美國佛羅里達州高性能自主海上平台製造商 MARTAC 已將 SEA.AI 的海事機器視覺系統集成到其無人水面艇（USV）上。SEA.AI 於 2026 年 10 月 13 日宣佈這一合作。按照雙方說法，該系統在傳感器端實時對船隻和物體進行分類，使遠離操作員視距的無人艇無需人工盯看視頻畫面，就能獲得可用的態勢感知。集成覆蓋情報、監視與偵察（ISR）、安保和巡邏等任務場景。
這套方案針對的是海上態勢感知中長期存在的缺口。雷達能給出目標的位置和雷達截面積，卻無法說明目標究竟是什麼；AIS（船舶自動識別系統）則依靠自願播發，既容易被篡改，也可以被任何選擇不廣播的平台直接關閉。在所謂“灰色地帶”環境中，這些侷限具有實際作戰意義——暗船、偽造身份、以及直到動手前一刻都與周圍交通無異的快速攻擊艇，正是衝著這些盲區設計的。
光電與熱成像相機早已是海上感知的常規配置，真正的薄弱環節在於圖像拍下之後如何處理。在自主平台上，傳統相機只產生視頻流，若無人持續觀看便毫無用處。SEA.AI 的做法是把人工智能推理放到傳感器層面：其光電與熱成像系統實時對每個目標進行分類，直接輸出船隻或物體的類型、航向和距離等可操作信息，無需人工審看圖像。對於超出視距的無人艇而言，這使“真正的態勢感知”與“沒人有時間解讀的數據流”區分開來。
MARTAC 的 T38 Devil Ray 無人艇此前提供了一項能力驗證背景：2026 年 5 月，該艇在加利福尼亞近海完成了一次為期 8 天的全自主任務，在開闊海域條件下自主應對多個真實水面目標，無船員、無護航，距岸超過 400 海里。在那樣遠的距離和 5 級海況下，遠程操作員不可能及時審看圖像，艇體必須自行探測並理解所處環境——這正是 SEA.AI 所提供的能力。
SEA.AI 首席執行官 Marcus Warrelmann 表示，公司自 2018 年創立起就認定，在海上光有相機遠遠不夠，智能必須存在於系統之中，而不是依賴某個盯著屏幕的人；隨著自主平台從試驗走向實際部署，這一需求只會更加迫切。SEA.AI 美國區董事總經理 Diogo Arreda 稱，操作方手中的傳感器、平台和數據已超出團隊處理能力，他們帶來的不是又一路需要盯看的視頻流，而是一套會觀察、會理解、會報告的系統。MARTAC 首席技術官 Jim Harvey 則表示，其平台按任務需求搭載各類傳感器，評估任何集成的唯一標準是能否提升平台的任務能力，SEA.AI 的機器視覺能自主、實時地分類目標，直接填補了一項現實缺口。
從行業背景看，SEA.AI 自 2018 年起涉足海事機器視覺，將光學與熱成像傳感器同人工智能結合，用於發現雷達和 AIS 常常漏掉的目標：落水人員、海洋哺乳動物、無燈船隻、小型艇只、集裝箱、半潛漂浮物及其他水面障礙，晝夜均可實時工作。該公司稱其技術建立在八年以上海上真實數據之上，目前全球已有超過 1300 套系統在役，服務於休閒、商業和安全作業，既用於海上也用於固定安裝。
對關注海軍與無人系統的觀察者而言，這一集成的意義在於自主平台的能力邊界正從“能航行”轉向“能理解”。當無人艇被派往通信受限、操作員無法實時介入的海域，感知與判斷必須下沉到艇上完成；機器視覺在傳感器端完成分類，減少了對帶寬和人工判讀的依賴，也降低了被暗船、偽造 AIS 等手段欺騙的空間。與此同時，這類系統能否在複雜海況、密集交通和對抗環境下保持穩定識別，仍是各國無人海上力量共同面對的技術課題。