热成像相机与AI联手，助船只避开灰鲸
在旧金山湾，灰鲸的意外停留正成为航运安全的隐患。一项融合热成像相机与人工智能的监测系统，正试图为这片繁忙水域的船只提供实时“鲸鱼预警”，以减少致命碰撞风险。
灰鲸的“危险停靠”
每年，数以千计的灰鲸沿北美西海岸迁徙，往返于阿拉斯加和墨西哥之间。然而，近年来，越来越多的灰鲸在旧金山湾内“临时停靠”，甚至滞留数周。这些体长可达15米、重约40吨的庞然大物，突然出现在航运通道中，对船只和自身都构成致命威胁。据统计，仅在2023年，加州海岸就记录了至少12起灰鲸被船只撞击的事件。
技术方案：热成像+AI
针对这一问题，旧金山湾渡轮公司正联合科技公司，开发一套基于热成像和AI的自动监测系统。该系统将在渡轮航线上安装热成像摄像头，通过捕捉鲸鱼与海水之间的温差来识别其位置。与传统光学摄像头相比，热成像在夜间、雾天或低能见度条件下更具优势——而这正是鲸鱼活动频繁且难以被肉眼发现的关键时段。
AI模型则负责实时分析热成像视频流，过滤掉波浪、船只尾流等干扰信号，精准标注出鲸鱼的轮廓和运动轨迹。一旦检测到鲸鱼靠近航线，系统会立即向船长发送警报，并建议减速或改道。
从被动避让到主动预警
过去，船只主要依靠船员目视观察或被动接收其他船只的通报来规避鲸鱼。这种方式依赖个人经验，且容易受天气、光线和疲劳影响。新系统则实现了从“被动避让”到“主动预警”的转变：AI能够提前数分钟甚至数十分钟发现鲸鱼，为船只留出足够的反应时间。
目前，该系统已在部分渡轮上完成初步测试，识别准确率超过90%。下一步，团队计划将摄像头网络扩展至整个湾区，并整合多艘船只的监测数据，构建一张覆盖主要航道的“鲸鱼感知网”。
行业意义与挑战
这一案例凸显了AI在生态保护与航运安全交叉领域的应用潜力。类似的技术此前已被用于监测鲸鱼、海豚等海洋哺乳动物，但多在研究或小型试点阶段。旧金山湾的实践则向商业化、规模化迈出了关键一步。
不过，挑战依然存在。例如，热成像在极端天气下的稳定性、AI模型对罕见行为（如幼鲸紧贴母鲸）的识别能力，以及如何避免因频繁警报导致船长“警报疲劳”等问题，都需要持续优化。此外，系统部署成本也是影响推广的关键因素。
尽管如此，随着国际海事组织对船舶撞击鲸鱼事件愈发重视，类似的热成像+AI方案有望成为未来智能航运的标配。正如项目负责人所言：“我们不是在取代船员，而是在给他们一双永不疲倦的眼睛。”