美国佛罗里达州高性能自主海上平台制造商 MARTAC 已将 SEA.AI 的海事机器视觉系统集成到其无人水面艇（USV）上。SEA.AI 于 2026 年 10 月 13 日宣布这一合作。按照双方说法，该系统在传感器端实时对船只和物体进行分类，使远离操作员视距的无人艇无需人工盯看视频画面，就能获得可用的态势感知。集成覆盖情报、监视与侦察（ISR）、安保和巡逻等任务场景。
这套方案针对的是海上态势感知中长期存在的缺口。雷达能给出目标的位置和雷达截面积，却无法说明目标究竟是什么；AIS（船舶自动识别系统）则依靠自愿播发，既容易被篡改，也可以被任何选择不广播的平台直接关闭。在所谓“灰色地带”环境中，这些局限具有实际作战意义——暗船、伪造身份、以及直到动手前一刻都与周围交通无异的快速攻击艇，正是冲着这些盲区设计的。
光电与热成像相机早已是海上感知的常规配置，真正的薄弱环节在于图像拍下之后如何处理。在自主平台上，传统相机只产生视频流，若无人持续观看便毫无用处。SEA.AI 的做法是把人工智能推理放到传感器层面：其光电与热成像系统实时对每个目标进行分类，直接输出船只或物体的类型、航向和距离等可操作信息，无需人工审看图像。对于超出视距的无人艇而言，这使“真正的态势感知”与“没人有时间解读的数据流”区分开来。
MARTAC 的 T38 Devil Ray 无人艇此前提供了一项能力验证背景：2026 年 5 月，该艇在加利福尼亚近海完成了一次为期 8 天的全自主任务，在开阔海域条件下自主应对多个真实水面目标，无船员、无护航，距岸超过 400 海里。在那样远的距离和 5 级海况下，远程操作员不可能及时审看图像，艇体必须自行探测并理解所处环境——这正是 SEA.AI 所提供的能力。
SEA.AI 首席执行官 Marcus Warrelmann 表示，公司自 2018 年创立起就认定，在海上光有相机远远不够，智能必须存在于系统之中，而不是依赖某个盯着屏幕的人；随着自主平台从试验走向实际部署，这一需求只会更加迫切。SEA.AI 美国区董事总经理 Diogo Arreda 称，操作方手中的传感器、平台和数据已超出团队处理能力，他们带来的不是又一路需要盯看的视频流，而是一套会观察、会理解、会报告的系统。MARTAC 首席技术官 Jim Harvey 则表示，其平台按任务需求搭载各类传感器，评估任何集成的唯一标准是能否提升平台的任务能力，SEA.AI 的机器视觉能自主、实时地分类目标，直接填补了一项现实缺口。
从行业背景看，SEA.AI 自 2018 年起涉足海事机器视觉，将光学与热成像传感器同人工智能结合，用于发现雷达和 AIS 常常漏掉的目标：落水人员、海洋哺乳动物、无灯船只、小型艇只、集装箱、半潜漂浮物及其他水面障碍，昼夜均可实时工作。该公司称其技术建立在八年以上海上真实数据之上，目前全球已有超过 1300 套系统在役，服务于休闲、商业和安全作业，既用于海上也用于固定安装。
对关注海军与无人系统的观察者而言，这一集成的意义在于自主平台的能力边界正从“能航行”转向“能理解”。当无人艇被派往通信受限、操作员无法实时介入的海域，感知与判断必须下沉到艇上完成；机器视觉在传感器端完成分类，减少了对带宽和人工判读的依赖，也降低了被暗船、伪造 AIS 等手段欺骗的空间。与此同时，这类系统能否在复杂海况、密集交通和对抗环境下保持稳定识别，仍是各国无人海上力量共同面对的技术课题。