息，可识别无AIS信号船只、非法渔具（如75米长底拖网）、禁渔区作业等，实现“图像+行为+法规”多维度推理判断。动态行为模式分析AI通过视频时序建模，监测船只低速往复扫掠轨迹、夜间隐蔽航行、AIS信号关闭等异常行为，结合GIS禁渔区数据，生成高风险违规行为组合预警，辅助精准执法决策。海空联动执法响应江苏盐城海警局创新“海空联动”机制，无人机作为“空中前哨”实时回传目标图像与轨迹，引导执法艇精准登检，使登检效率提升60%，执法响应时间压缩近一半，降低海上作业风险。多源数据融合预警福州海渔智慧执法系统整合“空天岸海江潜”六域数据，通过AI算法对非法捕捞行为进行全天候预警、定位、跟踪并取证，较传统巡查效率提升3倍以上，9月试运行以来查处非法捕捞13起。非法捕捞智能识别与打击走私偷渡行为预警与拦截AI驱动的走私偷渡行为智能预警利用人工智能算法对历史走私偷渡案件数据、船舶AIS轨迹、船员活动规律等多源信息进行深度挖掘，构建风险预测模型，可提前识别高发违法区域和时段，实现对疑似走私偷渡行为的精准预警，辅助执法力量实施“靶向巡逻”和“预防性执法”。多维度异常行为识别与追踪AI技术能够综合分析船舶航行状态（如关闭AIS信号、异常改向、低速徘徊）、船员活动（如夜间频繁上下船、规避监控）、货物装载（如异常吃水、伪装藏匿）等多维度特征，智能识别并持续追踪具有走私偷渡嫌疑的目标，大大提高发现目标的及时性和准确性。海空联动与智能拦截调度AI辅助的指挥调度系统可整合无人机、舰艇、岸基雷达等多维感知数据，实现“海空联动”的立体监控。当预警系统发现可疑目标时，能快速评估目标威胁等级，智能规划拦截路径，调度最优化执法力量，实现对走私偷渡行为的高效精准拦截，如江苏盐城海警局通过该模式使执法响应时间压缩近一半。海洋生态环境保护AI监管

AI驱动非法排污智能监测AI技术可通过分析船舶轨迹、行为模式及水质传感器数据，智能识别非法排污行为。如福州市海洋与渔业智慧执法监管系统，能全天候预警、定位、跟踪并取证区域内非法排放等问题，为海洋环境执法提供精准靶向。

水下机器人助力生态监测水下机器人搭载AI图像识别与传感器技术，可精准监测海底地形、水下非法设施及海洋生态环境，填补传统水下监管空白。福州数智海渔执法大队已应用水下机器人，提升对海洋生态破坏行为的发现与取证能力。

多源数据融合预警生态风险整合卫星遥感、船舶AIS、海洋环境监测站等多源数据，利用AI算法构建海洋生态风险预警模型。通过对历史数据与实时信息的深度挖掘，可提前识别赤潮、溢油等生态灾害风险，为应急处置争取时间，保障海洋生态安全。打破信息孤岛，实现数据融合共享平台整合海警、海事、海关、渔政等多部门数据资源，如海洋态势感知系统、渔业智慧监管、海上风电监控等，打破“信息孤岛”，构建全域覆盖的立体监管网络，实现数据实时汇聚与共享。智能分析预警，提升联合执法效能借助大数据与AI技术，平台构建多维度风险分析模型，对船舶动态、作业行为等进行智能研判，提前预测违规轨迹，识别非法捕捞、走私等行为，为跨部门联合执法提供精准靶向。统一指挥调度，强化应急联动响应平台具备“一屏观全域、一网管全海”的可视化指挥功能，支持多部门执法力量的统一调度与协同作业，在应对海上突发事件时，可快速协调舰艇、无人机、地方力量等资源，形成执法合力。闭环管理机制，确保执法全程可溯建立“发现-推送-整改-复核”的线上闭环管理流程，对联合执法中发现的问题及风险，按类推送至相关部门，明确责任主体与整改时限，定期“回头看”，确保问题整改到位，执法过程全程留痕可追溯。跨部门联合执法协同平台技术挑战与应对策略06复杂海洋环境适应性优化多传感器融合技术突破环境限制结合可见光、红外、微波雷达等多模态传感器，提升AI系统在夜间、雨雾、大风等恶劣天气下的目标识别能力。如南沙海事处的“无人机+AI识别”技术，通过自动聚焦放大，实现复杂海况下违规行为的精准识别。动态场景建模与实时响应算法针对海浪颠簸、目标高速移动等动态场景，开发轻量化、低延迟AI算法。Qwen3-VL-30B模型采用MoE架构，平均仅激活30亿参数，可在边缘设备实现近实时响应，适应海上执法快速决策需求。抗干扰与鲁棒性设计保障系统稳定通过加密存储芯片抗电磁干扰、声呐系统识别伪装船只螺旋桨特征音纹等技术，提升AI系统在复杂电磁环境和目标伪装场景下的稳定性。中国海警执法记录仪在剧烈晃动中仍能保持4K画质稳定拍摄，确保取证可靠性。数据安全与隐私保护机制

数据安全防护体系构建海警信息化建设需建立涵盖物理安全、网络安全、应用安全和数据安全的纵深防御体系，采用加密技术、访问控制机制和边界防护，防止数据泄露、被窃取或篡改，保障海警业务数据（包括情报信息、执法记录、地理信息等）的安全性。

隐私保护法律与伦理准则在应用AI图像识别等技术时，必须高度重视公民隐私保护，遵循相关法律法规和伦理准则。例如，在港口人员安全管理等场景中，对人脸识别等技术的应用需明确边界，采用加密、匿名化等技术保护个人隐私，防止数据滥用。

数据全生命周期管理对执法数据从采集、传输、存储、处理到销毁的全生命周期进行规范管理。如建立数据分级分类制度，对敏感数据进行特殊保护；完善数据备份与恢复机制，确保数据在面临安全威胁时的可用性与完整性，同时明确数据留存期限，避免不必要的长期存储。算法偏见与执法公平性保障

算法偏见的潜在风险与表现算法可能因训练数据偏差（如历史执法数据中对特定区域或群体的过度关注）导致预测性执法存在倾向性，加剧“过度执法”或“选择性执法”问题，损害执法公信力与社会公平。

数据质量与算法透明性建设严格规范训练数据采集，确保数据代表性与中立性；推动算法模型透明化，建立可解释机制，使执法决策过程可追溯、可审计，减少“黑箱操作”带来的公平性质疑。

执法公平性的制度保障措施建立算法应用审核与评估机制，定期检查模型输出结果的公平性；明确执法人员的最终决策权，避免算法完全主导执法判断，结合人工复核确保执法尺度统一与个案正义。技术标准与规范体系建设多源数据融合标准制定涵盖卫星遥感、AIS、雷达、无人机等多源信息的数据采集、传输、存储及融合处理标准，统一数据格式与接口协议，消除“信息孤岛”，确保数据互联互通。AI算法应用规范明确AI图像识别、行为分析、风险预警等算法在目标识别精度、响应时间、误报率等方面的技术指标，建立算法训练数据质量标准与模型评估验证机制。智能装备操作规范针对无人机、无人艇、水下机器人等智能装备，制定包括设备操作流程、安全作业规程、维护保养标准、数据采集规范在内的全生命周期管理细则。数据安全与隐私保护标准建立执法数据分级分类管理制度，明确数据加密、访问控制、脱敏处理、存储备份等安全要求，严格