我国093核潜艇
月初美英澳三边安全伙伴关系（AUKUS）在加利福尼亚州举行了该军事联盟的第二次部长级会议。会后，三国防长宣布将测试新的人工智能算法系统，以更快更准确地探测跟踪太平洋的水下潜艇。美媒对此认为，三国此举针对的就是中国潜艇。使用人工智能技术用于反潜，其实包括我国在内的世界各国都在研究使用，并不是AUKUS的首创。那么使用这个人工智能算法系统真的能帮助美英澳三国的海军找到中国潜艇吗？
反潜直升机上使用的吊放声呐
首先我们应该先搞清楚人工智能是如何帮助搜索潜艇的。要想使用人工智能算法来帮助搜索潜艇，需要先建立起潜艇的声纹库。也就是要先收集目标潜艇的声纹特征，把对手所有型号潜艇的声纹特征给找出来并储存在数据库中。然后借助各反潜平台的声呐系统搜索潜艇的噪声信号。可以使用反潜巡逻机、反潜直升机投放的声呐浮标，水面舰艇的主被动拖曳声呐，水下潜艇的拖曳声呐、舷侧声呐，水面无人艇、水下潜航器、水下滑翔机携带的声呐，以及水下固定声呐阵列等各种搜潜平台上的声呐系统收集水下的各种噪声信号。然后把搜集到的信号和数据库中的潜艇声纹进行对比。从而把潜艇的声纹信号从嘈杂的背景信号中找出来，这样就能找到潜艇的踪迹。
利用声呐浮标搜潜
使用人工智能的作用就是在对噪声信号处理的过程中协助进行分析对比。借助人工智能技术，准确地说就是深度学习算法，可以建立起更加高效的算法帮助处理噪声信号。这要比人工对比和以前的软件自动对比效率更高。人工智能技术的使用主要是帮助提高工作效率，以及帮助找出人工识别容易漏掉的目标信号。但是人工智能技术不能超越声呐硬件的技术水平之上，也就是说你要先把声呐信号采集下来才能用人工智能技术帮助分析，但是如果声呐传感器性能不够好，采集不到来自潜艇的噪声信号，那人工智能技术也会无能为力。
利用拖曳声呐收集潜艇噪声信号
因为潜艇也不会束手就擒，潜艇也可以采用各种声学对抗手段对抗声纹识别，比如采用声学伪装器材。这个是潜艇和水面作战舰艇的常用装备。这些设备的作用就是制造一个假的噪声信号，让对手收集到错误的声纹特征。到战时就关掉声学伪装设备，甚至主动地将潜艇的噪声信号特征进行修改，让对手无法正确识别潜艇的声纹特征。而且潜艇上也有各种减震降噪设备，对潜艇发出的各种噪声进行处理，尽可能地将其大声化小，小声化了。所以对潜艇来说，尽可能不让对手收集到自己发出的噪声信号是上策。
水下声呐阵列
那么美英澳搞的这个人工智能算法系统真的能够有效发现我国的潜艇吗？答案可能会让他们非常失望。他们搞的这个人工智能系统实际上就是无效的。因为早在2014年左右，也就是十年前。我国海军工程大学何琳院士就突破了先进的减震降噪技术，可以把我国海军舰艇的噪声控制在白噪声的水平。当时的新闻就说何琳团队已经把这一技术申请技术专利了，当然肯定是国防专利并不会公开。简单地说就是我们可以把舰艇上发出的所有有别于海洋背景噪声的具有特征性的噪声线谱全部消除。也就是说对手的声呐系统可能仍然能够收听到来自我国海军舰艇的噪声，但是因为这些噪声信号已经不包含任何人造物体发出的具有有别于海洋背景噪声的声音，所以已经无法将其和背景噪声区别开来。
潜艇上的声纹识别分析设备
所以无论你是人工识别还是借助人工智能算法系统进行识别都会失效。简单地讲我国军用舰艇已经可以做到将所有声纹特征全部清除了。要知道这只是我们十年前的技术水平，今天我们减震降噪的技术又向前发展了很长时间，有可能已经将舰艇发出的噪声水平降低到海洋背景噪声水平以下，对手的声呐系统可能已经完全失效，收不到我国舰船发出的噪声信号了。再搞什么人工智能算法系统就是瞎子点灯白费蜡。
