AI赋能水下无人系统，美军加速霍尔木兹海峡扫雷进程。

近日，美国海军宣布与本土人工智能企业多米诺数据实验室（Domino Data Lab）达成合作，聚焦霍尔木兹海峡航道安全，依托人工智能技术驱动水下无人机执行扫雷作业，大幅压缩新型水雷识别与适配周期，为全球关键航道反水雷作战提供智能化新范式 。

霍尔木兹海峡作为全球能源运输的“咽喉要道”，承担着约20%的全球原油海运量，其通航安全直接关系全球能源市场稳定与国际贸易秩序。近年来，区域紧张局势加剧，新型水雷的布设对航道安全构成严峻威胁。传统扫雷模式高度依赖人工操作与舰艇抵近作业，不仅风险高、伤亡隐患大，且训练水下装备识别新型水雷的周期长达6个月，难以快速应对动态变化的水下威胁。

此次美军与多米诺数据实验室的合作，依托最高价值达9970万美元的合同，纳入海军“AMMO项目”（海事行动加速机器学习）核心框架，核心目标是通过人工智能技术重构水下扫雷作业流程。根据合作协议，多米诺数据实验室将提供AI技术支持，专项训练水下无人机（无人潜航器UUV）精准识别各类新型水雷，尤其针对霍尔木兹海峡海域的特定水雷类型完成适配优化。

“扫雷过去是军舰的任务，现在正在变成人工智能的任务。”多米诺数据实验室首席运营官托马斯·罗宾逊表示，此次技术合作的核心突破在于效率革命——借助迁移学习等AI技术，整合侧扫声呐、水下成像等多传感器数据，可将水下无人机识别新型水雷的训练周期从传统的6个月压缩至数日。这意味着，即便水下无人机从其他海域调防至霍尔木兹海峡，也能在一周内完成新型威胁适配，快速投入扫雷作业，彻底打破传统模式下“训练慢、适配难、响应迟”的瓶颈。

从技术逻辑来看，这套AI驱动的扫雷系统具备多重优势。一方面，水下无人机可自主完成水下巡航、目标探测、水雷识别全流程作业，无需人员直接介入危险海域，大幅降低作战人员伤亡风险 ；另一方面，AI算法可实时分析洋流、水温、海底地形等复杂海洋环境数据，动态优化航行路径与识别模型，在浑浊、暗流复杂的海峡海域保持高识别精度。此外，系统支持数据实时回传与模型快速迭代，可根据实战中发现的新型水雷特征，即时更新AI识别模型，形成“探测—识别—反馈—优化”的闭环作业能力。

当前，全球军事领域正加速推进人工智能与无人装备的深度融合，美军此次合作是其打造“人工智能主导”作战力量的重要一环。此前，美国国防部已与SpaceX、OpenAI、谷歌、英伟达等7家科技企业达成AI军事合作协议，覆盖太空、情报、作战等多领域，而霍尔木兹海峡扫雷项目是AI技术在水下反水雷场景的关键落地。

未来，随着AI技术在军事领域的持续渗透，无人化、智能化或将成为全球关键航道防护的主流趋势。