AI在救助与打捞工程中的应用

20XX/XX/XXAI在救助与打捞工程中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

救助与打捞工程的现状与挑战02

AI赋能救助打捞的技术基础03

AI在水下救援中的创新应用04

AI驱动的打捞工程技术突破CONTENTS目录05

救助打捞AI系统测试与验证06

综合智慧业务管理系统07

行业标准与未来发展趋势救助与打捞工程的现状与挑战01作业效率与风险双高传统模式依赖潜水员经验和体力，在能见度低、水流急、深度大的情况下，风险高、效率低。2025年全国登记在册的水下工程事故中，设备打捞成功率为78.3%，平均打捞周期为4.7天，在水流湍急的闽南水域成功率更低。复杂环境适应性不足常规水下机器人作业能力受垃圾类型、重量、被掩埋深度等因素影响；水面船因距离海底较远，在对海底垃圾的准确识别与定位上存在较大差距。2021年珠海石景山隧道透水事故救援中，暴露出水下复杂环境下应急救援在设备适配、网络信号、实时成像等方面的短板。协同与决策滞后传统管廊管理模式依赖人工巡检与经验决策，存在效率低下、响应滞后、协同困难等痛点。信息碎片化，载体多样性，难以在决策时快速收集统计，做到科学决策；人事、财务等纸质审批流转，受时空限制，无法提升协同效率。传统救助打捞模式的局限性复杂水下环境的核心难点分析多源异构数据融合挑战需同时处理卫星遥感、水下声呐、物联网传感器等10+类数据源，采样频率从毫秒级（如声学信号）到天级（如生态监测）不等，数据可信度评估复杂。极端环境下设备可靠性考验高压（如3000米深海30MPa压力）、低温、湍流等极端环境会导致传感器精度下降、设备密封件形变，如某型AUV在模拟温跃层测试中曾暴露出定位漂移缺陷。目标识别与定位精度难题水下光线昏暗、水质浑浊，多路径效应干扰声呐信号，如德国“智能清道夫”机器人需通过7500多张标注照片训练以分辨垃圾与海洋生物，定位精度要求达0.5米以内。作业安全与效率平衡困境水流湍急（如2节流速）、能见度低（1-3米）增加作业风险，传统人工打捞成功率仅78.3%，且单次水下作业时间受限（如潜水员不超过60分钟），效率与安全难以兼顾。行业发展对智能化技术的需求

提升复杂环境作业能力的需求传统打捞依赖人工经验，在水流湍急、能见度低（如泉州南安25米水深、水流急场景）、大深度（如120米溶洞）等复杂环境下，风险高、效率低，亟需AI赋能的机器人系统突破环境限制。

提高作业效率与成功率的需求2025年全国设备打捞成功率为78.3%，平均打捞周期4.7天，复杂水域更低。AI驱动的多模态感知与智能决策（如德国“智能清道夫”的目标识别与抓取）可缩短探查时间，提升打捞效率与成功率。

保障作业安全与降低成本的需求潜水员水下作业面临高压、缺氧等风险，单次作业时间受限（通常不超过60分钟）。AI辅助的“人机协同”模式（如ROV替代部分人工）能减少人员风险，同时通过优化路径规划、资源配置降低日均3-8万元的打捞成本。

满足规范化与协同管理的需求行业发展要求标准化流程与高效协同，如交通运输部上海打捞局通过AI+OA系统实现人事、物资、QHSE等业务数字化管理，打通信息壁垒，提升跨部门协同效率与决策科学性。AI赋能救助打捞的技术基础02多源异构数据融合技术多源数据类型与特性

救助打捞场景需整合声呐（如侧扫声呐、多波束声呐，定位精度可达0.5米以内）、高清摄像头、传感器（水温、水流速度、能见度）等10+类数据源，采样频率从毫秒级到天级不等。数据可信度评估体系

构建数据可信度评估矩阵，明确不同数据源的时效性阈值（如声呐数据≤50ms）、精度容错率（如声呐±0.1°）及异常值处理规则（如多路径干扰过滤），保障数据质量。多模态数据融合算法

采用AI算法实现声呐成像与摄像头视觉系统的融合，如德国“智能清道夫”机器人通过7500多张标注海底照片训练，能精准分辨废弃塑料与海洋生物，实时构建垃圾三维模型。数据融合应用案例

在泉州南安水下打捞中，通过多波束声呐大范围扫描定位（落水点下游约15米），结合ROV高清摄像头近距离探查，实现1.2吨设备的快速发现与确认，缩短搜索时间。水下目标识别与定位算法多模态数据融合技术融合摄像头与声呐的视觉系统，通过7500余张标注海底照片训练AI模型，实现对废弃塑料、海洋生物等目标的精准分辨，并能实时构建垃圾三维模型以计算最佳抓取角度。多波束与侧扫声呐定位采用多波束声呐进行大范围扫描，可实现0.5米以内的定位精度；侧扫声呐辅助定位，如2025年晋江某桥梁施工项目中，通过侧扫声呐定位+ROV辅助方式，36小时内完成18米水深声呐探测仪打捞。SLAM算法鲁棒性测试重点测试多路径效应下的SLAM算法性能，开发声学混响模拟器支持512通道并行测试，保障在复杂水声环境下的定位准确性，如某型AUV在模拟温跃层测试中定位误差从15m降至0.8m。目标检测大模型应用以目标检测大模型为核心，建立多模态图像数据集，实现对人体类救援目标的自动检测识别。2023年，某水下救援机器人在120米溶洞内成功完成溺亡人员打捞任务，填补国内大深度复杂水域机器人救援空白。多模态感知融合技术集成摄像头与声呐融合的视觉系统，如德国“智能清道夫”机器人通过7500多张标注海底照片训练，能精准分辨废弃塑料与海洋生物，实时构建目标三维模型。柔性抓取与力度控制配备指尖密布传感器的机械臂，可实时感知力度，如抓取塑料桶时能稳稳夹住不捏碎，拾起玻璃瓶时轻柔避免破裂，最大握力达4000牛顿，可举起250千克重物。动态路径规划与稳定性控制采用六推进器系统，如“百久源I80--6268--9973”型号ROV能在2节流速水流中保持稳定作业，结合AI算法优化路径，实现复杂环境下的精准移动与悬停。智能决策与应急响应基于目标检测大模型实现对人体类救援目标的自动检测识别，如广东省获奖水下救援机器人，在120米溶洞内完成溺亡人员打捞，填补国内大深度复杂水域救援空白。机器人自主控制与决策系统数字孪生与虚实结合技术数字孪生技术的核心内涵数字孪生通过物理模型与传感器实现虚拟实体与真实实体的实时交互与控制，包含从虚拟反映真实、控制真实、预测真实、优化真实到虚实共生五个递进步骤，是海洋新质生产力的重要表现。深海作业数字孪生应用案例中国科学院团队开发的“深海采矿数字孪生系统”，通过多源传感器数据融合，实现了采矿车与数字孪生体之间高保真的实时映射与精准预测，已在深海采矿等极端环境中得到验证。虚实结合测试平台构建集成“妈祖”预报模型实现72小时灾害推演，港口数字孪生体已减少实景测试成本67%。硬件在环(HIL)测试通过模拟器与传感器模拟器的结合，可验证声呐设备等在高压、低温等环境下的通信延迟与波形完整性。AI在水下救援中的创新应用03智能侦测机器人系统架构

水面服务船：指挥与支持中枢作为系统的指挥中心，负责发射声呐绘制海底粗略地图，为整个作业提供初始环境数据和全局协调，是机器人作业的重要支持平台。

小型搜索机器人：快速侦察定位单元扮演“侦察兵”角色，在服务船之后快速下潜，利用高精度扫描锁定垃圾等目标的具体位置，为后续打捞提供精准情报。

潜水机器人：核心作业执行模块配备8个微型推进器、摄像头与声呐融合视觉系统以及4根机械臂（握力达4000牛顿，抓取空间约1立方米），实现目标识别、抓取及吊运操作。

自动垃圾运输艇：物资转运载体接收潜水机器人吊运的垃圾等物品，完成从水下到水面的物资转运，是整个打捞回收流程的重要环节，保障作业的连续性。

多功能电缆：能源与数据传输通道为潜水机器人提供能源以延长续航，同时作为高速数据通道实现实时数据传输，还能协助提拉重物，是机器人与外界连接的“生命线”。多模态感知与目标检测技术01声呐与视觉融合的“智慧眼”水下环境复杂，光线昏暗且水质浑浊，识别目标是主要技术挑战。通过摄像头与声呐融合的视觉系统，结合7500多张标注好的海底照片训练，机器人能精准分辨目标，实时构建三维模型，计算最佳抓取角度。02目标检测大模型的核心应用以目标检测大模型为核心的人工智能技术，建立多模态图像数据集，可实现对人体类救援目标的自动检测识别，为水下复杂环境救援提供全新技术装备，如广东省安全生产和应急管理科学技术研究院研制的水下救援用侦测机器人。03多波束与侧扫声呐的定位精度在定位阶段，多波束声呐、侧扫声呐进行大范围扫描，定位精度可达0.5米以内，为后续的探查和打捞作业提供精准的目标位置信息，如泉州南安水域打捞作业中，通过声呐快速发现落水设备。04声学混响模拟与抗干扰测试开发声学混响模拟器，支持多通道并行测试，应对水下多路径效应等干扰因素。同时，通过模拟数据污染工具注入泥沙扰动等海洋特有噪声模式，验证目标检测算法在复杂声学环境下的鲁棒性。复杂水域救援路径规划算法

多源环境感知数据融合技术整合水流速度、能见度、水温等实时环境参数，结合多波束声呐、侧扫声呐扫描数据，构建厘米级精度的水下环境模型，为路径规划提供数据基础。

动态避障与能耗优化算法基于强化学习奖励函数R=Σ(α·P_t-β·E_t)，在保证定位精度(P)的同时最小化能耗(E)，实现复杂地形下的自主避障，如2026年泉州南安打捞中，ROV在2节流速下完成岩石缝隙目标抓取。

应急响应时间敏感型路径规划采用90秒超时熔断机制，结合数字孪生技术模拟灾害扩散路径，优先规划最短时间路径。如广东省水下救援机器人在120米溶洞救援中，通过算法优化将探查时间缩短40%。溶洞救援技术瓶颈突破2023年某地水下120米溶洞救援中，广东省安全生产和应急管理科学技术研究院研制的水下救援用侦测机器人，成功填补国内大深度复杂事故水域机器人救援空白，实现对人体类救援目标的自动检测识别。多模态感知与AI识别系统该机器人配备摄像头与声呐融合的视觉系统，基于目标检测大模型和多模态图像数据集训练，可在光线昏暗、水质浑浊的溶洞环境中精准识别目标，为救援决策提供关键信息支持。救援作业流程与成效项目团队全程使用该机器人完成溺亡人员打捞任务，其功能可靠、针对性强，通过实战验证了装备在复杂溶洞环境下的成熟侦测与打捞能力，获当地应急管理部门高度认可。实战案例：大深度溶洞救援应用AI驱动的打捞工程技术突破04智能打捞机器人系统组成

水面服务与指挥单元作为系统核心指挥中心，负责发射声呐绘制海底粗略地图，协调各子机器人作业，配备高速数据处理与通信设备，保障作业全程监控与指令传达。

搜索侦察机器人单元扮演“水下侦察兵”角色，搭载高精度扫描设备，快速下潜锁定垃圾等目标具体位置，为打捞机器人提供精准“情报”支持，提升作业效率。

主打捞机器人单元配备多推进器系统、高清摄像头、声呐融合视觉系统及柔性机械臂，最大握力可达4000牛顿，能精准识别抓取目标并避免二次污染，完成核心打捞任务。

辅助运输与支持单元包括自动垃圾运输艇等，接收打捞机器人吊运的目标物；部分系统配备多功能电缆，提供能源与高速数据通道，同时协助重物提拉回水面。自适应抓取与作业控制技术多模态感知融合定位集成摄像头与声呐融合的视觉系统，通过7500+标注海底照片训练，实现对废弃塑料、海洋生物等目标的精准分辨，并实时构建垃圾三维模型以计算最佳抓取角度。柔性抓取力学控制4根机械臂拥有约1立方米抓取空间，最大握力达4000牛顿可举250千克重物，指尖传感器实时感知力度，实现对塑料桶稳定夹持与玻璃瓶轻柔抓取，避免二次污染。复杂环境运动控制搭载8个微型推进器，结合周身特殊浮力材料实现水中悬浮稳定，在2节流速水流中保持作业姿态，如“百久源I80--6268--9973”型号ROV可在浑浊水域完成精准操作。人机协同作业模式创新

多设备协同定位探查体系服务船声呐绘制海底粗略地图，小型搜索机器人高精度扫描锁定目标，ROV携带高清摄像头和机械臂近距离探查，形成“宏观-微观”定位链条，如德国“智能清道夫”系统在马赛港实现0.5米内定位精度。

智能抓取与辅助打捞技术ROV配备多自由度机械臂，结合AI视觉系统实现目标三维建模与抓取角度优化，指尖传感器实时感知力度，可轻柔抓取玻璃瓶避免破裂，配合浮袋充气等方案完成重物打捞，如泉州南安打捞中1.2吨设备28小时成功回收。

远程监控与应急决策支持通过多功能电缆实现高速数据传输与续航延长，云端实时监控作业状态，结合数字孪生技术模拟作业场景，辅助制定最优打捞方案，如交通运输部上海打捞局综合智慧业务系统支持全球作业人员移动终端实时协作与决策。泉州南安打捞案例技术分析

01作业背景与挑战2026年泉州南安水域，工程船设备意外落水，深度约25米，水流湍急，对打捞作业的定位精度和设备稳定性构成挑战。

02人机协同定位技术采用多波束声呐进行大范围扫描，在落水点下游约15米处发现可疑信号，定位精度达0.5米以内；随后派出ROV携带高清摄像头进行近距离探查确认。

03ROV设备与作业表现使用“百久源I80--6268--9973”型号ROV，最大工作深度300米，配备六推进器系统和机械臂，可在2节流速水流中稳定作业，其高清摄像头在浑浊水域提供有效图像。

04打捞方案与实施效果针对1.2吨重且卡在岩石缝隙中的设备，采用“浮袋充气+机械臂辅助”方案，全程28小时完成打捞，比预计提前8小时，得益于定位准确、设备选择得当及团队协作。救助打捞AI系统测试与验证05极端环境仿真测试平台

高压深水测试舱技术可模拟3000米深海压力环境，重点验证密封件形变对传感器精度的影响，确保水下AI设备在高压环境下的稳定运行。

湍流场生成算法应用能够复现北大西洋湾流等复杂流体环境，为AI驱动的水下机器人提供接近真实的水流动力学测试场景，提升其在复杂海流中的操控性能。

温跃层模拟与定位测试通过模拟海洋温跃层环境，测试AI定位算法的鲁棒性。某型AUV在此测试中暴露出定位漂移缺陷，经强化PID控制算法后定位误差从15m降至0.8m。

数字孪生海洋系统集成集成“妈祖”预报模型实现72小时灾害推演，港口数字孪生体已减少实景测试成本67%，为AI救助与打捞系统提供全生命周期的虚拟测试环境。数据源分类与特性分析救助打捞工程中需处理声呐（如多波束、侧扫声呐，定位精度可达0.5米以内）、水下摄像头（如ROV高清摄像头）、传感器（如水温、水流速度传感器）等多类数据源，采样频率与精度要求差异显著。数据可信度评估矩阵构建建立包含时效性阈值、精度容错率、异常值处理规则的评估矩阵。例如，声呐数据时效性需≤50ms，精度容错率±0.1°，并针对多路径干扰进行过滤；卫星遥感数据时效性≤3小时，精度容错率±5%，对云层遮挡进行重采处理。海洋特有噪声模式模拟与注入开发模拟数据污染工具，可注入泥沙扰动、设备断电、水温突变等20+海洋特有噪声模式，以测试AI系统在复杂数据环境下的鲁棒性，确保数据处理的准确性和可靠性。多源数据可信度评估体系性能指标与测试标准制定

核心性能指标体系构建涵盖定位精度（如多波束声呐可达0.5米以内）、作业深度（如某ROV最大工作深度300米）、环境适应性（2节流速下稳定作业）、抓取能力（最大握力4000牛顿，可举250千克重物）及响应时效（如90秒超时熔断机制）等关键维度。

多源数据验证标准针对声呐、摄像头等多模态数据，制定波形完整性校验规则，如声呐数据延迟需<50ms；建立数据可信度评估矩阵，明确不同数据源（如侧扫声呐、高清摄像头）的精度容错率与异常值处理规范。

极端环境测试规范模拟高压（如30MPa深海压力）、低温（2℃）、湍流等海洋特有环境，验证设备密封件形变对传感器精度影响；开展温跃层定位漂移测试，要求定位误差从15m优化至0.8m以内。

安全与合规测试要求符合ISO/IEC30140-2海洋物联网认证，电磁兼容性满足MIL-STD-461F；制定作业安全标准，如潜水员单次水下作业不超过60分钟，ROV作业半径50米内禁止其他船舶通行。水下AI定位算法鲁棒性测试

多路径效应下的SLAM算法验证重点测试声呐信号在复杂海底地形反射形成的多路径干扰对SLAM（同步定位与地图构建）算法的影响，验证其在回声混淆场景下的定位一致性与地图准确性。

节能模式下的定位精度衰减曲线测试模拟AUV（自主水下机器人）在低功耗运行模式下，传感器采样频率降低、计算资源受限场景，绘制定位精度随续航时间的衰减曲线，确保关键任务阶段精度满足要求。

声学混响模拟器的创新应用开发支持512通道并行测试的声学混响模拟器，可复现不同海底底质（如淤泥、岩石）和水体环境（温度、盐度梯度）下的声传播特性，为算法鲁棒性验证提供多样化噪声环境。

强化学习奖励函数验证框架构建基于公式R=Σ(α·P_t-β·E_t)的奖励函数验证体系，其中P为定位精度评分，E为能耗指数，通过调整α/β权重系数，测试算法在精度与能耗平衡下的自主决策能力。综合智慧业务管理系统06AI赋能的业务协同平台

跨部门审批与业财一体化基于心通达OA平台，可设计各类表单流程，实现人事、物资、QHSE等管理流程的数字化审批，并通过流程插件将数据推送至财务系统，定时同步项目名称、财务科目等基础财务数据，达成业财融合，提升协同效率。

全球移动办公支持心通达OA已研发各手机平台APP，通过功能配置和业务模块开发适配扩展到移动端，满足交通运输部上海打捞局等单位全球管理人员和作业人员在智能手机终端、计算机客户端、PAD终端等设备上快速安装应用和移动办公的需求。

知识管理与AI大模型应用心通达OA的知识管理功能支持知识文档集中存储、共享和版本控制，结合AI大模型挖掘利用知识，改变传统知识文档难以集中管理和有效运用的局面，提升业务数据管理、分析和应用水平，为科学决策提供支持。应急调度与资源优化配置

数字孪生驱动的应急推演利用数字孪生技术模拟火灾、泄漏等事故的扩散路径，结合救援资源分布与现场视频回传，生成最优疏散路线与处置方案，提升应急响应协同效率。

AI辅助的资源动态调配基于智能分析结果，AI技术为救助打捞运维提供动态决策支持，优化设备维护周期、能源调度策略，实现救援资源的高效配置与成本节约。

综合智慧业务系统的协同管理建设覆盖人事、物资、QHSE信息化管理、船舶人员管理、成本管理等的综合智慧业务系统，支持全球管理人员和作业人员使用，提升应急调度的整体效能。QHSE管理体系智能化应用

AI驱动的风险智能预警通过多模态感知数据与AI算法结合，对打捞作业中的环境风险（如水流、能见度）、设备状态（如ROV机械臂故障）进行实时监测与预警，提升风险识别的及时性和准确性，满足QHSE中安全(Safety)和环境(Environment)管理要求。

智能质量控制与合规管理利用AI技术对打捞作业全流程数据进行分析，确保作业质量符合标准规范。例如，通过图像识别技术对打捞设备的关键部件进行质量检测，结合区块链技术实现质量数据的不可篡改与追溯，保障QHSE中的质量(Quality)管理。

人员健康与安全智能监护基于AI行为分析模型和UWB定位系统，实时监测水下作业人员的位置、生理状态及作业行为规范。对违规行为进行声光警示，同时结合生命支持系统数据，保障潜水员健康(Health)安全，是QHSE管理体系在人员管理上的智能化体现。

知识图谱赋能QHSE决策优化构建“管廊-设备-事件”关联知识图谱，整合历史QHSE案例、作业规范等数据。当发生突发情况时，AI系统可快速关联相关信息，推荐最佳处置方案，辅助管理人员进行科学决策，提升QHSE管理的应急响应与协同效率。综合智慧业务系统建设背景上海打捞局业务覆盖全球，拥有2000多名职工、52艘各类船舶及近600台（套）救捞技术装备，传统管理模式存在信息碎片化、协同效率低、知识利用不足等问题，亟需数字化转型。心通达OA平台核心应用基于心通达OA平台，开发实现人事、物资、QHSE信息化管理、船舶人员管理、成本管理、工资管理等功能，通过流程引擎与用友财务系统对接实现业财一体化，并提供多终端移动办公支持。系统实施成效与价值该系统入编《第九届软件和信息服务业年度案例成果展示册》，有效推动业务规范运行、提高效率、减少作业安全事故，满足QHSE管理体系要求，为全球业务开展和响应国家“一带一路”战略提供信息化支撑。上海打捞局案例实践分析行业标准与未来发展趋势07救助打捞AI技术标准规范国际通用认证体系救助打捞AI系统需强制通过ISO/IEC30140-2海洋物联网认证，确保其在海洋环境下的可靠性与兼容性。行业特殊技术要求符合IMOECDISS-57海图数据规范，保障AI系统在导航与定位方面的数据准确性和标准一致性。安全与环境规范遵循QHSE管理体系（质量Quality、健康Health、安全Safety和环境Environment）要求，减少作业安全事故，保护海洋生态环境。军品特殊测试标准涉军救助打捞AI设备，电磁兼容性需满足MIL-STD-461F，抗截获测试中声学特征熵值应≥7.2。国际合作与技术交流机制

全球海洋治理的国际协作框架2026年1月17日，《〈联合国海洋法公约〉下国家管辖范围以外区域海洋生物多样性的养护和可持续利用协定》（BBNJ）正式生效，中国是该协定的首批签署国和缔约国，积极参与全球海洋治理。

国际大科学计划的参与和引领我国科学家牵头的海洋负排放国际大科学计划（ONCE）已吸引38个国家、百余团队加入，在全球气候治理中共享中国方案，推动AI等技术在海洋生态保护中的应用。

国家自然科学基金委的国际合作布局国家自然科学基金委员会计划拓展海洋领域国际合作空间，打造“1+4”国际合作新格局，优化外籍优秀青年学生来华攻读博士资助项目，支持科研人员依托大科学计划开展国际合作。

技术交流平台的搭建与成果共享2026中关村论坛年会“海洋科学与发展论坛”等平台，促进中外专家围绕人工智能改变海洋科学研究范式等议题交流，推动AI在救助打捞等领域的技术成果共享与合作创新。智能化装备体系升级重点研发大深度（3000米级）AI驱动的ROV系统，集成多模态感知与柔性抓取技术，如德国“智能清道夫”潜水机器人，其机械臂握力达4000牛顿，可精准处理250千克重物，提升复杂海底环境作业适应性。数字孪生与虚实结合平台构建构建覆盖“探测-决策-执行”全流程的数字孪生系统，融合多波束声呐、侧扫声呐数据（定位精度≤0.5米）与AI算法，如“深海采矿数字孪生