美国国防部证实了，2026年5月3日，据新华社及美国国防部发布的消息证实，美国海军已与旧金山AI企业多米诺数据实验室签署了一份价值近亿美元的合同，准备利用机器学习技术去霍尔木兹海峡探扫水雷。

消息公布后，多米诺数据实验室的首席运营官托马斯·罗宾逊在接受路透社采访时说了句很直接的话。他说，扫雷曾经是舰船的活，现在正变成AI的活。这句话要是放在五年前，可能会被当成硅谷创业公司给自己贴金的套话。放在今天，冲着这份9970万美元的合同，人家已经把技术参数摆到了桌面上：过去水下无人潜航器要更新识别新型水雷的AI模型，周期需要六个多月，现在他们的平台把这个过程压缩到了几天之内。

凭什么？

核心在于这套软件整合了多个传感器来源的数据——侧扫声呐、视觉成像系统等等——然后让AI在极短时间内完成"见过—学会—部署"的闭环。罗宾逊还用了一个很形象的场景来解释这项能力的实战价值：假如一批水下无人机原本是在波罗的海训练识别俄制水雷的，突然被紧急调到霍尔木兹海峡去探测伊朗的新型水雷，用他们的技术，海军一周之内就可以实现战力转换，而不是一年。

这个时间差不是普通的技术细节，背后藏着一个军事逻辑的巨大转向。

有件事得先说明白。这笔合同其实是"AMMO项目"——全称叫"海上作战加速机器学习计划"——的一部分，多米诺数据实验室在这个项目中充当的正是AI中枢角色。放眼更大的图景，这套系统追求的核心目标就是让水下探雷"更快、更准、更少依赖人"。整个问题的关键，正落在"更少依赖人"这五个字上。

真要说起来，这些年躺在海底的水雷从来都不是什么新鲜威胁。1988年两伊战争期间，伊朗在霍尔木兹海峡附近布设水雷，其中一枚击中了美国海军的"罗伯茨"号护卫舰，差点把它炸沉。2019年再次出现油轮在该海峡附近遭遇水雷袭击的事件。查阅公开数据可知，截至2019年美国国防情报局的估算，伊朗手上拥有超过5000枚水雷。而且水雷这种武器布设成本低得不成比例：一艘小型高速艇趁着夜色就能把水雷滑入海中，清除它们却需要耗费几个月的人力物力。

即便美伊之间暂时达成了脆弱的停火，仅靠常规扫雷手段想在霍尔木兹海峡这种地方清出一条绝对安全的航道，没有几个月根本拿不下来。

这才是美国海军着急的真正原因。霍尔木兹海峡最窄处只有34公里宽，全球大约五分之一的石油运输都要从这条水道通过。一旦水雷部署下来、海路被切断，国际能源价格当场就得飙升。不能等出了事再派船去慢慢捞。面对低成本、大批量、隐蔽布设的水雷，"船海捞针"式的传统作业模式根本跑不赢时间。

钱森说透就不好听了。美国海军签这份合同，不是因为他们迷恋AI这个概念，而是因为人被逼到了墙角。水雷太多、水道太窄、时间太紧，靠人开着舰艇一寸一寸探、一点一点拆，程序上可行，现实中来不及。机器学习的价值就在于把"训练周期从数月变成数日"，等于把一次战役级别的行动变成了战术级别的响应速度。

写到这里我突然意识到，还有一个关键词把很多媒体的报道都绕开了。当美军把AI从辅助工具的位置推到战场决策的核心节点上，尤其是用于武装冲突仍然处于停火状态的海域时，整个人类的"红线"问题就浮出了水面。机器在水下认出了水雷，它要做判断——水下那个形状到底是岩石还是水雷？需不需要人类操作员最终拍板？如果是自主处置，打错了算谁的？

这笔9970万美元的合同本质上赌的是一个史无前例的逻辑：AI能不能在人类反应不过来的战场上，为一场随时可能爆发的冲突划定新的规则？

多米诺数据实验室拍着胸脯说他们做到了"几天"。美国海军的态度也很清楚——钱已经给了。但放到霍尔木兹海峡那片窄得能一眼看到对面的水域，AI扫雷这件事，早已不是什么科技新闻，而是一个活生生的、正在膨胀的现实困局。

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