全球AI漫游指南｜给海洋配一位AI分析员：从卫星识船到对话查船

在占地球表面积71%的海洋上，船舶日夜穿行。海上没有固定卡口，巡逻船和岸基雷达能够覆盖的范围有限。非法、未报告和无管制捕捞活动，长期困扰着海洋监管部门。

第十五期「全球 AI 漫游指南」，我们把目光投向广阔海洋，看看人工智能如何从数十亿条船位信号中识别捕鱼活动，又如何帮助调查人员追踪一艘船的海上行踪。

✍️作者：将门编辑部

Global Fishing Watch每天处理数十亿条AIS信息，并利用机器学习识别船舶类型和疑似捕鱼活动。散落在全球海域的定位记录，正在被整理成一张可查询、可追溯的全球船舶活动地图。

2026 年 10 月 21 日，国际非营利组织 Global Fishing Watch（全球渔业观察）完成了成立以来首次针对核心AI模型的重大结构性升级。新版捕鱼识别模型和船舶分类模型重新处理了平台自2012年以来的历史记录，并同步更新地理数据和船舶身份信息，提高了对疑似捕鱼活动和船舶类型的识别准确性。

01｜

地图上的“疑似捕鱼活动”，为什么减少了？

船舶监管长期面临一个难题：看得见点位，辨不清行为。低速行驶的船舶，可能正在拖网作业，也可能只是港内避让、避风缓行；曲折迂回的航线，可能是在围网捕捞，或是为了避让通航进行临时调整。过去，分析人员需要结合周边海域、船舶类型和前后航迹逐段查看船舶状态，耗时较长，也难免出现误判和漏判。

Global Fishing Watch 此次升级的一项重点，正是减少这类误报。新版模型已经同步部署到公开地图、开放 API 和可下载数据集。在保障全球海域船舶活动每日更新的基础上，系统对2012年以来全部历史轨迹完成回溯重算，十余年间曾被错标、漏标的海上活动记录，正通过更精准的算法逐一修正。

图：从船位数据到捕鱼活动识别与船舶分类。来源：Global Fishing Watch

为提升判定精度，新版捕鱼识别模型采用Transformer架构，并使用1000多个经专家复核的捕鱼样本进行训练。平台还新增5366个锚地，覆盖13个国家，并更新离岸距离、离港距离和海底地形等基础数据。新版捕鱼模型主要减少港内慢行、锚泊和正常过境被误判为捕鱼的情况；新版船舶分类模型则改进了对渔具和漂流浮标的识别，减少它们被误当作船舶的情况。

这些升级使模型在港口、锚地和过境航线上作出更准确的判断。Global Fishing Watch选取了在新旧两版系统中都被识别为渔船的同一批船舶进行比较。结果显示，新版模型估算出的历史疑似捕鱼总时长减少了3.55%。该机构表示，减少的部分主要来自新版捕鱼识别模型对港内慢行、普通过境等误报的清理。

02｜

从点位数据到行为特征：算法如何识别海上捕捞作业

判断一艘船是否在捕鱼，关键要看一段完整航迹。船舶自动识别系统（AIS）不断发回船只的位置、航速和航向。把这些数据按时间顺序连起来，便能看出一艘船何时减速、如何转向、在某片海域停留了多长时间。

图：卫星影像中的小型船舶探测示例。来源：Global Fishing Watch

识别过程分为两步。第一步是判断船舶类型。船舶分类模型综合长期航迹、AIS身份信息和船舶自报类型，区分货轮、油轮、客轮和渔船。若判定为渔船，还会继续识别其可能采用的作业方式。不同渔法留下的航迹各有特点：拖网船通常低速往返，围网船多围绕鱼群转向，延绳钓船则沿较长路线布放和回收钓线。模型会根据船速、转向和航线形态等差异，作出进一步判断。

第二步，是沿着航迹判断船只何时可能正在捕鱼。新版模型会把连续三天的船位记录放在一起分析，每10分钟选取一个位置，重点观察中间一天的航速、方向和停留变化，同时参照前后两天的航程。一艘船如果只是进港前短暂减速，随后继续沿航道行驶，通常不会被计入捕鱼活动；如果它长时间低速航行，并在同一片海域多次折返、转向，这段航迹就可能被标记为“疑似捕鱼活动”。

分析完成后，系统会把连续出现的疑似捕鱼点整理成一段活动记录，标明船舶、时间和所在海域。调查人员可以顺着这条记录查看前后航迹，再结合船舶登记、当地情报以及原始AIS或VMS数据作进一步核查。

03｜

海洋分析员，可以直接对话的助手

如果说轨迹识别模型是海洋监测的“千里眼”，那么海事智能助手Shippy，正在成为调查人员“可以对话的助手”。

2026年9月23日，Global Fishing Watch与AI研究机构Ai2宣布进一步合作。双方计划把Global Fishing Watch的海洋数据和地图能力，与Ai2旗下Skylight平台的卫星探测、船舶监测和人工智能技术结合起来，共同开发包括Shippy在内的海事智能体。目前Shippy已嵌入平台，并向部分用户分批开放。

过去，调查人员查询一艘船的活动，需要在不同页面之间来回切换：先核对船舶身份，再查看历史航迹，还要比对海洋保护区、专属经济区等海域边界。

图：Shippy查询加纳海域船舶活动，并给出数据来源与地图入口。来源：Ai2 / Skylight

Shippy把原本需要逐项检索的数据查询，变成了更直观的人机对话。分析人员可以直接提问：“这艘船过去30天去过哪些地方？”“瑙鲁专属经济区最近出现了哪些捕鱼活动？”系统会从Skylight的AIS轨迹、卫星影像、船舶资料和海域边界中查找相关信息，列出涉及的船只和活动记录，并附上地图链接，方便分析人员继续核查。

为了方便核查，Shippy注明了海域边界的来源、数据更新的时间，以及本次查询的具体时间。分析人员可以点开地图链接，查看船舶当时的位置和前后航迹，核对回答中的每一项结果。

04｜

从一张地图，到真正的海洋保护

保护海洋、维护生物多样性，离不开长期监测。许多保护水域远离陆地，面积广阔，单靠巡逻船很难持续覆盖，船舶活动需要更持续的记录和分析。

Global Fishing Watch此次升级，提高了船舶监测的准确性。新版系统把船舶航迹与主要渔区、海洋保护区和限制捕捞水域等边界对应起来，并更新了联合国粮农组织主要渔区、地中海渔业限制区和ProtectedSeas海洋保护区等图层。管理人员通过查看哪些船进入过重点水域，再沿着前后航迹继续追查，确定巡查和核查目标。

与此同时，Global Fishing Watch旗下的Marine Manager把观察范围扩大到整片海域，长期记录捕鱼、航运和海上油气作业等活动，并与关键栖息地、生物多样性和海洋环境资料相互对照。人们可以通过该平台了解哪些水域的人类活动较为集中，保护措施实施后带来了怎样的效果等情况。

图：海上渔业检查。来源：Global Fishing Watch，© Ben Dilley

这类长期监测已经用于具体保护区的日常管理。2026年4月，拉帕努伊开始使用Marine Manager监测保护区周边的工业捕捞活动。拉帕努伊距离智利本土约3200公里，保护区面积约70万平方公里，当地管理部门可以借助平台查看工业船队在保护区边界附近的活动，发现可疑情况后再安排核查。

海洋保护区的边界能否守住，与日常监测关系密切。此次模型升级提高了船舶活动记录的准确性，也让海洋保护有了更可靠的数据依据。

结语

非法、未报告和无管制捕捞损害渔业资源和海洋生态，也威胁沿海社区的生计与食物来源。持续掌握船舶活动，已经成为保护渔业资源、维护海洋生态的重要一环。

Global Fishing Watch将船位记录、卫星观测和人工智能分析连接起来，为海上监管提供了更连续的线索。监管部门可以通过该平台安排巡查，研究人员可以观察捕捞活动的长期变化，保护区管理者也能及时找到需要核查的船舶。面对辽阔而难以持续巡查的海洋，看清其正在发生什么，正是保护行动迈出的第一步。

参考资料

1. Global Fishing Watch launches major data upgrade for clearer picture of global fishing activity Global Fishing Watch，2026年10月21日
https://globalfishingwatch.org/press-release/global-fishing-watch-launches-major-data-upgrade-for-clearer-picture-of-global-fishing-activity/

2. Major Data Update: Improvements and FAQ Global Fishing Watch，2026年10月21日
https://globalfishingwatch.org/version-5-data-pipeline-release-faqs/

3. Version 5 Data Pipeline Release Global Fishing Watch，2026年10月21日
https://globalfishingwatch.org/platform-update/version-5-data-pipeline-release/

4. Detailed Apparent Fishing Activity Global Fishing Watch，官方技术说明
https://globalfishingwatch.org/detailed-apparent-fishing-activity/

5. Mapping the Unseen: How Our AI Models Work Global Fishing Watch，2026年10月21日
https://globalfishingwatch.org/infographic/mapping-the-unseen-how-our-ai-models-work/

6. Ai2 and Global Fishing Watch unite to bring AI agents to ocean monitoring Global Fishing Watch，2026年9月23日
https://globalfishingwatch.org/press-release/ai2-and-global-fishing-watch-unite-to-bring-ai-agents-to-ocean-monitoring/

7. What building Shippy taught us about building agents Ai2，2026年7月13日
https://allenai.org/blog/shippy-deep-dive

8. What is Shippy? Skylight，官方产品说明
https://support.skylight.global/en_US/what-is-shippy

9. Marine Manager—Management Technology Global Fishing Watch，官方平台说明
https://globalfishingwatch.org/marine-manager-portal/

10. To Safeguard Its Waters, Rapa Nui Turns to Marine Manager Global Fishing Watch，2026年4月29日
https://globalfishingwatch.org/news-story/to-safeguard-its-waters-rapa-nui-turns-to-marine-manager/

-The End-

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