美国一款名为SensorMAX的AI声呐系统近期引发广泛关注。该系统由洛克希德·马丁公司研制，专为美国海军追踪潜艇而设计，被称为“海军的人工智能便携式声呐专家”。美国海军在今年7月的“环太平洋”多国军事演习中对其进行了测试。

两大核心优势

据了解，在今年“环太平洋”军演期间，美国海军直升机投放了声呐浮标。这些浮标将数据传输至SensorMAX系统，该系统随即协助机组人员进行目标识别。据洛克希德·马丁公司披露，该系统使机组人员可同时管理多达8个声呐浮标的数据源，处理能力较原有系统提升一倍。在军事观察员邵永灵看来，洛马公司的SensorMAX AI反潜系统远不止数据处理能力的翻倍，与传统反潜系统相比，它还具备另外两项核心优势。

邵永灵：SensorMAX AI反潜系统支持任务途中快速闭环学习。在地面站完成新发现水下噪声的标注后，AI模型可在5分钟内完成重新训练，并通过加密数据链将更新后的识别模型实时推送至正在海上执行任务的直升机及舰队其他平台。相比之下，传统反潜数据更新周期长达数天乃至数周，极易错失关键信息。

同时，该AI大模型对信号畸变、多路径反射的声学样本具备更强的泛化能力，可在复杂水文条件下降低漏警概率；还能区分海洋生物、民用船舶与潜艇等目标，有效减少虚警干扰，为机组提供清晰的水下态势图。

力求从根源上防止AI越权

洛马公司特别强调，SensorMAX系统是给机组当“助手”，而非取代人做决定。那么，在海上复杂环境下，操作员如何确保自己始终握有最终判断权？对此，邵永灵进一步指出，SensorMAX系统被严格限定为“筛查提示”的辅助角色，通过严密的机制设置，从根源上防止AI越权，确保人类始终掌握最终判断权。

邵永灵：第一，系统不给出确定性判定。例如对疑似水下目标、海洋杂波的分类概率，系统会完整留存原始声学波形与频谱数据，操作员可调阅原始信号，独立研判。

第二，AI无法自主采集样本或迭代模型，所有模型优化均依托人工标注与审批。此外，系统支持一键关闭AI模块，切换至传统人工反潜模式。

第三，系统强制开展多元交叉验证，禁止仅凭AI告警作出结论。目标识别、跟踪方案制订、武器投放等杀伤链核心决策权归属操作人员，AI仅作为辅助研判工具。

仍面临技术瓶颈

SensorMAX在受控测试中验证了AI反潜的潜力，但从演习走向实战、真正形成战斗力还有哪些关键门槛需要跨越？邵永灵认为，AI赋能反潜是大势所趋，但仍有一些技术瓶颈与制度壁垒需要解决，绝非一蹴而就。

邵永灵：第一，算法可信性构成核心挑战。5分钟模型重训练不等同于完成可信性验证，样本标注偏差易引发模型污染与灾难性遗忘。SensorMAX系统在近海复杂水文环境及强杂波条件下的虚警、漏警风险仍需验证。

第二，空中模型闭环更新高度依赖战术数据链，一旦遭受电磁干扰导致链路中断，SensorMAX系统将丧失快速迭代能力。

第三，原型系统仅在少量改装的直升机上完成验证，而大量现役反潜平台硬件接口老化，改装工程量巨大。

第四，高质量敌方水声样本稀缺，海量数据标注成本高昂；动态迭代AI模型与传统军用软件鉴定认证流程存在冲突，亟需建立适配AI的评估、版本溯源及列装审批机制。只有经过充分实战化评估，方可批量列装形成战斗力。同时，这一标准化流程要想适配AI快速迭代的特性，仍需开展大量工作。

（央广网·军事频道 记者：宋波 编辑：胡涛 审稿：徐佳慧 王冰 编审：刘鹏 杨宸琇 王元元）