Elfi Jäckel
Elfi Jäckel
Data scientist building AI-powered applications. 数据科学家，开发AI应用。AI搭載アプリ開発データ科学者。Datenwissenschaftler für KI-Apps.
这么说吧，你可以把一个没有人工智能（AI）的水下机器人想象成一个需要你用遥-控-器-手-柄-，一步一步操作的无人机。你看着屏幕，按一下“前进”，它就前进一点；按一下“向左”，它就向左一点。它自己没有任何想法，完全是个听话的“提线木偶”。
但给它装上了AI和机器学习的大脑后，情况就完全不一样了，它从“木偶”变成了有一定自主能力的“潜水员”。主要体现在这几个方面：
1. 它“看”得懂东西了，而不仅仅是“看”到。
- 以前：机器人的摄像头拍到画面，传回给控制室，得靠人眼死死盯着屏幕，去分辨“哦，这好像是条管道”、“那块黑乎乎的是不是个沉船？”。人一走神，可能就错过了重要信息。
- 现在：AI可以通过学习海量的图片，让机器人自己就能识别。它看到一条鱼，大脑里就能反应：“这是一条小丑鱼”。它看到管道上的一个斑点，能立刻判断：“这是一个腐蚀点，严重程度80%，需要记录”。它甚至能在一片混乱的海底垃圾中，准确找到它要找的那个特定目标。这就叫“计算机视觉”，等于给了机器人一双能思考的眼睛。
2. 它会自己“认路”和“规划路线”了。
- 以前：在GPS信号无法到达的深海里，机器人很容易“蒙圈”，不知道自己在哪。你只能靠声呐之类的设备，大致估算它的位置，操作起来非常困难，一不小心就可能撞上礁石或者迷路。
- 现在：AI有一种叫“SLAM”（即时定位与地图构建）的技术。机器人可以一边游泳，一边用声呐或摄像头扫描周围环境，实时在脑子里画出一张三维地图，并且清楚地知道自己在这张地图的哪个位置。你只需要给它一个终点坐标，它就能自己规划出一条最安全、最省能源的路线，并且在行进过程中主动避开障碍物。就像一个经验丰富的老司机，而不是一个需要你时刻把着方向盘的新手。
3. 它能自己“做决定”了。
- 以前：遇到突发情况，比如任务目标被海草缠住了，或者突然来了一股强劲的洋流，机器人都得停下来，“等候指令”，由岸上的人来决定下一步怎么办。这一来一回，黄花菜都凉了。
- 现在：AI赋予了它决策能力。比如，它的任务是沿着海底电缆巡检。它会自己沿着电缆前进，如果发现电缆被埋进了沙子里，它会自主判断是应该绕过去，还是尝试用工具把沙子吹开。如果遇到强洋流，它会自己调整推进器的功率来对抗，保证任务继续进行。这种自主决策能力，让它在复杂多变的海底环境里生存和工作的能力大大增强。
4. 它干活更“灵巧”了。
- 以前：如果机器人带了机械臂，操作起来就像玩超高难度的“夹娃娃”游戏。你需要同时控制好几个关节，才能完成一个简单的抓取动作，非常笨拙，效率极低。
- 现在：AI可以让机械臂变得非常智能。你可能只需要在屏幕上点一下目标物，下个指令“抓住它”，AI就会自动计算所有关节的角度和力度，平稳、精准地完成抓取。这对于进行科学采样、维修设备等精细活儿来说，简直是天壤之别。
总而言之，AI和机器学习技术，就是把水下机器人从一个纯粹的“遥控工具”，升级成了一个能自主感知、自主导航、自主决策的“智能体”。这使得我们能够把它派到更深、更远、更危险、人类无法企及的地方，去完成更复杂的科学考察和工程作业任务，而且效率和安全性都高得多。